인터넷의 성장은 다양한 응용 프로그램들의 발달을 야기 시켰으며, 그로 인해 모든 패킷을 동일하게 처리하는 현재의 최선지원 서비스 보다 나은 서비스를 제공할 것을 요구하고 있다. 따라서 차세대 인터넷 라우터들은 다양한 레벨의 품질보장 서비스를 제공하여야 한다. 품질보장 서비스를 제공하기 위해서는 모든 입력 패킷을 미리 정의된 룰에 따라 구분하는 패킷 분류가 실시간으로 수행되어야 한다. 패킷분류는 패킷에 포함된 여러 헤더 필드에 대하여 다양한 종류의 검색을 수행하여야 하며, 일치하는 룰들 중에서 가장 높은 우선순위를 갖는 룰을 찾아야 하는 다차원 검색이다. 영역분할을 사용한 사분트라이 구조는 근원지와 목적지 프리픽스를 2차원 트라이 구조로 저장하여 검색을 진행하는 좋은 알고리즘이나, 길이에 대하여 선형검색을 하는 방법이므로 좋은 검색 성능을 보이지 못한다. 본 논문에서는 사분트라이 구조에서 길이에 대하여 이진검색을 진행하는 새로운 패킷분류 알고리즘을 제안한다. 또한 패킷이 여러 개의 룰과 일치하였을 경우 가장 높은 우선순위를 가지는 룰을 선택한다는 특성을 이용하여, 사분트라이를 만드는 과정에서 우선순위를 고려하여 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 관련성 분포 정보를 이용한 새로운 컬렉션 융합 모델을 제시한다. 이는 먼저 주어진 질의에 대하여 검색에 참여한 정보원을 평가하고 질의에 가장 적합한 정보원을 선택한다. 그리고 정보원의 평가 결과에 따라 해당 정보원으로부터 검색 문서를 차별적으로 수집하고, 검색된 문서들은 정보원의 평가 값인 관련성 분포 정보를 기반으로 최종 검색 문서의 순위 매김을 수행한다. 이렇게 순위 매김 된 검색 문서는 단일 우선 순위를 가지는 검색 문서의 집합으로 통합하여 사용자에게 단일 검색 결과를 제공한다. 그리고 질의어에 대하여 가장 좋은 정보원들을 분류할 수 있는 체계를 개발하여 사용자의 질의어에 대하여 최선의 정보원들을 선택할 수 있는 알고리즘의 제시하였다. 마지막으로 선택된 정보원으로부터 질의에 적합한 문서를 검색한 후에 이들을 순위 매김하고 통합하는 통합검색 시스템을 제시한다.
현재 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic한 정보만을 제공한다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보안하고자 시멘틱 웹 기술이 제안되고 있다. DQL 검색 시스템은 검색 결과의 질을 향상시키기 위해서 시멘틱 웹 기반의 검색 시스템 중지 하나다. 시멘틱 검색은 입력된 질의들을 통해서 사용자가 원하는 정보와 의미가 일치하는 결과를 얻어내는 것이다. 본 논문은 시스템을 이용하는 각 사용자에 따라 검색되는 결과들에 우선순위를 적용하는 DQL 검색 시스템을 제안하고 다음 3가지 부분에 중점을 두어 시스템을 설계하였다. 첫째, 각 사용자들의 성향을 검색 결과에 반영하기 위해 개인화 프로파일과 온톨로지를 생성하는 개인화 온톨로지 생성기를 설계한다. 둘째. 검색 정확도틀 논이기 위해 검색 대상에 되는 정보들의 숙성과 관계를 추론해주는 검색 엔진을 설계한다. 마지막으로 DQL 검색 시스템의 사용 효율성을 높이기 위해 사용자가 입력한 키워드를 DQL로 자동 변환하는 DQL 컨버터를 설계한다.
본 논문에서는 개념 그래프 기반 검색 시스템의 검색의 성능을 개선시키고자 Hits 알고리즘을 적용하였다. 기존 개념 그래프 기반 검색 시스템의 anchor text분석을 통하여 개념을 추출하고 있는 시스템에서 더 나아가 하이퍼 링크의 선호도의 특성을 살려 하이퍼링크에 문서가 얼마나 연결되어 있는지, 참조하고 있는지에 따라 해당 검색된 문서들의 중요도를 찾아서 순위를 매기는 실험을 하였다. 종래에는 해당 검색어의 빈도순으로 개념의 결과를 나타내 주었는데, 본 시스템 구현 후에 랭킹알고리즘을 적용하여 해당검색에 유용한 정보를 가지고 있는 페이지들(authorities)과 유용한 정보를 보유하고 있는 페이지의 링크를 보유하고 있는 페이지들(hubs)를 각각 순위 순으로 보여주게 되었다. 그리하여 사용자는 실제 검색시에 개념상으로 분류된 문서 중에 중요도가 높은 문서를 사용자에게 우선으로 접하게 되었으며, hub어 의해서 중요도가 높은 문서를 한눈에 볼 수도 있을 뿐 아니라, anchor text 어서 나타나지 않은 중요한 정보를 가진 문서도 검색할 수 있었다.
