• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.271-281
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• 2006

인터넷의 발달로 웹상에 수많은 문서와 웹서비스가 급격히 증가하고 있다. 인터넷 사용자들은 웹에서 원하는 정보와 서비스를 획득하기 위해서는 각종 브라우저에서 여러 단계의 프로그램 조작 절차를 반복하고 사이트마다 고유의 서비스 구조들을 이해한 상태에서 여러 번의 방문 절차들을 거쳐야 한다. 이러한 절차들은 사용자에게 꼭 필요한 선행 작업이며, 사용자가 실제로 서비스 획득에 걸리는 시간보다도 선행 작업에 소요되는 시간이 더 큰 게 현실이다. 이러한 시간소요를 극복하기 위해 단순 반복적인 작업을 보다 체계화하고 단순화하기 위한 방안으로 닷큐어리 기반의 대화형 검색 에이전트를 제안한다. 제안하는 에이전트는 사용자의 컴퓨터에서 자연어 명령을 포함하는 닷큐어리를 통해 인터넷 사이트가 제공하는 다양한 서비스를 획득하는데 소요되는 여러 절차들을 대행하게 하고, 다수의 웹사이트에 대한 병렬 서비스들 또한 대행하게 한다. 이 에이전트는 IE와 같은 범용브라우저 내에 플러그 인되어 닷큐어리를 해독하며, 자체 프로그램을 통하여서도 사용자가 지시한 닷큐어리를 분석하여, 복수의 자체브라우저들을 통해 서비스 결과를 획득하도록 구성하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.645-651
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• 2019

대용량 데이터가 쏟아져 나오고 있는 지금, 대용량 데이터의 처리를 위해 데이터 처리 특성상 쓰기 작업보다 읽기작업이 많아 소프트웨어 아키텍처나 데이터 저장 패턴에 많은 변화가 가해지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 명령(Command)과 쿼리(Query)의 책임을 분리하는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴의 쿼리 모델을 사용해 사용자의 요구사항에 효율적인 대용량 데이터 조회 시스템을 구현한다. 본 논문의 대용량 데이터는 기상청 Open API의 2018년 온도, 습도, 강수 데이터를 활용하여 약 23억 건의 데이터를 RDBMS(PostgreSQL)와 NoSQL(MongoDB)에 알맞게 저장한다. 또한 구현한 웹 서버 (Web Server) 입장에서의 CQRS패턴을 적용한 시스템과 CQRS 패턴을 적용하지 않은 시스템의 성능, 각 데이터베이스의 저장구조 성능, 데이터 처리 특징에 맞는 성능을 비교 및 분석한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.587-594
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• 2019

본 논문은 사용자의 검색 의도와 개별 관심을 반영한 순위화된 검색 결과 문서를 제공하는 개인화 검색 기법을 제안한다. 개인화 검색에서는 사용자의 개별 관심사와 선호도를 정확하게 판별하기 위한 사용자 프로파일을 생성하는 기술이 개인화 검색의 성능을 좌우한다. 개인 프로파일은 사용자의 최근 입력 질의어들과 검색과정에서 참조했던 문서들에 나타나는 주제어들의 가중치와 빈도가 기록된 데이터 집합이다. 사용자 프로파일은 웹 검색에 앞서 사용자의 입력 질의어를 개인화된 질의어들로 확장하기 위해 사용된다. 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해서 워드넷을 사용하여 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위 재계산 모듈을 확장모듈로 구축하여 진행한 실험에서 개인화 검색 기술을 적용한 실험 결과가 상위문서들에 대해서 정확률과 재현률이 크게 향상된 성능을 보이고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.181-190
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• 2009

초고속 인터넷의 웹 서비스를 사용하여 WAS를 통한 DBMS 접근이 늘어나고 있다. 불특정 다수에 의한 DBMS에 대한 3-Tier와 우회접속에 대한 접근 및 권한제어를 위해서는 DB보안 기술의 적용이 필요하다. WAS를 통해 DBMS에 우회접속을 하면 DBMS는 우회접속 사용자의 IP정보를 저장하지 못하고, 직전 시스템에 접속한 사용자인 WAS의 정보를 저장하게 된다. 본 논문에서는 WAS를 통해 DBMS에 우회접속하는 쿼리정보를 역추적하여 보안감사기록과 포렌식자료를 연구한다. 통신 경로에서 MetaDB를 구축해 웹을 통해 login한 사용자에 대한 세션과 쿼리 정보를 저장하고, DBMS에도 로그 되는 쿼리 정보를 저장해서 time stamp쿼리를 비교 매핑 하여 실제 사용자를 식별한다. 보안 신뢰성의 향상 방법으로, log을 받아 Pattern분석 후에 Rule을 만들어 적용하고, Module을 개발해 정보의 수집 및 압축을 통해 데이터 저장소에 보관한다. 보관된 정보는 지능형 DB보안 클라이언트를 이용한 분석과 정책 기반 관리 모듈의 통제를 통해 역추적의 오탐률을 최소화할 수 있게 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.406-415
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• 2005

