• 제목/요약/키워드: 자동분류시스템

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협력 트랜잭셔널 워크플로우에서 데이터 일관성을 고려한 철회 종속성 감지 및 관리 (Rollback Dependency Detection and Management with Data Consistency in Collaborative Transactional Workflows)

  • 변창우;박석
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권2호
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    • pp.197-208
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    • 2003
  • 데이타를 공유하며 협력적인 공동 작업을 필요로 하는 기업들간의 중요한 일을 수행하는 업무 연계와 같은 분야에서는 네트워크 인프라의 부족과 기업간의 정보 교환을 위한 표준의 부재, 서로 다른 업무들이 데이타베이스 관리 시스템에 전근하여 공유 데이타를 충돌 모드로 이용하는 경우의 데이터 일관성 유지 문제 등 많은 제약 요소에 의해 워크플로우를 적용하지 못하고 있다. 특히, 공유 데이타를 사용하고 있는 상황에서 발생될 누 있는 문제틀에 대해서는 언급되어지지 않고 있다. 논문에서는 업무 연계 관점에서 나타나는 공유 데이타를 사용하며 병행 수행되는 협력 트랜잭셔널 워크플로우들 사이에서 임의의 워크플로우와 나른 워크플로우들의 단계들 사이에서 발생될 수 있는 철회 종속성을 하나의 워크플로우에서의 암시적 철회 종속성, 협력 워크플로우 사이에서의 암시적 철회 종속성, 협력 워크플로우 사이에서의 명시적 철회 종속성 이렇게 세 가지로 분류하고, 데이타 일관성을 고려한 세 가지 철회 종속성을 워크플로우 스키마에 명시적으로 표현하는 자동 생성 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 실행하여 생성된 워크플로우 스키마는 데이타 공유와 관련하여 발생되는 런타임 철회 종속성을 데이터 일관성을 유지하며 런타임에 해결할 수 있도록 함으로써 워크플로우의 정확성을 향상시키게 된다.

딥러닝 기반 터널 콘크리트 라이닝 균열 탐지 (Deep learning based crack detection from tunnel cement concrete lining)

  • 배수현;함상우;이임평;이규필;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제24권6호
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    • pp.583-598
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    • 2022
  • 인력기반 터널 점검은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받으며 지속적인 이력관리가 어렵다. 따라서 최근에는 딥러닝 기반 자동 균열 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구에서는 사용하는 대규모 공개 균열 데이터셋은 터널 내부에서 발생하는 균열과 매우 상이하다. 또한 현행 터널 상태평가에서 정교한 균열 레이블을 구축하기 위해서는 추가적인 작업이 요구된다. 이에 본 연구는 균열 형상이 다소 단순하게 표현된 기존 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력하여 균열 탐지 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 기존 터널 데이터셋, 고품질 터널 데이터셋과 공개 균열 데이터셋을 조합하여 학습한 딥러닝 모델의 성능 평가와 비교를 수행한다. 그 결과 Cross Entropy 손실함수를 사용한 DeepLabv3+에 공개 데이터셋, 패치 단위 분류와 오버샘플링을 수행한 터널 데이터셋을 모두 학습한 경우 성능이 가장 좋았다. 향후 기 구축된 터널 영상 취득 시스템 데이터를 딥러닝 모델 학습에 효율적으로 활용하기 위한 방안을 수립하는 데 기여할 것으로 기대한다.

중소기업 스마트공장 구축을 위한 OpenCV 기반 재고관리 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of OpenCV-based Inventory Management System to build Small and Medium Enterprise Smart Factory)

  • 장수환;정종필
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.161-170
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    • 2019
  • 다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

인공지능을 활용한 도주경로 예측 및 추적 시스템 (Escape Route Prediction and Tracking System using Artificial Intelligence)

  • 양범석;박대우
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.225-227
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    • 2022
  • 현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.

