정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.
이 연구에서는 웹기반 온라인목록 이용자들의 전반적인 검색행태를 알아보기 위해, 7년 동안의 트랜잭션 로그를 분석하였다. 웹기반 온라인목록의 검색형태는 검색전략과 검색실패의 관점에서 조사하였다. 검색전략에서는 검색유형, 접근점, 연산자, 검색문의 길이, 단어 사용횟수, 웹기반 온라인목록 이용횟수, 시간대별 및 요일별 이용횟수를 분석하였다. 또한 검색실패는 검색실패율과 접근점별 검색실패율, 연산자별 검색실패율을 분석하였다. 이 연구결과는 향후 웹기반 온라인목록 시스템과 서비스 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
웹의 활용이 보편화되면서 웹을 통한 자료의 검색이 증가하고 있으나, 웹상의 방대한 자료 중에서 학습자가 꼭 필요한 학습자료를 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 검색엔진을 이용하면 원하는 정보를 어느 정도 찾을 수 있으나 사용자 의존적인 검색엔진의 특성상 결과가 만족스럽지 못한 경우도 있으며 연관이 없는 정보를 필터링하기 위해 최종적인 내용을 찾기까지 많은 시간을 낭비하는 경우가 많다. 이에 털 연구에서는 자원의 의미정보를 구조화하여 정보의 효율적인 검색, 통합, 재사용을 가능하도록 하는 시맨틱 웹 (Semantic Web)기술을 활용하여 초등학교 학습자료에 적합한 온톨로지 (Ontology)를 구축하여 이를 기반으로 초등학교 학습자료를 검색할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 검색시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자료와 연관된 사용자 질의어를 보다 상세하게 입력받는다. 둘째, 사용자 질의어를 바탕으로 온톨로지에 질의하여 검색결과를 얻는다. 셋째, 검색하고자 하는 내용의 의미를 분석하여 요구된 의미에 적합한 자료만을 검색결과로 제시한다.
본 논문에서는 사용자의 취향에 맞춰 특정 웹 문서를 탐색하는 개인화된 웹 검색기의 구현을 다룬다. 사용자의 취향은 사용자의 직접적인 평가와 사용자의 검색 과정을 통해 얻어지는 간접적인 평가를 사용한 강화 학습을 사용하여 학습된다. 웹 문서의 검색은 사용자의 취향과 현재 문서와의 관련 도를 보상으로 사용한 강화 학습을 통하여 이루어진다.
"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
현재 웹이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해서 연구하고 있는 차세대 웹을 시멘틱 웹이라고 한다. 시멘틱 웹에서 다루고 있는 기술들은 다양하지만 요즈음 가장 부각되고 있는 기술이 DAML-S이다. DAML-S는 DAML+OIL기술을 기반으로 확장된 레이어를 제공하여 웹 서비스의 모호성(unambiguous)을 제거하고, 상호 운용성을 증가시키는 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 DAML-S로 정의된 웹 서비스를 FOL 추론방법을 이용해서 검색하는 시스템을 제안한다. 이를 위해서 DAML-S를 PSO TRIPLE 형태로 변환하는 전처리 방법과 FOL 질의 방법을 제안한다. 본 시스템을 이용하면 기존의 키워드 기반의 검색 방법에서는 불가능하였던 질의 작성이 가능해 지며, 추론을 이용한 정확한 서비스 검색이 가능해 진다.
구글이나 야후와 같은 정보검색엔진은 사용자에게 편리성을 제공하나 사용자로 하여금 만족감을 제공하지는 못하고 있다. 이것은 사용자에 대한 검색목표가 사용자 프로파일마다 서로 다르기 때문이다. 따라서 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라서 재배치하는 것은 매우 필요하다. 이 논문에서는 키워드기반 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라 웹문서를 재배치하는 알고리즘을 제안한다. 각 키워드에 대한 가중치는 사용자가 웹문서에 대해서 수행한 행동 즉, 다운로드, 클릭, 아무행동 안함에 따라 차등 적용하여 업데이트하여 웹문서를 리스트하여 사용자에게 제공한다.
인터넷상의 정보 검색 엔진들은 웹 로봇을 실행해서 인터넷에 연결되어 있는 수많은 웹 서버들을 방문해서 웹 문서를 획득하고, 인덱싱 기법을 써서 자료를 추출하고 분류해서 검색 엔진의 기초가 되는 데이터 베이스를 구축한다. 정보 추출을 위해 웹 로봇을 운영할 때 웹 서버에 대한 사전 지식 없이 진행된다면 수많은 불필요한 요구가 전송돼서 인터넷 트래픽을 증가시키는 요인이 된다. 하지만 웹 서버가 사전에 자신이 공개할 문서에 대한 요약 정보를 웹 로봇에게 통보하고, 웹 로봇은 이 정보를 이용해서 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보 수집 작업을 처리한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 정확도를 높이고, 웹 서버상의 웹 문서 파일의 변동 사항을 자동으로 검사하고 변동된 사항들을 종합 정리해서 등록된 각 웹 로봇에게 전송하는 문서 감시 통보 시스템과 통보된 요약 정보를 토대로 웹 서버로부터 해당 문서를 전송받아 필요한 인덱스 정보를 추출하는 효율적인 웹 로봇을 제안한다.
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 연구에서는 하이퍼텍스트나 웹 문서의 검색에서 링크로 연결된 문서들이 주제적으로 서로 관련되어 있다는 것을 기반으로 하여 링크정보를 참조한 웹 문서 클러스터링 기법을 제안하였고 이것을 이용하여 검색된 결과를 질의 근접 순위화함으로써 웹 문서 검색의 성능을 향상시키는 방안을 연구하였다. 본 연구에서 사용된 웹 문서 집단은 웹(WWW)을 통하여 직접 수집하였으며 웹 문서가 다른 웹 문서를 링크하고 있을 때를 OutLink, 다른 웹 문서로부터 링크를 받고 있을 때를 InLink로 구분하였다. 실험결과 OutLink를 참조하여 클러스터링을 수행하는 기법과 InLink를 참조하여 클러스터링을 수행하는 기법 모두 검색 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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