본 논문은 하이퍼미디어, 멀티미디어, 하이퍼텍스트의 정의(定義)와 개관(槪觀)에 관한 것이다. 하이퍼텍스트에서는 관련 정보가 노드의 형태로 분류되며, 각 노드는 링크로 서로 연결된다. 하이퍼텍스트의 경우, 노드는 텍스트 혹은 그래픽 정보를 소장하고 있다. 멀티미디어에서는 여러 유형의 미디어(음성, 애니메이션, 텍스트, 그래픽, 비디오)가 결합된다. 하이퍼미디어는 하이퍼텍스트와 멀티미디어의 확장으로 볼 수 있다. 하이퍼미디어에서는 시스템에서 정보를 조직(組織)함에 있어서 노드와 링크를 사용하는 하이퍼텍스트의 개념(槪念)에 기초하고 있으며, 이런 경우 노드는 위의 멀티미디어 정의에서 언급된 여러 데이터 유형(類型)으로 구성된다. '노드와 링크' 개념은 하이퍼미디어 시스템에서 정보(情報)를 조직(組織)하는데 사용된다. 하이퍼미디어 시스템 계발의 새로운 접근방법은 지식기반(知識基盤) 접근(接近)이다. Joel Peing-Ling Loo는 지식기반 접근이 이러한 종류의 기술을 다루는 데 가장 효과적(效果的)이라고 제안하였다. 의미기반(意味基盤) 하이퍼미디어 모형(模型)이 정보책임, 유지와 검색을 표현하는데 있어서의 제한점(制限點)에 대한 해결책으로서 개발되었다. 정보의 지식기반(知識基盤) 표현은 전통적인 데이터 구조의 사용을 포함한다. 이러한 데이터 구조는 전문가(專門家) 시스템에서 사용되는 프레임(객체(客體)), 슬롯, 계승이론을 사용한다. 이러한 객체들이 데이터베이스에 포함되기 때문에 관계가 여러 객체 사이에서 개발되었으며, 또한 관계는 프레임이 속하는 어트리뷰트에 의하여 프레임 사이에서 존재(存在)할 수 있다.
하이퍼텍스트는 문서검색 전산화의 새로운 대안을 제시하고 있으나 저작에 많은 시간과 노력이 요구되는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존의 한글문서를 하이퍼텍스트 문서로 자동 변환하는 변환시스팀을 설계, 구현하였다. 문서는 사용자가 제공한 부제목형식의 정규표현식(regular expression)으로부터 논리적 구조가 분석되며 문서분할, 형태소분석, 대표카드결정 및 링크생성의 과정을 거쳐 하이퍼텍스트 문서로 변환된다. 시험운용 결과 본 시스팀은 대량의 한글문서를 적은 노력으로 실용성있는 하이퍼텍스트 문서로 자동 변환할 수 있음을 입증하였다.
본 논문은 하이퍼텍스트 문서의 자동분류 성능을 높이기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 하이퍼텍스트 문서는 일반 문서와 달리 하이퍼링크로 서로 연결된 구조를 가진다. 이 하이퍼링크 정보는 대상문서와 연관도가 높은 정보를 가지고 있으며, 이러한 링크 정보로부터 특징을 보다 잘 선별하기 위해서는 보다 정밀한 접근법이 필요하다. 본 논문은 단어간 의미 유사도를 기반으로 하이퍼텍스트 링크 정보를 활용한 특징 가공기법을 제안한다. 제안 기법은 하이퍼링크 문서로부터 대상문서와 연관도가 높은 특징을 추출하기 위해 단어간 유사도 함수를 사용하며, 유사도 함수는 워드넷의 상/하위어 관계를 이용한다. 그리고 추출된 특징들 중 의미적으로 비슷한 개념의 특징들을 합병함으로써 의미적으로 보다 견고한 분류 모델을 구축한다. 제안 기법을 검증하기 위해 Web-KB 문서집합을 이용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 한국어 천자사전에 알맞은 하이퍼텍스트의 네트워크 구조와 전자사전의 구조에 관한 것으로 인간의 연관적 사고과정을 이용하여 사전을 구성하고자 하였다. 사용하는 사람을 계층적으로 선별하여 그에 알맞는 정보검색의 실마리를 제공하였으며 필요한 즉시 원하는 항목으로의 전환이 가능하도록 하였다. 특히 그래픽 브라우저(Graphics Browser)에 중점을 두어 사용자가 보다 편리하게 정보를 얻을 수 있도록 설계하였다.