인터넷의 발전으로 웹 상에 수많은 문서 및 정보가 존재하는 상황에서 사용자가 원하는 정보를 담은 웹 문서를 검색하여 주는 웹 정보 검색 기술은 매우 중요하게 되었다. 본 논문에서는 웹 정보 검색 시스템의 성능 향상에 효과적인 몇 가지 주요한 기술을 제안하였다. 기존 시스템들은 주로 문서와 질의의 유사도를 계산하여 이를 주요 정보로 이용하였다. 그러나 본 논문에서는 여기에서 한 걸음 더 나아가 문서 안의 각 문장들이 질의와 얼마나 유사한가를 계산하여 이를 이용하는 기법을 제안하였다. 이러한 문장-질의 유사도를 성숙된 자연어 처리 기술 없이 근사적으로 계산하는 방법을 소개하였다. 그리고 이계산 작업은 문서 수의 증가에 선형적인 계산량의 증가를 가져 옴을 보임으로써 실용적인 대용량 시스템에서도 사용할 수 있음을 보였다. 그 다음으로 제안된 주요한 기술은 출력 문서의 순위화에 계층적인 개념을 도입하는 것이다. 이 기법을 사용함으로써 상당한 성능 향상을 이룰 수 있음을 보였다. 그 외에도 웹 문서의 특징인 하이퍼 링크 정보와 타이틀 정보를 이용하여 어느 정도의 성능 개선을 가져올 수 있음을 보였다. 이러한 기술들의 타당성을 입증하기 위해 대용량 웹 정보검색 시스템을 개발하고 실험하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.960-968
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• 2018

The mobile visual search service uses a query image to acquire linkage information through pre-constructed DB search. From the standpoint of this purpose, it would be more useful if you could perform a search on a web-based keyword search system instead of a pre-built DB search. In this paper, we propose a representative query extraction algorithm to be used as a keyword on a web-based search system. To do this, we use image classification labels generated by the CNN (Convolutional Neural Network) algorithm based on Deep Learning, which has a remarkable performance in image recognition. In the query extraction algorithm, dictionary meaningful words are extracted using Wikipedia, and hierarchical categories are constructed using WordNet. The performance of the proposed algorithm is evaluated by measuring the system response time.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권1호
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• pp.11-18
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• 2009

As well as providing various APIs for the development of inference engines and storage models, Jena is widely used in the development of systems or tools related with Web ontology management. However, Jena still has several problems with regard to the development of real applications, one of the most important being that its query processing performance is unacceptable. This paper proposes a storage model to improve the query processing performance of the original Jena storage. The proposed storage model semantically classifies OWL elements, and stores an ontology in separately classified tables according to the classification. In particular, the hierarchical knowledge is managed, which can make the processing performance of inferable queries enhanced and stores information. It enhances the query processing performance by using hierarchical knowledge. For this paper an experimental evaluation was conducted, the results of which showed that the proposed storage model provides a improved performance compared with Jena.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.87-96
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• 2015

Professional knowledge such as legal information is commonly not accessible or cannot be easily understood by the public. By using the legal ontology which is previously established, the legal information retrieval based on ontology is to use for the information retrieval. In this paper, we propose the matters required for the design and develop of the framework for the legal information retrieval based on ontology. The framework is composed of the query conversion engine of SPARQL base for query to OWL ontology and user query type engine and return value refinement engine and web interface engine. The framework does the role as the infrastructure which retrieval the legal ontology effectually and which it serves and can be used in the semantic legal information retrieval service.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.192-198
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• 2008

수많은 웹 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 검색 엔진은 웹정보를 요약하였다가 사용자의 질의에 따라 상대적 중요도와 정보의 적합도를 반영한 검색순위를 제공한다. 그러나 이 순위는 개별 사용자가 원하는 정보를 상위 순위에 보여주는데 제한이 있다. 본 논문에서는 사용자의 검색 의도가 질의에 가장 잘 나타난다고 보고 질의의 의미를 잘 반영하는 웹 정보를 선택적으로 상위 순위화하기 위하여 질의 내부의 단어 인접도를 이용한 재순위화 방법을 제시하였다. 실험 결과 매우 간단한 방법으로 사용자가 요구하는 정보를 75.8%의 확률로 찾아낼 수 있으며, 선별된 정보들의 선택적인 순위 상승으로 $13{\sim}20%$의 검색 효율 향상을 기대할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.105-115
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• 2010

검색엔진들은 사용자로부터 질의어를 전송받아 질의어와 관련이 가장 높은 웹 문서들을 보여주게 된다. 하지만 검색엔진이 사용자의 질의어만 가지고 사용자의 의도를 파악하여 정확한 웹 문서를 제공하기는 어렵다. 따라서 검식 엔진 시스템은 다양한 개인화 방법을 사용하여 각 사용자가 원하는 검색 결과를 보여주기 위해 노력한다. 본 논문에서는 개인화 검색을 위해 '폭소노미'를 기반으로 사용자에게 적합한 질의어를 추천해 주는 방법을 제안한다. 또한 이러한 개인화된 검색 결과를 제공하는 시스템이 가질 수 있는 프라이버시 침해 위험성을 제거하면서도 검색 서비스 제공자 입장에서는 사용자 정보를 활용한 다양한 서비스(개인화 광고등) 제공이 가능하도록 하는 개인화 검색 서비스 구조를 제안한다.