본 연구는 다양한 웹 문서를 효과적으로 범주화 할 수 있는 모형을 구축하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 웹 문서가 가지고 있는 구조 정보인 링크(link)와 문서 단계(level)를 활용하여 문서 유형을 식별한 후, 각 유형별로 범주화 과정을 달리 적용하여 범주화 성능을 개선시키는 방법을 고안하였다.
현재의 웹 환경은 HTML로 구성이 되어있고 이로인해 하이퍼링크를 따라가기 위해 마우스 클릭을 통해 작업하는 GUI환경이 주를 이룬다. 하지만 이러한 방법은 인간이 가장 손쉽게 사용하는 음성과 비교해 볼 때 상당히 불편한 축에 속한다. 이를 해결하기 위해 현재 무르익은 음성인식 기술과 전화기를 통해 정보를 제공하고자 하는 XML의 파생인 VoiceXML을 이용하여 현재 HTML이 주류를 이루는 웹 환경을 VoiceXML을 이용한 음성인터페이스 환경을 마련하고자 한다.
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.
본 논문은 웹상에 존재하는 이미지를 멀티 스레드에 의한 분산 아키텍처를 이용하여 수집 및 검색 시스템으로, 웹문서에 나타나는 텍스트중 이미지의 이름이나 확장자 그리고 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 이미지 자료를 JDBC를 이용하여 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 이미지 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다. 또한, 멀티 스레드를 이용한 분산 아키텍처를 이용하여, 데이터베이스화 하는 시간에 효율을 개선하였다.
웹 상의 정보는 여러 페이지들에 걸쳐 표현되고 있으나 대부분의 웹 브라우저는 웹 페이지 단위로 정보를 다루고 있기 때문에 사용자는 원하는 정보를 얻기 위해 여러 웹 페이지들을 방문해야 한다. 본 논문에서는 사용자의 요구에 부합되는 정보를 검색해 여러 페이지 상에 흩어져 있는 정보들에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 컬렉션 페이지를 제공한다. 컬렉션 페이지는 검색된 웹 페이지들의 링크 관계를 제공하여 페이지들 사이에서의 정보의 구성을 알 수 있게 하고, 관련도 높은 페이지들의 주요 내용을 미리 가져와 보여 줌으로써 정보에 대한 접근성을 높인다. 이를 위해 페이지 안에서 시각적으로 구분되는 동일한 주제의 정보를 담은 블록을 의미 구역으로 정의하고 웹 페이지를 실제 정보의 단위인 의미 구역으로 나누었다. 또한 의미 구역단위의 검색으로 여러 주제의 정보를 담고 있는 웹 페이지에 대한 검색 결과의 정확성을 높인다.
인터넷 비즈니스 사이트가 많아짐에 따라 사용자에게 편리한 비즈니스 사이트를 구추하기위해 웹서버의 구조 및 내용을 평가하고 재구성해야 하는데, 수작업에 의한 웹문서의 평가시 인적, 시간적 비용이 높고 시스템에 대한 평가값이 객관적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 구조추출, 구조저장, 구조가시화로 구성된 웹문서의 구조분석 에이전트를 제안한다. 구조추출 모듈은 URL로 웹문서를 받고 이를 잘정의된 XML형태로 변환한 후, 태그정보를 이용하여 웹문서의 구조를 구하고, 하이퍼링크데이터를 이용하여 웹문서간의 연결구조를 얻는다. 구조저장은 추출된 웹문서와 웹문서 연결관계를 웹서버와 같이 연결하여 저장하며, 구조 가시화에서 이를 계층적으로나 그래프형식으로 가시화된다. 제안한 시스템의 유용성을 보이기 위하여 웹문서의 평가문제에 적용한 결과, 많은 양의 데이터를 의 데이터의 기술적인 평가가 가능하고, 데이터를 수집하기 위한 인력자원, 시간과 비용을 줄일수 있으며, 쉽게 사이트를 평가하여 서비스 수준을 향상 시킬 수 있음을 알 수 있었다.
