개인용 컴퓨터가 많이 보급되고, CD-ROM과 같은 대용량의 기록장치가, 널리 퍼지면서, 전자화된 사전이 널리 사용되게 되었다. 그러나 이러한 전자사전들은 대개 매우 단순화된 탐색기능만을 제공하므로, 전자화의 잇점을 크게 살리지 못하고 있다. 따라서, 컴퓨터의 힘을 빌린, 보통의 종이로된 사전보다 훨씬 유용한 전자사전을 생각해 볼 수 있을 것이다. 이러한 노력이 과거 80년대 말에 하이퍼텍스트로 시작되어 이제는 매우 상업적인 곳에까지 사용되어지고있다. 국내에서도 전자사전의 개발은 다양하게 진행되어오고 있으나, 대부분 컴퓨터를 위한 사전, 다시 말하면, 빠른 접근시간, 적은 메모리사용만을 고려한 사전에 그치고 있다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 부합하여, 백과사전자료를 가지고 사람을 위한 전자백과사전을 개발하는 방법을 소개한다. 특히, 이러한 개발과정을 자동화 할 수 있음을 보이고, 백과사전을 하이퍼텍스트로 자동변환하는 방법을 자세히 기술한다. 이 방법은 원시 자료를 하이퍼텍스트로 변환하기 좋은 정형화된 중간자료로 바꾸고, 이 중간자료와 기초적인 명사추출 알고리즘을 이용하여, 각 노드들 사이에 링크를 만드는 것이다. 또한, 이 방법을 이용하여 개발한 HE(Hypertext Encyclopedia) 시스템을 소개한다.
e-Book은 종이책에서 볼 수 없는 하이퍼링크, 멀티미디어 기능, 쌍방향성 등 여러 장점들을 가지고 있기 때문에, 사용자들이 손쉽게 터치 방식으로 시스템에 접근할 수 있다. XML은 하이퍼링크와 스타일 기능과 지식 전달과 표현에 적합한 구조를 가지고 있기 때문에, XML은 e-Book의 문서표준안으로 제정되었다. 본 논문에서는 서울 1000년 타임캡슐 문화 콘텐츠를 관광객들에게 홍보 및 안내할 수 있는 e-Book 형태로 개발하였다. 또한, e-Book 솔루션을 사용하여 발생된 XML코드의 수정과정을 거쳐 사용자 중심의 e-Book 기반 타임캡슐 안내시스템을 구축하였다.
대학 내 기관별 웹페이지의 방문자 패턴을 분류하고, 하이퍼링크에 따른 네트워크 분석을 통해 방문자수와의 연관성을 연구하였다. 웹페이지 언어에 따라 영문 홈페이지는 국문홈페이지 방문자수와 선형적인 연관관계를 가졌으나 낮은 비율의 방문패턴을 보였으며, 단과대학이 개별학과에 비해 높은 방문자수를 보였다. 웹페이지 하이퍼링크의 중심성(Centrality) 분석에서는 사이 중심성(Betweenness centrality)을 정도(degree)로 정규화한 값이 방문자수의 상한 값에 대응되는 현상이 발견되었다. 홍보효과를 위해 홈페이지 내용, 구조 설계뿐만 아니라 웹상에 적절한 노출 전략도 도움이 됨을 알 수 있었다.
웹을 기반으로 한 프로그래밍 교육 시스템에 관하여 많은 연구가 이루어져 왔으나 대부분의 연구는 강의 노트의 제공 방법, 또는 하이퍼링크 상에서의 효과적인 네비게이션 방법과 같은 원격 교육 시스템에 국한된 내용이었다. 그러나 프로그래밍 교육은 그 특성상 강의노트의 제공 방법이나 하이퍼링크 상에서의 효과적인 네비게이션 방법보다도 많은 양의 과제를 통한 연습 기회의 제공과 각 과제에서의 교수자와 학습자간의 친밀하고 개인적인 상호작용이 학습자의 학업성취도에 더욱 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 원격 교육 시스템의 관점에서 더 나아가 교수자가 학습자에게 많은 양의 과제를 통한 연습의 기회를 부여 할 수 있고 각 과제당 교수자와 학습자간의 상호작용을 극대화할 수 있는 웹 기반 프로그래밍 교육 시스템을 구현하였다. 웹 기반 프로그래밍 교육 시스템은 학습자에게 시간과 장소에 구애됨이 없이 웹 브라우저를 이용하여 프로그램을 코딩하거나 컴파일할 수 있고 SPLINT를 통한 분석결과를 통해 즉시 피드백을 받을 수 있는 환경을 제공한다. 또한 교수자에게 많은 수의 학생들의 과제를 관리하고 교수자의 평가 기준에 의해 한꺼번에 자동으로 평가할 수 있는 환경을 제공하여 준다. 이러한 웹 기반 프로그래밍 교육 시스템은 웹을 이용한 프로그래밍 교육을 면대면 학습에 더욱 가깝게 만들어준다. 현재 웹 기반 프로그래밍 교육시스템은 K대학교 컴퓨터교육과 1학년 재학생들을 대상으로 한 C 프로그래밍 강좌에 사용되고 있다.
