• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.19-30
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• 2009

최근 PDA, 휴대폰, GPS와 같은 모바일 기기 및 무선 통신 기술의 발달로 인하여 위치 기반 서비스의 이용이 확산되었다. 하지만 이러한 서비스는 사용자의 정확한 위치정보를 가지고 LBS 서버에 연속적으로 서비스를 요청하기 때문에, 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있다. 따라서 모바일 사용자의 안전하고 편리한 위치기반 서비스 사용을 위한 개인 정보 보호 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 연속적인 위치기반 서비스를 지원하는 그리드 기반 Cloaking 영역 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 연속적인 위치기반 서비스를 효율적으로 지원하기 위하여 그리드 기반의 셀 확장을 통해 빠르게 Cloaking 영역을 설정한다. 아울러, 모바일 사용자의 위치 노출 확률을 최소로 하는 Cloaking 영역 설정을 위하여, 가중치를 부여하여 프라이버시 보호 수준을 계산한다. 마지막으로 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 서비스 시간, 프라이버시 보호 수준에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권4호
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• pp.75-94
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• 2010

본 연구는 폭소노미가 비디오 자료를 색인하고 브라우징 하는데 얼마나 유용한지 살펴본 후, 동등어, 동의어 및 관련어를 활용한 질의 확장을 통해서 수행되는 폭소노미 태그 통제가 비디오 검색에 얼마나 효율적인지 조사해 보았다. 이를 위해서, 태그들을 태그 간의 동등 및 연관 관계에 기초하여 클러스터링하고 이러한 정보를 질의 확장에 적용시킨 실험 시스템을 설계, 구현하고 이러한 제안된 시스템이 정보검색 과정에서 폭소노미의 효율성을 얼마나 개선시킬 수 있는지에 대해서 실험을 통해서 확인해 보았다. 실험 결과, 질의 확장을 통해서 태그 통제를 한 제안된 시스템은 태그 통제를 전혀 하지 않은 시스템과 비교하여, 재현율은 증가하였으나 정확률은 전혀 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 폭소노미를 디지털 비디오 도서관의 소셜 메타데이터로 적용하기 위한 하나의 방안이 될 것으로 생각된다.

• 정보관리연구
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• 제40권1호
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• pp.133-156
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• 2009

이 연구에서는 KISTI NDSL의 학술논문 정보를 웹 학술자원과 연계하는 실험적 연구를 수행함으로써 KISTI의 정보 유통 서비스의 확대 가능성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 웹 학술자원을 수집하여 STEAK 시스템을 이용한 자동 의미 연계를 생성하고 이를 학술논문 검색결과와 결합하였다. 시스템의 검색 정확률을 평가한 결과 매크로 정확률은 62.6%, 마이크로 정확률은 66.9%를 보였으며, 자동연계 성능에 대한 전문가 평가는 76.7점을 보였다. 주제 범주별 전문가 평가는 본 연구를 통해 의미연계를 잘 수행하는 경우에 높게 측정되어 시스템적 성능과 동일한 경향을 보였다. 이 연구는 다양한 웹 학술자원의 서비스 연계를 위하여 논문정보로부터 생성한 언어자원을 의미색인에 사용한 것으로 이를 통해 지속적인 웹 자원의 학술적 활용에 대한 가능성을 제시하고자 하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.79-97
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• 2021

정보공개제도는 투명한 정부라는 민주적 대의와 국민의 알 권리 향상이라는 시대적 요구에 따라 국민들의 관심이 나날이 높아지고 있다. 한편 사회가 발전함에 따라 국민의 삶의 질 향상에 있어 문화예술의 중요성 역시 점차 높아지고 있다. 이러한 배경 하에 많은 문화예술기관에서는 시의적절하고 유용한 정보와 관심도 높은 프로그램을 제공함으로써 국민의 문화예술 활동 참여 확대에 기여하는 방안을 모색하고 있다. 이에 본 연구는 공공기관에 대한 이용자 정보요구를 파악하여 지능적으로 정보공개 서비스에 반영하는 맞춤형 정보서비스를 제안하고자 한다. 이를 위해 3개의 국내 문화예술 공공기관을 대표 사례로 선정, 1년여의 기간 동안 실제 이용자들이 접수한 정보공개청구 목록과 검색어를 수집 및 교차 분석함으로써 이용자 관심도와 정보요구 양상을 파악한다. 나아가 정보공개 업무의 자동화 및 지능화를 위한 필요사항을 정리하고 이용자 요구 중심 정보서비스를 위한 구체적인 개선방안을 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.33-43
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• 2022

