영상 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색 기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 대부분 텍스트기반에 의한 검색을 지원하고 있다. 본 논문에서는 웹 에이젼트를 이용하여 웹상에서 멀티미디어 정보를 검색하는 것으로 HTML문서에 나타나는 텍스트 중 영상 이름이나 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 멀티미디어 자료를 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 영상 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다.
인터넷 기반의 정보검색시스템 활용 및 최신 정보통신동향 기사제목 제공을 목적으로 웹기반 정보통신동향 검색시스템을 구현하였다. 시스템 구현을 위한 기본 프로그래밍에는 비주얼 폭스프로 데이터베이스 패키지를 활용하였으며, 웹기반 환경구현을 위해서는 폭스웹 CGI 변환프로그램과 퍼스널웹서버를 활용하였다.
인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구 되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 자신이 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와는 상관없는 정보를 검색하여 제공하는 경우가 많다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보완 하고자 시멘틱 웹(semantic web)기술이 제안되고 있는데, 시멘틱 웹을 이용하면 사용자가 원하는 의미와 일치하는 정보를 찾아줄 수 있다. 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템은 BQL (Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 검색(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 검색은 사용자가 입력한 질의들을 해석하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 이에 본 논문에서는 효율적인 정보 검색을 위해 시멘틱 엘 기반의 검색 시스템을 설계하는데 목적을 가지며, 효과적인 검색 시스템을 설계하기위해 사용자 중심의 키워드 형태 질의론 시스템 중심의 DQL로 변환하는 RDQL 변환기와 추론엔진을 불러내어 추론을 실행하는 RDQL 엔진을 제안한다.
본 연구에서는 SQL과 유사한 질의어를 사용하여 웹에 등록된 정보를 검색하는 시스템인 WebDBs(Web DataBase system)를 제안한다. 제안된 시스템에서는 웹에 산재되어 있는 HTML 문서로부터 검색에 필요한 정보들을 자동으로 추출한다. 추출된 자료에 대하여 SQL 기반의 질의 처리가 가능하도록 하였다. 웹 데이터베이스 시스템에서는 대부분의 질의 수행 시간이 통신 회선을 통한 문서 획득에 소요된다. 따라서, 웹 검색의 경우 웹 지역성에 많이 의존한다는 점에 착안하여, 사용자 검색 결과를 캐쉬에 저장하고 유사한 응용에서 이를 재사용 하고자 한다. 이때 캐쉬에 저장된 정보들을 검색된 질의와 연관하여 저장함으로써 좀더 사용자 응용을 고려한 캐쉬 관리기법을 제안하였다. 또한 위와 같은 개념에 입각한 웹 검색엔진을 구하였다.
현대 사회는 웹이라는 것을 통하여 수많은 정보들을 얻을 수 있으며 시간과 공간을 초월하고 있다. 이러한 정보들 가운데 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트 등을 실시간으로 동시에 제공받는 것은 아직도 웹 상에서는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 W3C(World Wide Web Consortium)에서 XML 어플리케이션의 하나로서 SMIL (Synchronized Multimedia Integration Language)이란 표준화한 방안과 기술을 개발하였고, 이러한 표준화된 SMIL을 바탕으로 기존의 디지털 T.V, VOD, 웹 상에서의 멀티미디어 프리젠테이션 등과 같은 분야와 연계하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 리얼시스템사의 G2나 애플사의 QuickTime과 같은 SMIL을 지원하는 상용 플레이어들을 비롯한 기존의 다양한 SMIL 플레이어에는 SMIL 문서를 검색할 수 있는 해결책을 제시하지 못하고 있다. 현재와 같으 기하급수적인 웹의 발전은 기본적인 웹의 기능 외에 웹에 대한 다양한 검색 기능이 제공되면서부터 이며 웹의 이러한 발전 과정을 미뤄볼 때 SMIL 또한 이러한 검색 기능의 제공은 필수적이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문에서는 기존의 SMIL 플레이어들이 지원하지 못했던 검색 기능을 지원하기 위해 SMIL에서 의미를 가지는 엘리먼트와 컨텐트를 가지고 인덱스를 구축하고, 또한 이를 이용하여 산재해 있는 SMIL 문서와 문서내의 미디어 객체 등에 대한 검색을 수행한 후 선별적으로 디스플레이할 수 있게 하는 검색 기능을 갖는 SMIL 플레이어를 설계 및 구현한다.
