기존 푸시 기술의 제품들이 가지는 상호 운용성을 해결하기 위한 CORBA 기반의 푸시 에이전트 모델(CPAM: CORBA-based Push Agen Model)은 사용자 요구에 적합한 정보만을 수집한 후 이를 사용자에게 전송하여주는 에이전트 프레임웍(Framework)이다. 이러한 푸시 에이전트는 푸시 에이전트 서버가 제공하는 정보의 양과 종류, 그리고 이를 이용하는 동시 사용자 수가 증가함에 다라 서버 시스템의 과부하 및 네트워크 트래픽의 증가가 초래된다. 이를 위해 본 논문에서는 푸시 에이전트 모델에 캐싱 기법을 적용함으로써 자주 요청되어지는 동일한 데이터에 대한 서버 시스템의 과부하를 감소시키도록 한다. 또한 클라이언트 푸시 에이전트의 상태 정보와 주제 분류에 따른 검색 키워드를 포함하고 있는 사용자 프로파일을 통해 효율적인 캐쉬 메모리 접근을 제공하도록 한다.
오늘날 인터넷이 보편화되면서 정보 검색 및 뉴스 검색들이 일반화되고 있지만 엄청난 정보의 양과 다양성 등으로 인해 사용자들은 오히려 정보 검색의 어려움을 호소하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자 편의의 뉴스 검색과 사용자의 요구와 취향이 반영될 수 있도록 BPN(Back Propagation Neural Network)의 학습 기능을 가진 지능형 에이전트를 이용하여 뉴스 기사를 필터링하는 뉴스 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 신문사의 기사를 수집 및 통합하여 그 날의 주요 기사들을 데이터베이스에 저장하는 수집 에이전트, 사용자가 입력한 키워드를 이용하여 BPN 기법으로 학습시키는 학습 에이전트 등으로 구성되어 있다. 또한 정보 통신 기술의 눈부신 발달로 무선 인터넷이 급속히 보급되는 현실을 감안하여 무선으로도 이러한 서비스를 제공할 수 있도록 시스템을 구성하였다.
본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내 기록관리 연구 분야의 비정형 텍스트 데이터인 국문 초록에서 사용된 키워드 빈도를 분석하여 키워드 간 거리 분석을 통해 국내기록관리 연구 동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)의 학술지 기관통계(등재지, 등재후보지)에서 대분류(복합학), 중분류 (문헌정보학)으로 검색된 학술지(28종) 중 등재지 7종 1,157편을 추출하여 77,578개의 키워드를 시각화하였다. Word2vec를 활용한 t-SNE, Scattertext 등의 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째로 1,157편의 논문에서 얻은 77,578개의 키워드를 빈도 분석한 결과, "기록관리" (889회), "분석"(888회), "아카이브"(742회), "기록물"(562회), "활용"(449회) 등의 키워드가 연구자들에 의해 주요 주제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 둘째로, Word2vec 분석을 통해 키워드 간의 벡터 표현을 생성하고 유사도 거리를 조사한 뒤, t-SNE와 Scattertext를 활용하여 시각화하였다. 시각화 결과에서 기록관리 연구 분야는 두 그룹으로 나누어졌는데 첫 번째 그룹(과거)에는 "아카이빙", "국가기록관리", "표준화", "공문서", "기록관리제도" 등의 키워드가 빈도가 높게 나타났으며, 두 번째 그룹(현재)에는 "공동체", "데이터", "기록정보서비스", "온라인", "디지털 아카이브" 등의 키워드가 주요한 관심을 받고 있는 것으로 나타났다.
최근 들어 컴포넌트는 소프트웨어 재사용의 핵심 기술로 인식되고 있다. 컴포넌트는 인터페이스 부분만을 이용하여 개발되는 소프트웨어에 바로 바인딩시켜 재사용될 수 있는 독립적인 바이너리 코드이다. 많은 컴포넌트 사용자들이 인터넷 상에서 적합한 컴포넌트를 검색하고 사용할 수 있도록, 컴포넌트 명세서는 웹 문서 형태를 사용하는 것이 바람직하다. 기존의 HTML 웹 문서 기반의 검색 엔진을 통하여 컴포넌트를 검색할 때 정확한 의미 검색이 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정확한 의미 검색을 수행할 수 있도록 컴포넌트 명세서를 HTML 문서 대신 XML 문서로 사용할 것을 제안한다. 또한, XML 컴포넌트 명세서를 통하여 사용자가 원하는 컴포넌트를 정확하게 검색할 수 있는 XML 문맥 기반 검색(context-based search)을 제안한다. 문맥 기반 검색은 컴포넌트의 특성을 나타내는 문맥(context)과 컴포넌트 특성의 실제 값인 용어(term)를 사용하여 사용자가 원하는 컴포넌트의 특성을 정확하게 질의하고 검색할 수 있는 방법이다. 이 검색 방법은 용어-문맥-컴포넌트 명세서 순으로 된 역화일 인덱싱 (Inverted File Indexing) 방법을 사용한다. 이와 함께 사용자의 편의를 위하여, 기존의 소프트웨어 재사용 라이브러리에서 사용되던 검색 방법인 키워드 검색, 퍼싯 검색, 브라우징 검색 방법 등을 지원한다. 이들 다양한 검색 방법들은 인터페이스 레이어, 질의 확장 레이어, XML 검색 엔진 레이어 등 3-레이어 검색엔진 구조를 통한 효율적인 인덱스 스킴에 의해 지원된다. 본 논문에서는 컴포넌트 사용자들이 원하는 컴포넌트를 정확하게 검색할 수 있도록 하기 위하여 컴포넌트 명세서를 대한 XML DTD(Document Type Definition)를 정의하고, HTML 기반 검색 방법과 XML 기반 검색 방법에 대한 컴포넌트 검색 성능을 비교한다.