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국내 치과방사선의 현황 및 이용 실태 (The Actual State and the Utilization for Dental Radiography in Korea)

  • 신귀순;김유현;이보람;김세영;이귀원;박창서;박혁;장계용
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제33권2호
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    • pp.109-120
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    • 2010
  • 치과 X선 검사 시 환자선량의 권고량 가이드라인을 개발하기 위해서 우선 국내 치과방사 선의 현황 및 이용 실태를 설문조사하여 비교분석하였다. 응답을 받은 77곳의 치과병 의원 중에서 치과대학이 있는 치과대학병원을 A그룹(11곳), 치과대학이 없는 대학병원을 포함한 치과병원을 B그룹(30곳), 치과의원을 C그룹(36곳)으로 분류하였다. 그룹별로 분석한 결과는 다음과 같았다. 치과병 의원 한 곳당 평균 unit chairs수는 A그룹 140.2개, B그룹 15.3개, C그룹 5.8개, 평균치과의사수는 A그룹 112.6명, B그룹 7.3명, C그룹 1.7명, 평균방사선사수는 A그룹 3.1명, B그룹 0.5명, C그룹에는 한 명도 없었고, 평균치과위생사수는 A그룹 19.7명, B그룹 12.5명, C그룹 3.3명이었다. 설치된 치과용 X선장치의 평균보유수는 A그룹 14.64대, B그룹 3.21대, C그룹 2.19대로 나타났다. 이 중에서 구내촬영장치가 가장 많았고, 다음은 파노라마 장치, 세팔로 장치, CBCT 장치 순이었으며, 장치시스템의 비율은 세 그룹 모두 DR 시스템이 50% 이상으로 가장 많았다. 필름 시스템인 경우, 사용된 구내필름은 감광도가 높은 Insight 필름(Kodak, USA)이 대부분이었으며, 자동 현상기는 사용하는 곳이 적었으나, 필름유지기구는 사용하는 곳이 약간 많았다. PACS 이용률은 A그룹 90.9%, B그룹 83.3%, C그룹 16.7%이었고, 프로그램은 국내의 Infinitt에서 개발된 PiView STAR가 가장 많이 이용되고 있었다. 치과병 의원 한 곳당 2008년도의 연간 평균촬영건수는 A그룹이 B그룹보다 6.8배, C그룹보다 21.2배 더 많았으며, 구내 치근단 촬영과 파노라마 촬영이 대부분이었다. 구내 치근단 촬영 시 관전압과 관전류는 세 그룹 모두 비슷하였으나, 노출시간은 C그룹이 A그룹의 12배, B 그룹의 3.5배 정도 길었다. 즉, 대부분 치과위생사가 촬영하고 있는 C그룹에서는 방사선 노출량이 다른 그룹에 비해 훨씬 많았다. 그러나 파노라마촬영 시의 조건은 세 그룹에서 큰 차이가 없었다. 결론적으로, 촬영조건은 경험적 지식을 따르기보다는 권장량을 사용해야 하며, 필름시스템에서는 자동현상기와 필름유지기구를 사용하여 방사선의 노출량을 줄여준다. 또한 환자선량의 감소와 X선 영상의 질 향상을위해서 X선발생장치 및 관련기기의 체계적인 정도관리가 반드시 필요하다.

스마트 전시 환경에서 프로모션 적용 사례 및 분석 (Case Analysis of the Promotion Methodologies in the Smart Exhibition Environment)

  • 문현실;김남희;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.171-183
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    • 2012
  • 세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

다중스레드 모델의 스레드 코드를 안전한 자바 바이트코드로 변환하기 위한 번역기 설계 (Design of Translator for generating Secure Java Bytecode from Thread code of Multithreaded Models)

  • 김기태;유원희
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.148-155
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    • 2002
  • 다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자필 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 이때 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 스레드 코드에서 번역된 자바 바이트코드는 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있다는 장점은 있지만 신뢰할 수 없다는 만점이 있다. 또한 자바 언어 자체의 문제에 의해 안전하지 못한 코드가 생성 될 수도 있다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 또한 번역시에 자바에서 발생할 수 있는 문제들을 고려하여 안전한 바이트코드를 생성한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 플랫폼에 독립적이고 외부 공격으로부터 안전한 자바 바이트코드로 변환하는 번역기를 선계, 구현한다.구센타와 병원간에 임상정보와 유전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding

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전자의무기록 표준화 용어 관리 프로세스 정립 (Standardization and Management of Interface Terminology regarding Chief Complaints, Diagnoses and Procedures for Electronic Medical Records: Experiences of a Four-hospital Consortium)

