최근 들어 인터넷의 성장으로 인하여 문서의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 대용량의 문서를 마르게 검색 할 수 있는 병렬 정보 검색 엔진에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있다. 병렬 정보 검색 엔진을 구현하기 위하여서는 역 색인을 분할하고, 분할된 역 색인을 통하여 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다. 역 색인을 분할하는 기존 방법으로는 1) 문서 식별자 분할 방법과 2) 식별자 분할 방법이 있다. 그러나 각 분할 방법은 다음과 같은 단점들을 가지고 있다. 문서 식별자 분할 방법은 문서의 추가가 용이하고 처리량(throughput)이 높은 반면에 top-k 질의 처리 성능이 좋지 않다. 그리고 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리 성능이 좋은 반면에 문서의 추가가 어렵고 처리량이 낮다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해결하기 위하여 혼합 분할 방법을 제안하고 이를 정보 검색 기능과 밀결합된 DBMS인 오디세우스에 실현한 병렬 정보 검색 엔진을 설계하고 구현한다. 먼저, 제안된 병렬 정보 검색 엔진인 오디세우스/parallel-OOSQL의 아키텍쳐를 설명한다. 그리고 체계적인 실험을 통하여 제안된 시스템의 유용성을 보인다. 실험 결과, 문서 식별자 분할 방법은 질의 처리 시간이 역 색인 분할의 블록의 개수에 근사적으로 역 비례함을 보였으며, 키워드 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리에 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 병렬 정보 검색 엔진은 세 가지 분할 방법을 모두 제공하기 때문에 응용 환경에 따라 분할 방법을 커스터마이즈함으로써 항상 좋은 성능을 낼 수 있다. 오디세우스/parallel-OOSQL 병렬 정보 검색 엔진은 각 슬레이브 노드 당 1억 건의 웹 문서를, 시스템 전체로는 수십억 건의 웹 문서를 인덱스하여 저장하고 질의를 처리할 수 있다.
본 연구는 디렉토리 검색엔진의 주제구성에 대한 문제점을 분석하고, 효율적인 데렉토리 구성과 운영을 위한 지침을 제시함으로써 인터넷 공간에서의 정보검색에 효과성을 높일 수 있도록 하였다. 연구방법으로는 연구대상인 디렉토리 검색엔진의 최상위 주제와 하위 주제를 조사하여 검색엔진들의 일반적 특성과 주제구성의 계층성, 논리성 등을 분석하였고, 이론적 배경을 위해 문헌적 연구를 병행하였다. 연구 결과로 디렉토리 구성, 주제 선정, 인터페이스, 유지·관리 등을 위한 10가지의 지침을 제시하였다.
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.
인터넷에 존재하는 웹문서와 사이트들은 충분히 학술적 가치를 갖고 있기 때문에 중요한 정보원으로 간주된다. 도서관은 이 새로운 정보원을 대상으로 도서관 이용자를 위한 새로운 검색기법과 관리기법을 개발할 필요가 증대되었다. 왜냐하면 현재 웹검색엔진에서 제공하는 분류체계는 도서관학적 관점에서 개발되지도 않았으며 또한 웹검색엔진간 분류체계의 설계원칙도 없기 때문이다. 본 논문에서는 이점에 착안하여 웹 문서를 효율적으로 검색할 수 있는 실험적인 새로운 웹문서 분류체계를 설계하였다. 설계는 해당 분류항목과 연관된 웹문서의 수와 접속비율에 근거하였으며, 설계의 수준은 1차적으로 류${\cdot}$강항목까지 제한하였다.
