웹 서비스들의 수가 급격하게 증가함에 따라 사용자가 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 전통적인 키워드 탐색 방법은 다음의 두 가지 이유 때문에 문제가 있다: (1) 웹 서비스에 대한 의미적인 정보들을 활용하지 못한다. (2) 사용자의 요구사항을 정확하게 표현하지 못한다. 이러한 키워드 기반 탐색 방법의 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 하나의 새로운 구문 분석 및 온톨로지 학습 방법을 제안한다. 구문 분석 방법은 키워드를 일반화하여 검색 범위를 넓혀주고, 온톨로지 학습 방법은 상관관계를 표현하여 깊이 있는 탐색을 유도한다. 이러한 두 방법을 결합함으로써 재현율과 정확률 둘 다 향상 시킬 수 있는 기법이 될 수 있다. 제안된 방법은 508개의 웹 서비스 집합에 대한 실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 보인다.
본 연구의 목적은 세 개의 웹 기반 지도서비스의 탐색성을 평가하고 탐색성 향상을 위한 제안을 하는 것이다. 실험 방법으로 참가자들에게 탐색성 평가지를 수행할 때 생각을 말로 표현하도록 하고 실험 후 웹 기반 설문을 실시하였다. 또한 연구자들은 탐색성 실험과정을 관찰, 기록하고 모든 실험이 끝난 후 집단 토론을 실시하였다. 탐색성 향상을 위해, 선택과 끌기 기능의 표준화, 눈금이 있는 확대 기능, 아이콘과 버튼 기능의 설명력 향상, 컴퓨터 하드웨어의 가능한 변화를 제안하였다. 웹 기반 지도서비스의 탐색성을 향상함으로써 각 서비스의 이용법을 학습하는 시간은 물론, 이용자의 지리정보에 대한 요구를 만족하는 시간을 줄일 수 있을 것이다.
본 연구는 웹 환경에서 이용자들의 정보의 질과 권위에 대한 판단이 웹 탐색과정에서 정보의 선택과 이용에 어떻게 영향을 미치는가를 다루고 있다. 실험실환경에서 교수와 박사과정학생 총 16명을 대상으로 탐색실험을 실시하여, 로그 데이터, 생각 소리내어 말하기 (think-aloud), 인터뷰를 통하여 데이터를 수집하였다. 연구결과, 본 연구의 대상자들은 정보에 대한 판단을 탐색과정의 두 가지 단계에서 내리고 있음이 밝혀졌으며, 이는 예측적 판단과 평가적 판단으로 각각 분석되었다. 웹 정보의 질과 권위에 대한 판단성향과 판단에 영향을 미친 요소를 탐색과제의 유형, 이용자의 신분, 학문영역에 따라 비교하였다.
컴퓨터가 정보를 이해한다' 라는 알로 표현될 수 시멘틱 웹은 WWW의 발전으로 인해 축적된 방대한 데이터 속에서 우리가 원하는 '더' 정확한 정보를 찾아 줄 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 이에 대한 연구는 다양한 분야에서의 접근을 하고 있으며 그 '개념' 을 점점 실체화시키려고 노력하고 있으나 아직 뚜렷한 모습은 나타내고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 시맨틱 웹의 실용화 측면에서 시맨틱 웹의 개념을 이용하여 잠재고객 탐색 에이전트를 설계하였다. 시멘틱 웹 기반의 잠재고객 탐색 에이전트는 인터넷 상의 인터넷 쇼핑몰 및 우체국 택배의 가능한 업체를 선별, 추출하여 잠재 고객을 찾아냄으로써 택배 마케팅을 위한 정보를 제공해 주기 위한 시스템이다. 본 연구에서는 택배 마케팅의 잠재 고객에 대한 정보를 검색하기 위해, 시멘틱 웹 기반의 온톨로지 생성을 위한 구체적인 도메인을 설계하고, 생성된 온톤로지를 이용하는 정보 검색 방법에 대해 소개한다.
