현재 한국과학기술정보연구원의 과학기술정보 포털 서비스는 방대한 전문용어를 포함한 문서를 서비스하고 있으므로 포괄적인 질의어만으로는 사용자의 의도를 반영한 검색 결과를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 의미적 언어자원으로 알려진 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 동의어, 유의어, 관련어, 하위어, 상위어 관계 정보를 활용하여 검색어 자동 추천, 관련 단어 제시, 질의어 확장 등을 서비스에 반영하는 사용자 중심의 검색 서비스 요소를 제안한다. 이러한 어휘지능망의 의미 관계 정보를 활용한 서비스 요소를 통해 현재의 과학기술정보서비스의 검색 만족도를 향상시키는 동시에 사용자가 요구하는 정보를 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 서비스 환경으로 개선시키고자 한다.
본 논문은 IP주소로 파악한 사용자의 지역정보를 이용하여 응용서비스를 제공하는 시스템에 관한 것으로 대량의 검색 질의를 하는 포털사이트에 최적화된 서비스를 하기 위하여 검색속도를 향상시킬 수 있는 데이터 구조를 적용한다. IP주소를 이용한 지역위치정보 검색시스템은 array를 이용한 flag, hashing을 이용한 cache, trio, 메모리 database 등의 자료구조를 이용하여, 각각을 실험을 통해 검색성능 향상에 미치는 영향을 평가한다.
본 논문에서는 WWW을 이용하여 입후보자 프리젠테이션 서비스를 제공하는 멀티미디어 정보 검색 시스템을 설계하고 개발한다. 개발된 입후보자 프리젠테이션 서비스 정보 검색 시스템은 유권자들에게 정확하고 공정한 정보를 제공하여 입후보자 선택을 위한 지침을 제시하고 입후보자들간의 자질 및 정강, 정책 등을 비교 검색할 수 있다. 또한 기존의 WWW에서 화일 단위로 정보를 다룸으로써 발생하는 문제를 해결하기 위해, 입후보자에 관한 정형화된 데이터를 사용하여 데이터베이스를 구축하고 구축된 데이타베이스와 WWW 시스템과의 통합을 도모한다.
정보 검색서비스 모델 도출 영역에서는 정보 검색시스템을 각 센서 네트워크의 서비스로의 추상화를 기반으로 동적으로 필요한 센서 네트워크 서비스의 검색서비스로 제공하는 시스템으로 정의하였다. 이어 효율적인 정보 검색서비스의 요구사항을 정의하였으며 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 성능 분석 모델을 개발하였으며 마지막으로 효과적인 설계 공간을 도출하였다. USN 기술 현황 분석 영역에서는 USN 시스템 기술, USN 네트워킹 기술, 그리고 USN 미들웨어 및 서비스플랫폼 부문으로 분류한 후 각 기술부분별로 세부기술에 대하여 국내외 대표적인 기술개발의 내용과 현황을 조사. 분석 결과를 제시한다. 이러한 기술 분석의 결과를 바탕으로 USN 소프트웨어 모델 도출 영역에서는 센서 네트워크의 센싱, 데이터 저장, 데이터 네이밍, 네임서비스 부문에 대하여 모델을 도출한다. 이러한 모델 도출은 USN 하드웨어 및 소프트웨어의 참조 모델을 제시한다. 정보 검색서비스 아키텍처 프레임워크 개발 영역에서는 입력 쿼리 명세, Lookup, 분산 레졸루션을 위한 성능확장성 측면에서 효과적인 시스템 구축 프레임워크로 DNS 기반 정보 검색서비스 아키텍처와 DHT 기반 정보 검색서비스 아키텍처 프레임워크를 제시하였다.
본 연구는 지식검색서비스의 특성과 성능 분석을 근거로 이용자의 정보요구와 이용행태 등 지식검색 서비스 이용과 관련된 제반사항을 조사 · 분석함으로써 이용자들의 요구를 보다 충족시킬 수 있는 지식검색서비스 방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이론적 연구와 실증적 이용연구에서 분석된 결과를 기초로 한 개선방안은 지식의 효과성과 검색서비스의 효율성을 강화시키는 요소를 중심으로 제시되었다. 지식 자체의 효과를 높이기 위해서는 답변의 전문성, 정확성, 주제의 특성 및 다양성을 향상시켜야 하고, 검색서비스의 효율성을 높이기 위해서는 쌍방향성, 즉시성, 편리성의 측면을 강화시켜야 한다. 이에 대한 구체적 방안으로 답변자나 답변내용의 제한, 지식 자체의 가치결정, 커뮤니케이션 수단의 확대, 질문처리과정 확인 기능, 질문자나 답변자의 로그온 상태 표시, 지능형 검색방식의 확충 등을 제안한다.
