본 연구는 정보 검색(Information Retrieval)과정에 있어 검색 기술의 적합성을 향상하기 위하여, 질의어 사이의 유용한 관계를 드러내도록 사례를 분석하고, 질의자의 의도를 파악할 수 있게끔 구체화하도록 연구한 것이다. 이를 위하여 먼저, 질의어가 가지는 어휘 의미적 연구 분야와 존재론적 연구 분야의 관련 연구들을 분석하였으며, 국내.외의 어휘 의미론적 네트워크 사례와 정보 검색 기술이 적용된 사이트의 실제 데이터를 분석하여 관계 유형을 추출하고 분석하였다. 다음으로는 일반적으로 검색자가 직면하는 검색 상황에서 자주 발생하는 문제를 중심으로 문제점을 정의하여 해결 방안을 모색하였다. 현행 검색 기술에서 색인어와 질의어를 단순 비교하여 결과를 쏟아주는 검색은 사용자를 혼란하게 하기 때문에 개선이 필요하고, 질의자의 의도에 맞는 질의 결과를 줄 수 있도록 지능적 검색으로 개선할 필요가 있다. 문제점 해결 방안에 있어서는, 두 질의어 사이의 관계를 드러냄으로써, 검색자의 의도를 인식하고 식별 및 처리할 수 있는 방안이 필요하였다. 질의어들에 관한 실제 사례를 분석하고 관계 유형을 9가지로 분류함으로써, 관계 유형을 디자인하는 방법을 적시하였으며, 관계 유형의 명칭 부여와 관계 역할의 명칭을 부여할 수 있는 방법과 제한점도 예시하였다.
자연언어 질의 문장으로부터 검색어로 사용될 질의어의 추출 및 질의어 가중치를 계산하기 위하여 질의 문장들의 유형을 분석하였으며, 질의어 구문의 특성에 따라 용어들의 가중치를 계산하는 방법을 제안하였다. 용어의 가중치를 부여할 때 띄어쓴 복합명사와 접속 관계 등에 의해 연결된 명사구는 질의어 가중치를 동등하게 적용할 필요가 있다. 질의 문장에서 가중치가 동등하게 적용되는 명사구를 인식하기 위한 목적으로 구현된 명사구 chunking을 수행한 후에 각 용어들에 대한 질의어 가중치를 계산한다. 질의어 가중치를 계산하기 위하여 용어의 유형, 질의 구문의 특성, 문서 유형을 지칭하는 용어, 조사 유형, 용어의 길이 등에 따라 가중치를 조절하는 방법을 사용한다. 용어유형에 의한 가중치 계산은 추출된 용어의 품사 정보와 전문 용어 사전, 부사성 명사 사전을 이용하였다.
본 연구에서는 주요 검색 포털들의 검색어 추천 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 추천되는 연관 검색어의 적합도 및 최신성을 평가하고, 연관 검색어의 개수 및 분포, 연관 검색어가 제공되지 않는 질의의 특징을 조사하였다. 또한 연관 검색어의 유형을 질의와 연관 검색어의 관계 측면에서 분석하고, 연관 검색어들 중 유해 검색어의 유형 및 특징, 비표준어의 유형 및 특징도 조사하였다. 마지막으로, 한글 질의와 영어 질의, 대중적인 질의와 전문적인 질의의 연관 검색어의 특징을 비교하였다. 연구 결과, 네이버가 구글보다 연관 검색어의 적합도와 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 새로운 연관 검색어를 제시하기보다는 질의에 단어를 추가 또는 삭제하거나, 질의와 동일한 검색어나 동의어 검색어를 제공하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 검색어 추천 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한국과학기술정보연구원(KISTI)가 제공하는 과학기술정보서비스는 일반적인 정보서비스와 유사하게 구축된 콘텐츠를 이용자가 쉽고 편리하게 검색하고 조회할 수 있도록 만들어진 서비스이다. NDSL은 KISTI의 핵심 과학기술정보서비스로서 약 1억 38백만건의 콘텐츠를 제공하고 있으며 2019년 1년간 약 93백만회의 페이지 뷰를 보이고 있다. 본 논문에서는 NDSL이 제공하고 있는 학술논문, 보고서, 특허 등의 과학기술정보가 웹 서비스(https://www.ndsl.kr)를 통해서 어떻게 검색되고 활용되는지와 입력된 검색 질의어 등을 분석을 통해 다양한 인사이트를 도출하였다. 콘텐츠 구축 현황, 콘텐츠 유형별 활용 현황과 활용 방식 등의 일반적인 통계 이외에도 월별/요일별/시간대별 콘텐츠의 이용 행태, 조회수 구간별 활용 콘텐츠의 유형, 콘텐츠 유형별 1회 검색 대비 조회 비율, 학술논문의 발행년도별 이용 현황 비교, 국내 학술논문의 활용과 KCI 영향력 지수와의 관계, 학술논문과 특허 활용에 대한 특징 등 콘텐츠 유형별 활용성에 대한 분석을 진행하였다. 또한 콘텐츠 유형별 검색 질의어의 구성 방식, 질의어의 단어수 분석, 검색 질의어와 시기성의 관계 등의 검색 질의어에 대하여 분석하였으며 NDSL에서는 한글 성명 검색이 많다는 특징도 발견할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 토대로 정보시스템 구축 관점에서의 NDSL 서비스 개선 방안을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 콘텐츠 활용에 대한 행태 분석 결과를 이용자의 검색 결과에 동적으로 반영, 비로그인 이용자에 대한 식별을 통해 타겟팅 서비스가 가능하도록 시스템을 구축, 질의어 확장하는 등의 것을 NDSL 개선 사항으로 제안하고자 한다.