지식 그래프 및 단백질 상호 작용과 같은 실제 데이터에서 개체들과 개체들의 관계 및 구조를 나타내기 위해 레이블 그래프를 사용한다. IT의 급속한 발전과 데이터의 폭발적인 증가로 사용자에게 관심 있는 정보를 제공하기 위한 서브 그래프 매칭 기술이 필요하다. 본 논문은 레이블의 의미적 유사성과 그래프 구조 차이를 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 레이블 의미적 유사도를 고려하기 위하여 FastText을 활용한 학습 모델을 이용한다. 레이블 간 의미적 유사도를 미리 계산한 LSG(Label Similarity Graph)를 통해 처리 속도의 효율을 높인다. LSG를 통해 레이블이 정확하게 일치해야 확장이 가능한 기존 연구의 한계를 해결한다. 2-hop까지 탐색을 수행함으로써 질의 그래프에 대한 구조적 유사성을 지원한다. 매칭된 서브 그래프는 유사도 값 기반으로 Top-k 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위하여 다양한 성능평가를 수행한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제22권2호
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• pp.151-159
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• 2004

현대사회는 인간 활동 범위의 다양함과 영역확대에 따른 급속한 도시화로 자연환경의 파괴와 천연자원의 고갈이라는 문제에 봉착되었다. 이러한 상황에서 국토의 효율적인 관리와 이용 계획을 위해서 광범위한 토지이용에 따른 변화를 신속하고 정화하게 탐지할 수 있는 변화탐지기술이 요구되었다. 본 연구에서는 원격탐사 영상의 변화탐지를 실시하기 위해 지형공간정보 시스템이 갖고 있는 공간분석기법을 적용하여 새로운 변화탐지 알고리즘과 검색, 질의 및 분석 등의 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어를 제작하였다. 이 소프트웨어는 그래픽 사용자 인터페이스를 기본으로 하여 파일변환, 그리드연산, 통계계산, 디스플레이, 검색 등의 기능이 포함되어 있다. 본 연구의 수행 결과 다중시기의 위성영상에 대한 변화탐지를 동시에 수행할 수 있었으며, 네 시기에 대한 통합된 변화영상을 제작할 수 있었다. 또한 사용자가 토지피복에 대한 년도별 변천 내용을 질의하고 검색할 수 있게 함으로써 특정지역의 토지피복에 대한 변천 정보를 획득할 수 있었다. 마지막으로 변화탐지 수행을 위한 개개 응용프로그램의 각 모듈을 윈도우 기반의 Visual Basic으로 통합함으로써 사용자 편의 제공과 자동화를 가져올 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권2호
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• pp.180-192
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• 2000

