웹의 발전에 따라 거대해진 웹사이트들은 서로 복잡하게 얽혀진 링크들로 인해 웹 개발과 유지보수에 큰 어려움이 따른다. 효율적인 웹 개발과 유지보수를 위해서는 웹에서 가장 중요한 정보의 단위인 링크정보들을 추출할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 웹 브라우저 요청에 의해 반환된 HTTP 헤더분석과 HTML 문서의 태그분석을 통해 링크들을 추출하여 “끊어진 링크”를 찾고, 추출된 “링크요소”들과 서버에 저장된 파일들을 비교하여 “사용되지 않는 파일”들을 찾아주는 “링크 분석기”시스템을 개발함으로 써 웹 개발과 유지보수에 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 링크관리에 대한 방법을 제시한다
본 연구는 특정 주제의 핵심 웹 정보원의 존재를 조사하고 그 정보원의 특징을 파악하는데 그 목적을 두었다. 웹 페이지들이 링크를 많이 한 웹 페이지는 그 분야에서 중요한 정보원으로 간주되므로. 인용분석법을 이용하여 ‘weather’분야의 링크빈도가 높은 웹 페이지를 파악하였다. 사용된 연구방법은 검색엔진을 이용하여, weather분야의 웹 페이지들을 조사한 후, 각 웹 페이지가 링크하고 있는 웹 페이지와 그 웹 페이지를 링크한 웹 페이지를 조사하였다. 7가지 웹 페이지들에 월등하게 많은 링크가 되어 있었는데. 각각 웹 페이지들의 관계성을 동시인용법을 통하여 분석한 결과. 크게 3가지 유형으로 구분되었다.
효율적인 웹 마이닝을 위해서는 방대한 인터넷 공간에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내고, 이들 중 보다 유용하다고 판단되어진 자료를 선별적으로 제시할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 웹 컨텐츠 분석과 HTML 문서들 사이의 링크 연결의 패턴 분석을 기반으로 하는 웹 구조 분석 방법들을 검토하고, 웹 검색 시스템을 구현하여 결과를 분석하였다. 이를 위해 웹 문서의 내용을 인덱싱한 뒤 질의와의 관련성의 확률을 구하는 랭귀지 검색 모델에 링크 구조 분석을 이용한 순위 알고리즘을 사용하여 좋은 결과를 얻고자 하였다. 또한 기존의 링크 관련 알고리즘에서 알려진 문제점을 해결하기 위한 몇가지 테크닉을 사용하였다.
웹을 구성하는 웹 페이지들과 페이지들 사이의 하이퍼링크들은 방향성을 지니는 그래프로써 표현될 수 있으며, 웹 그래프가 가지는 독자적인 링크 구조의 특성은 다양한 분야의 연구에서 활용되고 있다. 현재 검색 엔진들이 수집한 웹 페이지들은 그 규모가 수십억 개로 방대한 양을 이루고 있다. 본 논문에서는 약 3억 개의 국내 웹 페이지들을 수집하고, 링크 데이터를 추출하여 생성한 웹 그래프의 구조에 대해 분석한다. 국내 웹 페이지들의 링크의 진입 차수와 연결 요소들의 크기 분포는 멱법칙을 따르고, 웹 페이지의 진출 차수는 특정 차수 이상에서 멱법칙을 가짐을 확인한다. 또한 그래프 알고리즘을 이용하여 웹 그래프를 구성하는 요소들로 나눈 후 전체적인 구조를 도식화한 보우타이 다이어그램을 도출한다.
웹 사용성(Web Usability)은 장애에 관계없이 누구나 웹을 원활히 사용할 수 있도록 생성하고 운영하는 기준으로 활용된다. 링크 유효성은 웹 사용성을 결정짓는 주요한 검사항목이다. 웹 사이트에서는 시간이 지남에 따라 링크의 타겟이 없어지거나 변경되는 현상이 발생하고 이로써 링크 유효성이 점차 저하된다. 본 논문에서는 국내 공공기관 웹 사이트의 링크 유효성을 분석하였다. 링크 유효성 자동화 도구에 의한 콘텐츠 접근이 가능한 49개 웹 사이트 중 91.8%의 웹 사이트가 한 개 이상의 끊어진 링크를 포함하고 있었다. 또한 웹 사이트별로 끊어진 링크 수의 평균은 50.5개로 전체 링크 수의 0.33% 수준이었다. 29개 웹 사이트는 내부 링크의 끊김 현상이 있었다. 22개 웹 사이트에서는 끊어진 링크에 대한 안내페이지조차 제공하지 않고 있었다. 끊어진 링크는 웹 사용성을 저하시킴으로써 웹 사이트에 대한 사용자의 신뢰도를 하락시킬 뿐만 아니라 검색엔진을 통한 정보 제공을 차단한다. 따라서 웹 사이트 제작자나 운영자는 링크 유효성의 중요성을 인식하고 링크 유효성 검사를 웹 사이트 운영 절차에 추가하거나 주기적으로 실시하여 링크 끊김으로 인한 사용성 저하를 방지할 필요가 있다.
