현재 웹 서비스에서 주로 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 사용자의 의도와는 상관없는 정보까지 검색하는 경우가 많아서, 실제로 원하는 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 요구한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 최근 시맨틱 웹이라는 개념이 등장하였으며, 본 논문에서는 검색 결과의 신뢰성을 향상시키기 위해 온톨로지를 기반으로 시맨틱 검색시스템을 설계하였다. 본 논문에서 설계한 온톨로지 기반의 시맨틱 검색 시스템은 기능적으로 크게 두 부분으로 구성되어 있다. 즉, 자료 수집을 하는 로봇 에이전트와 온톨로지를 기반으로 자료를 검색하는 시맨틱 검색 엔진으로 구성된다. 로봇 에이전트는 자율적으로 웹을 순회하면서 자료를 수집하고 필터링하여 메타데이터 저장소로 가져오는 역할을 한다. 시맨틱 검색 엔진은 사용자의 검색 폼으로부터 전달된 정보 검색 요구사항을 기초로 시맨틱 질의어로 변환한 후, 온톨로지 저장소를 활용하여 검색한다. 시맨틱 검색 엔진은 사용자가 입력한 검색어를 시맨틱 질의어로 변환해 주는 질의처리 모듈과 사용자의 의도를 추론하여 보다 향상된 검색을 가능하게 해주는 추론(Inference) 모듈, 온톨로지를 보관해주는 온톨로지 저장소 등으로 구성된다. 본 논문에서 설계한 온톨로지 기반의 시맨틱 검색 시스템은 키워드 기반 검색에 비해 사용자가 원하는 정보를 찾는데 소요되는 시간과 노력을 줄여 주고, 사용자의 의도에 적합한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
소프트웨어 부품 라이브러리나 소프트웨어 저장소(Repository)는 소프트웨어 재사용의 중요한 역할을 해왔고, 인터넷과 웹을 통한 그 검색 수요가 증가하고 있을 뿐 아니라. 개발되는 컴포넌트(Component)의 숫자도 급속도로 증가 하고 있다. 본 논문에서는 웹 기반 검색 엔진과 에이전트(Agent) 시스템을 결합해서 분산된 컴포넌트 저장소의 컴포넌트 정보를 통합 검색할 수 있는 검색 시스템을 제안한다. 웹 기반 검색을 통한 일반 사용자들의 컴포넌트 검색요구를 충족시키고, 모빌 에이전트(Mobile Agent)의 기능을 이용하여 효율적인 분산 저장소의 정보 검색 시스템의 구조를 구현한다. 또한 모빌 에이전트(Mobile Agent)로 구현된 검색 에이전트의 사용으로, 오프라인(Off-line)상태에서의 검색과 분산 저장소의 병렬 검색을 가능하게 하여 분산 저장소 검색의 성능을 높이고, 기존의 분산된 저장소와 검색 시스템간의 쉬운 결합 구조를 제안한다.
본 논문은 메타검색엔진 시스템에서 다양한 검색결과를 하나의 검색결과로 통합시켜주는 통합랭킹 방법에 대한 연구이다 검색결과 통합시 메타검색 시스템에서 실질적으로 이용할 수 있는 링크정보와 요약정보를 사용하였다 통해 이루어져 있다. 또한 링크정보와 요약정보에 대한 가중치 값을 변화시키면서 다양한 검색결과들을 얻을 수 있었는데, 요약정보의 가중치를 높여 주었을 때 검색 효율이 좋음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 대용량의 XML 문서를 효과적으로 저장, 관리 및 구조 기반 검색이 가능한 XML 저장관리시스템을 설계하고 구현한다. 구현한 XML 저장관리시스템은 관계형 모델을 기반으로 하고, XML 문서 전체를 저장하는 비분할 저장 모델을 사용하며, DTD에 따라 스키마가 생성되는 동적 스키마 생성 모델을 특징으로 한다. 본 논문의 XML 저장관리 시스템은 BRS 검색엔진과 ORACLE을 기반으로 하며 질의처리기 및 검색결과생성기, XML 객체관리자, XML 인덱스관리자, 구조검색엔진 등으로 구성된다. 이를 통하여 내용 및 애트리뷰트 검색 뿐만 아니라 다양한 구조 정보검색을 효율적으로 지원한다.
일반적인 검색엔진을 가진 포털 환경에서 정보검색 시 사용자가 원치 않는 수많은 검색결과가 동반되기도 하고 자신의 취향에 맞는 글을 검색하지 않았다는 이유만으로 원하는 정보를 놓치는 상황도 일어난다. 이러한 검색환경의 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 검색환경 개선을 위한 맞춤형 검색결과 정렬, 검색어 추천, 게시글 추천의 추천 시스템을 설계하고 제작한다. 이러한 추천 시스템은 워드 임베딩 모델과 추천 시스템 모델을 포함한다. 기존에 존재하던 워드 임베딩 모델의 성능을 실험을 통해 비교 및 분석하고, 크롤링을 통해 모은 데이터로 성능을 24.98%P 개선하였다. 추천 시스템 모델은 RMSE 비교를 통해 최적이 알고리즘을 제안한다. 해당 기술을 통해 사용자 스스로 자신의 검색환경을 개선할 수 있도록 구현하는 것이 이 시스템의 목표이다.
