역파일 구조(inverted file structure)는 검색 속도가 빠르기 때문에 정보검색 시스템의 색인정보 하부 저장구조로 널리 이용되지만 문서의 동적 삭제는 어려운 형태이다. 본 논문에서는 기존역파일 구조에 문서마다 색인어의 포스팅 레코드를 기록한 목록을 유지함으로써 문서의 동적 삭제가 용이하고, 위치정보를 포스팅 레코드에서 분리하여 위치 검색이 효율적인 역파일 구조를 설계한다. 설계된 역파일 구조는 STEER(Structured Entity Element Retrieval) 정보검색 시스템에서 구현되었다.
공개키기반구조(Public Key Infrastructure, PKI)는 인터넷 전자상거래를 위한 정보보호 기반구조로써 많이 활용되고 있다. 그러나 공개키 인증서는 사용자의 신원확인 정보만을 제공하기 때문에 사용자의 신원확인 정보뿐만 아니라 사용자의 권한 정보가 필요한 일반 응용 환경에서는 그 사용이 제한적일 수밖에 없다. 따라서 최근에는 사용자의 권한, 지위, 임무 등과 같은 사용자의 속성 정보를 제공하여 공개키 인증서의 제한적인 기능을 확장하려는 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 인증서 구조에 사용자에 대한 속성 정보를 제공하여 권한 관리가 가능하도록 하는 속성 인증서 기술과 속성 인증서를 발급, 저장 유통을 제어하는 기반구조인 권한관리기반구조 (Privilege Management Infrastructure, PMI)에 대하여 설명한다.
본 연구는 효과적인 정보공유를 위한 방안으로서 생성의미종속성을 소개하고, 데이터의 생성의미에 대한 이해가 정보공유에 미치는 영향을 측정하는 정보공유비용모형을 제시한다. 정보공유비용모형은 복수의 사용자집단 또는 부서들 사이에서 데이터의 생성의미 차이로 인한 정보공유 오류비용을 측정한다. 정보공유 오류비용은 정보공유오류의 발생확률과 비용에 의하여 결정되는데, 오류 발생확률은 사용자집단들 사이의 생성의미 차이를 나타내는 정보공유 거리로 측정된다. 본 연구는 대표적인 정보공유아키텍처인 부서별 데이터관리구조, 허브형 구조, 계층형 구조, 독립형 구조를 대상으로 정보공유비용을 측정함으로써 정보공유구조가 정보공유에 미치는 영향을 분석하였다. 정보공유비용의 관점에서 허브형이 가장 우수한 것으로 분석되었다. 그러나 데이터의 생성의미에 대한 표준화가 이루어지지 않을 경우, 허브형 정보공유구조는 부서별 데이터관리구조와 같은 특성을 보였다. 그리고 모든 정보공유구조가 독립형 구조보다 낮은 정보공유비용을 보임으로써 비록 표준화가 이루어지지 않아도 데이터를 공유하는 것이 공유하지 않는 경우보다 우수한 것으로 분석되었다.
인터넷의 발달은 월드 와이드 웹을 탄생 시켰고 그로 인한 인터넷의 폭발적 성장은 인터넷을 하나의 생활로 만들었다. 인터넷의 엄청난 자료의 양과 친숙해진 인터넷으로 인해 인터넷은 하나의 정보창구의 역할을 하게 되었고, 그에 따라 정보검색이 발전하게 되었다. 초기의 월드 와이드 웹은 많은 웹 문서가 아니었지만, 구글이 현재 20억 페이지를 색인할 만큼 엄청난 규모가 되었다. 또한 앞으로의 검색 엔진은 정보나, 웹상의 링크 정보를 통한 그 문서의 중요도를 분석하여 문서의 중요도를 판단하게 될 것이며, 지금까지의 검색엔진의 저장구조와는 다른 구조를 가지게 될 것이다. 그에 따라 웹 정보검색엔진의 저장구조는 효율적 저장과 속도 향상을 위해 중요한 구조가 되어가고 있다. 본 논문에서는 검색엔진의 저장구조에 따른 용량의 변화와 앞으로의 웹 검색엔진에서 등장할 기능인 문서의 정보나, 문서간의 링크 정보를 통한 문서의 중요도 분석 등을 수행할 수 있는 저장구조를 만들어보고 실험해 보았다.
본 연구는 단일 문서로부터 문서가 내포하고 있는 지식정보를 지식구조 혹은 인지스키마로 불리는 형태로 자동 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 자동 생성된 지식구조는 실제 문서 학습자의 학습 전, 후의 지식구조, 문서의 해당 지식을 명확히 알고 있는 도메인 전문가의 지식구조와의 유사도 측정을 통해 검증하였다. 자동 생성된 지식구조는 학습자의 학습 후 지식구조, 전문가 지식구조와 상당한 유사성을 보이며, 문서의 지식 정보를 인지적인 관점에서 정교하게 표현 하고 있음을 확인하였다. 이는 기존의 단어 기반의 정보 기술들에서 더욱 고차원적인 지식 정보를 활용한 지식구조 기반 정보 기술의 연구 가능성을 제시한다.
