다양한 인터넷 기술이 개발 및 발전됨에 따라 정보 제공자는 사용자에게 보다 효율적이고 고객중심의 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 특히 방대한 양의 정보에 대하여 고객이 원하는 정보를 정확하고 쉽게 제공하기 위해서는 검색기능의 효율성이 필수이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 국가과학기술포털서비스 성능향상을 위하여 FAST(Fast Search & Transfer ASA) 검색엔진을 도입하였다. 하지만 무엇보다도 서비스 환경에 적합하게 검색엔진의 하드웨어 및 소프트웨어적 성능을 최적화하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 국가과학기술정보의 효율적 서비스를 위한 FAST 검색엔진 설계 및 최적화 기법에 대해 논한다.
With the recent increase in the types of services provided by Internet companies, collection of various types of data has become a necessity. Data collectors corresponding to web services profit by collecting users' data indiscriminately and providing it to the associated services. However, the data provider remains unaware of the manner in which the data are collected and used. Furthermore, the data collector of a web service consumes web resources by generating a large amount of web traffic. This traffic can damage servers by causing service outages. In this study, we propose a website search engine that employs a system that controls user information using blockchains and builds its database based on the recorded information. The system is divided into three parts: a collection section that uses proxy, a management section that uses blockchains, and a search engine that uses a built-in database. This structure allows data sovereigns to manage their data more transparently. Search engines that use blockchains do not use internet bots, and instead use the data generated by user behavior. This avoids generation of traffic from internet bots and can, thereby, contribute to creating a better web ecosystem.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제16권1호
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pp.21-36
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2009
As the World Wide Web (WWW) has become a major channel for information delivery, the data accumulated in the Internet increases at an incredible speed, and it derives the advances of information search technologies. It is the search engine that solves the problem of information overloading and helps people to identify relevant information. However, as search engines become a powerful tool for finding information, the opportunities of plagiarizing have increased significantly in e-Learning. In this paper, we developed an online plagiarism detection system for detecting plagiarized documents that incorporates the functions of search engines and acts in exactly the same way of plagiarizing. The plagiarism detection system uses morpheme analysis to improve the performance and sentence-based comparison to investigate document comes from multiple sources. As a result of applying this system in e-Learning, the performance of plagiarism detection was improved.
하루에도 수백만 건 이상의 방대한 질의어가 입력되는 검색엔진을 통해 인터넷 검색 패턴을 분석하는데 활용될 수 있는 질의어 분포의 정상성을, Pareto 분포와 Zipf 모형을 이용해 검토하였다. 실제2주일간의 일간 검색어 분포를 Pareto 모형으로 적합 시킨 결과, 그 기울기가 1.33에서 1.34 정도로 일관되게 측정되고 있어 Pareto 분포를 이용해 일간질의어 분포의 정상성을 평가할수 있음을 제시하였다. 이런 연구결과는 사회적 관심사와 그 변동 흐름을 해석하는데 보다 객관적이며, 효율적인 자료를 제공해 줄 수 있을 것이다.
인터넷이 주요 마케팅과 영업의 통로로 사용됨에 따라 검색 엔진 결과의 상위 순위가 웹 사이트들 사이의 핵심경쟁대상이 되어가고 있다. 검색엔진에서 웹사이트의 상위 순위를 유지하기 위해 다양한 방법이 존재하며 일반적으로 유기적인 코딩이나 검색엔진 최적화에 많은 비용을 투자한다. 본 논문의 목적은 웹사이트 가시성을 충족하지 못할 경우 검색엔진색인에서 순위가 뒤떨어지거나 완전히 제거될 수 있기 때문에 검색엔진 최적화(Serch Engine Optimization : SEO)를 위해 웹사이트 가시성을 고려하여 웹페이지를 설계할 때 부정적 요소로써 제거되어져야 할 요인들을 인식하여 순위를 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안한 웹사이트 가시성의 부정적 요인을 인식하고 순위를 결정한 실험은 기존의 웹사이트 가시성 분석 모델을 기반으로 이론과 실험을 통해 제공되어졌다. 본 논문에서 분석된 모델들은 각 모델의 방법론을 기반으로 점수로 표현되거나 계량화되었으며 실험을 통해 부정적 요인으로 10개의 항목이 선정되어 높은 점수로 순위가 결정되었다. 따라서 웹사이트를 설계할 때 부정적인 요인들인 높은 순위의 항목들을 배제하여 설계함에 따라 웹사이트가 검색엔진 색인 대상에서 제거되지 않도록 고려되어져야 한다.
