이 연구에서는 텍스트 문서를 웹에서 HTML 문서 형태로 효율적으로 검색할 수 있는 변환 시스템을 개발하였다. 웹상에 사용자가 원하는 부분만을 HTML 문서 형태로 제공하도록 문서의 논리적인 구조를 파악하며 그 구조에 대한 정보와 각 논리 단위에 해당하는 부분의 범위 정보를 저장할 수 있도록 관계형 데이터베이스 스키마를 개발하였다. 개발한 시스템은 문서의 목차 테이블을 자동으로 구축하고 목차 테이블의 각 항목에 하이퍼링크를 설정한다. 문서를 웹에서 검색하기 위한 첫 화면은 목차 테이블이며, 그 중 한 항목이 클릭되면 그 항목의 내용이 제공되고, 만약 그 하위에 속하는 항목들이 있다면 그들에 대한 링크를 역시 제공한다. 이러한 방법으로 한 문서의 전체를 그 논리 구조에 따라 사용자가 원하는 대로 검색할 수 있다. 이 시스템은 멀티미디어 타입의 문서를 하이퍼미디어 문서 형식으로 변환할 수 있도록 확장하여 보완 개발될 수 있고, 장래에 전자 출판과 전자 도서관에 응용될 수 있다.
인터넷의 보급 확산과 정보통신기술 및 웹 기술의 발달로 쇼핑몰 사이트가 등장하게 되었다. 현재 쇼핑몰 사이트는 그 종류가 다양해지고, 규모가 대형화되고 있으며, 매출규모 또한 증가하고 있는 추세이다. 이러한 많은 쇼핑몰 사이트들은 매출경쟁에서 자사의 수익창출을 위해 끈임없이 노력하고 있고 특히, 고객이 편리하게 쇼핑을 할 수 있도록 원활한 페이지 이동을 지원하고 있다. 고객의 쇼핑과정에 영향을 미치는 페이지 이동을 기존의 웹사이트 설계기법인 플로우차트, 스토리보드, 사이트 맵으로 표현하기에는 미흡한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개념적이고 직관적인 설계가 가능한 EMFG(Extended Mark Flow Graph)[6]를 이용하여 쇼핑몰 사이트에서 웹 페이지간의 이동흐름을 나타내는 링크구조를 표현하고 분석 한다.
본 논문은 링크드 오픈 데이터(Linked Open Data)의 일종인 DBpedia 개체를 자연어 기반으로 검색하는 애플리케이션 개발에 관한 논문이다. Google Cloud Natural Language API를 이용하여 자연어 입력을 분석하고, 이를 바탕으로 RDF(Resource Description Framework) 검색 언어인 스파클(Sparql) 질의 문장을 작성하여 결과를 웹 형식으로 반환해준다. 이를 통해 비문가도 손쉽게 링크드 오픈 데이터에 접근할 수 있는 기회를 제공하며 다양한 응용 가능성을 가진다.
최근에 웹의 폭발적 사용의 증가에 따라, WWW에서 많은 정보를 좀 더 손쉽게 획득할 수 있다. 본 논문에서 H에서 웹 에이전트를 사용하여 이미지를 검색하는 일반적인 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 웹 에이전트는 웹 상에서 HTML문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 이름이나 링크에 붙어 있는 이미지를 의미하는 텍스트를 추출한다. 제안된 시스템은 웹 브라우저에서 사용자의 스케치와 예제 이미지 질의를 이용하여 데이터베이스에 있는 이미지를 검색하는 방법을 제시하여 실험결과를 통해서 질의 효율성을 나타내었다.
본 논문에서는 시각장애자를 위한 웹 브라우저가 가져야 하는 특징을 살펴보고, 이러한 요구 사항을 지닌 웹 브라우저를 사용할 수 있도록 Windows CE에서 무지점자로 변환해 주는 웹 브라우저를 설계 및 구현하였다. Windows CE용 시각장애자 웹 브라우저는 일반적인 웹 브라우저가 가지고 있는 기본기능과 비교하여 링크선택, 이동기능, 도표에서 셀의 이동, 행 또는 열방향의 기능, 프레임 선택, 글자, 단어 및 줄 단위로 읽어줄 수 있도록 설계하여 시각장애자들이 인터넷으로부터 필요한 정보를 얻을 수 있도록 하였다.
다양하고 방대한 양의 정보가 산재해 있는 웹의 정보 소스들 중 특정 도메인에 해당하는 문서를 판단하는 방법과 효과적인 검색을 지원하기 위한 웹 문서 순위 결정 방법을 제안한다. 웹에 산재되어 있는 정보들은 특정 도메인에 적합한 문서들만을 저장하기 위해 특정 지식 베이스를 기반으로 하는 지식 정보를 이용하여 문서의 평가 작업을 한다. 또한 효과적인 검색을 지원하기 위한 웹 문서 순위 결정 방법으로 두 단계의 처리를 거친다. 첫째, 사용자로부터 주어진 질의에 대해 그 질의를 이루고 있는 각 단어들에 대한 상대적인 중요도를 반영한 P-norm 모델을 적용하여 문서의 순위를 결정한다. 두 번째 단계로 관련 문서들간의 유용한 링크 정보를 이용한 재조정 작업에 의해 문서의 순위를 결정하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법에 의해 적절한 문서의 판단과 더 나은 정보의 제공을 수행할 수 있는 효과적인 정보 검색 기능을 가진다. 정보 탐색자에게 정확하고 효과적인 정보를 제공할 수 있게 되었고, 일반적인 웹 검색 방법과의 비교에 의해 검색 효율이 향상됨을 보인다.
