본 논문에서는 정보여과 시스템에서 웹 페이지를 수집하고 여과하는 과정과 사용자 프로파일을 학습하는 과정에 하이퍼링크 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 사용자가 원하는 웹 페이지를 추천하기 위해 사용자 프로파일을 하이퍼링크 정보를 이용해 만들고 사용자의 반응(feedback)에 따라 사용자 프로파일을 조정한다. 가중치 조정에 있어서 학습 효과를 높이기 위해 사용자가 반응을 보인 웹 페이지에서 출발해 링크로 연결된 모든 페이지에 대해 깊이에 따라 가중치를 조정하는 가중치 전파 알고리즘(Weight Propagation Algorithm)을 제안한다. 적은 사용자의 반응으로도 프로파일 내의 많은 페이지에 영향을 줄 수 있어 높은 학습 효과를 기대할 수 있다.
학문공동체에서 월드와이드웹이 대중화되면서 하이퍼링크를 통한 커뮤니케이션이 새롭게 나타나고 있다. 본 논문은 웹이 (특히 하이퍼링크가) 어떻게 학술 커뮤니케이션 네트워크의 한 형태로 이해될 수 있는지에 대해서 검토한다. 본 연구는 아시아 10개국간 공저자 네트워크와 학술 웹사이트간 하이퍼링크 연결구조를 사회 네트워크 이론과 방법론의 관점에서 살펴보았다. 국가간 공저자 네트워크와 학술 하이퍼링크 네트워크는 통계적으로 유의미한 상관관계를 보였다. 이것은 웹에 나타난 온라인 학술 커뮤니케이션 관계와 오프라인 공간의 네트워크가 상호관련성이 있다는 것을 제시한다.
본 논문은 하이퍼링크를 활용한 2 단계 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹 페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문이라 간주하여 텍스트 정보를 추출하였다. 또한 스팸 메일을 구분하기 위한 정보를 두 가지로 구분하여 사용하였는데, 메일 송신자의 정보와 확실한 스팸 키워드 리스트를 확실한 정보군으로 구분하여 먼저 적용하고, 이보다 덜 명확한 정보들은 토로 구분하여 속성벡터를 만들어 SVM 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 하이퍼링크를 통하여 웹페이지를 가져온 방법이 그냥 원본 메일만 사용한 방법보다 F-measure 값이 평균 2.8%의 성능향상을 보였다.
본 논문은 하이퍼텍스트가 갖는 중요한 특성인 링크 정보를 활용한 문서 분류 모델을 제안한다. 제안된 모델의 주안점은 대상 문서와 링크로 연결된 이웃한 문서의 내용 및 범주를 분석하여 대상 문서 벡터를 조정하고, 이를 근거로 대상 문서가 어느 범주에 해당하는지를 결정한다. 또한, 이웃 문서에 포함된 용어를 반영함으로써 대상 문서의 내용을 확장 해석하고, 이웃 문서의 가용 분류 정보가 있는 경우 이를 참조함으로써 정확도 향상을 기한다. 이러한 접근 방법은 일반 웹 환경에 적용할 수 있는데, 특히 하이퍼텍스트를 주제별로 분류하여 관리하는 검색 엔진의 경우 매일 쏟아져 나오는 새로운 문서와 기존 문서간의 링크를 활용함으로써 전체 시스템의 점진적인 분류에 매우 유용하다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 Reuter-21578과 계몽사(ETRl-Kyemong) 자료를 대상으로 실험한 결과 최고 18.5%의 성능 향상을 얻었다.
본 논문에서는 하이이퍼미디어 시스템에서의 시간과 공간 개념을 갖는 미디어간의 시간 관계 모델을 제시하였다. 이 모델은 노드 내에서의 미디어간 시간 진행 관계와, 내부 링크와 외부 링크로 확장된 링크에 연결된 미디어간 시간 진행 관계로 분류하였다. 내부 링크는 현재 노드가 이동 되지 않고, 목적 노드가 진행되는 링크이고, 외부 링크는 현재 노드가 해당 목적 노드로 이동 되는 링크이다. 이러한 시간 관계 모델을 적용하여 하이퍼미디어 프리젼테이션을 위한 하이퍼미디어 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 시간 관계 정보를 갖는 노드를 생성하고 편집하기 위한 편집 도구와 제어기, 노드들 사이의 연관 관계를 구성하는 링크 도구, 내용 흐름을 제어하는 네비게이션 도구 등을 제공한다.