Google Trends provides weekly information on keyword search frequency on the Google search engine. Search volume patterns for the search keyword can also be analyzed based on category and by the location of those making the search. Also, Google provides “Hot searches” and “Top charts” including top and rising searches that include the search keyword. All this information is kept up to date, and allows trend comparisons by providing past weekly figures. In this study, we present a predictive model for TV markets using the searched data in Google search engine (Google Trend data). Using a predictive model for the market and analysis of the Google Trend data, we obtained an efficient and meaningful result for the TV market, and also determined highly ranked countries and cities. This method can provide very useful information for TV manufacturers and others.
In order to overcome the problem that outdoor and indoor spatial information service are separately utilized, an integration service system of spatial information that is linked from outdoor to indoor has been implemented. As a result of the study, "0001.xml" corresponding to the file index key value, which is the service connection information in the building information of the destination, was extracted from the prototype verification of the system, the search word of 'Kim AB' was transmitted to the indoor map server and converted from the outdoor map service to the indoor map service through confirmation of the navigation service connected information, using service linkage information and search words of the indoor map service was confirmed that the route was displayed from the entrance of the building to the destination in the building through the linkage search DB (Database) table and the search query. Therefore, through this study was examined the possibility of linking indoor and outdoor DB through vector spatial information integration service system. The indoor map and the map engine were implemented based on the same vector map format as the outdoor map engine, it was confirmed that the connectivity of the map engine can be applied.
본 연구 목적은 웹 정보원의 효과적인 정보 검색을 위하여 국내외 메타검색엔진 17개의 성격과 특징을 본 연구에서 제시한 메타검색엔진의 평가 요소와 함께 일반검색엔진의 평가 요소들을 중심으로 조사ㆍ분석하였다. 메타검색엔진은 여러 검색엔진들을 한번에 쉽게 검색할 수 있기 때문에 종종 웹 검색을 위한 첫 의뢰 검색엔진으로 사용되고 있다. 분석 결과에 의하면, 선정된 메타검색엔진들은 공통된 점을 갖고 있기도 하나 제각기 특성을 갖고 있다. 성능이 뛰어난 메타검색엔진이라면, 특별한 검색 질의를 위하여 초기 화면에 체크 상자 기능을 제공하여 검색엔진을 선택할 수 있도록 하며 개인의 희망에 맞추어 쉽게 제시되는 리스트를 제공하여야 한다. 메타검색엔진도 현재 주제별 검색엔진과 키워드형 검색엔진들이 이용자의 편의를 위해서 지향하고 있는 개인화, 주문화, 웹 문서 외의 다른 정보원을 검색 대상으로 포함하고 있는 추세를 잘 반영하고 있다. 본 연구 결과는 메타검색엔진의 선정과 효과적인 정보 검색에 반영될 수 있으며 국내 메타검색엔진 개발과 설계에 관심 있는 연구자들에게 기초자료로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 파일 검색 엔진에 대해 모델링하고, 파일 검색의 정확도와 속도 향상을 위해 파일내의 내용들을 이용한 가중치 값 기반의 파일 검색 방식을 제안한다. 대부분의 파일 검색 엔진들은 빠른 검색 속도의 한계로 KMP와 같은 스트링 매칭 알고리즘을 사용해 왔다. 그러나, 이런 종류의 알고리즘들은 사용자가 원하는 파일들을 정확하게 찾아 주지는 못한다. 따라서, 모바일 환경에서 파일내의 내용들을 이용한 가중치 값 기반의 검색 엔진을 제안하고, 기존 방법들과 비교를 통해 제안한 방법의 우수한 성능을 증명한다.
기존의 검색엔진은 분산된 불특정 다수의 웹 서버에 대해 웹 서버 부하, 네트워크 부하를 고려하지 않고 로봇을 동작시키므로 웹서버 및 네트워크의 과부하를 초래한다. 또한 정보의 갱신 기간도 3∼4주 간격으로 필요한 시기에 정보가 갱신되지 않는 경우가 많으며, 웹서버의 내용 변경이 없음에도 불구하고 무조건 웹서버의 내용을 수집하여 갱신한다. 본 논문에서는 네트워크 및 웹서버 부하를 고려한 지능적인 검색시스템을 제안하고, 이 시스템에 필요한 실시간 제어 검색엔진 및 분산되어 있는 정보를 모아서 갱신해 주는 지능적인 로봇을 설계 및 구현하였으며, 네트워크 부하 및 웹 서버의 부하를 모니터링하여 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 로봇 제어 정책을 수립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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