웹 사용자의 폭발적인 증가는 웹 시스템의 부하 및 네트워크 트래픽을 증가시키는 가장 큰 원인이 되고 있으며, 이는 웹 사용자의 서비스 만족도를 떨어뜨리고 있다. 이러한 현상을 극복하기 위해서 웹 콘텐트 가속화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 웹 캐싱은 클라이언트 요청을 신속하게 처리하고, 네트워크에 대한 트래픽을 줄여 전체 웹 시스템의 부하를 줄이게 하는 가속화 기법 중의 하나이다. 본 논문은 웹 처리의 단위인 객체의 특성을 기반으로 한 연관 웹 객체(Related Web Object:RwO)를 기반으로 하는 새로운 웹 캐싱 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 기존의 기법과 제안기법의 성능을 비교함으로서 본 연구의 유용성을 입증하였다.
한국어 웹 문서에는 일반적으로 제목이 명시가 되어 있음으로 텍스트를 하는 방식의 제목추출과는 달리 여러 테이블 형태로 이루어진 웹 문서의 특성을 고려하여 제목에 해당하는 테이블 객체를 찾아내야 한다. 웹 문서를 테이블 객체의 리스트로 보고, 이들을 휴리스틱 규칙에 의해서 본문 후보와 이를 기준으로 하는 제목 후보 객체들로 구분하는 단계와 제목 후보들 간의 확률적 분포 값과 본문과의 언어적 유사도를 이용하여 제목 개체를 결정하는 단계를 통하여 제목을 인식한다. 인식의 정확성에 기여하는 것은 제목과 본문 객체를 구분하는 규칙 그리고 제목의 확률분포 및 언어적 유사정도 등이며 이들 각 정보가 정확성에 기여하는 정도를 실험하였다. 무작위로 추출된 500개의 다양한 양식의 웹 문서를 대상으로 실험한 결과 제목인식 정확성은 95.1%였다.
본 논문은 웹 온톨로지 데이터를 접근, 표현 및 처리 할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 생성하기 위한 시스템이다. 시멘틱 웹의 대두로 인해 웹 상에 존재하는 데이터의 특성에 따라서 접근 할수 있는 방법도 다양화 되었다. 이에 웹 상에서 산재되어 있는 지식들을 가져와 각 도메인에 맞게 새로운 온톨로지를 생성하고 서로 다른 언어로 표현된 온톨로지를 계층 어휘들을 이용하여 시멘틱웹 환경에서 지식을 처리하기 위해 웹 온톨로지를 구축하고 처리할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 제공하고, 온톨로지 객체 모델 API를 통해 외부 어플리케이션과의 정보를 교환한다. 본 논문에서는 웹 온톨로지를 표현하기 위한 모델을 계층별로 구별하여 프레임 기반의 상위 온톨로지(frame-based ontology layer), 다른 도메인에서도 사용이 가능한 공통된 어휘(vocabulary)를 표현한 핵심 온톨로지(generic ontology layer)와 각각의 온톨로지 언어에 의존적인 어휘를 표현한 기능 온톨로지(functional ontology layer)로 구성하여 표현의 중복을 없애고 재 사용성을 높이기 위한 모델을 제공함으로써, 온톨로지 추론, 병합 및 저작 도구 등의 외부 어플리케이션이 온톨로지 객체 모델에 손쉽게 접근할수 있고, 온톨로지에 대한 쉬운 지식 표현 및 핸들링을 제공할 수 있다.
공간 웹 객체는 웹 문서에 지리정보를 포함하고 있는 문서들을 말한다. 최근 스마트폰과 같은 장치의 발달로 인하여 공간 웹 객체를 생성하는 서비스가 많이 늘어났다. 트위터나 페이스북 같은 서비스에서는 사용자가 게시한 간단한 글이 게시한 위치정보와 함께 저장된다. 이러한 공간 웹 객체의 검색을 위해서는 공간 정보와 문자 정보를 동시에 이용하는 검색이 필요하다. 기존의 공간 웹 객체 검색 방식은 R트리와 역색인 파일(inverted file) 방법을 많이 사용했다. 하지만 이 방법은 인덱스를 구축하는데 많은 공간을 필요로 한다는 단점이 있다. 또한 검색하는 키워드가 많을 때는 효율적이지만, 검색하는 키워드가 적을 때는 비효율적이다. 본 논문에서는 쿼드 트리(quad-tree)와 패트리샤 트라이(patricia trie)를 이용하는 공간 웹 객체 검색 방식을 제안한다. 제안하는 기법은 검색하는 키워드가 적을 때 기존의 기법보다 좋다는 것을 보여준다. 또한 인덱스를 저장하는 공간이 기존의 기법보다 훨씬 적게 사용된다는 것을 실험을 통하여 증명하였다.