와이어 프레임, 면, 솔리드를 하나의 통합된 자료구조에 표현할 수 있는 자료구조를 복합다양체 자료구조라 한다. 기존의 복합다양체 자료구조는 복합다양체에 필요한 방사순환 정보와 디스크 순환정보를 다양체 요소에서도 항상 보유하고 있도록 설계되어 있어 불필요한 정보를 가지고 있었다. 이러한 점을 개선하기 위하여 기본적으로 루프순환 정보를 보유하고 추가로 복합다양체 모서리는 방사순환 정보를, 그리고 복합다양체 꼭지점은 디스크 순환정보를 보유하도록 하는 새로운 자료구조를 제안하였다. 이 새로운 자료구조는 인접 위상 정보 추출에 필요한 3순환 정보를 모두 포함하면서, 자료저장량이 문제시되는 CAD 상세 설계 단계에서 자료량을 줄일 수 있는 장점이 있다.
XML 문서를 변환하는 목적은 하나의 어플리케이션에서 사용되는 XML 문서를 다른 XML 어플리케이션에서 재 사용하여 사용자에게 동일한 정보를 제공하는데 있다 XML 문서는 어플리케이션 특성에 따라 한 문서에서 전달할 수 있는 정보의 량이 다르다. 따라서 문서를 변환하기 전에 어플리케이션의 특성에 따라 문서를 분할하거나 병합하여야 한다[1]. 또한, XML 문서의 정보는 속성에 따라 문법적인 특성을 가진다. 본 논문은 문벌적인 특성을 의미 속성이라 하고 의미 속성을 파악하기 위해 XML 문서의 의미 구조와 의미 구조 관계를 정의한다. 그리고 정의된 의미 구조와 의에 구조 관계를 이용하여 문서 정보의 속성을 분류하는 방법을 제안한다. 변환 규칙은 의ロP 구조 관계가 유사한 엘리먼트간의 대응으로 정의하고, 변환 규칙을 이용하여 문서 변환을 실행하여 변환 XML과 의미 관계 구조가 유사한 피 변환 XML 문서를 생성한다. 의미구조 분석을 이용한 변환은 기존의 사용 패턴을 분석한 변환에서 벗어나 DTD의 분석을 통한 자동화된 문서 변환 방법을 제공한다.
단백질의 기능은 단백질의 구조에 따라 결정되며, 새로운 단백질의 기능을 파악하기 위하여 이미 밝혀진 단백질의 기능과 구조를 비교하는 방법이 사용되고 있다. 단백질 구조를 비교하는 방법은 단백질 구조를 표현하는 방법에 따라 다양하게 개발되고 있으며, 보다 효과적으로 관련된 연구자들이 자신의 연구에 활용하기 위해서는 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 PDB 데이터베이스에서 제공하는 단백질 정보를 이용하여 PSAML 및 Topology String 데이터베이스를 구축하고 이를 바탕으로 웹 기반에서 단백질 구조 비교를 보다 빠르고 효과적으로 수행하는 시스템에 대하여 기술한다. PSAML 데이터베이스는 단백질 구조를 단백질 이차구조 및 그들 사이의 관계를 포함하는 PSAML 데이터를 제공하며, Topology String 데이터베이스는 단백질 구조를 단백질 이차구조를 하나의 문자로 기술하여 아미노산 순서와 위상학적(공간적) 정보를 포함하는 문자열로 단백질 구조정보를 제공한다. 이를 이용하여 구축된 웹 기반 단백질 구조 비교 시스템은 Topology String 정렬 방법을 통하여 보다 빠르게 유사성이 높은 부분 구조를 찾는 방법을 제공한다.
본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 구조 검색을 위한 색인 모델을 제안한다. 색이 모델은 문선 계층상의 모든 레벨에서 내용 기반 질의와 구조 및 에트리뷰트 질의와 같은 다양한 질의를 지원하기 위한 구조정보와 이를 이용한 색이 구조로 구성된다. 구조검색을 지원하기 위해 새로운 구조정보 표현 방법을 제안한다. 제안한 구조정보 표현 방법에 따라 표현된 구조정보를 이용해 효율적인 검색을 위한 내용 색인, 구조 색인, 에트리뷰트 색인을 구성한다. 또한 내용과 구조가 혼합된 질의의 처리과정을 설명하고, 제안하는 색인 모델의 성능평가를 보임으로써 기존의 방법보다 성능이 우수함을 보인다.
가공해서 사용하는 정보량이 많아질수록 원하는 정보를 찾는 데 더 많은 노력이 필요하게 마련이다. 따라서 사람들은 대대로 정보를 구조화하는 방법들을 고안해왔으며, 여러 가지 계층적 구조화 방법들을 사용했었다. 이렇게 구현된 정보의 계층 구조는 키워드 검색을 바탕으로 수평적 계층 구조만을 가지는 구조였다. 자료가 전문화되고 정보를 검색하는 사용자 또한 검색된 정보와 관련된 정보를 더 원하는 현 시점에서 정보의 수평적 계층 구조만으로 사용자의 만족도를 충족할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 특정 도메인의 문서를 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 체크하여 그 단락의 계층적 트리를 구성하고, 단락별 트리를 이용하여 문서의 내용을 트리로 재구성할 수 있게 된다. 이렇게 만들어진 문서의 트리들은 트리의 구조를 보고 특정 문서에 더 구체적인지 아니면 더 일반적인지 측정하여 문서와 문서간의 관계 또한 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색해 주는 자동화 문서 계층 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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