최근에 SNS와 온라인 매체의 영향력이 커지면서 이를 이용한 마케팅에 대한 관심이 증가하고 있다. 블로그 마케팅은 대형 포털 사이트의 키워드 검색 결과에 따라 상위 노출을 함으로서 비교적 저렴한 비용으로 마케팅의 파급효과와 정보 전달력을 높일 수 있다. 그러나 일부 특정 키워드의 검색 결과의 경우 상위에 노출되려는 경쟁이 과열될 수 있기 때문에, 블로그를 상위에 노출하기 위해서는 장기적이고 적극적인 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 블로그의 상위 노출 가능성이 높은 연관 키워드 그룹을 추천하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 타겟 키워드의 검색 결과에 포함된 블로그 문서들을 수집하여 단어의 빈번도와 위치정보를 고려하여 연관성이 높은 키워드를 추출하고 필터링한다. 다음에 각 연관 키워드를 타겟 키워드와 비교하여 그들의 연관성, 월간 연관 키워드 검색 량, 검색에 포함된 블로그의 개수, 블로그의 평균 작성 일을 고려하여 상위 노출의 가능성이 높은 연관 키워드 그룹을 추천한다. 본 연구에서 실험을 통하여 제안된 방법이 연관성이 높은 키워드 그룹을 추천함을 보인다.
본 논문에서는 시맨틱 웹에서 온톨로지와 메타데이터를 기술하는 OWL 문서를 대상으로 하는 키워드 검색 기법과 랭킹 기법을 제안한다. 제안한 키워드 검색 기법은 OWL 문서에 대한 키워드 검색 결과의 단위를 정보 리소스로 정의하고 질의 키워드의 범위를 클래스와 프로퍼티의 이름은 물론 리터럴 데이터까지 확장하였다. 그리고 클래스나 프로퍼티의 계층 관계, 동등 관계 등 OWL 문서에 정의되어 있는 기본적인 추론 요소들을 고려하여 직접 기술되어 있지 않지만 새롭게 유도되는 정보도 키워드 검색에 반영하였다. 또한 키워드를 통해 간접적으로 의미적 관계를 맺고 있는 정보 리소스에 대한 검색이 가능하기 때문에 질의 키워드와 관련이 있는 많은 수의 정보 리소스들을 검색할 수 있다. 제안한 랭킹 기법은 OWL 문서의 특성을 고려하여 다양한 요소를 순위 결정에 참여시킴으로써 사용자의 검색 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서 제안한 키워드 검색 기법과 랭킹 기법은 방송 프로그램과 같은 디지털 콘텐츠의 검색 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
정보검색의 방법으로 단일 주제어를 키워드로 색인하여 검색하는 방식이 널리 사용되어 왔으나 문서의 내용을 정확히 표현하기 어렵고 검색 결과의 문서 집합 또한 너무 커서 사용자의 만족도가 낮다. 본 논문에서는 자연언어 처리 기술인 구문 분석 모듈을 도입해 단어 이상의 단위인 구 단위를 색인과 검색의 단위로 삼는 구 단위 색인 및 검색 기법을 사용을 제안한다. 웹 문서들 자체가 갖는 다양한 오류들로 인해 현실적으로 충분히 만족할 만할 우수한 성능의 구문 분석 모듈이 구현되기는 어려우므로 상향식 구문 분석 모듈을 구현하여 완전한 구문 분석 결과를 얻지 못하는 많은 문장에 대해서도 구 단위 색인이 가능하며 단일어 색인보다 식별력이 뛰어나 검색 성능이 향상되고 검색 과정의 부하도 줄일수 있다.
공개키 기반의 키워드검색 시스템 (PEKS)은 암호화되어 저장된 데이터에 대한 효율적인 키워드 검색을 위해 Boneh 등에 의해 처음으로 제안되었다. 송신자는 메일내용과 키워드를 각각 수신자의 공개키로 암호화하여 서버에 전송하고, 수신자는 자신의 개인키로 키워드에 대한 트랩도어를 생성하여 키워드를 포함하는 메일을 검색할 수 있는 기법이다. 그러나 Byun 등은 PEKS 기법과 PEKS를 기반으로 한 몇 가지 기법들이 오프라인에서 키워드 추측 공격(keyword guessing attack)이 가능하다는 것을 보였다. 본 논문에서는 키워드 추측공격에 대한 안전성을 제공하는 검증 능력이 제한된 검색 가능한 공개키 암호시스템(Public Key Encryption with Keyword Search for Restricted Testability, PEKS-RT)을 제안한다.
검색 가능 암호 시스템 (Searchable Encryption)은 암호화된 데이터에서 키워드를 검색하는 문제를 해결하기 위하여 2000년에 Song 등에 의해서 처음으로 제안되었다. 지금까지 대칭키 암호화 방식과 공개키 암호화 방식에 기반하는 여러 가지 검색 가능 암호 시스템이 제안되었으나, 공개키 암호화 방식에 기반한 기존의 기법들은 암호화 된 문서의 검색을 위해 서버에서 저장해야 하는 인덱스들의 크기가 키워드 개수에 비례하여 선형적으로 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 공개키 기반 검색 가능 암호 시스템에서 서버에서 저장하는 인덱스의 길이를 줄이기 위해 Bloom Filter를 적용하는 방법을 제안하고, Boneh 등이 제안한 PEKS(Public key Encryption with Keyword Search)에 제안한 방법을 적용하여, 메모리 측면에서 그 효율성을 분석한다.
