본 논문은 형태소 분석 기법과 전문가 시스템 제작 도구를 이용하여 표준 주소를 검색하기 위한 주소 보정 시스템의 구현에 대해 기술 한다. 즉, 주소가 가지는 특성을 고려하여 표준 주소에 대한 다양한 형태의 주소들을 각각 지역 단위의 의미를 가지는 형태소로 분리하고 전문가 시스템에서 정의된 규칙에 의해 주소 요소의 원형으로 변환하게 한다. 따라서, 각각 주소 요소의 원형으로 이루어진 보정된 주소는 데이터 베이스 상에 존재하는 표준 주소가 될 것이고 정확한 검색이 이루어진다. 이는 데이터 베이스에 축적된 해당 주소에 대한 새로운 정보를 참조하는데 활용될 수 있다.
웹상에서 자동 데이터 추출과 분석기법은 최근 검색분야의 주요이슈이다. 본 논문은 웹상의 자동 설문조사 시스템에 관한 연구이다. 그리고 기존의 Corpus의 성향을 분석하고 검색 및 분석 시스템의 항목들을 정의하였다. 또한 Corpus를 이용한 웹 검색 및 분석 시스템의 활용 분야를 기술하고 향후 개발 방향을 기술하였다.
◆ 산업기술정보의 근간이 되는 4개 DB서비스 ◆ 전지역 정보를 통합한 포탈시스템과 지역특화시스템으로 구성 ◆ DB 정보검색(8개) 및 DB 통합검색 ◆ 분야별로 정의된 업체, 지자체의 기업지원뉴스 제공 ◆ Fax, E-mail에 기반한 상품정보 거래알선체제 ◆ 자기정보 등록체제(DB등록과 갱신) ◆ 지자체 파일 공유를 위한 표준화 ◆ DB 및 시스템 이용등에 관한 전문분석 통계체제 ◆ 국내 제조업체, 전문인력, 시험연구장비, 등의 디렉토리 관리 및 로봇검색 체제 (중략)
웹상의 문서는 데이터 중심의 표준 언어인 XML 문서로 표현된다. XML 데이터를 범용적이고 우수한 성능의 관계형 데이터베이스와 연동하여 이용하기 위해서는 두 구조 사이의 맵핑 과정이 필요하다. 계층적 구조의 XML 문서와 데이터베이스의 평면적인 구조의 차이를 고려한 구조 맵핑을 위해서 검색 시스템에 적합한 가상분할 방식으로 엘리먼트를 분석하여 관계 스키마를 정의한 후 XML 문서를 저장한다. 이를 위해 스키마는 DTD 에 독립적인 형태로 변환하고, 엘리먼트의 추가와 삭제, 검색의 효율성을 위해 노드간의 위치 정보와 함께 독립적인 ID를 부여하여 구조적 검색을 수행할 수 있게 하였다.
디지털 도서관 시스템의 검색에서 발생하는 가장 큰 문제점은 질의에 있어 사용자의 의도와 시스템의 해석간의 의미적, 형식적 차이가 생긴다는 점에 있다. 우리는 보다 효과적으로 사용자의 의도를 반영할 수 있도록 사용자의 질의를 변환하는 지능적 검색 에이전트를 제안한다. 이를 위해서 의미적 질의 최적화기법에 근거를 둔 변환 알고리즘과 에이전트 아키텍쳐를 정의한다. 제안된 알고리즘은 범용 추론키보다 훨씬 간단하면서도 효과적으로 사용자의 질의를 변환한다.
국내 원자력발전소에서 발생한 발전정지 사건사례를 분석한 결과로써 획득한 고장원인, 문제점, 유사한 문제점 재발방지 방안 등의 분석정보를 효과적으로 공유하기 위한 발전정지사례 분석정보 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템의 기반구조인 관계형 데이타베이스 화일들은 입력작업 지원 분류정보, 발전정지 사례분석정보, 검색작업 지원정보 둥의 저장을 위한 세가지 화일 그룹으로 나눌 수 있다. 각 그룹의 화일간에 정의된 상관관계성을 기반으로 발전정지사례 분석정보시스템의 입력, 검색, 출력작업이 수행된다. 시스템의 사용자는 제공되는 메뉴를 사용하여 관심있는 주제별로 데이타베이스에 저장된 발전정지사례 분석정보를 검색하고 출력할 수 있다.
