현재의 웹은 점점 늘어가는 데이터로 인해 효율적인 검색과 관리가 어려워지고 있다. 이를 개선하기 위한 방법으로 시맨틱 웹 기술이 개발되고 있다. 그러나 현재 사용되는 검색시스템들은 시맨틱 웹 기술을 도입하지 않음에도 압도적인 국내 사용률을 독점하고 있다. 이로 인해 시맨틱 웹에 대한 개발은 활성화 되지 않고 있으며, 검색시스템을 사용하는 사용자들 역시 시맨틱 웹의 사용률이 저조한 실정이다. 이에 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 검색시스템을 분석하고, 제안하는 시스템의 온톨로지 구현 시 사용자가 사용한 데이터의 종류와 웹 서버의 게시판 사용 시 사용한 파일의 종류를 RDF 표현 규칙에 추가 설정하여 사용자 중심의 검색시스템을 설계 및 구현하였다.
Currently most Internet documents including data are made based on predefined templates, but templates are usually formed only for main data and are not helpful for information retrieval against indexes, advertisements, header data etc. Templates in such forms are not appropriate when Internet documents are used as data for information retrieval. In order to process Internet documents in various areas of information retrieval, it is necessary to detect additional information such as advertisements and page indexes. Thus this study proposes a method of detecting the layout of Web pages by identifying the characteristics and structure of block tags that affect the layout of Web pages and calculating distances between Web pages. This method is purposed to reduce the cost of Web document automatic processing and improve processing efficiency by providing information about the structure of Web pages using templates through applying the method to information retrieval such as data extraction.
최근에는 정보와 지식의 교환을 위한 시맨틱 웹 구축의 연구가 활발해 지고 있다. 동영상 콘텐츠를 시맨틱 웹상에서 지식으로 활용하기 위해서는 의미적 검색이 선행 되어야 하는데 현재는 동영상 콘텐츠의 메타데이터와 키워드의 일치성 판단에 의한 검색이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 집단 지성을 사용하여 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 및 활용이 용이하도록 사용자 참여 정보를 확대하고, 의미적 요소인 유용성 수치와 히스토리 데이터를 추가한 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 제안한 온톨로지 스키마를 활용하면, 시맨틱 웹상에서 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 시 기존 검색 방법 보다 재현율이 높으며, 각종 동영상 콘텐츠를 지식으로 활용 가능하게 한다.
WebChemDB is an integrated chemical database retrieval system that provides access to over 8 million publicly available chemical structures, including related information on their biological activities and direct links to other public chemical resources, such as PubChem, ChEBI, and DrugBank. The data are publicly available over the web, using two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) structure retrieval systems with various filters and molecular descriptors. The web services API also provides researchers with functionalities to programmatically manipulate, search, and analyze the data.
이 연구에서는 최근 검색성능을 향상시키기 위한 전략으로 사용되는 데이터 결합기법을 웹 문서 검색에 적용하고, 실험을 통해 문서표현 방법의 결합이 검색성능에 미치는 영향을 분석하였다. 문서 표현 방법으로는 내용기반 표현, 링크기반 표현,URL 등을 선정하고, 단일 표현 방법에 의한 검색결과와 표현방법의 결합을 통한 검색결과를 비교하였다. 분석결과 다른 문서표현 방법의 결합이 웹 문서의 검색성능을 향상시키지는 못하는 것으로 나타났다.
World Wide Web (WWW) use has been increasing recently due to users needing more information. Lately, there has been a growing trend in the document information available to end users through the internet. The web's document search process is essential to find relevant documents for user queries.As the number of general web pages increases, it becomes increasingly challenging for users to find records that are appropriate to their interests. However, using existing Document Information Retrieval (DIR) approaches is time-consuming for large document collections. To alleviate the problem, this novel presents Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) based Density Ant Colony Information Retrieval (DACIR) for user queries based DIR. The proposed first stage is the Term Frequency Weight (TFW) technique to identify the query weightage-based frequency. Based on the weight score, they are grouped and ranked using the proposed Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) technique. Finally, based on ranking, select the most relevant information retrieves the document using DACIR algorithm.The proposed method outperforms traditional information retrieval methods regarding the quality of returned objects while performing significantly better in run time.
현재 웹 2.0 환경에서의 핵심 기술 중 하나는 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹 하는 소셜 북마킹 기술이다. 소셜 북마킹은 웹 콘텐츠에 태깅된 북마크 정보 및 태깅 결과를 기반으로 검색, 분류, 공유를 통해 효율적인 정보 제공을 주목적으로 하고 있다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하는 방식을 사용하고 있다. 이는 소셜 북마킹 시스템에서 중요한 특징을 가지는 북마크와 태깅 기술을 효율적으로 활용하지 못하는 결과가 된다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출에 관한 선행연구를 기반으로, 북마크 정보와 혼합하기 위한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론들과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 북마크와 태그 정보를 함께 활용한 소셜 북마크 시스템이 기존 시스템보다 효율적인 검색결과를 도출하였다.
웹서비스는 e-비즈니스에서 반드시 필요한 핵심 기술로 인터넷을 이용한 오픈 네트워크를 통하여 단일 또는 다수의 비즈니스 간 기존 어플리케이션 시스템을 표준화된 기술로 결함 시킴으로써 언제, 어디서나, 동일 환경에서 원하는 정보나 서비스를 제공해 주는 총체적 서비스이다. 그러나 현재의 웹서비스 검색 시스템들은 단순한 텍스트 위주의 검색 서비스 방식으로 단어의 유사성 및 상관관계 등을 파악한 신뢰성 있는 결과를 제공하지 못하며 현재 이러한 시맨틱 웹 기능이 포함된 웹서비스 검색 모델은 거의 존재하지 않고 있다. 본 논문은 이러한 기존 웹서비스 검색 모델을 보완하기 위해 일반 웹 문서 검색, UDDI 검색, 시맨틱 문서 검색이 모두 가능한 확장된 시맨틱 웹서비스 검색 모델을 설계 및 구현하였다. 마지막으로 제안 시스템의 실행 결과를 제시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
최근의 내용기반 영상 검객 시스템은 한정된 수의 영상을 저장해 놓은 단일의 서버를 이용하고 있다. 이로 인해 웹 상의 다양한 영상을 원하는 웹 사용자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 수많은 웹 영상을 대상으로 하는 내용기반 영상 검색 시스템은 무엇보다도 실시간에 기반을 두어야 한다. 이를 구현하기 위해서는 영상 수집과 특징 추출에 걸리는 많은 소모 시간 문제가 해결되어야 한다. 최근, 고속의 데이터 처리를 목적으로 부하분산 PC클러스터가 개발되고 있다. 본 논문에서는 많은 시간을 요하는 영상 수집과 특징 추출 작업을 부하분산 PC클러스터의 종속 컴퓨터들에 분배함으로써 전체 검색 시간을 감소시켰으며, 이를 통해 실시간 웹 영상 검색의 가능성을 발견할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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