온톨로지는 주어진 응용 도메인의 특성을 나타내는 관련 개념들의 집합과 정의 그리고 그들간의 관계로 이루어진다. 본 논문에서는 코퍼스에 있는 텍스트의 분석 결과를 이용한 온톨로지를 구축방안과 이를 문서의 검색에 사용함으로써 해당정보가 있는 자원을 찾는 정확도를 향상시키는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 실험 도메인의 문서 내에 출현한 전문 용어들의 결합형태를 분석하여 계층구조를 도출해내는 알고리즘을 제안하며 구축된 온톨로지를 문서의 검색에 응용하였다. 제안된 온톨로지는 전통적인 문서검색의 인덱스 파일과 같은 역할을 하게 되며, 질의로 들어온 키워드뿐 아니라 그에 대한 온톨로지 내 하위어들에 기반하여 검색을 수행함으로써 많은 의미정보를 포함하고 있으며 검색의 정확도를 높일 수 있었다.
최근, 이질적인 형태의 멀티미디어 데이터들의 증가와 함께, 멀티미디어 콘텐츠들의 저장 및 검색의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 검색 엔진들은 대부분 텍스트 데이터만을 대상으로 하고 있으며, 특별한 도메인에서는 객체 지향 데이터베이스, 객체 관계 데이터베이스 등 별도의 데이터베이스를 활용하여 검색에 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 멀티미디어 콘텐츠들의 저장 및 색인에 유연한 가변 속성 포스팅 구조를 제안한다. 제안하는 가변 포스팅 구조는 벡터의 개념을 사용하여 포스팅의 속성을 추가할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안하는 포스팅 구조는 이질적인 형태의 멀티미디어 콘텐츠들을 각 콘텐츠들의 속성에 따라 가변적으로 저장 구조를 정의하고, 이에 따라 인덱스를 구축할 수 있는 확장성 있는 방안이다.
본 논문에서는 macOS의 파일시스템인 HFS+의 B-tree구조를 디지털 포렌식의 관점에서 분석할 수 있는 기능을 갖춘 도구의 구현에 대하여 다룬다. HFS+ 파일시스템의 파일과 디렉토리에 대한 메타정보를 카탈로그 B-tree에서 구하여 디지털 포렌식 정보로 활용한다. HFS+파일시스템 포렌식 분석도구는 C/C++언어로 구현된다. 텍스트 기반의 명령행 프로그램으로 구현되며 macOS/Windows에서 터미널/명령프롬프트에서 각각 실행될 수 있도록 제작된다. 타임스탬프/파일크기/위치 등의 메타데이터의 파싱기능, 리프노드에 저장된 데이터를 이용한 파일/디렉토리 트리 구조의 재구성, B-tree구조에 의한 키워드 탐색 기능, 인덱스 노드 없이 B-tree 리프노드의 구성에 의한 파일/디렉토리 파싱/검색 기능 등이 구현된다.
대부분의 데이타베이스 시스템에서, 이미지는 캡션(caption), 주석(annotation), 속성(attribute)과 같이 그 이미지와 관련된 텍스트를 이용하여 간접적으로 인덱스 되었다. 그러나, 이미지에 포함된 정보를 직접적으로 사용하여 내용에 기반한 이미 지의 저장과 검색을 지원하는 이미지 데이타베이스 시스템의 요구가 점점 증가하고 있다. 내용에 기반한 몇몇 인덱싱 방법들이 있는데 그중에서 Petrakis는 이미지를 구성하는 오브젝트들의 공간관계와 속성을 고려한 이미지 인덱싱 방법을 제안했다. 이것은'2-D string'에 기반한 인덱싱 연구의 확장인데. 이 방법은 많은 저장공간을 필요로 하며 융통성이 부족하다. 본 논문은 페이징 기법을 사용하는 kd-trr를 이용한 인덱스 화일구조를 제안한다. 그리고 정규화 과정을 사용해서 실제 이미지로부터 키를 추출하는 예를 보이고 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 훨씬 적은 저장공간을 요구하고, 융통성면에서 개선이 되었음을 보여준다.
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.
이 연구에서는 2009 개정 과학교육과정에 따른 초등학교와 중학교 과학 교과서의 화학 영역 및 화학 I, II 교과서의 읽기자료를 분석하였다. 읽기자료는 주제, 목적, 제시 형식, 학생 활동 유형 측면에서 분석하였다. 읽기자료에 사용된 시각자료도 유형, 역할, 캡션과 인덱스, 텍스트와의 근접성 등의 측면에서 분석하였다. 연구 결과, 초등학교 과학 교과서가 중학교 과학과 화학 I, II 교과서보다 읽기자료 비율이 높았다. 초등학교 과학 교과서에는 실생활 응용 유형의 읽기자료가 많았으나, 중학교 과학과 화학 I, II 교과서에는 과학 지식 유형이 상대적으로 많았다. 초등학교 과학 교과서에는 개념 심화 유형의 읽기자료가 상대적으로 많았고 중학교 과학과 화학 I, II 교과서에는 개념 보충 유형의 읽기자료가 상대적으로 많았다. 읽기자료에 사용된 시각자료는 대부분 사진이나 삽화였고, 본문 보조나 본문 부연 역할의 시각자료가 많았고, 캡션이나 인덱스를 사용하지 않은 시각자료가 많았으며, 시각자료와 텍스트 사이의 근접성에도 문제점이 나타났다.
