본 연구에서는 지능형 정보 검색의 개념을 정립하고, 지능형 정보 검색 시스템의 모 형을 제시하였다. 실제로 우리말 문헌을 검색하는 지능형 시스템을 구현하였으며, 이 시스템 은 자연 언어 인터페이스, 이용자 모형화, 격관계를 이용한 자동 색인, 복수의 검색 기법 등 을 수용한다.
기존의 전자 상거래 시스템은 상품 정보를 순차적 혹은 계층적으로 나열하고 키워드 검색이나 계층적 탐색을 통해 상품을 선택하는 단순 방식을 사용하기 때문에 해당 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 일반 사용자들이 물품을 검색하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템(Fuzzy Based Intelligent Agent System)을 제안한다. 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템은 사용자 중심의 지능형 상품 검색과 상품 선택 가이드에 전문가의 지식을 이용한다. 따라서, 상품 정보에 대한 전문적 지식이 없는 사용자를 지원하고, 사용자의 취향에 따라 동적으로 상품을 분류한 뷰를 제공할 수 있다.
멀티미디어 컨텐츠의 지능형 선택/검색 시스템(MISS: Multimedia Content Intelligent Selection/search) 는 콘텐츠를 공급하는 서버에 다량의 멀티미디어 컨텐츠들이 존재하며, 이 컨텐츠 중에서 원하는 것을 검색, 선택하는 시스템이다. 지능적 검색, 선택기능을 갖는 MISS 시스템은 인터넷 및 네트워크상에 연결된 시스템들간의 맞춤형 서비스 구현에 필요한 핵심이며, 모든 종류의 멀티미디어 콘텐츠에 적용 가능하다. 현재 WWW 서비스경우는 정보를 찾기 위하여 웹상에서 문서를 찾아주는 텍스트 기반 정보검색기술이 사용되고 있는데, 점점 우리가 접하는 정보의 형태는 텍스트와 함께 화상, 음성, 동영상 등의 멀티미디어화 및 디지털화하고 있다. 사용자들에게는 멀티미디어 데이터를 효과적으로 찾아야 하는 필요성이 증가하고 이에 따라 방대한 양의 분산된 멀티미디어 데이터를 처리할 수 있는 색인 및 검색 도구의 요구가 커지게 되었다. MISS 시스템은 WWW 서비스의 요구에도 적용될 수 있다. MISS 시스템은 다량의 동영상 콘텐츠 중에서 특정 배우, 감독등의 여러 가지 검색 조건으로 콘텐츠를 검색/선택할 수 있고, 하나의 동영상 콘텐츠 내에서 특정Video Segment를 검색할 수 있다. 본 MISS 시스템은 동영상에 대한 Search/Query를 위한DS 구조로써 MPEG-7의 User preference metadata를 이용하였다.
본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다.
시맨틱 웹 서비스 검색시스템은 제공자가 기술한 웹 서비스 시맨틱 기술을 웹 서비스 사용자의 요청에 의해 검색하여 사용자에게 반환한다. 이러한 검색은 의미적 비교를 통해 이루어지며, 의미적 비교는 OWL-S[4]와 같은 표준을 통해 기술된 웹 서비스의 입력과 출력, 조건, 효과(Input, Output, Precondition, Effect) 즉, IOPE 와 사용자의 요청의 그것에 대해 수행된다. 하지만, 이러한 검색은 때때로 웹 서비스를 이용하여 이용자에게 서비스를 제공하는 지능형 에이전트에게 적합하지 않다. 지능형 에이전트는 웹 서비스의 실행을 위한 입력의 변환과 반환된 출력의 선택을 통해 서비스를 이용 가능하므로 IOPE의 형식에 대한 정확한 일치를 요구하지 않는다. 본 논문에서는 지능형 에이전트에 보다 융통성 있는 검색 서비스의 제공을 위한 제약조건을 기반으로 시맨틱 웹 서비스 검색시스템에 대하여 설명한다.