월드 와이드 웹(WWW)서비스는 상당한 지연이 발생할 것이라고 예상하는 수준까지 성장해 왔다. 이런 이유로 웹 지연시간을 줄이기 위한 기술들이 중요하게 되었다. 프록시 서버 캐시는 느린 응답시간과 네트워크 정체와 같은 문제들을 해결하기 위해서 제안되었는데 이런 프록시 서버들을 계층적으로 구성하는 방법에 대한 많은 연구가 있었다. 하지만 이런 일반적인 웹캐싱 계층 기법들은 프록시 서버들간의 통신 경로에 있어서 유연성을 제공하지 못하는 정적 구조의 기법이다. 이런 정적인 기법에서의 단점을 해결하기 위해서 캐싱 지역 프로토콜(Caching Neighborhood Protocol)이 제안되었고 이 CNP는 요청들을 협력적으로 처리하는 일련의 프록시 서버의 집합이 매 단일 요청에 대해서 바뀔 수 있고 이에 따라서 요청 처리 경로가 다양해 질 수 있기 때문에 정적 구조 기법과는 반대인 동적 구조 기법이다. 하지만 이러한 동적 웹 캐싱 계층 구조인 CNP에서는 각 웹서버를 대표하는 캐싱 대리인(Caching Representatives)에 대한 웹문서의 링크참조정보와 부하정보를 고려하지 않았기 때문에 사용자에게 빠른 응답시간을 제공하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 최근에 제안되었던 프록시 서버들을 동적 웹캐싱 계층으로 구성한 CNP와 새로 추가된 C-Rep의 상태정보를 이용해서 새로운 요청 라우팅 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 이런 C-Rep의 상태정보를 이용하여 응답시간의 향상과 C-Rep의 부하를 분산시킬 수 있었다.
본 논문은 하이퍼텍스트가 갖는 중요한 특성인 링크 정보를 활용한 문서 분류 모델을 제안한다. 하이퍼링크는 문서간의 관계를 나타내는 유용한 정보로서 링크를 통해 연결된 두 문서는 내용적으로 관련이 있어 검색에 도움을 준다는 것은 이미 밝혀진바 있다. 본 논문에서는 이러한 과거 연구를 바탕으로 새로운 문서 분류 모델을 제안하는데, 이 모델의 주안점은 대상 문서와 링크로 연결된 이웃 문서의 내용 및 범주를 분석하여 대상 문서 벡터를 조정하고, 이를 근거로 문서의 범주를 결정한다. 이웃 문서에 포함된 용어를 반영함으로써 대상 문서의 내용을 확장 해석하고, 이웃 문서의 가용 분류 정보가 있는 경우 이를 참조함으로써 정확도 향상을 기한다. 이 모델은 이웃한 문서의 범주가 미리 할당되어 있지 않은 경우 용어 기반 분류 방법으로 가용 범주를 할당하고, 이렇게 할당된 분류 정보가 다시 새로운 문서의 범주를 결정할 때 사용됨으로써, 문서 집합 전체의 분류가 점진적으로 이루어지며 그 정확도를 더해 나가는 효과를 가져올 수 있다. 이러한 접근 방법은 일반 웹 환경에 적용할 수 있는데, 특히 하이퍼텍스트를 주제별로 분류하여 관리하는 검색 엔진의 경우 매일 쏟아져 나오는 새로운 문서와 기존 문서간의 링크를 활용함으로써 전체 시스템의 점진적인 분류에 매우 유용하다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 Reuter-21578과 계몽사(ETRI-Kyemong) 자료를 대상으로 실험한 결과 18.5%의 성능 향상을 얻었다.
인터넷 붐을 타고 현재 WWW은 수많은 자료를 인터넷상에 축적했다. 단순히 www의 페이지만을 따져도 수 많은 페이지를 가지고 있고, 이제는 Gopher, Ftp, News group 또한 WWW 인터페이스를 통해 엑세스가 가능하다. 이러한 수많은 자료가 웹상에서 링크로 연결되어 있다. 자료가 늘어날수록 이러한 링크 또한 늘어난다. 이런 환경에서 전통적인 입력 장치인 마우스와 키보드와 더불어 Voice를 통한 Nevigating을 제공함으로써 좀 더 용이한 WWW의 사용을 제공하고자 음성지원 Web Browser를 설계하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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