본 논문에서는 대규모 이질 XML 문서들에 대한 부분 매치 질의를 효과적으로 처리하는 새로운 방법 XIR-Linear를 제안한다. XPath 질의는 XML 문서를 표현하는 트리 구조에 대한 경로 표현식 (path expression)으로 쓰여진다. 주요한 형태의 XPath 질의는 부분 매치 질의(partial match query)이다. XIR-Linear의 목적은 이질적인 스키마들을 가진 대규모 문서들에 대한 부분 매치 질의를 효과적으로 지원하는 것이다. XIR-Linear는 관계형 테이블을 이용한 스키마-레벨 방법에 기반을 두고, 역 인덱스 (inverted index) 기술을 사용하여 XPath 질의 처리의 효율성을 획기적으로 향상시킨다. 본 방법은 레이블 경로(label path)를 덱스트로 간주하고 레이블 경로 내의 레이블(label)들을 텍스트 내에 있는 키워드(keyword)로 간주한 후, 레이블들을 정보 검색 기술을 이용하여 인덱스 함으로써 전통적인 방법들에서 사용된 스트링 매치(string match) 보다 효율적인 방법으로 질의와 매치되는 레이블 경로들을 찾을 수 있도록 하였다. 성능 평가에서는 인터넷에서 수집한 XML 문서들을 사용하여 기존의 관계형 테이블을 이용하는 XRel, XParent와 비교 실험함으로써, 제안한 방법의 효율성을 입증한다. 실험을 통해 XIR-Linear가 실험 범위 내에서 XRel 이나 XParent에 비해 수십 배 이상 좋은 성능을 보이며, XML 문서 수의 증가함에 따라 더욱 우수하다는 것을 보인다.
LZW 알고리즘은 사전(dictionary) 방식의 압축 알고리즘인 LZ78의 변형된 형태로써 높은 압축률을 제공하기 때문에 많은 상업용 압축 프로그램에서 사용되고 있다. LZW의 핵심은 가장 빈번하게 사용되는 문자열을 사전에 저장하면서, 저장된 것과 동일한 입력 데이터의 문자열을 해당 사전 인덱스로 대체하는 것이다. 본 논문에서는 자주 사용되지 않는 사전의 엔트리를 찾기 위해 카운터를 이용하는 새로운 사전 관리 방법을 제안한다. 또한 하이퍼텍스트 문서를 효율적으로 압축하기 위해 태그와 같은 자주 사용되는 용어들을 코드화하여 사전에 저장한 후 압축을 시도하는 방안을 제안한다. 실험결과 기존의 V.42bis와 UNIX의 compress에 비해 상대적으로 일반문서는 3∼8%, HTML 문서는 23∼24%의 향상된 압축효과를 보여준다.
현대 사회는 웹이라는 것을 통하여 수많은 정보들을 얻을 수 있으며 시간과 공간을 초월하고 있다. 이러한 정보들 가운데 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트 등을 실시간으로 동시에 제공받는 것은 아직도 웹 상에서는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 W3C(World Wide Web Consortium)에서 XML 어플리케이션의 하나로서 SMIL (Synchronized Multimedia Integration Language)이란 표준화한 방안과 기술을 개발하였고, 이러한 표준화된 SMIL을 바탕으로 기존의 디지털 T.V, VOD, 웹 상에서의 멀티미디어 프리젠테이션 등과 같은 분야와 연계하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 리얼시스템사의 G2나 애플사의 QuickTime과 같은 SMIL을 지원하는 상용 플레이어들을 비롯한 기존의 다양한 SMIL 플레이어에는 SMIL 문서를 검색할 수 있는 해결책을 제시하지 못하고 있다. 현재와 같으 기하급수적인 웹의 발전은 기본적인 웹의 기능 외에 웹에 대한 다양한 검색 기능이 제공되면서부터 이며 웹의 이러한 발전 과정을 미뤄볼 때 SMIL 또한 이러한 검색 기능의 제공은 필수적이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문에서는 기존의 SMIL 플레이어들이 지원하지 못했던 검색 기능을 지원하기 위해 SMIL에서 의미를 가지는 엘리먼트와 컨텐트를 가지고 인덱스를 구축하고, 또한 이를 이용하여 산재해 있는 SMIL 문서와 문서내의 미디어 객체 등에 대한 검색을 수행한 후 선별적으로 디스플레이할 수 있게 하는 검색 기능을 갖는 SMIL 플레이어를 설계 및 구현한다.
SGML이나 XML언어를 사용하여 작성된구조적 문서들에 대한 정보검색 시스템들은 문서의 부분검색을 지원한다. 문서의 구조에 바탕을 둔 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 색인에 관련된 메모리 오버헤드를 줄여야 하고, 질의에 대한 응답시간이 빨라야 하고, 문서 구조에 바탕를 둔 다양한 유형의 사용자 질의를 지원해야 하며, 문서 구조에 대한 변경이 발생했을 때 색인 구조에 대한 변경사항을 최소화하여야 한다. 본 논문에서는 전체문서인스턴스트리 구조를 제안하고, 이를 기반으로 텍스트 레벨 엘리먼트만을 색인하여, 색인과 검색의 효율성을 유지하면서 자료의 추가나 삭제등의 갱신이 발생할 때, 갱신의 파장을 최소화시킬 수 있는 색인구조와 질의처리 알고리즘을 제시하고 그 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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