본 연구는 검색포탈의 키워드 검색과 광고주 블로그를 융합적으로 활용하여 바이럴 마케팅을 실행하는 검색광고 마케팅 서비스를 연구의 대상으로 한다. 키워드 검색 결과의 상단에 블로그를 통해 간접광고를 노출하여 소비자를 유인하는 서비스를 운영 중인 회사에 대한 사례조사를 통해서 제공되고 있는 검색광고 마케팅 서비스의 거래 당사자들 간의 거래관계를 중심으로 하는 서비스 유형을 분석하고, 서비스의 품질인식정도와 사용자 그룹간의 인식의 차이를 조사 및 분석하여 운영서비스의 개선방안을 제시함을 목적으로 한다. 수행 방법으로는 검색광고 솔루션을 사용하는 광고 마케팅 커뮤니티의 게시물 분석을 수행하여 서비스 솔루션의 4가지의 유형과 거래관계를 표현하는 4가지 서비스 구조도 유형을 분석하였다. 또한 면접법을 사용한 사전 연구로 설계된 SERVQUAL 기반의 설문조사를 사용하여 광고주와 광고대행사 그룹간 서비스에 대한 품질인식 정도와 차이를 분석하였다. 이를 통해 공론화의 한계를 갖고 있는 검색광고 마케팅 서비스에 대한 사례기업의 개선방안을 제시하였다.
정보통신망 및 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 정보의 형태는 단순한 텍스트 데이터에서 멀티미디어 데이터로 전환되고 있다. 멀티미디어 기술은 저장, 재생, 압축 등 관련 기술의 빠른 발전과 미디어의 사회, 문화적 역할이 계속 증가함에 따라 우리 사회 전반에 걸쳐 매우 광범위하게 사용되고 있으며, 이로 인해 동영상 검색등의 많은 검색을 요구 하고 있으나, 동영상 검색의 문제점은 생산되는 컨텐츠에서 동영상이 가지고 있는 비중은 계속해서 높아지지만 쌓아진 데이터를 검색하기엔 몇 가지 문제점이 있다. 첫 번째는 데이터의 중복성이고 두 번째는 제목, 내용 그리고 Keyword가 일치하지 않으며, 세 번째는 저자권 침해 등이 있다. 본 연구에서는 본 논문에서는 빠르게 변화되고 있는 정보화 시대에 맞게 동영상에서 음성과 얼굴영역을 검출하여, 검색 시 효율적이고 정확한 데이터의 검색이 이루어 질 수 있도록 검색 알고리즘을 제안하고 소개하며, 이중 두 번째의 문제점인 제목, 내용 그리고 Keyword의 불일치한 점에 두어 검색 시 영상의 이미지 검색과 음성을 통하여 keyword를 찾아 효율적이고 검색율의 높일 방법을 연구한다.
포털사이트는 검색엔진을 넘어 사이버스페이스 자체를 의미할 정도로 개념과 영역이 확대되었다. 일반인들뿐만 아니라, 필요로 하는 학술정보가 서비스되기 때문에 연구자도 포털사이트를 많이 이용한다. 그동안 포털의 검색은 얼마나 많은 정보를 검색하게 해 줄 것인가 하는 양적인 면에 관심을 두었다. 그러나 최근에는 검색의 질에 보다 관심이 많아지고 있다. 이 논문은 포털이 제공하는 학술정보검색의 문제점을 분석하고, 비교적 신뢰성을 인정받는 사전 서비스와 학술정보를 연계함으로써 학술정보검색의 질을 향상하기 위한 시범적인 시도이다. 즉, 검증되고 압축적으로 정리된 사전의 표제어와 해당 표제어를 키워드로 하는 권위 있는 연구 성과를 연계시킴으로써, 사전을 검색할 때 주제어 관련 연구 성과까지 검색할 수 있게 하는 방안을 제시하고자 한다.
기존의 정보검색 시스템들은 질의가 정확하지 않더라도 원하는 정보를 검색할 수 있도록 하기 위해 시소리스 (thesaurus)를 사용했다. 그러나 시소러스를 구축하고 유지하는데 드는 비용이 매우 높고 검색에 있어서도 완전하다고 볼 수 없다. 그래서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 키워드망을 이용한 정보검색 시스템인 KNetIRS를 설계 및 구현한다. 키워드망은 문서로부터 직접 추출한 키워드들로 구성된다. KNetIRS는 역파일 (Iinverted file)의 개념에 기반을 둔 키워드망을 이용하여 데이터베이스에서 적합한 문서만을 탐색한다. 그리고 KNetIRS는 역파일 (Iinverted file)의 개념에 기반을 둔 키워드망을 이용하여 데이터베이스에서 적합한 문서만을 탐색한다. 그리고 KNetIRS는 키워드망 브라우저(Keyword Network Browser)를 사용하여 질의를 확장하고, 분할 연산(spilt function)을 정의하여 "정보 검색", "정보", 그리고 "검색"과 같은 복합어에 관한 처리를 한다.
본 논문에서는 저 품질의 한글 문서 영상에서 OCR 기반 검색 시스템의 대안으로 키워드 검출 시스템(Keyword Spotting)을 제안하고 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교한다. 제안 시스템은 문자 분할, 키워드 특징 추출 그리고 단어 매칭으로 구성된다. 문자 분할 단계에서는 인접한 두 문자간의 연결을 효과적으로 분리하면서 문자 넓이 값의 분산이 최소가 되도록 하는 문자 분할 방법을 제안한다. 키워드 특징은 서체별 문자 모델의 결합으로 구성한다. 단어 매칭 단계에서는 문자 매칭에 기반한 단어 대 단어 매칭 방법을 적용한다. 본 논문에서 제안한 키워드 검출 시스템의 성능을 평가하기 위해 한글 문서 영상을 대상으로 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교하였다. 그 결과 한글 글자 크기가 작고 문서의 상태가 좋지 않은 경우 제안한 키워드 검출 시스템에 의한 검색 성능이 OCR 기반 검색 시스템 보다 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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