  • 강재은;김기동;이영애;유수영;이호영;홍경란;황우연
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.679-687
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    • 2021
  • 전자의무기록 작성 시 주호소, 진단, 수술(처치) 용어는 작성자가 자유롭게 작성하는 것보다 시스템에 등재된 용어 마스터를 사용해야 의료진간의 의사소통이 원활하고, 데이터 활용을 위한 자료 추출이 가능하므로, 용어 마스터의 관리가 중요하다. 본 연구의 목적은 서울대학교 산하 4개병원(서울대학교병원, 분당서울대학교병원, 서울특별시 보라매 병원, 헬스케어시스템 강남센터)에서 개별적으로 운영하던 용어 마스터를 통합하여 표준화 및 관리 프로세스를 확립한 경험을 제시하는 것이다. 산하 4개 병원의 대표자로 구성된 서울대학교병원 용어표준화위원회는 여러 번의 논의를 거쳐 2016년 표준화 및 관리 프로세스를 확립하였고, 용어 마스터에 대한 요청을 신규 용어 등재, 용어 수정, 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 용어 삭제의 4가지로 분류하였다. 요청에 대한 수용 여부는 유관 부서의 의견 조회와 그 결과를 검토한 서울대학교병원 용어표준화위원회의 의결로 결정하였다. 의결 정족수는 7명의 위원 중 5명이였으며, 참조 용어 체계에 대한 매핑은 3명의 보건의료정보관리사가 독립적으로 시행 후 이견이 있을 경우 합의하였다. 모든 과정은 온라인으로 시행하였고, 의결과 매핑 결과는 자동으로 수집되었다. 이러한 과정을 통해, 용어표준화위원회는 시스템에 등재될 용어에 대해 빠르고 명확한 의사결정을 할 수 있었고, 사용자들이 용어표준화위원회의 결정에 동의하도록 할 수 있었다. 프로세스가 정립된 후 16개월 간 126개의 신규 용어 등재, 131개의 용어 수정, 40개의 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 1235개의 용어 삭제 가 처리되었다. 본 연구는 의료정보 시스템에 등재된 용어 마스터의 관리 프로세스를 정립한 최초의 시도라는 데 의의가 있다.

마켓 인사이트를 위한 상품 리뷰의 다차원 분석 방안 (Multi-Dimensional Analysis Method of Product Reviews for Market Insight)

  • 박정현;이서호;임규진;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.57-78
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    • 2020
  • 인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

정확도 높은 검색 엔진을 위한 문서 수집 방법 (A Document Collection Method for More Accurate Search Engine)

  • 하은용;권희용;황호영
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제10A권5호
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    • pp.469-478
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    • 2003
  • 인터넷상의 정보 검색 엔진들은 웹 로봇을 이용해서 인터넷에 연결되어 있는 수 많은 웹 서버들을 주기적 또는 비주기적으로 방무나여 자체적인 인텍싱 방법에 따라 자료를 추출하고 분류해서 검색 엔진의 기초가 되는 데이터 베이스를 구축하고 변겨아는 작업을 계속하고 있다. 이런 일련의 작업은 인터넷 상에 분산되어 있는 막대한 정보를 쉽고 정확하게 찾을 수 있는 게이트 사이트로서의 역할을 담당하기 위한 전략적인 목적으로 진행되고 있다. 수천만 이상의 웹 사이트들을 상대로 하는 정보 수집은 검색 엔진 사이트 중심으로 기존 데이터의 수정과 삭제 등과 같은 데이터 베이스 유지 관리와 신규 사이트들에 대한 자료 수집 작업이 이루어지고 있다. 이러한 작업은 웹 서버에 대한 사전 지식 없이 정보 추출을 위해 웹 로봇을 실행하므로 인터넷 상에 수많은 요구가 전송되고 이는 인터넷 트래픽을 증가 시키는 원인이 되고 있다. 따라서 웹 서버가 사전에 자신이 공개할 문서에 대한 변경 정보를 웹 로봇에게 통보하고 웹 로봇은 이 정보를 이용해서 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보 수집 작업을 한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 신뢰도도 높아지고 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보수집 작업을 한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 감소 시킬 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 신뢰도도 높아지고 웹 서버의 시스템 부하와 검색 엔진의 시스템 부하를 줄일 수 있는 효과를 가질 수 있을 것이다. 본 논문에서는 웹 서버상의 웹 문서 파일의 변동 사항을 자동으로 검사하고 변동 사항들을 종합 정리해서 변경 문서에 대한 정보를 통보 받기 원하는 등록된 각 웹 로봇에게 전송하는 검사 통보 시스템을 설계 구현하였다. 웹 로봇을 운영하는 검색 엔진에서는 통보된 요약 정보를 이용해서 웹 서버로부터 해당 문서를 전송 받아 필요로 하는 인덱스 정보를 추출해서 데이터베이스를 구축하는 효율적인 웹 로봇을 설계 구현하였다.