인터넷의 중요성이 증가함에 따라, 웹 브라우저에 음성 인터페이스를 추가하는 연구와 개발이 이루어지고 있다. 그러나, 아직까지 기존의 모든 웹 문서가 HTML로 작성되어 있어, 효과적인 음성 인터페이스를 하기에는 많은 어려움이 있으며, 음성이 느린 출력 매체이므로 사용자가 빠르게 인지할 수 있는 방안이 연구되어야 한다. 본 논문에서는 사용자의 웹 액세스를 높이기 위하여, 웹 브라우저에 연결되는 웹 문서에서, 각각의 객체를 추출한 후, 사용자가 그 객체에 바로 액세스를 하거나 한국어 음성으로 그 정보를 알 수 있는 방법을 사용하여, 음성으로 제어할 수 있는 한국어 음성 웹 브라우저를 설계하고 구현하였다. 음성합성과 인식을 사용하여 브라우저를 제어하기 때문에, 노약자나 어린이 또는 시각장애인들이 쉽게 웹 서핑을 할 수 있도록 도와줄 수 있고, 또한 현재 사용되고 있는 웹 문서에서의 객체추출을 사용하기 때문에 특별히 문서의 변환이 필요 없는 장점이 있다.
P2P 웹 캐싱 기술은 자신의 로컬 캐시에서 원하는 웹 객체를 찾지 못한 경우, 중앙 서버나 프락시 서버로부터 웹 객체를 받기 전에 P2P 네트워크에 참여하는 이웃으로부터 웹 객체를 받음으로써 기존의 서버-클라이언트 방식을 탈피하여 중앙 서버의 고장에 영향을 적게 받고, 중앙 서버로의 과도한 부하를 막아준다. 기존의 많은 P2P 웹 캐싱 시스템은 피어의 로컬 캐시 교체 정책으로 LRU기법을 사용한다. 하지만 이는 P2P 환경을 고려하지 않는 단순한 정책이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 환경을 고려한 디렉토리 기반의 웹 캐싱 시스템을 통해서 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제시하고 실제 웹 로그 트레이스로 시뮬레이션을 하여, 제안하는 교체 정책이 효과가 있음을 기술한다.
웹 환경이 복잡해짐에 따라 시각 장애인이 웹 페이지에서 원하는 정보와 서비스를 찾는데 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 웹의 접근성 향상을 위해 웹 페이지를 분석해사용자가 접근하는 객체와 관련 된 객체 주변의 정보를 추출하여 자동으로 북마크를 생성하고, 이를 이용하여 재접근 시에 저장된 북마크가 반영된 페이지로 변환시키는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 특징은 전체 페이지가 아닌 사용자의 접근 구역을 자동 추출함으로써 재접근 시의 소요시간을 단축시키고 페이지에 변화가 있을 경우에도 저장된 북마크 정보와 가장 상응되는 객체나 구역을 추출하여 유동적으로 제공한다는 것이다. 또한 이전에 접근한 객체나 구역만으로 구성된 변환 페이지를 생성하여 사용자에게 원본(original) 페이지와 변환 페이지 사이를 필요에 따라 전환할 수 있게 한다.
최근 웹의 활성화로 인하여 인터넷이 대중화되면서 지리 정보 시스템 분야에서도 웹 기반의 공간 데이터의 검색 및 관리의 필요성이 대두되었다. 또한, 지리 정보 시스템에서 다루는 공간 데이터는 가변적이고 대용량이기 때문에 이러한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 공간 OODBMS의 사용이 적합하다. 이러한 웹 기반 공간 OODBMS를 사용하는 실제 응용프로그램에서 다중 사용자 환경에서의 협동 작업이 효율적으로 수행되기 위해서는 개별적인 객체 중심의 버전 관리에 그치지 않고 일정 영역내의 연관된 버전화된 객체들의 집합인 복합 객체를 효율적으로 관리하는 것이 절실히 필요하다. 이에 본 논문에서는 다중 사용자 환경에서 연관된 버전화된 집합인 복합 객체를 효율적으로 관리하는 웹기반 공간 OODBMS를 위한 형상 관리자를 설계 및 구현한다. 이를 위해 형상 관리 기능을 지원하는 기존의 시스템인 Open OODB와 RCS, 그리고 SCM에서의 형상 관리 모델에 대해서 알아보고, 형상 관리자의 관리 모델과 자료 구조를 설명한 후 형상 관리자 설계시의 고려사항에 대해서 언급한다. 마지막으로, 형상 관리자의 구성 모듈과 형상 관리가 API에 대하여 기술한다.
그 동안 이루어진 웹 캐싱에 대한 연구주제는 캐시에 대한 구조적인 접근을 통한 성능의 향상과, 캐싱 기법 자체에 대한 연구, 이들 기법을 혼합적으로 결합한 기법에 대한 연구가 주로 이루어져 왔다. 또한 기존의 웹 객체 참조특성 분석은 웹 로그를 통한 히스토리 분석, 사용자선호도, 데이터마이닝 관점에서의 사용자 특성을 위주로 이루어져왔다. 본 연구에서는 웹 객체참조특성을 확률분포적인 특성 관점에서 분석하며, 이를 통해 객체의 평균수명을 분석하고 이를 웹 캐싱 성능 향상에 도입하는 새로운 연구 방법을 제시한다. 본 연구는 다양한 연구로 발전할 수 있으며, 전자상거래시스템의 성능향상, 지연시간 계산을 통한 고객 만족도의 향상, 웹 로그분석을 통한 데이터마이닝 분야 등 다양한 분야에 대해 연구의 파급 효과가 기대된다.
본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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