XML이 다양한 유형의 웹 데이타를 구성하고 교환하기 위한 국제적인 표준으로 제안되었다. 다양한 애플리케이션에서 필요로 하는 데이타가 XML 문서에 저장되어 있을 때, 그 데이타를 검색하는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서는 XML 문서를 관계형 데이타베이스 시스템에 저장하는 방법과 저장된 XML 데이타를 XML-QL로 질의하여 검색하는 방법을 제안한다. 즉, XML의 저장 방법을 제안하고 저장된 XML 데이타를 검색하기 위해 XML-QL로 들어온 질의를 관계형 데이터베이스 시스템의 전용 질의 언어인 SQL로 변환시켜 주는 번역기를 설계 및 구현한다. 본 논문의 의의는 번역기에 대한 설계와 구현을 자세히 기술하므로 번역기의 가능성을 보여주고 XML 질의의 포괄적인 분류와 그에 대한 SQL 관계형 질의로의 매핑을 보여주고 있다는 점이다.
시맨틱 웹상에서 메타 데이터를 표현하는 RDF 데이터에 대한 질의 처리를 위해 여러 가지 RDF 질의어가 제안되었으나 리소스간의 복잡한 관계성들의 발견(discovery)을 위한 충분한 지원을 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 연관성 검색 유형의 하나인 ${\rho}$-intersect 연산의 처리 방법을 소개한다. 이를 위해 접미사 배열을 이용한 인덱싱과 ${\rho}$-intersect 연산의 특징을 고려한 최적화 방법을 활용한다. 제안된 처리 기법을 통해 전형적인 RDF 질의 유형뿐만 아니라 시맨틱 연관성 질의 유형도 지원할 수 있도록 한다.
CAD 시스팀의 설계 도구 및 설계 데이터가 복잡하고 방대해 짐에 따라 DBMS를 통한 통합적이고 효율적인 데이터베이스 관리의 필요성이 대두하게 되었다. 본고에서는 주로 VLSI설계를 위한 CAD DBMS의 필용성과 이점, CAD특성에 따른 요구 조건을 살펴보고, 관계형 모델의 특성과 이 모델을 CAD 응용에 이용하기 위한 확장 기법에 관하여 논의하였다. 이러한 확장 기법은 설계 데이터의 계층적 특성을 반영한 질의어 생성, 공간적 탐색을 위한 데이터 구조, nested relation의 허용 등이며, 복잡한 오브젝트 특성을 제공하기 위해, 사용자가 원하는 데이터 유형이나 오퍼레이션을 지정할 수 있게 하는 기법도 포함된다. 끝으로 실제적으로 관계형 모델에 기초한 CAD DBMS의 연구, 개발 사례를 기술하였다.