본 논문에서는 특정 주제에 관한 웹 문서들을 더욱 빠르고 정확하게 탐색하기 위하여 강화학습을 이용한 HIGH-Q 학습 알고리즘을 제안한다. 강화학습의 목적은 환경으로부터 주어지는 보상(reward)을 최대화하는 것이며 강화학습 에이전트는 외부에 존재하는 환경과 시행착오를 통하여 상호작용하면서 학습한다. 제안한 알고리즘이 주어진 환경에서 빠르고 효율적임을 보이기 위하여 넓이 우선 탐색과 비교하는 실험을 수행하고 이를 평가하였다. 실험한 결과로부터 우리는 미래의 할인된 보상을 이용하는 강화학습 방법이 정답을 찾기 위한 탐색 페이지의 수를 줄여줌으로써 더욱 정확하고 빠른 검색을 수행할 수 있음을 알 수 있었다.
현대 생활에서 필수가 된 웹은 많은 정보를 쉽게 얻을 수 있다는 장점이 있지만 음란물의 유혹과 업무시간의 주식투자 등의 부작용들도 속속 나타나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로서 웹 필터링 시스템이 활용되고 있다. 본 논문에서는 시스템의 성능 저하와 사용자의 웹 접속 지연 시간을 최소화하면서 차단 여부를 신속히 판별할 수 있는 URL 탐색기법을 제안한다.
본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.
최근 시맨틱 웹 포털의 등장으로 현재 웹 포털의 많은 문제점들이 해결되고 있다. 하지만, 웹 상의 자원들이 점차 증가하면서 시맨틱 웹 포털에서의 효율적인 탐색에 대한 문제점이 발생하고 있다. 시맨틱 웹 포털은 온톨로지의 사용으로, 기존의 웹 포털과 구조적으로 다르기 때문에 사용자에게 적절한 정보를 제공할 수 있는 새로운 탐색 방법이 필요하다. 이 논문에서는 세 가지 단계로 구성된 의미적 검색 절차를 제안한다. 또한, 전자분야에서의 다중 온톨로지를 이용한 시맨틱 웹 포털을 구축하여, 본 논문에서 제안하는 의미형 검색 절차 방법을 통해 향상된 검색 성능 결과를 제시한다.
본 연구는 2년제 전문대학 학생들을 대상으로 웹기반 온라인목록의 이용특성을 조사 연구한 것이다. 연구방법으로 이용자들의 특성을 분석하기 위하여 질문지법과 면접조사법을 통해 데이터를 수집하였으며,수집된 데이터의 처리는 통계처리 프로그램인 SPSSWIN 10.1을 사용하여 분석하였다. 연구결과 이용행태, 검색결과 만족도, 웹 온라인목록의 선호도, 검색어 선정, 문헌정보학 전공자와 비전공자 간의 탐색성과 차이, 웹 온라인목록의 이용자교육의 필요성 등에 관한 결과를 얻었다. 이러한 분석결과를 근거로 하여 웹 온라인목록 이용 중에 발생하는 문제점과 어려움을 느끼는 기능들에 대해 개선방안을 제시하여 이용자들로 하여금 웹 온라인목록 이용의 효율성을 돕고자 하였다.
대형 디스플레이를 갖는 IPTV 에서 일정거리 떨어진 사용자가 무선 마우스와 같은 포인팅 디바이스를 이용해 웹 브라우저를 사용할 경우 하이퍼링크의 정확한 선택 및 빠른 내용 파악에 어려움이 있다. 일반적으로 사용자는 하이퍼링크의 라벨이나 제목과 같은 불충분한 정보를 기반으로 실제 하이퍼링크의 내용을 추측한 후에 링크를 방문하기 때문에 정확한 내용을 미리 알 수 없다. 또한 TV 와 같은 큰 화면에서 웹 포탈을 이용할 경우 하이퍼링크 크기가 작고 수가 많아서 포인팅 디바이스를 이용해 정확하게 선택하기 어렵고, 여러 개의 별도 창을 사용하여 하이퍼링크를 탐색하는 것은 TV 에서 적합하지 않다. 본 논문에서는 하이퍼링크 미리 보기를 사용해 정보 검색 속도를 빠르게 하고 포인터로부터 가까운 하이퍼링크를 실시간으로 찾아내는 방법을 통해 하이퍼링크의 빠른 추출 및 선택을 가능하게 한다. 또한 하나의 창에서 웹 탐색을 하기 위해 새로운 ZUI(Zoomable User Interaction)를 제시해 문제점을 해결하고 실험을 통해 웹 페이지 탐색 성능이 개선된 것을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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