지식구조로 시소러스를 이용하는 기존의 정보검색 시스템들이 사용자에게 만족할 만한 검색결과를 제시하지 못하고 있다. 이것은 기존의 정보검색 시스템들이 이용하고 있는 시소러스 구조가 사람의 지식구조와 다르고, 시소러스를 이용하는 검색 방법이 사람의 검색 방법과 차이가 있기 때문이다. 본 논문에서는 어떤 분야의 인간 전문가가 해당분야에 관한 전문지식이 없는 일반인이 필요로 하는 정보를 찾아주는 방법을 모델링한 지능형 정보검색 시스템을 개발하기 위하여 인간 전문가의 지식구조를 모방한 시소러스 구조를 설계하였고, 인간 전문가의 검색 방법을 모방한 검색 방법을 고안하였다. 설계된 시소러스 구조에는 인간 전문가의 지식구조 내에 표현되어 있는 여러 종류의 관계들이 포함되어있고, 고안된 검색방법은 관련도를 사용자의 질의어와 확장된 색인어 사이의 관계의 종류를 추론한 결과와 거리 단계를 고려하여 평가한다.
광역 네트워크 정보원으로부터 정보량이 증가함에 따라 효율적인 정보검색 도구의 필요성이 강조되고 있다. 기존의 정보검색 도구는 내용기반 검색방법으로 대상영역에 관계되는 체계적인 지식이 결여되어 사용자의 요구에 정확한 정보의 제공이 어려웠다. 본 논문에서는 광역 네트워크 환경에서 시시각각으로 생성.소멸되는 정보 중 사용자가 원하는 정보를 정확한 시간에 정확하게 제공하기 위해 지능적인 처리가 가능한 Ontology를 이용하였다. 광역 네트워크에 산재하는 대량의 정보원에서 Ontology를 이용하여 사용자가 필요한 정보를 자동적으로 수집.분류하는 지능형 에이전트인 정보검색 시스템을 제안한다.
한국어 자동색인은 정보자료의 유형 및 특성에 따라 그 성능에 차이가 있으며, 검색 결과에 많은 영향을 미치기도 한다. 따라서 지능형 정보검색을 위해서는 정보자료의 유형과 특성에 따라 색인 기법의 전문화 및 다양성이 요구되고 있다. 정보검색 시스템이 사용자의 요구사항에 적합한 정보자료를 제공할 수 있도록 자동색인의 관점에서 검색 성능을 향상시키기 방법으로 문서 유형에 따른 차별화된 색인 기법, 불용어 처리 기법, 색인어 관리 기법, 색인어의 유형 정보와 위치 정보를 활용하는 방법 등을 제안한다.
본 논문에서는 지능형 여행 정보 제공을 위해 제주여행 온톨로지를 구축하여 사용자별 맞춤형 여행정보 제공 및 검색을 위한 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 일반 검색이 제한된 정보에 대한 키워드 매칭이 라면, 온톨로지 기반 검색은 키워드 검색, 사전에 의한 확장 검색, 지식입력에 의한 검색이 모두 가능하여 좀 더 지능적 검색이라 할 수 있겠다. 이러한 온톨로지 검색의 장정으로는 속성값, 분류, 메타 정보 등 관련된 여행정보를 모두 활용할 수 있다는 것과. 유사어 활용이 가능하다는 것이다. 또한 검색 어휘의 역할에 따른 차등적인 가중치값 등을 적용하여 Many-Answers-Problem 해결할 수 있다. 즉, 가장 관련 있는 정보를 상위에 랭크시켜 사용자의 체감 정확률을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 추론규칙을 통한 온톨로지 구축과 이를 이용한 지능형 여행 추천 시스템 적용 방법에 대해 제안하고자 한다. 사용자 프로파일과 질의어 분석을 통한 사용자 성향 분석은 메타데이터 파일로 작성되며, 지능형 여행 추천을 위한 여행 온톨로지 및 Description Logic을 기반으로 생성된 추론 규칙은 정보 저장소에 저장한다. 온톨로지를 이용한 정보 검색은 다양하고 복잡한 조건에서 검색이 가능하였고, 인스턴스 추가시 각 클래스의 재생성 과정 없이 규칙의 설정만으로 쉽게 인스턴스를 추가할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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