인간은 동시에 두 가지 이상의 주제에 대한 정보를 찾거나 정보시스템을 검색할 때 다중작업 행위에 관여하는 것으로 나타났다. 여러 정보 작업을 처리할 때는 한 번에 복수의 작업을 처리하는 데 인지적/신체적 한계가 있으므로 우선순위를 정해야 한다. 다중작업 행위에 수반되는 인지적 주의(Cognitive Attention) 수준은 정보 작업의 복잡성과 중요성에 따라 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 현상에 대한 이해를 두 가지 측면에서 도모하기 위함이다: (a) 사람들이 여러 작업에 대한 정보를 찾기 위해 정보검색시스템과 상호 작용할 때 인지적 주위와 정보 작업 우선순위 행위의 관계; (b) 사람들이 여러 작업에 대한 정보를 찾기 위해 정보검색 시스템과 상호 작용할 때 인지적 주의의 정도가 정보 작업 우선순위 행위에 미치는 영향. 다양한 관련 문헌조사를 통해 사람들이 여러 작업에 대한 정보를 찾기 위해 정보검색시스템과 상호 작용할 때 집중 정도가 여러 정보 작업의 우선순위를 지정하는 방식에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있다. 또한 사람들이 자신이 관심을 갖고 있거나 기분이 좋거나 중요하다고 판단한 것에 더 많은 집중을 기울이는 것을 알 수 있다. 다중 작업에 대한 개념적 이해를 바탕으로 인간 중심 시스템 설계에 대해 논하고자 한다.
본 논문은 컴포넌트의 재사용을 위한 퍼지 기반 컴포넌트 검색 인터페이스를 구현하였다. 컴포넌트 검색을 위해서는 클래스의 상속관계를 이용한 시소러스로 구축하였고, 이를 통하여 질의를 이용한 컴포넌트 검색이 가능하도록 하였다. 또한 검색결과는 우선순위로 보여줌으로서 질의에 대한 보다 빠른 검색이 되도록 하였다. 검색된 컴포넌트는 원시코드, 컴포넌트 정보, 클래스 다이어그램 둥을 제공함으로서 효율적인 컴포넌트 재사용이 가능하도록 하였다.
본 연구는 컴포넌트 재사용을 효과적으로 수행하기 위해 사용자 피드백을 지원할 수 있는 검색 시스템을 제안하였다. 컴포넌트 검색을 위해 퍼지 함수를 이용한 신뢰값을 사용하였으며, 사용자 집단의 요구에 능동적으로 반응할 수 있도록 퍼지 함수를 변화시켜 컴포넌트의 검색 우선순위를 변경시키는 방법을 제안하였다. 컴포넌트의 행위적 특성에 따른 검색은 응용 도메인에 따른 소프트웨어의 재사용에 매우 효과적이다. 본 연구는 후보 컴포넌트들 중 사용자가 어떤 컴포넌트를 선택하느냐에 따라 시스템이 유연하게 반응할 수 있는 적응형 검색 방법이다.
본 논문에서는 제안된 관련성 분포 정보(Relevance Distribution Information: RDI)를 이용하여 메타검색 시스템을 제안한다. 이는 먼저 주어진 질의에 대하여 검색에 참여한 정보원(source)을 평가하고 질의에 가장 적합한 정보원을 선택한다. 그리고 정보원의 평가 결과에 따라 해당 정보원으로부터 검색 문서를 차별적으로 수집하고, 검색된 문서들은 정보원의 평가 값인 RDI를 기반으로 최종 검색 문서의 순위 매김을 수행한다. 이렇게 순위 매김 된 검색 문서는 단일 우선 순위를 가지는 검색 문서의 집합으로 수집하여 사용자에게 단일 검색 결과를 제공한다 이를 위해 본 논문에서 질의와 정보원 사이에 대한 RDI를 표현할 수 있는 평가요소들을 설계하고, 이들 평가 요소를 기반으로 RDI를 추출하는 방법을 제안하였다. 그리고 질의에 대하여 가장 좋은 정보원들을 분류할 수 있는 체계를 개발하여 사용자의 질의 에 대하여 최선의 정보원들을 선택할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 마지막으로 선택된 정보원으로부터 질의에 적합한 문서를 검색한 후에 이들을 순위 매김하고 수집하는 HoleInOne(wHOLE INformation ONEtime) 메타검색 시스템을 제시한다.
전통적인 Pub/Sub(Publish/Subscribe) 시스템에서는 출판자(Pub)가 출판정보(Event)를 중개자(Broker)에게 전달을 하고 등록되어져 있는 구독조건(Subscription)과 매칭유무를 파악한 뒤 매칭된 구독조건들을 등록한 구독자(Sub)에게 출판정보를 전달한다. 이 시스템에서 정보의 전달은 출판자에서 구독자로의 단 방향으로 이루어졌다. 최근 새로운 용용 프로그램에서는 구독조건을 출판자에게도 전달하는 양 방향 정보전달의 필요성이 제기되었다. 따라서 출판자와 구독자들 간의 양방향 정보전달이 가능한 확장된 Pub/Sub 시스템을 제안하고자 한다. 확장된 Pub/Sub 시스템에서는 출판정보에 매칭되는 구독조건이 다수가 있을 수 있으므로 우선순위에 따라 상위 n개만을 출판자에게 전달할 수 있는 가능이 요구된다. 이 논문에서는 구독조건 간 우선순위를 결정하고 정하기 위한 SIF(Specific Interval First)를 정의하고 IS-List(Interval Skip List)를 이용하여 SIF기반의 우선순위 검색기법을 두 가지 방법으로 제안하였다. 성능평가 결과 집합정렬 방법은색인 생성 측면에서 그리고 삽입 시간 정렬 및 스팩을 이용한역 탐씩 방법은 검색 시간측면에서 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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