본 논문에서는 논문지 정보를 데이터베이스화하는 시스템의 구축에 있어 논문지 정보를 입력하고 색인을 구성하는 데 드는 노력을 줄이기 위해 목차를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안하고 있다. 기존의 문서분석방법으로는 예외적인 부분이 많은 목차 형식을 효과적으로 분석할 수 없었으며 우리가 원하는 부분을 효과적으로 추출할 수가 없었으므로 본 논문에서는 논문지 목차의 효율적인 인식을 위한 구조적인 분석방법을 제안하고 있다. 논문지 목차에서 표현하고자 하는 가장 필수적인 요소는 논문지에 실린 논문의 제목, 저자, 페이지 등 세 항목이므로 이 세 가지 항목을 추출하기 위하여 모델링하고 특성을 분석하고 있다. 제안한 모델링 방법에 따른 목차 인식 시스템을 구현하여 제목, 저자, 페이지 등의 순서를 갖는 논문 목차를 대상으로 660편에 대하여 측정한 결과 91.5%의 논문추출 성공률을 얻었다.
웹을 이용하는 사용자들은 통상적으로 짧은 시간 내에 포탈의 여러 페이지를 방문하는 현상이 있는데, 이 때 방문하는 각 페이지 상에 위치 정보를 필요로 하는 콘텐츠(위치 기반 광고 배너, 위치 기반 날씨 등)가 존재한다면 웹의 특성상 짧은 시간 내에 동일 IP에 대한 위치 정보 검색을 반복하게 된다. 본 논문에서는 이러한 웹 사용 패턴을 캐시를 통해 반영한 고성능 인터넷 위치 검색을 제안, 구현하고 그 성능을 검증한 것이다. 이는 초당 2-3천 건 이상의 대용량 위치 정보를 검색을 수행하데 특히 적합한 방법으로, 적은 비용으로 위치 검색 성능을 획기적으로 높일 수 있었다.
본 논문에서는 라이브 시스템으로부터 패스워드를 획득하는 방법에 대해서 논하며, 이를 바탕으로 컴퓨터 관련범죄 발생 시 초기대응 과정 중에 사용할 수 있는 페이지파일 수집기를 구현하였다. 페이지파일 수집기를 이용하여 실 사용자들의 페이지파일을 수집하고 분석방법을 제시하였다. 또한 페이지파일로부터 어느 정도의 패스워드가 검출되는 가를 확인하였다. 이는 포렌식 수사에는 큰 도움을 줄 수 있지만, 포렌식 수사도구가 해킹을 위한 도구로 사용되었을 때에는 심각한 개인정보 유출을 야기할 수도 있다.
컴퓨터 시스템이나 네트워크의 보안을 강화하는 방안으로 보안상 취약성이 발견되는 보안 취약성을 점검 하는 것이 옳다. 그러나 취약성을 파악하기 위하여 국내외 관련 사이트를 수동적 방법으로 검사하는 것은 대단히 어려운 일이다. 따라서 스스로 관련 사이트의 홈 페이지를 검색하고 취약성 정보를 추출한 후 새로운 취약성 관련 정보가 발견되는 대로 이를 취약성 데이터베이스에 기록하는 이른바 취약성 자동 갱신 시스템[1]은 취약성 탐지 시스템의 핵심 기능이다. 본 논문에서 구현한 취약성 자동 갱신 로봇은 웹 페이지 자동 검색프로그램인 스파이더를 활용하여 구현되었으며, ICAT등과 같은 취약점 정보 제공 사이트들로부터 홈페이지를 검색하고 이에 수록된 정보를 수집 및 분석한 후, 취약성 데이터베이스를 자동으로 갱신한다.
기존의 웹 검색 시스템은 주어진 키워드들을 모두 포함한 웹 페이지의 도출을 목표로 하기 때문에, 검색어의 popularity가 떨어지는 경우나, 키워드의 한정 정도가 과도하거나 많아지는 경우, 또는 키워드가 길어지는 경우 등에는 검색결과가 크게 줄어드는 결과희소성 문제(scarcity problem)를 겪게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 검색결과를 개별 웹페이지 집합이 아닌 관련 웹페이지들간의 링크 구조로 도출해주는 확장된 검색 방법을 제시한다. 확장된 웹 검색은 링크기반 분석을 활용하여 개별 질의들에 대한 검색 결과 페이지들간의 링크 관계를 탐색하고, 도출된 검색 결과의 순위 측정을 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안하는 확장된 웹 검색 방법은 결과희소성 문제에 효과적임을 보였다.
고속 LAN과 같은 통신 장비의 발달로 클라이언트/서버 시스템 환경이 일반화됨에 따라 데이터베이스 시스템도 클라이언트/서버 환경을 지원하는 데이터 서버로서의 역할이 요구되었다. 또한, 다양하고 복잡한 형태의 제어 시스템들이 필요한 각 응용 분야에서 클라이언트/서버 시스템이 이용되고 있다. 이러한 상황에서 클라이언트들은 통신 비용 절감과 서버의 부하를 줄이기 위해 클라이언트의 버퍼에 데이터의 사본을 캐쉬(cache) 함으로써 클라이언트 시스템의 확장성 및 독립성을 추구한다. 하지만, 캐쉬한 데이터의 사본에 의해 갱신 연산이 수행되기 때문에 캐쉬 데이터의 일관성 유지를 위한 효율적인 방법들이 필요하다. 본 논문에서 제안한 기법은 클라이언트/서버 간의 데이터 전송이 페이지 단위로 행해지는 페이지-서버 환경에서 적용되는 회피-기반(avoidance-based) 기법으로써, 클라이언트가 데이터를 갱신할 때 갱신 의도를 비동기적으로 선언하는 캐위 일관성 유지 기법을 제안하였다. 그리고 제안한 기법과 최근에 제안된 기법들을 비교 분석하였다.
인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.
웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.
본 연구는 키워드 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 시맨틱 웹 기술의 기반인 URI가 부여된 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스의 동시 작업 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 추론을 통해 인력, 기관, 위치 등으로 전파함으로써 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험을 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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