시맨틱 웹은 정보의 의미를 개념으로 정의하고 개념들 간의 관계성을 표현함으로써, 문서들 간의 단순 연결이 아닌 의미 연결을 통해서 보다 정확하고 효율적인 정보 검색이 가능하게 된다. 이러한 시맨틱 웹의 비전이 구체화되기 위해서는 웹 온톨로지(Web Ontology)를 기반으로 의미 정보로 구성된 시맨틱 문서들에 대한 추론을 통해서 웹상에 존재하는 엄청난 정보들 간의 관련성을 파악하고 사용자가 요구하는 정보를 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템이 필수적이다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 Jena2의 경우, 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 단순 선택 연산 (Simple Selection), 조인 연산이 요구되는 질의에 대한 성능이 저하되고 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 OWL 문서의 의미를 Class, Property, Individual로 분류하여 각각의 데이터 정보들을 테이블에 저장하기 위한 다중 변환기와 OWL 변환기 기능을 가진 시멘텍 검색 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 검색 엔진을 테스트한 결과, 단순정보검색 질의 시 Jena2에서 비정규화된 테이블 구조로 저장할 때보다 질의 응답 속도를 향상 시킬 수 있었고, 조인 연산 시 두 테이블의 크기로 인한 조인비용이 발생하는 문제점을 해결함으로써 빠른 검색 및 질의 속도를 보장할 수 있었다.
본 연구에서는 1년이라는 장기간에 걸쳐 네이버에 입력된 검색 질의들의 표본과 각 질의에 대한 클릭 로그에 근거하여 국내 웹 이용자의 검색 행태 추이를 분석하였다. 질의의 형태에 대한 조사 결과, 계절별, 주중과 주말 요일별 질의 형태의 분포에 있어서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 웹 이용자들이 입력한 질의의 주제 역시 계절별, 주중과 주말, 요일별로 변화하는 것으로 나타났다. 반면 1년 동안을 전체적으로 살펴볼 때 사이트 검색과 내용 검색의 비율 그리고 주제의 비율이 큰 변화 없이 일정한 상태를 유지하였다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색 포탈 업체들의 효과적인 컨텐츠 구축 및 효율적인 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.
인터넷의 발달로 인해 웹에서 얻을 수 있는 정보의 종류와 수는 급진적으로 증가하고 있다. 이에 따라 사용자가 요구하는 정보는 문서뿐만 아니라 사이트 그리고 서비스 단위로 확장되고 있다. 기존의 연구에서 웹 검색을 위해 사용되었던 정보들과 이들의 일률적인 결합형태는 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 어렵다. 보다 좋은 결과를 얻기 위해서는 검색에 사용하는 정보의 특성을 분석하고, 질의에 따른 알맞은 정보의 사용이 필요하다. 본 연구에서는 사용자 질의유형에 따른 정보들의 유용성을 살펴보고 적절한 사용법을 분석한다. 그리고 차츰 대두되고 있는 서비스 검색을 위한 서비스 링크정보를 제안한다.
협력적 여과 시스템은 사용자가 검색하고 읽었던 웹문서를 기반으로 사용자 군집을 생성하여 웹문서의 정확한 추천을 가능하게 한다. 이러한 목적으로 설계된 다양한 알고리즘이 있으나 속도가 느리거나 정확도가 낮다는 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 협력적 여과 시스템을 위한 효과적인 사용자 군집 알고리즘인 CUG알고리즘은 사용자 군집을 생성하기 위해 Apriori 알고리즘, Native Bayes 알고리즘을 이용한다. Apriori 알고리즘은 연관 단어 지식 베이스를 구축하고, Native Bayes 알고리즘은 구축된 연관 단어 지식 베이스에 가중치를 추가하며, 사용자가 검색하여 읽은 웹문서를 클래스별로 분류한다. CUG 알고리즘은 분류된 웹문서를 기반으로 하여 사용자 군집을 만든다. 이러한 방법으로 설계된 CUG 알고리즘은 사용자들이 사용할 문서를 미리 검색하여 저장함에 의해 정보검색의 효율성을 향상시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 설계한 CUG 알고리즘의 선능을 평가하기 위하여 기존의 K-means 방법과 Gibbs샘플링 방법에 의한 군집과 비교한다.
최근 웹에 대한 관심이 집중되면서 정보의 양이 지수적으로 증가하고 있다. 웹 사용자들은 정보 검색에 있어서 많은 어려움을 겪게 되었다. 이 문제를 해결하기 위해 정보검색(Information Retrieval) 시스템의 웹 환경으로의 적용이나 개인 적응형 에이전트(Personal Adaptive Agent)를 이용한 정보 여과(Information Filtering)에 대한 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 BISAgent(Bookmark Information sharing Agent) 시스템이 사용자에게 효과적인 정보 검색을 제공함을 설명한다. BISAgent는 여러 사용자의 북마크 정보를 공유하여 협동적 정보 여과기법(Collaborative Filtering)을 이용한 협동적 웹 브라우징(Collaborative Web Browsing)을 수행한다. 이 시스템의 성능을 평가하기 위해 검색 결과의 개수를 통한 정보 여과의 양적 측면과 통계적 방법을 이용하여 정보 추천(information recommendation)의 정확성을 실험하였다.