지식정보자원의 급속한 증가에 따른 정보문제를 보다 효율적으로 해결하기 위해 다양한 기능을 갖춘 검색엔진들이 개발되고 있다. 메타검색은 다른 웹 검색서비스보다 더 포괄적인 검색을 수행할 뿐만 아니라 더욱 안정된 검색 기술로써, 다양한 검색 정보원들에 대한 검색결과를 시스템이 통합하여 제공하기 때문에 검색에 소요되는 시간과 노력이 덜 든다는 점에서 효율적이고 사용하기 용이한 장점이 있다(Selberg 1999). 그러나 이러한 메타검색의 장점에도 불구하고 기존의 연구에서는 많은 이용자들이 각 데이터베이스를 통합하여 검색하는 것보다 개별적으로 검색하고 그 결과를 스스로 통합하는 분리 인터페이스를 더 선호하고 검색결과에 더 만족하였으며, 검색 효율성도 더 높은 것으로 나타나고 있다.(박소연 1999). (중략)
정보화사회에 있어서 인간의 지적 활동에 필수적인 요소는 과학기술에 의존한 정보의 수집과 축적 및 검색과 이용이라고 할 수 있다. 이러한 요구에 따른 다양한 형태의 정보나 데이터를 효율적으로 구축, 유지, 운영할 수 있는 정보 검색시스템 개발의 중요성이 점차 증가하고있다. 특히, 웹과 컴퓨터의 보급이 확산됨에 따라 수많은 전자문서들이 생산되면서 기존의 검색시스템의 기능, 즉 정형적인 텍스트문서에 대한 단순한 불리언질의만으로는 사용자의 요구를 충족시킬 수 없게되었다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 사용자 요구를 빠르고 정확하게 처리하기 위해 기존의 정보 검색시스템인 "KRISTAL-2001"의 특징은 저장엔진, 시스템제어기, 검색기, 색인기, 분산엔진 모듈이 각각 서버 역활을하며 통신을 통하여 상호간의 정보를 전달한다. 따라서 분산검색을 통한 빠른 질의처리가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그리고 문서 또는 문서그룹단위의 트랜잭션처리를 지원하기 때문에 데이터의 안정적인 저장 및 수정을 보장한다. 또한 구조문서, 멀티미디어 데이터등 다양한 형태의 데이터를 관리할 수 있기 특징을 가지고 있다. KRISTAL-2001은 순수 국내기술로 개발된 대용량 데이터를 위한 차세대 정보검색시스템으로서 국제 경쟁력 향상에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.377-386
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2000
현재의 정보 과적재(information overload) 상황은 대량의 정보 가운데서 사용자의 관련 정보에 대한 요청을 도와 불필요한 정보로부터 막기 위한 도구가 매우 필요한 실정이다. 이러한 도구중 대표적으로 사용되는 웹 검색 엔진과 같은 정보 검색 시스템의 단점은 적합한 검색용어를 선택해야만 하는 점과, 결과에 대한 효율적인 요약이 제공되지 않는다는 점이다.따라서 본 논문에서는 이러한 검색 엔진에서의 단점을 보완하여 사용자를 정보 과잉 상황에서의 불필요한 정보로부터 보호하기 위해, 사용자의 프로파일을 기반으로 하여 정보를 개인화된 요약과 함께 제공하는 정보 여과 에이전트(information filtering agent)인 '사용자 맞춤의 문서 요약을 제공하는 정보 여과 에이전트 시스템'을 제안한다.
인터넷 기술의 발달과 디지털 카메라와 같은 디지털 미디어 생산 장비의 발달로 WWW에 이미지 데이터의 양이 급격하게 늘어나면서 웹 이미지에 대한 효율적인 검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 검색 요구를 만족시킬 수 있도록 기존의 텍스트 기반의 검색과 시각 정보 기반의 검색을 병합하여 수행할 수 있는 웹 이미지 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안한 웹 이미지 검색 시스템은 웹 이미지 수집 및 검색정보 추출 도구. 검색 서버. 그리고 검색 클라이언트로 구성된다. 웹 이미지 수집 및 검색 정보 추출 도구는 웹에서 이미지를 수집하여 이미지가 속해있는 웹 문서 구조를 이용하여 적절한 키워드를 선택하며 시각 정보 기반의 검색을 지원하기 위해 MPEG-7 시각 정보 기술자(1)를 추출한다. 빠른 검색을 위해 추출된 텍스트 정보는 상용 데이터베이스에 저장되며 MPEG-7 시각 정보 기술자는 고차원 데이터 색인 방법인 HBI (Hierarchical Bitmap Index)(2)를 사용하여 색인 정보를 만들어 사용한다. 검색 클라이언트는 사용자가 각 검색 요소에 가중치를 부여하여 검색 할 수 있도록 하며 원하는 검색 결과를 얻을 때까지 반복하여 검색할 수 있는 연관 피드백 과정도 포함한다.
본 연구의 목적은 이용자의 자신의 성향 정보에 맞는 정확한 검색결과를 제공하기위한 개인화 검색시스템을 설계, 구현, 평가하는 것이다. 이를 위해서 주제 분류와 하이브리드기반의 이용자 프로파일을 구성하였다. 제안한 개인화 검색시스템의 성능 평가를 위해서 전문가들이 직접 국내과학기술 DB의 논문의 적합성을 판별하기위해서 MRR, MAP과 사용성 평가를 측정하였다. 그 결과 전문가가 직접 "컴퓨터공학"과 "문헌정보학" 분야에서 평가한 국내과학기술논문 결과에서도 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 정확도가 더 높았다. 특히 중의성을 가진 키워드 부분에서 더 높은 정확도를 보였다. 질적 평가인 심층면담을 통한 평가에서도 개인화 검색시스템이 이용자가 선호하는 문서들을 우선적으로 제공함으로써 정보검색 시간 및 정보 획득에 용이하다고 응답하였다. 또한 다양한 추천 시스템을 제공함으로써 새로운 정보 탐색에 도움이 된다하였으며, 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 이용자의 만족도가 높음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 전문가 직접 평가 결과 모두 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 더 높은 효율성을 제공하는 것을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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