정보화 시대에 범람하는 정보들 중 원하는 정보를 빠르고 정확하게 검색할 수 있도록 도와주는 정보검색 시스템의 중요성이 대두 되고 있다. 정보 검색 시스템의 한 축을 담당하는 색인어 추출기는 보통 형태소 분석을 통하여 작성이 되지만 색인어 추출만을 위하여선 불필요한 작업들이 있는 것이 사실이다. 그래서 이 논문에서는 미리 정의된 색인어 리스트를 가진 사전을 이용한 색인어 추출 시스템을 제안하고 그에 맞는 데이터 구조들을 분석하여 성능 비교를 하였다.
최근 많이 주목을 받고 있는 웹 2.0은 사용자의 참여, 개방, 네트워크 효과에 기반하여 누구나 데이터를 생산하고 공유할 수 있는 사용자 중심의 인터넷 환경이다. openAPI는 웹 2.0의 근본 개념인 데이터의 개방 및 공유를 구현할 수 있는 핵심 기술로 포털은 자신의 서비스를 공개한다. 하지만 기존의 웹서비스와 openAPI 검색은 효율적인 검색 방법을 제공하지 않았다. 본 논문에서는 Lee[1]의 논문에서 제공하는 효율적인 웹서비스 검색 방법을 이용하여 검색 엔진을 개발하였다. 하지만 이 연구는 웹서비스와 유사한 구조를 가지는 openAPI를 수용하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 openAPI의 정의 및 사용법이 웹서비스와 유사하다는 점을 활용하여 openAPI의 효과적인 검색을 위한 검색기법을 개발하였다. 이러한 검색기법은 사용자가 키워드를 입력하여 키워드 기반 검색을 통해 원하는 서비스를 찾아주고, 매쉬업 서비스나 다른 openAPI와의 조합(Composition)을 위해 템플릿 기반 검색을 통해 효과적인 검색을 제공해준다.
시간의 흐름에 따라 순차적으로 생성되는 연속적인 데이터의 모임을 시퀀스라 한다. 저장된 시퀀스에서 질의로 주어진 시퀀스와 유사한 것을 찾는 문제에 대한 기존의 연구는 대부분 하나의 속성만을 대상으로 한것이며, 여러 속성으로 구성된 다차원 시퀀스에 대해서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지지않고 있다. 본 논문에서는 유사도에 기반한 다차원 시퀀스의 범위 검색 문제를 정의하고 세 가지 검색 기법을 기술한다. 순차 검색 기법, 속성별 인덱스 구조, 차원 감소 기법을 이용한 다차원 시퀀스의 검색 기법을 기술하고 질의에 대해 어떤 검색 기법이 효율적인지 실험을 통해 보인다.
KT114 상호/업종 검색 서비스에서는 데이터베이스 내의 동일한 개체에 대하여, 사용자가 입력한 상호명과 실제 데이터베이스에 저장된 상호명이 서로 다른 '통상명 검색 문자'가 존재한다. 이는 사용자가 인지하고 있는 상호명이 실제 상호명이 아니라 해당 상호의 대표적인 상표 혹은 상품명 등인 경우 발생한다. 본 논문에서는 이러한 '통상명 검색 문제'의 해결을 위하여 실제 상호와 사용자 인지 상호 간의 관계를 정의한 사전에 기반을 둔 해결 방안을 제안한다. 대용량의 자료에 대한 빠른 검색을 요구하는 시스템 특성상 사전의 구축 방식은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 사전을 구축하는 두 가지 서로 다른 접근 방법으로, 'DBMS 내부 구축 방식'과 '외부 사전 구축 방식'에 대하여 설명하고, 시스템 환경을 고려하여 두 접근 방법을 비교 및 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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