주제 중심 웹 문서 수집기는 검색엔진에서 최신의 웹 문서 색인을 유지하는 대안방안으로 부상하고 있다. 그러나 주제 중심 웹 문서 수집기는 비 관심문서에서 연결된 관심문서들을 수집할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점은 문서의 구조적 특징을 고려하지 않아서 발생한다. 특히 문서분석 방법인 문서의 발생 횟수 및 역문헌 발생빈도는 이러한 문제를 야기하는 주요 원인이 된다 주제 중심 웹 문서 수집기의 성능을 향상하기 위해서 본 논문에서는 국소 정보기반의 문서 분할법을 제안한다. 본 논문에서는 문서를 하이퍼링크 주변의 문맥을 고려한 특징 정보들을 사용하여 여러 소각의 문서로 나눈다. 본 논문에서 제안하는 주제 중심 웹 문서 수집기는 나누어진 문서들을 이용하여 하이퍼링크가 관심문서를 가리키는 것인지를 판단하여 문서를 수집할 것인지를 판단한다.
이 연구에서는 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션의 특성을 각각 분석하고, 웹상에서의 학술 커뮤니케이션 패턴이 학문 분야에 따라 어떤 차이를 보이는지 비교하였다. 경제학과 컴퓨터공학-정보시스템분야에서 키워드를 추출하여 이와 관련된 학술적 웹페이지와 학술지 논문을 수집하였고, 이를 학술적 웹페이지의 특성, 웹페이지 동시링크와 학술지 논문 동시인용 데이터의 다차원척도(MDS) 분석, 시간의 흐름에 따른 학술 활동의 변화 등 세 가지 측면에서 분석하였다. 분석결과, 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션에는 공통점과 차이점이 나타났으며, 이런 현상은 두 학문 분야에서 모두 확인되었다. 그리고 웹을 통한 학술 커뮤니케이션의 경우 같은 학문 분야 내의 세부 주제에 따라서 고유한 특성이 나타나는 것을 볼 수 있었다.
웹 문서 수의 급증으로 인해 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 웹 검색 결과를 개선하기 위하여 개발된 기존의 알고리즘들은 주로 사용자의 질의어 및 선호어와 문서의 링크수를 이용하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 이 두가지 요소들을 이용한 검색 결과의 성능을 알아보고 이들 요소들 외에 선호하는 웹문서의 선택 기준을 조사 분석하였다. 실험 결과 질의어 및 선호어를 이용한 개인화된 검색 결과는 현 검색 엔진에 비해 최대 약 1.7배의 성능 향상을 가져 왔으며, 링크수를 이용한 검색 결과는 최대 약 1.3배의 향상을 보였다. 사용자가 웹문서를 선호하는 기준은 문서 내용이 최우선이었으나, 가독성과 문서가 포함한 이미지도 큰 비중을 차지하였다. 따라서 질의어 및 선호어 개수 이외에 각 사용자의 성향에 부합하는 객관적 데이터를 추가적으로 활용한다면 웹 검색 개인화 알고리즘의 성능이 크게 향상될 수 있을 것이다.
웹은 사용자에게 제품이나 정보를 제공할 수 있는 가장 커다란 매체로 성장하였으며, 또한 사용자에게는 필요 이상의 정보를 얻게 해주고 있다. 웹은 다량의 관련 정보들을 여러 웹 페이지들을 통해 표현하고 있으며, 현재 검색엔진들은 키워드들에 관련된 단일 페이지들만을 리스트화하여 보여주고 있다. 근본적으로 이러한 방법들로는 관련된 정보를 가지고 있는 페이지들의 쌍 및 연관된 뭔 페이지들의 집합을 구조화하여 제공할 수 없다. 웹은 하나의 웹 페이지에 모든 관련 정보를 담는 범위를 넘어 관련된 정보 페이지들을 하이퍼링크로 서로 연결한 일련의 정보로 인식되고 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 링크 가중치 기반 검색 기법으로서 e-아크 메저에 관하여 제안하고자 하며, 이는 사용자가 입력한 키워드들과 관련된 페이지의 집합을 웹 사이트 안에서 찾아내는 연관 검색에 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 기존의 메저들 보다 그 효과성을 우월하다는 점을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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