본 논문은 기계학습 기법에 기반한 웹문서 자동분류 시스템의 성능을 높이기 위한 새로운 형태의 특징가공 기법을 제안한다. 제안 기법은 하이퍼텍스트 웹문서에 대한 자동분류를 효과적으로 수행하기 위해 하이퍼링크 관계를 활용하여 특징 집합을 확장시킨다. 웹문서는 하이퍼링크 관계를 통해 서로 연결된 구조를 가지며, 그 관계는 많은 경우 연관도가 높은 문서들 간에 존재한다. 이러한 링크 정보가 분류모델의 주요 인자가 되는 특징 집합의 질을 높이는 중요한 역할을 수행할 수 있다. 제안 기법의 기본 아이디어는 워드넷 온톨로지를 기반으로 분류 대상 문서와 인접 문서들에 포함된 단어(특징)들 간의 의미적 유사도를 평가함으로써 다수의 특징들로 구성된 추상화된 개념적 특징을 생성하는 것이다. 여기서 유사도 함수는 워드넷 안에서 특징들 간의 상/하위어 관계 정보를 정량적으로 계산하게 된다. 분류모델의 구축시 추상화된 개념 특징은 일반 특징과 동일하게 간주하여 보다 정확한 분류 모델을 구축하는데 기여한다. Web-KB 문서집합을 이용한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법 보다 우수함을 보였다.
웹을 구성하는 웹 페이지들과 페이지들 사이의 하이퍼링크들은 방향성을 지니는 그래프로써 표현될 수 있으며, 웹 그래프가 가지는 독자적인 링크 구조의 특성은 다양한 분야의 연구에서 활용되고 있다. 현재 검색 엔진들이 수집한 웹 페이지들은 그 규모가 수십억 개로 방대한 양을 이루고 있다. 본 논문에서는 약 3억 개의 국내 웹 페이지들을 수집하고, 링크 데이터를 추출하여 생성한 웹 그래프의 구조에 대해 분석한다. 국내 웹 페이지들의 링크의 진입 차수와 연결 요소들의 크기 분포는 멱법칙을 따르고, 웹 페이지의 진출 차수는 특정 차수 이상에서 멱법칙을 가짐을 확인한다. 또한 그래프 알고리즘을 이용하여 웹 그래프를 구성하는 요소들로 나눈 후 전체적인 구조를 도식화한 보우타이 다이어그램을 도출한다.
웹은 하이퍼링크 및 야후와 같이 수동으로 분류된 웹 디렉토리 처럼 문서의 콘텐츠를 넘어선 다양한 정보의 소스가 풍부하다. 이 연구는 웹문서 내용을 활용한 텍스트기반의 검색 방식, 하이퍼 링크를 활용한 링크 기반의 검색 방식, 그리고 야후의 카테고리를 활용한 분류 기반의 검색 방식을 융합하므로서 여러 정보소스를 결합하면 검색 성능을 향상시킬 수 있다는 기존 융합검색연구들을 확장시켰다. 텍스트, 링크, 분류 기반 검색 결과를 여러가지 선형조합식으로 생성한 융합결과를 기존의 검색 평가 지표를 사용하여 각각의 검색 결과와 비교 한 후, 검색결과 오버랩의 중요성 또한 조사 하였다. 본 연구는 텍스트, 링크, 분류 기반 검색의 솔루션 스패이스들의 다양성이 융합검색의 적합성을 제시한다는 결론과 더불어 시스템 파라미터의 영향, 그리고 오버랩, 문서순위, 관련성들의 상호 관계 같은 융합 환경의 중요한 특성들을 분석하였다.
웹 검색에는 기존의 정보검색(Information Retrieval) 시스템에서와 다르게 문서 간 하이퍼링크 정보를 바탕으로 각 웹 문서의 고유 중요도를 추정하는 방식이 자주 이용된다. 링크 분석에 기반한 알고리즘 중 PageRank 알고리즘은 구글의 웹 검색 서비스에 적용된 것으로 알려져 있다. 이런 PageRank 알고리즘에 따라 중요도를 계산하는 경우 색인된 웹 문서수가 증가함에 따라 계산에 필요한 CPU 자원의 사용도 함께 증가하며, 문서 수가 수 억 페이지에 달하면 하나의 서버에서는 계산을 수행할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해소하기 위해 여러 대의 서버를 PageRank 계산 용 클러스터로 사용할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 고속의 LAN을 이용하여 여러 대의 서버를 연결하고 반복적인 행렬 계산을 병렬로 수행할 수 있어 계산 시간을 단축시킬 수 있다. 이런 서버 클러스터 구현을 위해 멀티 쓰레딩 프로그램이 작성되었으며, PageRank 계산에 사용되는 행렬 데이터를 적은 양의 메모리만으로 표현 가능하도록 하였다.
하이퍼 텍스트 구조의 특성을 이용한 순위 평가 알고리즘 중의 하나인 HITS 알고리즘은 웹 페이지들의 상호간에 연결된 링크 정보로부터 웹 문서들의 중요도를 평가하여 순위에 따른 결과를 제시한다. 그러나 초기의 HITS 알고리즘은 문서 내의 링크 빈도 수만을 고려하고, 입력 값으로 주어지는 웹 문서 집합의 특성에 의존적인 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 웹 검색 엔진들로부터 얻어진 문서 집합에 수정된 HITS 알고리즘을 수행하는 메타 검색 에이전트를 설계하여 보다 나은 검색 성능을 구하고, 결과의 지역성을 보완한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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