최근 R&D 투자효율성 제고를 목표로 사업 간의 유사중복 조정에 대한 중요성이 강조되고 있으나, 과제 혹은 예산요구서 내용 등을 텍스트 기반으로 비교하는 기존 유사검색 방식은 내용의 품질 편차 등으로 인해 유의미한 유사성 도출에 제한점이 있다. 이러한 텍스트 기반의 키워드 추출을 통한 유사검색 한계성을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사업 간 유사도 분석 시 과제의 기술분류를 활용한다. 국가R&D사업 조사 분석 시 수집된 과제들의 과학기술표준분류를 추출하여 사업별 고유벡터 모형을 생성 후 이를 이용하여 코사인 기반, 유클리디안 거리기반 알고리즘을 통해 각 사업 간 유사도를 측정하였으며 기존 키워드 추출방식으로 유사도를 측정한 결과와의 비교를 통해 연구 효율성을 검증하였다.
상수도시스템의 과정 중 최종 단계인 급수단계에서 지역전반에 수질문제가 발생할 경우, 직간접적인 피해의 해결은 장기간 지속될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 비정형정보의 빅데이터 분석을 통해 상수도시스템에서 수질사고 문제의 파급력과 2차 피해 등의 연결 관계 변화 추적을 위한 기초적 분석을 수행하였다. 과거 대규모 수질사고가 발생된 바 있는 인천광역시 유충발생 사고를 대상으로 뉴스 기사 웹크롤링 절차를 정립하고, 그 결과를 분석하였다. '인천 유충'이 최초 보도되었던 2020년 7월 13일 부터 이후 1년을 대상으로 네이버 통합검색에 의해 표출되는 뉴스기사를 웹크롤링하였으며, 프로그래밍을 통한 불용어 제거 및 관련성 검토를 통해 총 920건의 기사를 분석하였다. 수질사고의 전개양상에 따라 사고발생, 확산, 수습, 그리고 보상의 4단계로 임의 구분하여 분석하였다. 의미분석을 위한 토픽모델링 기법은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 방법을 적용하였으며, 긍부정 감정분석은 KNU 한국어 감성사전(KNU sentiment lexicon)을 활용하여 수행하였다. 토픽 모델링 결과, 사고 발생에서부터 확산, 수습, 보상의 단계에 맞춰 적절한 주제어의 조합에 따른 기사들이 도출되었으며, 단계별 긍부정 기사 비율역시 사고의 전개단계에 따라 적절히 나타남을 확인하였다. 제시된 수질사고 관련 비정형정보 분석 방법론과 결과는 과거 사고 사례 분석을 통한 검색 및 긍부정 키워드 확정, 키워드 발생 비율 변동(사고전과 후)에 따른 상황판단 기준설정 등에 활용이 가능하다.
인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.
네트워크 분석 방법론은 특정 학술분야에 대한 인용, 공저, 키워드 등과 같은 다양한 지식관계를 네트워크로 표현하고 분석할 수 있기 때문에 다양한 분야의 학술영역에서 새로운 연구방법론으로 주목 받고 있다. 방탄기술은 소재역학, 구조역학 및 탄도학 등 다양한 학문들이 융합된 종합기술분야로서, 각 분야 사이의 최신연구 및 기술동향을 파악하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 키워드 기반의 네트워크 분석기법을 방탄기술에 접목하여 최신 연구 동향을 파악하고자 하였다. 먼저 학술 검색엔진인 'google scholar'를 이용하여 주요 핵심 키워드인 'Composite', 'Model', 'Head'를 추출하였고, 추출된 핵심 키워드의 중심성 분석을 통해서 방탄기술의 핵심이 되는 소재분야(Composite, Material, Fiber 등)와 피탄 충격을 최소화 할 수 있는 구조분야(Model, Design, Simulation) 그리고 피탄 후 사용자가 받는 충격영향에 대한 연구(Head, Brain, Injury) 등의 3가지 영역에서 관련 연구가 활발히 진행 중인 것을 파악할 수 있었다. 본 논문에서 시행한 방탄분야에 대한 키워드 네트워크 분석은 기존에 보고되지 않은 방식이며, 차후 방탄기술과 관련한 국방기술기획 및 연구개발의 방향성을 제시하기 위한 기반자료로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
최근 검색엔진을 통한 정보검색 과정에서 특정 시구간 상황에 대응하는 문서를 검색하고자 하는 경우가 있다. 예를 들면, 임진왜란 이전의 시대적 상황과 관련된 문서를 검색하기 위해, 키워드 '임진왜란'으로 검색하면 시간에 관계없이 임진왜란 당시나 전후의 모든 문서가 검색되어 추가적인 작업이 요구된다. 또한, 역사관련 문서의 경우는 문서내용에 대응하는 시간 정보가 문서 생성시간과 일치하지 않는 경우가 대부분이다. 만약 웹 문서의 내용에 대응하는 시간 정보를 추출 할 수 있다면 효과적인 정보검색은 물론 다양한 응용에 적용 가능할 것이다. 따라서 본 논문은 문서 내용에 대응하는 시간정보 추출을 목적으로, 조선시대를 대상으로 한 역사문헌을 활용하여 조선시대 역사관련 문서의 시간추출에 대한 연구를 진행한다. 역사 문헌과 웹으로부터 수집된 역사관련 문서를 바탕으로 역사객체를 정의하고, 이를 기반으로 다양한 기계학습 기법을 활용하여 웹 문서의 시간정보 추출에 대한 가능성을 확인한다. 또한 기계학습 과정에 있어서 객체의 유사도에 기반 한 여과과정을 제안하고 이를 적용한 효율적인 시간정보 추출 및 정확도 향상에 대한 결과를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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