본 논문에서는 문서 필터링을 위한 질의어 확장과 가중치 부여 기법을 제안한다. 문서 필터링은 웹 검색 엔진들에 대한 검색 결과의 정확률 향상을 목적으로 한다. 문서 필터링을 위한 질의어 확장은 개념망, 백과사전, 유사도 상위 10% 문서를 이용하며, 각각의 확장 질의어에 가중치를 부쳐하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 첫 번째 단계에서 개념망과 백과사전을 이용하여 초기 질의어에 대한 1차 확장 질의어를 생성하고, 1차 확장 질의엉 가중치를 부여하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 다음 단계에서는 높은 유사도를 갖는 상위 10% 문서들을 이용하여 2타 확장 질의어를 생성하고, 2차 확장 질의어에 가중치를 부쳐하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 다음으로 1차 유사도와 2차 유사도를 결합하여 문서들을 재순위화하고, 임계치보다 낮은 유사도를 갖는 문서들을 필터링함으로써 웹 검색 엔진들의 검색 결과 정확률을 향상시킨다. 실험에서 이러한 문서 필터링을 위한 질의어 확장과 가중치 부여 기법은 정확률-재현율과 F-measure를 이용하여 성능 평가를 할 때 정보 검색 효율성에서 주목할 만한 성능 향상을 보였다.
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 False Positive 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터테이블(SFT)설정하는 상향식 필터링을 수행한다. 그리고 선-필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터효과를 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 84.44% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 75.99% 증가하였다.
최근 빠르게 발생하는 빅데이터 스트림이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 빅데이터 전체를 수집하고 처리하는 것은 매우 비경제적이므로, 데이터 스트림 중 필요한 데이터를 걸러내는 필터링 과정이 필요하다. 본 논문에서는 아파치 스톰(Apache Storm)을 사용하여 데이터 스트림의 질의 필터링 시스템을 구축한다. 스톰은 대용량 데이터 스트림을 처리하기 위한 실시간 분산 병렬 처리 프레임워크이다. 하지만, 스톰은 입력 데이터 구조나 알고리즘 변경 시, 코드의 수정과 재배포, 재시작 등이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해 아파치 카프카(Apache Kafka)를 사용하여 데이터 수집 모듈과 스톰의 처리 모듈을 분리함으로써 시스템의 가용성을 크게 높인다. 또한, 시스템을 웹 기반 클라이언트-서버 모델로 구현하여 사용자가 언제 어디에서든 질의 필터링 시스템을 사용할 수 있게 하며, 웹 클라이언트를 통해 입력한 질의를 자동적 분석하는 쿼리 파서를 구현하여 별도의 프로그램의 수정 없이 질의 필터링을 적용할 수 있다.
XML 메시지 필터링에 관한 최근의 연구들은 모든 출판되는 데이타 소스들이 필터링 시스템에 정의된 유일한 전역 스키마를 따르는 것을 가정한다. 하지만 이러한 가정을 넘어서, 데이타 제공자들이 그들 자신의 스키마를 자유롭게 사용할 수 있는 서비스를 고려할 수 있다. 즉, 데이타 소스들이 이질적인 환경이다. 하지만 XML 필터링 시스템에서 데이타 소스는 다수이며, 또한 출판되는 데이타들은 수시로 생성되고, 갱신되며, 사라진다. 즉, 매우 다이내믹한 환경이다. 본 논문에서는 그러한 다이내믹한 환경을 고려하여 고안된 단순하며 효율적인 의미적 XPath 질의 번역 구현을 소개한다. 특별히 제안되는 질의 번역 기법은 어떤 비주얼한 데이타 가이드가 제공되지 않는 환경에서 사용자가 자신의 지식과 경험에만 의존하여 작성한 질의를 번역하는 것에 초점을 맞춘다. 이러한 환경에서, 사용자는 다수의 이질적인 데이타를 질의하기 때문에, 사용자의 기억상의 스키마에 의존하여 작성된 질의는 실제 스키마와 불일치할 수 있다. 본 연구에서는 제안하는 의미적 XPath 질의 기법이 이러한 문제를 고려하도록 설계한다. 몇 가지 실험 결과는 제안된 질의 번역 기법이 수용할 만한 질의 번역시간을 제공하며, 기존의 방법과 비교하여 실제적임을 보여 준다.
본 연구에서는 MANET(Mobile Ad hoc NETwork) 환경에서 스카이라인 질의를 하기 위한 효과적인 필터링 방법을 제안한다. 기존의 MANET 환경에서의 스카이라인 질의 처리는 데이터가 균등하게 분포한다고 가정한다. 이러한 가정하에서 제한된 배터리 용량을 위한 에너지 소모 최소화에 중점을 두어 스카이라인 질의를 처리하는 방법을 연구한다. 그러나 실제 환경에서는 특정한 영역에 데이터가 편향되는 분포를 가진다. 배터리의 에너지 소비를 감소하기 위해서 본 논문에서는 데이터 분포를 고려한 새로운 필터링 방법을 제안한다. 그리고 기존의 필터링 방법과 본 논문에서 제안하는 필터링 방법을 비교 실험한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법보다 통신 오버헤드와 실행시간이 감소하는 것을 보여준다.