분류검색 방법은 색인검색 방법과 함께 중요한 요소로서 웹 검색 엔진에서 지원되고 있다. 색인검색 방법에서는 검색결과의 재현율이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾아내는 것이 어렵다는 단점이 있다. 또한 능숙한 컴퓨터 사용자는 색인검색을 자주 사용하지만, 컴퓨터에 익숙하지 않은 대부분의 사람들은 분류검색 방법을 사용한다. 이러한 이유 때문에 검색엔진에서 분류검색 방법이 반드시 필요하다. 그러나 분류검색 방법은 찾고자 하는 문서의 해당분류가 애매모호하거나 명확하게 알지 못할 때에는 문서를 찾지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 즉, 검색결과의 정확도는 높으나 재현율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 분류검색에 대한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 정량적으로 계산하고 이를 바탕으로 분류간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 웹 검색엔진을 설계하고 구현하였다. 구현된 검색엔진은 분류간의 함의관계를 유사한 하위분류로서 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다.
World-Wide Web(WWW)이 발전하면서 웹으로부터 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 찾기 위한 정보검색 방법론이 연구가들로부터 중요한 이슈로서 대두되었고 이에 기반하여 여러 상용 정보검색 시스템들이 등장하게 되었다. 그러나, 이러한 정보검색 시스템들은 웹에 존재하는 데이터의 비구조화와 다양성, 사용자의 다양성, 그리고 정보의 질과 양이 문제로 인하여 사용자의 의도와 요구에 맞는 정보를 구하기 어렵다. 또한, 웹 상의 많은 데이터들로부터 단순히 일반적인 정보만을 얻어 이용할 뿐 효과적인 지식의 탐사나 관리 기능을 갖고 있지 않다. 본 논문에서는 이전의 정보검색 시스템들이 갖는 문제점을 분석하고 이를 보완하고자 웹에 대한 지식 발견(Knowledge Discovery)의 새로운 시도인 웹 마이닝(Web Mining)에 대한 관련 연구를 토대로 웹 마이닝 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 사용자의 의도를 정확히 전달하기 위하여 기존의 SQL 과 유사한 형태의 질의어인 WMSQL을 사용하여 웹 문서의 내용에 직접적인 웹 마이닝을 수행하는 Web Content Mining을 개발함으로서 웹의 비구조화된 데이터로부터 의미있고 함축적인 지식을 추출할 수 있도록 한다.
시맨틱 웹 기술은 웹의 초창기부터 다양한 연구와 표준이 개발되었지만 이를 활용한 데이터 서비스 분야는 그 역사에 비해 성공 사례가 부족한 것이 현실이다. 최근 웹 2.0을 시초로 링크드 데이터의 성장, 정부의 개방형 데이터 서비스, 소셜 웹 서비스의 등장으로 인해 웹의 구조적 데이터는 폭발적으로 성장해 왔으며, 대용량 시맨틱 웹 기반 서비스에 대한 요구와 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 킬러 애플리케이션으로서 기존 시맨틱 웹 기반 검색 기술의 문제점들을 알아보고 이를 해결하기 위해 최근 화두로 떠오르는 빅데이터(Big Data) 기술 요소인 하둡(Hadoop) 및 NoSQL을 활용하여 대용량 시맨틱 웹 데이터를 활용한 Daum의 영화/음악/인물 기반 의미 검색 및 의학 LOD를 기반한 검색 서비스 개발 사례를 제시한다. 이를 토대로 이종 모델 데이터간 연결 및 실시간 데이터 리비전 관리 등 한계점들을 살펴보고 향후 대용량 공공 데이터 활용을 위한 방향을 모색해 본다.
웹 문서 정색을 위해 키워드와 불리언 연산식을 사용하는 것에 비해 자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 검색 시스템 사용자에게 훨씬 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 사용자가 입력하는 자연어 질의 문장을 구문 분석하고 그 구문 구조에 기반하여 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합 명사를 조합하거나 분할하는 과정을 거치고, 이형 표기 및 축약 표기 용어들에 대해 확장 다중 검색함으로써 웹 정보 검색 시스템의 재현율과 정확도를 높일 수 있다.
이 연구에서는 최근 검색성능을 향상시키기 위한 전략으로 사용되는 데이터 결합기법을 웹 문서 검색에 적용하고, 실험을 통해 문서표현 방법의 결합이 검색성능에 미치는 영향을 분석하였다. 문서 표현 방법으로는 내용기반 표현, 링크기반 표현,URL 등을 선정하고, 단일 표현 방법에 의한 검색결과와 표현방법의 결합을 통한 검색결과를 비교하였다. 분석결과 다른 문서표현 방법의 결합이 웹 문서의 검색성능을 향상시키지는 못하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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