트위터에서 제공해주는 기본 검색 기능은 검색어가 담긴 트윗 뿐 아니라 검색어를 포함하는 닉네임을 가진 유저가 쓰는 모든 트윗들을 보여준다. 따라서 검색 키워드와 관계 없는 트윗들도 검색 결과로 노출하게 되어 해당 키워드가 포함된 트윗 만을 검색하려고 하는 많은 사용자들에게 불편함을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 검색 키워드가 들어있는 트윗만을 검색하는 알고리즘을 만들어 트위터 검색 기능을 개선하였다. 개선된 기능은 ASP.NET MVC5를 이용하여 웹 서비스로 구현하여 많은 사람들이 이용할 수 있다. 검색 결과를 모아놓은 객체에 C#의 강력한 컬렉션 메소드를 사용하여 '리트윗' 이나 '마음에 들어요' 의 개수가 많은 순서대로 출력할 수도 있고, 리트윗 숫자가 설정한 수치보다 적을 경우 검색 결과에서 제외할 수 있는 필터 기능도 추가하였다. 따라서 사람들에게 관심을 많이 받는 의견을 빠르게 탐색할 수도 있으며, 이는 검색 이용자와 데이터 분석가들이 트위터에서 검색하는데 편리함을 줄 것으로 기대된다.
최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.
최근에, 컴퓨터를 이용한 학습은 CAI 환경에서 WBI 학습 환경으로 옮아가고 있다. WBI 학습에 필요한 대부분의 웹 문서는 검색 엔진을 이용하여 얻는다. 교수자는 검색한 웹 문서의 사용가능성을 평가한 후 학습 자료로 사용한다. 그러나 이런 교수-학습 과정은 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째, 교수자에 의해 선정된 웹 문서를 반복해서 검색한다. 둘째, 웹 문서를 학습자에게 제시하기 위한 별도의 교수 설계 과정이 필요하다. 셋째, 학습자의 평가 결과와 웹 문서 사이의 관련성 분석이 매우 어렵다. 본 연구에서는 WBI 학습에 필요한 웹 문서를 검색하고 학습자에게 학습 과정을 안내하는 WAILS(Web Agent Instruction Learning System)를 제안한다. WAILS는 웹 에이전트를 이용하여 WBI 학습에 필요한 웹 문서를 수집한다. 교수자는 수집한 웹 문서를 평가하고 교수-학습 생성기를 통해 학습자에게 제시한다. 교수자는 WAILS를 이용하여 웹 문서의 검색과 교수-학습 설계를 동시에 하게 된다. 이는 WBI 학습을 더욱 촉진시키게 된다.
The huge size of Internet does not allow ordinary information seekers to search information with ease. Now, it is almost impossible to navigate the ocean of information without effective search tools. Web search engine has been the most effective technology for information retrieval on WWW. But recently, the need for new search tools on WWW or Internet has increased drastically. Currently, there are many on-going researches on the related topics. In this survey, we categorize the new search tools into four types: monitoring systems, filtering systems, browsing assistant systems, recommending systems. These example systems are examined. We are especially interested in WWW information filtering. It is studied how to apply the information filtering techniques to WWW, The application is not so straightforward like Email, Newswire filtering systems. As a result of this study, a simple WWW information filtering system is proposed.
사람들은 월드 와이드 웹(World Wide Web)상에서 사용자가 원하는 정보를 검색하는 여러 알고리즘들을 구현해 왔다. 이렇게 구현된 검색 알고리즘 중 가장 좋은 기술을 가지고 있는 곳은 페이지랭크(PageRank)방식의 구글이다. 하지만 페이지랭크 방식, 즉 외부에서 강조하는 링크가 많은 문서로 검색하여 가장 많은 링크를 가기고 있는 문서를 상위에 보여주는 방식으론 사용자가 원하는 문서를 찾기 힘들다. 개인에게 가치가 있는 문서를 찾기보다 대중에게 가치가 있는 문서를 찾기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 대중적 가치와 개인적 가치를 혼합한 개인화 검색 엔진을 제안한다.
The purpose of this research is to suggest how to develop the internet homepage of the general hospital. The research was operated with 72 general hospitals which were titled 'general hospital' by subject in internet web search engine. The contents of general hospital homepage was studied by internet screen. On the other hand, It was surveyed for homepage operation by mail questionaire. The contents was mainly composed with (1) introduction of hospital (2) medical examination and the treatment-related information (3) the information & communication (4) the general medicare service, specialist & employee service. In order to operate homepage effectively, inquiry system, reservation system, consulting, information search, phone number, etc, web database shall be established inside of hospital homepage which will link compatible with computer database in hospital. Human resources employment & purchasing order system used by a enterprise shall be in consideration of adopting, since it has various merits in light of hospital management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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