최근 인터넷의 급격한 확장을 통해 대두되는 웹2.0 기술은 웹의 구조적 진화인 질적 변화와 사용자 증가라는 양적인 변화로 해석할 수 있으며, 이 구조는 사용자 참여형 아키텍쳐를 근간으로 하고 있다. 블로그, UCC, SNS(Social Networking Service), 매쉬 업, 롱테일 등으로 대표되는 웹2.0기술은 웹의 구조화에 중심적인 역할을 담당하고 있으며, 이곳에 포함된 사용자 참여형 자료의 분류와 검색은 포크소노미(Folksonomy)방식을 통해 널리 이용되고 있다. 포크소노미는 웹 페이지에 공개되고 있는 정보나 관련 주제를 고전적 분류학 기술로 나누는 것이 아니라 꼬리표(태그)에 따라 구분하는 새로운 분류방식으로 사용자 참여로 구성된다. 현재 이러한 분류를 통한 검색은 단순 텍스트 태그검색이나 태그클라우드 방식 등을 통해 특정 태그에 대한 검색이 이루어지고 있으나 태그들 간의 관계를 표현하고, 이들 관계를 고려한 검색은 미비한 실정이다. 이에 본 논문에서는 등록되는 태그들 간의 관계를 고려하여 태그들 간의 연관 그래프를 동적으로 형성하고 이를 기반으로 연관 검색을 제공한다. 이를 통해 태그 검색의 신뢰성을 높이고 검색의 편이성을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 SNS 사용자들의 온라인 관계 친밀도에 영향을 미치는 선행 요인들을 살펴보았다. 사용자들의 이용과 욕구 이론을 바탕으로 자기 표현, 관계 형성, 정보 검색을 SNS의 주요 사용 욕구로 정의하였다. 이 사용 욕구들은 사용자 만족, 주관적 행복, 정보 게시 행동을 통해 온라인 관계 친밀도에 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 본 연구는 종단적 연구 방법을 활용하였으며, 페이스북 사용자 199명을 대상으로 연구 모형을 검증하였다. 자기 표현과 정보 검색은 사용자 만족과 주관적 행복에 유의한 영향을 미쳤다. 하지만, 관계 형성은 사용자 만족과 주관적 행복 모두 유의한 영향을 미치지 않았다. 사용자 만족은 온라인 관계 친밀도에 직접적으로만 유의한 영향을 미쳤다. 주관적 행복은 정보게시 행동과 온라인 관계 친밀도 모두 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 정보 게시 행동은 온라인 관계 친밀도 증진의 핵심 요인임을 밝혀내었다. 본 연구 결과는 온라인 관계 친밀도에 대한 학문 및 실무적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
웹2.0 환경의 발달과 함께 XML 데이터의 사용도 증가하였는데, 특히 블로그나 뉴스 피드의 정보 전달을 위한 RSS나 ATOM 포맷의 기반 기술로 사용되면서 그 장점과 가치를 인정받고 있다. XML 데이터의 인덱싱을 위한 여러 기법들 중 빠른 검색성능을 보인 비트맵 클러스터링은 관계형 DBMS를 기반으로 메모리에 인덱스를 유지하는 기법이다. 기존의 비트맵 클러스터링 기법을 이용하여 XML 데이터를 인덱싱할 때 너무 많은 클러스터가 생성되어 오히려 검색 효율과 결과의 품질이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해 사용자가 제시하는 k개의 클러스터를 생성하는 k-비트맵 클러스터링 기법과 대표비트를 생성할 때 배제된 단어를 검색하기 위한 역인덱스를 함께 유지하는 방법을 제안한다. 성능평가를 수행한 결과 제안하는 기법은 생성되는 클러스터의 수를 임의로 설정할 수 있을 뿐만 아니라 단일 단어 검색에서 높은 재현율을 보였고, 2개의 인덱스를 함께 유지할 때에는 질의에 대해 모든 관련된 문서의 반환을 보장하였다.
Traditional keyword-based searching methods suffer from low accuracy and high complexity due to the rapid growth in the amount of information. Accordingly, many researchers attempt to implement a so-called semantic search which is based on the semantics of the user's query. Semantic information can be described using a semantic modeling language, such as Topic Map. In this paper, we propose a new method to map a topic map to a traditional Relational Database (RDB) without any information loss. Although there have been a few attempts to map topic maps to RDB, they have paid scant attention to handling multi-role topics. In this paper, we propose a new storage structure to map multi-role topics to traditional RDB. The proposed structure consists of a mapping table, role tables, and content tables. Additionally, we devise a query translator to convert a user's query to one appropriate to the proposed structure.