하이퍼텍스트 정보를 저장할 때 정보가 삽입, 삭제, 변경되면, 인접한 정보들에 대한 하이퍼텍스트 링크도 변화되어야 한다. 하이터텍스트 링크는 하이터텍스트 색인어를 기준으로 관련있는 다른 정보를 찾는 수단을 제공한다. 따라서 하이퍼텍스트 색인어를 관리하는 것이 동적 정보 저장의 핵심이 된다. 본 논문에서는 새로운 정보가 삽입, 삭제, 변경될지라도 시스템이 안정성을 유지하며, 변경된 부분에 대한 하이퍼텍스트 색인어와 하이퍼텍스트 링크가 동적으로 결정될 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 동적 색인기를 만들고, 동적 색인기의 동작을 돕기 위해 색인어 사전, 불용어 사전, 조사 사전, 역색인 파일, 시소러스 등을 구성한다.
멀티미디어 연출을 순차적으로만 하는 것이 아니라 링크개념을 설정하여 특정지점에서 원하는 다음 정보를 보기 위하여 비순차적으로 연출할 수 있도록 하고 그 하위수준의 연출이 완료되면 다시 원래 프리젠테이션으로 되돌아 계속 연출하는 것이 하이퍼프리젠테이션의 개념이다. 이러한 순차적인 연출 시스템에 비순차적인 연출방법인 하이퍼 프리젠테이션 개념을 도입함에 있어서 하이퍼 프리젠테이션의 명시방법이나 연속미디어상의 하이퍼 링크를 위한 hot-spot 설정방법, 혼합된 프리젠테이션을 위한 새로운 동기화 명시방법과 하이퍼 링크 설정 방법을 제안하였다. 그리고 DCT변환방식을 이용하여 압축된 미디어에 하이퍼 링크를 실시간으로 설정하는 방법을 제안하였다. 또한 위에서 제시된 명시방법을 이용하여 나타낸 하이퍼 프리젠테이션 프로그램이 연출 가능한지 미리 검사할 수 있는 방법도 제안하였다. 마지막으로 지금까지 제안된 방법을 MuX(Multimedia Input/Output server)에 구현하여 실제 연출될 수 있는 시나리오를 대상으로 실험하였다.
본 논문은 하이퍼텍스트가 갖는 중요한 특성인 링크 정보를 활용한 문서 분류 모델을 제안한다. 하이퍼링크는 문서간의 관계를 나타내는 유용한 정보로서 링크를 통해 연결된 두 문서는 내용적으로 관련이 있어 검색에 도움을 준다는 것은 이미 밝혀진바 있다. 본 논문에서는 이러한 과거 연구를 바탕으로 새로운 문서 분류 모델을 제안하는데, 이 모델의 주안점은 대상 문서와 링크로 연결된 이웃 문서의 내용 및 범주를 분석하여 대상 문서 벡터를 조정하고, 이를 근거로 문서의 범주를 결정한다. 이웃 문서에 포함된 용어를 반영함으로써 대상 문서의 내용을 확장 해석하고, 이웃 문서의 가용 분류 정보가 있는 경우 이를 참조함으로써 정확도 향상을 기한다. 이 모델은 이웃한 문서의 범주가 미리 할당되어 있지 않은 경우 용어 기반 분류 방법으로 가용 범주를 할당하고, 이렇게 할당된 분류 정보가 다시 새로운 문서의 범주를 결정할 때 사용됨으로써, 문서 집합 전체의 분류가 점진적으로 이루어지며 그 정확도를 더해 나가는 효과를 가져올 수 있다. 이러한 접근 방법은 일반 웹 환경에 적용할 수 있는데, 특히 하이퍼텍스트를 주제별로 분류하여 관리하는 검색 엔진의 경우 매일 쏟아져 나오는 새로운 문서와 기존 문서간의 링크를 활용함으로써 전체 시스템의 점진적인 분류에 매우 유용하다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 Reuter-21578과 계몽사(ETRI-Kyemong) 자료를 대상으로 실험한 결과 18.5%의 성능 향상을 얻었다.
일반적인 하이퍼텍스트 검색 모델은 문서와 문서사이의 관계나 링크의 의미를 무시하고, 모든 문서를 독립적인 존재로 간주하여 검색한다. 그러나 하이퍼텍스트 검색 시스템에 있어 링크 정보를 이용하며 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 기존의 링크 기반 하이퍼텍스트 검색 모델은 문서의 색인 과정에서 링크 정보를 무시하고, 검색 결과 집합에 대하여 문서의 우선 순위를 제조정하는데 링크 정보를 활용한다. 이는 링크정보의 활용이 검색 결과 집합의 문서들에만 한정된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 링크 정보를 문서의 색인 과정에서 활용한다. 색인 과정에서 링크 정보를 이용하여 문서 내 용어의 가중치와 문서 내 inLinks의 가중치를 정의하고, 이들의 이용하여 문서의 우선 순위를 위한 확장된 RSV 계산식을 제시한다. 실험 결과에서 링크 의미에 따른 검색 조회율과 정확도를 제시하고 기존 링크 기반 검색 모델과의 비교, 분석 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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