오늘날, 웹서비스를 이용한 정보 검색을 하기 위해서는 UDDI 레지스트리의 전문적인 지식이 필요하다. 즉 웹 서비스를 명세하기 위해 사용된 카테고리와 이에 대한 값, 이름 등을 사전에 알고 있어야 한다. 그러나 일반 사용자들은 이러한 사전지식을 충분히 알고 있지 못하면 웹서비스에 대한 정보 검색을 쉽게 할 수 없다. 그러므로 일반 사용자들을 위해 웹서비스에 대한 점보를 카테고리에 맞게 분류하여 검색을 용이하게 할 수가 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 효율적으로 웹서비스 정보를 분류하기 위해서 유전자 알고리즘과 신경망을 이용한 클러스터링 기법을 제안하는데 목적이 있다.
포털사이트는 검색엔진을 넘어 사이버스페이스 자체를 의미할 정도로 개념과 영역이 확대되었다. 일반인들뿐만 아니라, 필요로 하는 학술정보가 서비스되기 때문에 연구자도 포털사이트를 많이 이용한다. 그동안 포털의 검색은 얼마나 많은 정보를 검색하게 해 줄 것인가 하는 양적인 면에 관심을 두었다. 그러나 최근에는 검색의 질에 보다 관심이 많아지고 있다. 이 논문은 포털이 제공하는 학술정보검색의 문제점을 분석하고, 비교적 신뢰성을 인정받는 사전 서비스와 학술정보를 연계함으로써 학술정보검색의 질을 향상하기 위한 시범적인 시도이다. 즉, 검증되고 압축적으로 정리된 사전의 표제어와 해당 표제어를 키워드로 하는 권위 있는 연구 성과를 연계시킴으로써, 사전을 검색할 때 주제어 관련 연구 성과까지 검색할 수 있게 하는 방안을 제시하고자 한다.
가공해서 사용하는 정보량이 많아질수록 원하는 정보를 찾는데 더 많은 노력이 필요하게 되었다. 따라서 사람들은 인터넷상에서 원하는 정보를 검색하는 여러 방법들을 고안해 왔으며 이렇게 구현된 검색 알고리즘은 검색 질의와 유사한 문서가 대중에게 얼마나 관심을 받고 있는지 그 정도에 따라 검색순위 상위에 링크된다. 하지만 웹 문서의 폭발적인 증가로 해당 질의에 대한 검색 결과 문서의 수가 급격히 늘어나면서 사용자를 만족시키기가 점점 어렵게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 네티즌들이 직접 정보를 생산, 공유하고 이들이 모여 활동할 수 있는 커뮤니티를 형성하기 시작했다. 이 논문에서는 정보의 공유를 목적으로 하는 커뮤니티를 인터넷상의 표준화된 웹 서비스(Web Services) 기술인 UDDI에 저장하고, SOAP 프로토콜을 이용하여 플랫폼에 상관없이 사용자 검색 질의와 가장 유사한 커뮤니티를 검색하여 제공하는 방법을 제안한다.
OpenAPI와 매쉬업(Mashup)은 현재 발전해가고 있는 웹 2.0을 이루는 중요한 기술이다. OpenAPI의 수는 기하급수적으로 증가하고 있기 때문에, OpenAPI에 대한 검색시스템은 반드시 필요하게 되었다. 대표적인 OpenAPI 검색은 Programmableweb과 Popfly에서 제공하고 있으며, 이들의 제한점을 보완한 OpenAPI 검색 시스템이 연구되고 있다. OpenAPI 검색 시스템은 웹서비스 검색 시스템을 확장하여 개발되었지만, 다양한 OpenAPI의 프로토콜을 지원하지 못한다. 따라서 본 논문은 효과적인 OpenAPI 검색 시스템에서 OpenAPI의 다양한 프로토콜을 포함할 수 있는 통합 정보모델을 구축을 목표로 한다. 개발된 OpenAPI 통합모델은 OpenAPI 및 매쉬업 가능 서비스 검색에 활용될 수 있다.
인터넷에서 제공되는 각종 서비스들의 목록으로 구성되는 공개되고 공유되는 디렉토리 시스템과 이들로 구성된 네트워크를 통하여 정보를 검색할 수 있는 환경을 제안하여, 기존의 인터넷 검색도구들이 가지고 있는 검색의 비효율성과 개인정보 침해의 단점을 보완하며, 정보의 생산자가 능동적으로 정보를 제공함으로써 정보 공유의 목적을 이루는 시스템을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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