이 연구의 목적은 대량의 최신정보를 제공하는 정보필터링 시스템에서 이용자 피드백에 의해 수정질의를 자동생성하여 재검색을 수행함으로써 검색 성능을 최적화할 수 있는 방안을 찾는 데 있다. 이용자가 입력한 초기질의를 사용하여 정보필터링 시스템이 검색한 문헌에 대해 이용자가 적합성 여부를 온라인으로 입력하도록 하고, 이 피드백 결과를 토대로 '중복제거법'과 ‘저빈도제거법' 두 가지 방법에 의해각각 17개의 수정질의를 생성하여 재검색한 결과를 초기 검색결과와 비교 분석하였다. 수정질의는 각각의 방법마다 17개 패턴의 불논리 질의형태를 미리 만든 다음 초기질의에 디스크립터와 분류기호를 결합하여 생성하였으며, 재검색 결과에 대한 적합성 평가를 통해 최적의 수정질의식을 도출하였다.
효율적인 문서 교환을 위해 의미 있는 태그를 사용하는 XML문서가 인터넷상에서 널리 사용되고 있다. XML문서에 대한 정보를 추출하기 위해 많은 질의어가 사용되고있지만 특히 정규 경로 표현에 있어 임의 이동이 쉽고 질의 표현이 쉬운 XPath[2]가 사람들에게 각광을 받고 있다. 이 연구에서는 XPath[2]를 이용하여 사용자 질의를 등록하고, 등록된 질의를 이용하여 효율적으로 XML문서를 필터링하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 NiagaraCQ[1]와 같이 XML문서 정보를 이용하여 사용자에게 계속적으로 XML문서를 제공하는 Continuous Query 시스템에 사용된 SFilter를 설계하고 구현하였다.
본 논문은 의미기반 정보검색 소프트웨어 기술에서 정답 문서 자동 구축을 위한 문서 필터링기법을 제안한다. 문서 필터링은 1차 질의어와 문서간의 유사도와 2차 질의어와 문서간의 유사도를 이용하여 이루어지며, 1차 질의어와 문서간의 유사도를 구하기 위하여 개념 망과 백과사전 정보를 이용한 1차 질의어 확장 과정을 수행하고, 화장된 질의어와 문서와의 유사도를 계산한다. 1차 확장 질의어를 이용해 얻어진 결과 중 유사도가 상위 10%에 속하는 문서를 이용하여 2차 질의어 확장을 한다. 2차 질의어 확장은 상위 10% 문서에 출현하는 명사중 문서 출현 빈도가 임계치 이상인 명사를 선택하여 이루어지고, 그것을 이용하여 문서의 유사도를 계산한다. 이렇게 얻어진 두 가지의 유사도를 결합하여 문서들을 순위화하고 Accept Point를 이용하여 문서를 필터링한다.
최근 이질적인 시스템 사이에서의 정보교환의 표준으로 널리 사용되는 XML을 사용하는 Publish/Subscribe 시스템의 스트리밍 XML 데이타 필터링 기법이 활발히 연구되었다. 스트리밍 XML 데이타 필터링 기법은 사용자가 등록한 질의에 대해서 신속한 질의-데이타 매칭을 목적으로 하기 때문에 효율적인 질의 처리 메커니즘이 요구된다. 현재까지 대부분의 연구는 질의 경로 표현식의 부분적인 공유를 꾀하거나 프레디킷을 효율적으로 처리함으로써 질의 처리의 시간적, 공간적 효율을 목적으로 하였다. 하지만 만약 질의간의 포함 관계를 알 수 있다면 질의 처리시에 가장 하위의 질의가 매칭되면 그 질의를 포함하고 있는 상위의 질의들은 별도의 처리 과정 없이 매칭됨을 알 수 있게 된다. 이러한 질의 포함 관계를 이용한 질의 처리 방식은 XML 스트리밍 데이타를 처리하는 또 하나의 효율적 방식이 될 수 있다. 본 논문에서는 소수 인덱싱 기법과 목표 질의 노드 중심의 포함 관계 설정에 기반하여 효율적인 스트리밍 XML 데이타 필터링을 수행하는 새로운 방법을 소개한다. 그리고 몇 가지 실험을 통하여 기존 방법과의 비교 분석 및 효율성을 보인다. 비록 각각의 실험은 서로 다른 실험 요소에 대하여 수행되었지만, 모두 제안 방법이 기존의 방법보다 두 배 이상 더 나은 성능을 가짐을 보여 주었다.
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법들이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 총괄적인 비교를 요구한다. 따라서, 부분적인 데이터만을 이용할 수 있는 인-네트워크 방식으로 처리하기 어렵다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 긍정 오류(False Positive) 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 PBFiltering 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 그리고 여기서 제안하는 우선순위 맵을 이용한 선 필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터링 효율을 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 MFTAC 기법과의 시뮬레이션을 통해 비교 평가하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 다수의 긍정 오류의 발생을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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