분류검색 방법은 색인검색 방법과 함께 중요한 요소로서 웹 검색 엔진에서 지원되고 있다. 사용자가 분류나 색인검색 방법 중 하나를 이용하여 원하는 검색결과를 찾지 못하면 다른 검색방법을 이용하여 찾을 수 있도록 대부분의 검색엔진에서는 두 가지 방법 모두 지원하고 있다. 색인검색 방법에서는 검색결과의 재현율이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾아내는 것이 어렵다는 단점이 있다. 분류검색 방법은 찾고자 하는 문서의 해당 분류가 애매모호하거나 명확하게 알지 못할 때에는 문서를 찾지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 즉, 검색결과의 정확도는 높으나 재현율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 정량적으로 계산하고 이를 바탕으로 범주간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 범주체계를 구성하는 새로운 방법을 제시한다. 이 방법의 장점은 범주간의 합의관계를 유사한 하위범주로 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다는 것이다.
Numerous proposals for extending the relational data model as well as conceptual and object-oriented data models have been suggested. However, there has been relatively less research in the area of defining segmented storage structure and data migration strategies for temporal data. This paper presents the segmented storage structure in order to increment search performance and the two data migration strategies for segmented storage structure. this paper presents the two data migration strategies : the migration strategy by Time granularity, the migration strategy by LST-GET. In the migration strategy by Time Granularity, the dividing time point to assign the entity versions to the past segment, the current segment, and future segment is defined and the searching and moving process for data validity at a granularity level are described. In the migration strategy by LST-GET, we describe the process how to compute the value of dividing criterion. searching and moving processes are described for migration on the future segment and the current segment and entity versions 새 assign on each segment are defined. We simulate the search performance of the segmented storage structure in order to compare it with conventional storage structure in relational database system. And extensive simulation studies are performed in order to compare the search performance of the migration strategies with the segmented storage structure.
XML의 사용이 증가함에 따라 XML로 표현된 문서를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 XML 문서 관리 시스템에 대한 많은 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 주로 관계형 DBMS의 장점을 이용한 XML 문서의 저장과 검색에 대한 연구가 이루어지고 있다. XML Parser를 이용하여 문서 내용을 관계형 테이블에 매핑(Mapping)하면 안정적이고 효율적인 XML 문서 관리 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 X-Binder 시스템은 관계형 DBMS 기반의 역 인덱스 기법을 사용한다. 역 인덱스 기법은 빠른 검색속도를 보장하지만, 많은 저장 공간을 낭비하는 단점을 가진다. 이 문제점을 해결하기 위해 XML 문서 저장시 형제 관계를 가지는 경로들을 통합하여 저장한다. 제안하는 X-Binder 시스템은 XRel과의 성능 평가에서 저장 공간을 줄이고, 검색 시간을 단축하는 성과를 보였다.
Nowadays, there is a huge need of an extensive study to understand features and behavior modes of consumers who have an indefinite potential of purchase and to make EC a bullish market, Recently, the flow construct has been proposed as important for understanding consumer behavior on the cyber space. The purpose of this study is threefold. To investigate (1) the effect of the flow experience when navigating Internet shopping-mall sites and Internet on purchase intention and relational factors of this (2) the difference in the flow experiences between during the time of navigating Internet and during the time of navigating Internet shopping-mall sites. (3) the difference in purchase intention and relational factors of this between an experiential flow and a purposeful flow. The results show that (1) increase of the purchase intention on EC (or relational factors of this) in proportion to the degree of cognition of users' flow experience (2) By the separate motive of searching Internet shopping-mall sites, the flow experiences during the time of navigating Internet lead to different results (3) Although the difference in the purchase intention on EC between subjects is nonsignificant, it suggests that we need to focus on the fact that the correlation between the purchase intention on EC and the purposeful flow experience on Internet shopping-mall sites is greater than any other correlation. In the end of this study, The theoretical and practical implications of the study, limitations of the study, and future research implications are discussed.
This paper developed measurement indices for intellectual capital of public R&D organizations and investigated causal relationships among the components. We developed 10 measurement factors and 37 indicators and confirmed the reliability of these measurements. We offered an alternative to the existing model for searching causal relationships. From our survey research, using the structural equation model, we found a new relationship. In contrast to the existing model, we found a cycling relationship among three variables: human capital causes structural capital, structural capital causes relational capital, and relational capital causes human capital.
The existing XML storage methods which use relational data model, usually store path information for every node type including literal contents in order to keep the structural information of XML documents. Such path information is usually maintained by an inverted index to efficiently process XPath queries for large XML documents. In this study, We propose an improved approach that retrieve information from the large volume of XML documents stored in a relational database, while using a segment-based inverted index for path searches. Our new approach can reduce the number of searching an inverted index for getting target path information. We show the effectiveness of this approach through several experiments that compare XPath query performance with the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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