W3C에서 OWL을 웹 온톨로지 기술을 위한 표준으로 채택함으로써 OWL 웹 온톨로지를 효과적으로 저장할 수 있는 저장 모델에 대한 필요성이 제기되었다. 지금까지 Jena, Sesame, DLDB 등과 같은 관계형 모델 기반의 저장 시스템이 개발되었나 여전히 여러 가지 문제점을 지니며, 특히 비효율적인 질의 처리 성능을 제공한다. 질의 처리 성능이 저하되는 구조적인 문제점을 하면 다음과 같다. Jena의 경우, 정규화가 이루어지지 않은 매우 단순한 구조를 지니며 단일 테이블에 대부분의 정보를 저장한다. 이는 단순 검색은 물론 조인 연산이 요구되는 질의 처리시 불필요한 정보까지 비교함으로써 성능을 급격하게 저하시킨다. Sesame와 같은 저장소는 지나치게 정규화 된 구조를 지니기 때문에 질의 처리시 많은 조인 연산이 요구된다. 심지어 단순한 특정 클래스를 검색할 경우에도 많은 조인 연산이 요구된다. 이 논문에서는 이러한 기존 저장모델의 비정규화 혹은 지나친 정규화로 인해 발생하는 질의 처리 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 저장 모델을 제안한다. 이를 위해 OWL 요소와 질의 패턴과의 관계를 분석하고 기존 저장 모델의 구조적인 문제점을 분석한다. 이러한 분석 결과를 통해 정의된 제안 모델은 적정 수준의 정규화 된 구조를 지니며 조인 연산이나 불필요한 정보에 대한 비교를 최소할 수 있는 구조를 제공한다. 질의 처리 성능 실험을 위해 LUBM 데이타 셋을 이용하며, 검색 대상 및 대상의 계층 관계를 고려한 질의 유형을 정의한다. 추가적으로, 제안된 저장모델의 데이타 손실 여부를 확인하기 위해 질의 결과의 정확성 및 완전성에 대해 실험하고 그 결과를 기술한다. 비교 평가 결과에서, 제안 모델이 기존 저장 모델보다 나은 성능을 보였다.
다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 'metadata'라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
오늘날 화장품 산업은 역동적으로 끊임없이 변화하고 있다. 화장품은 한 사회 구성원들의 다양한 욕구, 가치관 및 생할양식에 영향을 미치며 심지어는 국가의 정치적 기후나 경제적인 상태를 나타내는 지표역할을 담당하기도 한다. 즉, 화장품 과학은 예방의학, 건강과학이라는 차원에서 뿐만 아니라 미적인 차원에서 새로운 상품개발이 진행되어갈 것이다. 지금 우리는 21세기를 향하여 1990년대의 중반기에 들어섰다. 80년대는 물질 문명의 중심으로 생활의 질의 풍요로움을 추구하였으나 90년대는 소비자 우선의 풍요로움을 향수하는 시대가 되었다. 또한 여성이 사회진출, 고령화의 급속한 진전, 고 학력화, 개인의 가치관 존중 및 많은 생활패턴의 변화가 마음의 풍요로움을 구하는 사람들이 늘어나고 물질적 의존도로 부터의 탈피가 크게 강조되고 있다. 이에 마음의 풍요로움을 창조하여 연출하는 화장품산업의 역할이 고기능성에 의한 부가가치를 높이고 마음의 풍요로움을 지원하기 위한 연구개발에 중점을 두고 진행되어 가고 있다. 화장품을 여성들의 치장이라고 하는 주체적 행위에 도움을 주는 하드웨어라고 한다면 소비자의 마음은 소프트웨어로써 소비자 입장에서 만족할 수 있는 전략을 구사하는 아이디어가 있어야 하는데 그에 상응하는 대책으로 스킨케어를 들 수 있다. 스킨케어란 병든 피부를 제외한 여러 가지 유형의 피부를 화장품과 미용기기를 이용하여 그에 맞게 예방관리 하여 건강하고 아름답게 보호 유지하는 전문 분야이다. 즉, 스킨케어는 화장품 이용을 통하여 미래의 소비자들의 다양한 비용 욕구 및 소망에 효과적으로 대응할 수 있는 소프트웨어라고 할 수 있다., 또한 스킨케어는 화장품 뿐만 아니라 신체적 접촉을 통하여 안위를 제공하는 수단으로 단순한 피부손질이라는 문제에 그치지 않고 접촉을 통해 마음과 신체의 균형을 꾀하는 생명현상의 심층과 연관되는 중요한 의미가 있다. 스킨케어는 불어로 Soin Esthetique 라고 하는데 어원을 보면 손질, 처치, 보살핌 그리고 배려를 의미한다. 지금으로부터 200년전 독일의 미학자인 Baumgarten이 미는 인간에게 만족과 쾌감을 주는 대상이며 미는 보는 사람의 마음에 있다라는 감성의 미학에서 Esthetique라는 단어를 처음 사용했다. 다시 말하면 Soim Esthetique는 인간의 마음 만족과 쾌감을 주는 배려 있는 조치로써 여성이 화장을 함으로써 외모의 조화에서 마음과 신체의 균형을 꾀하는 생명현상의 심층과 연관되는 것과 마찬가지로 에스테틱과 화장의 심리는 매우 땔래야 땔 수 없는 불과분의 밀접한 관계라 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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