웹사이트를 어떻게 디자인했을 때 지식을 보다 효율적으로 전달할 수 있는가에 많은 관심이 쏠리고 있다. 최근의 몇몇 커뮤니케이션 연구들은 인터넷의 독특한 정보 전달 구조인 하이퍼텍스트 구조가 정보 전달에 있어서 핵심적인 영향을 끼치고 있으며, 따라서 하이퍼텍스트를 어떤 방식으로 구조화하는지에 따라 지식의 전달 내용도 바뀔 수 있다고 주장하고 있다. 이 연구는 이러한 학자들의 의견과 궤를 같이 하여, 이용자의 사전 지식의 차이에 따라 비선형적 웹사이트 구조가 구조적인 지식과 선언적인 지식을 전달하는 데, 어떠한 차이점을 가지는지를 시험적으로 검증한 예비 조사적 연구이다. 관련된 기존 문헌 연구를 통해, 사전 지식이 높은 이용자는 선형 구조보다는 비선형 웹 구조를 통해서 구조적인 지식을 습득하는 데, 유리할 것이고 사전 지식이 낮은 이용자는 선형 구조보다는 비선형 웹구조를 통해서 학습할 때, 선언적인 지식을 습득할 확률이 높을 것이라고 예상되었다. 이를 소규모 집단 실험으로 검증한 결과, 통계적으로 유의한 수준은 아니었지만 비선형적 웹구조는 구조적인 지식을 증가시키는 경향성이 발견되었다. 또한 사전 지식이 높은 이용자 역시 비선형 구조에서 높은 구조적 지식을 습득하는 경향성이 있었다. 그러나 선언적인 지식의 경우에는 웹 구조의 영향이 크게 상관이 없는 것으로 나타났다.
E-Mai1 서비스는 현재 가장 많이 쓰이는 WWW 시스템의 가장 기본적인 기능이다. 그러나 현 e-mai1 서비스는 텍스트 기반 구조를 통한 비동기적인 형태의 서비스를 계속 유지하고 있어, 동기적인 표현방법이 요구되는 실정이다 따라서 단순한 정보의 제공을 위한 서비스로서가 아니라, 사용자가 직접 설정하여 서비스를 받는 형태의 e-mai1 을 제안하고자 한다. 사용자가 지정해놓은 사전을 기반으로 HTML 문서가 재생산되어, 색 지정 기능과 하이퍼 텍스트 기능을 제공하는 한편, 사전에 등록된 정보를 바탕으로 개체에 대한 정보가 tooltip으로 표시될 수 있도록 하는 사전기반 하이퍼 문서 생성기능을 지원하도록 한다
학습자의 정보처리유형에 따른 e-Book 인터페이스의 설계 및 개발은 학습자 중심의 적성처지교수를 위해 중요한 이슈가 된다. 이에 본 연구에서는 하이퍼텍스트 정보구조가 제공된 e-Book 학습환경에서 학습자의 정보처리유형이 학습내용 이해 및 사용 편의성에 있어 어떠한 차이를 보이는지를 검증해 봄으로써 보다 처방적인 e-Book 인터페이스의 설계전략에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 본 연구를 위해 대학생 68명이 참여하였으며, 하이퍼텍스트 정보구조가 제공된 e-Book 콘텐츠를 통해 학습한 후 정보처리유형(시각 정보처리, 언어 정보처리)에 따른 학업성취도 (텍스트 구조 파악 및 학습내용이해)와 사용 편의성에 대한 효과성을 검증하였다. 연구결과, 학업성취도에 있어서는 정보처리 유형에 따라 텍스트 구조 파악에는 유의미한 차이가 나타났으나, 학습내용 이해에는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 사용 편의성에 있어서는 학습자의 정보처리유형에 따라 유의미한 차이가 나타났으며, 구체적으로는 텍스트 구조 파악의 용이성, 텍스트 분량 파악의 용이성, 네비게이션의 용이성, 그리고 내용기억의 편의성 등에 있어 유의미한 차이가 나타났다. 또한 학업성취도에 영향을 미친 사용 편의성의 주요요인은 학습위치 파악의 용이성이었으며, 정보처리유형의 집단간 분류의 정확도는 79.4%로 비교적 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 e-Book 콘텐츠 설계 및 개발에 대한 전략적 시사점에 논의 되었다.
웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.
정보검색이 발달함에 따라 인터넷 환경에서의 정보 검색은 하이퍼링크 정보를 분석하여 이용하는 추세에 있다. 최근에는 주어진 주제어나 질의어에 대해 가장 적합한 검색 방법을 결정하기 위해 하이퍼텍스트 기반 링크 구조를 분석하는 알고리즘이 늘어나고 있는 실정이다. Bharat〔2〕은 HITS 알고리즘의 문제점을 지적하고 이를 개선하기 위한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 Bharat이 제시한 확장 질의어를 만드는 방법에 대한 문제점 제기와 이 문제에 대한 개선 안을 제시하고자 한다.
문서기술언어 SGML(Standard Generalized Markup Language, 표준 범용 마크업 언어)과 그 전문 데이터베이스(도표나 화상 포함)에의 적용에 대하여 해설하였다. SGML을 적용한 전문데이터베이스의 구조는 SGML로 작성한 DTD (document type definition)로 표현하고 텍스트자체는 DTD에 따른 범용 마크업을 사용하여 기술한다. 본고에서는 장, 절, 단락 등의 계층구조와 각주, 도표, 화살 등의 비계층 구조로 되어 있는 문서 구조를 어떻게 표현하는가에 대하여 예를 들어 해설하였다. 그러고 SGML의 효과, 전자 출판, 검색 시스템, 하이퍼텍스트, SGML 관련 도구 등에 대해서도 해설하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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