최근 이질 분산형태를 갖는 정보를 통합하는 방법으로서 웹 서비스 기술을 이용한 바이오 정보 시스템이 개발 구축되고 있다. 이러한 웹 서비스 기반 바이오 정보 시스템으로 Bio-MOBY. DDBJ, MyGrid Project 등을 들 수 있다. 그러나 이들 기존 시스템에서는 선택한 DB에 대한 accession 번호 검색을 지원하거나. 시스템에 등록된 서비스의 선택만이 허용되는 등 이용형태가 매우 제한적이다. 또한 서비스의 품질 평가 기능이 제공되지 않아 서비스의 관련성을 판별하지 못하며, 심지어 링크가 바르게 연결되지 않았거나, 작동하지 않는 서비스의 분별조차 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 서비스 검색과정에서 웹 서비스의 품질을 평가하고 평가된 품질을 기반으로 웹 서비스를 순위화해 사용자에게 제공하는 품질기반 UDDI를 제안한다. 이를 위해 우리는 Gene Ontology를 이용한 연관 키워드 검색방식과 키워드 기반의 서비스 품질 평가 방법을 제안하고, 본 방식의 유용성을 보인다.
최근 데이터 산업 발전과 함께 데이터를 저장, 공유, 거래가 가능한 다양한 데이터 저장소와 거래소가 증가하고 있다. 대부분의 데이터 저장소 및 거래소는 데이터 검색과 공유를 위해 DCAT 기반 메타데이터를 구성하고 있다. 하지만 DCAT 기반 메타데이터는 웹 검색 엔진에서 검색이 잘되지 않는 문제점을 가지고 있다. 이는 웹에서 자원을 출판하기 위한 데이터 모델 기법이 Schema.org 방법을 사용하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 DCAT 기반 메타데이터를 Schema.org 방법으로 변환할 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 변환 기법은 데이터 저장소와 거래소 내 데이터셋이 웹에서 잘 검색될 수 있는 웹 출판 기능을 지원한다.
직접 그린 스케치 그림을 실제 이미지처럼 변형하는 모델에 연구가 있다. 본 논문은 스케치를 실제 사진으로 변환할 수 있도록 모델을 학습시켜 웹검색이 가능한 웹어플리케이션의 개발을 연구한다. 이를 위하여 관련 데이터를 수집/선별해 학습시킨다. 웹서버와 모델을 연동하여 사진을 입력하면 학습된 이미지 그림 결과를 생성하고 웹에 검색 API를 연결해 해당 이미지 파일의 검색 결과를 바로 제공한다. 이를 통하여 손그림 이미지에 대한 상품 구매 등이 가능하다.
웹상에서의 정보량이 증가함에 따라, 사용자가 알고 싶어 하는 단어에 대해서 연관된 단어를 통해서 이해하게 된다. 동위어란 공통의 상위어를 가지는 단어이다. 이를 위한 기존의 연구로서 동위어와 상위어, 하위어 등을 찾는 연구는 많이 있었지만, 웹상의 문서를 이용하여 거대한 코퍼스를 해석해서 결과를 구하는 데 많은 시간이 소요되었다. 이에 본 논문에서는 사용자의 질의어에 대해서 웹 검색엔진이 가지는 제목과 문서요악으로부터 동위어와 문맥을 빠른 시간 안에 발견하는 방법에 대해 제안한다. 어떤 단어에 대한 동위어가 병렬조사 #와#로 접속되는 것을 이용하여 웹 검색 엔진에 대한 질의어를 작성하고, 그 검색 결과로부터 동위어를 얻는다. 이와 동시에 발견된 동위어와 질의어의 배후에 있는 문맥도 얻는다. 이를 통해, 웹 검색에 있어서 질의어의 확장과 비교 대상의 발견 등 폭넓은 분야에서도 적용가능하다고 할 수 있다.
시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는데 있다. 그러나 인터넷 등 정보통신 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보 자원을 효과적으로 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주석 에디터를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 볼 수 있으며, HTML 뷰를 통해 메타데이타를 수동으로 수정이 가능하다. 이 메타데이타는 RDF Repository로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 RDF 메타데이타 생성을 확인할 수 있다. 이렇게 생성된 RDF 메타데이타는 웹 로봇이 내용의 의미 파악 및 카테고리 정보를 쉽게 알 수 있도록 해준다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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