최근 들어 컴포넌트는 소프트웨어 재사용의 핵심 기술로 인식되고 있다. 컴포넌트는 인터페이스 부분만을 이용하여 개발되는 소프트웨어에 바로 바인딩시켜 재사용될 수 있는 독립적인 바이너리 코드이다. 많은 컴포넌트 사용자들이 인터넷 상에서 적합한 컴포넌트를 검색하고 사용할 수 있도록, 컴포넌트 명세서는 웹 문서 형태를 사용하는 것이 바람직하다. 기존의 HTML 웹 문서 기반의 검색 엔진을 통하여 컴포넌트를 검색할 때 정확한 의미 검색이 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정확한 의미 검색을 수행할 수 있도록 컴포넌트 명세서를 HTML 문서 대신 XML 문서로 사용할 것을 제안한다. 또한, XML 컴포넌트 명세서를 통하여 사용자가 원하는 컴포넌트를 정확하게 검색할 수 있는 XML 문맥 기반 검색(context-based search)을 제안한다. 문맥 기반 검색은 컴포넌트의 특성을 나타내는 문맥(context)과 컴포넌트 특성의 실제 값인 용어(term)를 사용하여 사용자가 원하는 컴포넌트의 특성을 정확하게 질의하고 검색할 수 있는 방법이다. 이 검색 방법은 용어-문맥-컴포넌트 명세서 순으로 된 역화일 인덱싱 (Inverted File Indexing) 방법을 사용한다. 이와 함께 사용자의 편의를 위하여, 기존의 소프트웨어 재사용 라이브러리에서 사용되던 검색 방법인 키워드 검색, 퍼싯 검색, 브라우징 검색 방법 등을 지원한다. 이들 다양한 검색 방법들은 인터페이스 레이어, 질의 확장 레이어, XML 검색 엔진 레이어 등 3-레이어 검색엔진 구조를 통한 효율적인 인덱스 스킴에 의해 지원된다. 본 논문에서는 컴포넌트 사용자들이 원하는 컴포넌트를 정확하게 검색할 수 있도록 하기 위하여 컴포넌트 명세서를 대한 XML DTD(Document Type Definition)를 정의하고, HTML 기반 검색 방법과 XML 기반 검색 방법에 대한 컴포넌트 검색 성능을 비교한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.63-77
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• 2011

월드와이드웹(World Wide Web)은 인터넷에 연결된 컴퓨터를 통해 사람들이 정보를 공유할 수 있는 매우 큰 분산된 정보 공간이다. 웹은 1991년에 시작되어 개인 홈페이지, 온라인 도서관, 가상 박물관 등 다양한 정보 자원들을 웹으로 표현하면서 성장하였다. 이러한 웹은 현재 5천억 페이지 이상 존재할 것이라고 추정한다. 대용량 정보에서 정보를 효과적이며 효율적으로 검색하는 기술을 적용할 수 있다. 현재 존재하는 몇몇 검색 도구들은 초 단위로 gigabyte 크기의 웹을 검사하여 사용자에게 검색 정보를 제공한다. 그러나 검색의 효율성은 검색 시간과는 다른 문제이다. 현재 검색 도구들은 사용자의 질의에 적합한 정보가 적음에도 불구하고 많은 문서들을 사용자에게 검색해준다. 그러므로 대부분의 적합한 문서들은 검색 상위에 존재하지 않는다. 또한 현재 검색 도구들은 사용자가 찾은 문서와 관련된 문서를 찾을 수 없다. 현재 많은 검색 시스템들의 가장 중요한 문제는 검색의 질을 증가 시키는 것이다. 그것은 검색된 결과로 관련 있는 문서를 증가시키고, 관련 없는 문서를 감소시켜 사용자에게 제공하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CiteSeer는 월드와이드웹에 존재하는 논문에 대해 한정하여 ACI(Autonomous Citation Indexing)기법을 제안하였다. "Citaion Index"는 연구자가 자신의 논문에 다른 논문을 인용한 정보를 기술하는데 이렇게 기술된 논문과 자신의 논문을 연결하여 색인한다. "Citation Index"는 논문 검색이나 논문 분석 등에 매우 유용하다. 그러나 "Citation Index"는 논문의 저자가 다른 논문을 인용한 논문에 대해서만 자신의 논문을 연결하여 색인했기 때문에 논문의 저자가 다른 논문을 인용하지 않은 논문에 대해서는 관련 있는 논문이라 할지 라도 저자의 논문과 연결하여 색인할 수 없다. 또한 인용되지 않은 다른 논문과 연결하여 색인할 수 없기 때문에 확장성이 용이하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 formal context 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프를 통합한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 계산하여 문서와 문서간의 관계를 표시할 수 있다. 또한 검색된 문서를 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있는 문서의 구조적 통합 방법에 대해 제안한다. 제안한 방법은 루씬 검색엔진이 가지고 있는 순위 계산 공식을 이용하여 문서가 가지는 중요한 단어를 문서의 참조 관계에 적용하여 비교하였다. 제안한 방법이 루씬 검색엔진보다15% 정도 높은 성능을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.