학술적 웹 공간을 대상으로 하는 연구는 페이지와 링크의 역동성 때문에 정량적인 방법과 함께 내용 분석 등의 정성적인 방법을 사용하는 것이 필요하다. 따라서 이 연구에서는 내용 분석의 한 방법으로 한국 학술적 웹 공간 내에서 외부 링크로 연결된 페이지 및 링크의 유형을 분류한 후 이를 네트워크 구조 분석에 반영하여 한국 학술적 웹 공간의 특성을 자세히 살펴보았다. 분석 결과 데이터의 수집 시점을 나타내는 기본 네트워크와 내용 분석 시점을 나타내는 활성 네트워크 사이에 구조적으로 큰 차이가 없었으나, 기관 유형별로 다른 기관들을 링크하는 목적이 다르게 나타났다. 그리고 한국 학술적 웹 공간은 여러 중앙성 지수들과 결속계수 간의 설명력이 유사하게 나타나는 형태의 네트워크임을 확인하였다.
이 논문에서는 학술지 인용 데이터와 웹 링크 데이터를 이용하여 8개 과학기술 분야의 학제적 구조를 파악하고 각 학문분야 간 학제성을 비교하였다. 분석 대상이 되는 학술지와 웹 페이지의 주제적 성격을 파악하기 위해 기존의 과학기술분류체계를 재구성하여 이용하였다. 이 연구에서 학제성은 여러 학문분야간 학제적 연결의 측면에서 파악하였으며, 학제성의 정도는 연관 학문분야의 수로 측정한 학제적 다양성과 자기인용률에 의해 평가하였다. 분석 결과, 학술지 인용 분석에서는 밝혀내지 못한 새로운 학제적 연결을 웹 링크분석에 의해 파악하였으며, 이를 통해 웹 링크 분석이 학제성을 연구하는 수단으로서 유용함을 알 수 있었다. 또한 인용 분석과 링크 분석에서 모두 자연과학 분야에 비해 공학 분야의 학제성이 대체로 더 높게 나타났다.
웹 검색에는 기존의 정보검색(Information Retrieval) 시스템에서와 다르게 문서 간 하이퍼링크 정보를 바탕으로 각 웹 문서의 고유 중요도를 추정하는 방식이 자주 이용된다. 링크 분석에 기반한 알고리즘 중 PageRank 알고리즘은 구글의 웹 검색 서비스에 적용된 것으로 알려져 있다. 이런 PageRank 알고리즘에 따라 중요도를 계산하는 경우 색인된 웹 문서수가 증가함에 따라 계산에 필요한 CPU 자원의 사용도 함께 증가하며, 문서 수가 수 억 페이지에 달하면 하나의 서버에서는 계산을 수행할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해소하기 위해 여러 대의 서버를 PageRank 계산 용 클러스터로 사용할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 고속의 LAN을 이용하여 여러 대의 서버를 연결하고 반복적인 행렬 계산을 병렬로 수행할 수 있어 계산 시간을 단축시킬 수 있다. 이런 서버 클러스터 구현을 위해 멀티 쓰레딩 프로그램이 작성되었으며, PageRank 계산에 사용되는 행렬 데이터를 적은 양의 메모리만으로 표현 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 사회학 분야 웹 정보원을 대상으로 동시링크분석을 실시하여 특정 학문분야의 지적구조를 분석하고, 검색엔진별 지적 구조의 차이를 분석함으로써 웹 정보원의 특성을 살펴보았다. 세 개의 검색엔진을 대상으로 지적구조의 차이를 비교한 결과, 웹 정보원 지도에서 전체적인 지적구조는 비슷하게 나타났지만, 몇 개의 웹 정보원의 경우에는 소속군집이 다르게 나타난 경우도 있었다. 그리고 Altavista와 AlltheWeb은 지도상의 웹 정보원 분포에 있어서 거의 유사한 구조를 보여주었다.
웹사이트 설계자의 주관적 판단에 의한 정적 하이퍼텍스트 링킹은 모든 사용자들에게 동일한 링크를 제공한다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하고, 각 사용자들의 브라우징 패턴에 적합한 웹 문서들을 동적 링크로 제공해주기 위한 여러 동적 링킹 시스템들이 제안되었다. 그러나 대부분의 동적 링킹 시스템들은 사용자의 현재 브라우징 패턴과 가장 유사한 패턴 정보만을 이용해 동적 링크를 제공하기 때문에 연관성이 없는 웹 문서들에 대한 링크를 수시로 제공한다는 또 다른 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 한 응용 분야인 웹 마이닝 기법을 이용하여 웹 서버의 로그파일로부터 사용자들의 브라우징 패턴을 분석해내고, 다차원 데이터 집합에 적합한 Association Rule Hypergraph Partitioning(ARHP) 알고리즘을 이용하여 서로 연관성이 있는 웹 문서들을 분류한다. 사용자 브라우징 패턴 정보로부터 사용자에게 추천해줄 1차 링크 집합을 생성하고, 연관 웹 문서 정보를 이용하여 2차 링크 집합을 생성한다. 그리고 두 링크 집합에 공통으로 포함된 링크 집합만을 사용자에게 동적으로 추천해줌으로써 사용자가 보다 편리하고 정확하게 웹사이트를 브라우징 할 수 있도록 하는 동적 링킹 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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