웹은 다양한 정보의 제공 면에서 크게 기여하고 있다. 특히 인적자원 개발과 교육을 목적으로 하는 매체로서 웹의 역할은 중요하다. 더욱이 웹을 통한 E-Learning은 각 기업체와 교육기관에 중요한 역할을 감당하게 되었다. 또한 웹에서의 수많은 교육 컨텐츠를 관리하고 검색하기 위해서는 무엇보다도 다양하고 빠른 검색이 요구되어진다. 그러나 현재 웹에서 대부분을 차지하고 있는 정보는 HTML 구성되어 많은 제한을 가지고 있다. 이에 대한 해결방안으로 웹문서의 표준으로 XML을 구성하고 그에 대한 다양한 검색 기능들이 다양하게 확장 연구되어지고 있다. 더욱이 AJAX는 오래된 어떤 기술과 새로운 기술 양면성을 가지고 있다. 그것은 이미 존재하는 기술과 전에는 전혀 고려하지 않았던 기술들을 결합하였기에 새로운 기술이라고 본다. 한편 AJAX는 Web 2.0을 보완하며 많은 웹기술들이 결합된 기술로 본다. 본 논문에서는 E-Learning에서의 XML과 AJAX에 의한 non-XML의 다양한 컨텐츠를 모바일기기인 PDA를 이용하여 검색할 수 있는 검색 시스템을 제안한다.
최근 웹은 집단지성을 근간으로 참여형 구조를 형성하고 이를 바탕으로 빠르게 성장하고 있다. 이 환경에서 사용자에 의해 생성된 콘텐츠는 정보의 주류를 형성하고 있으며 이들의 효율적인 검색기법이 요구된다. 현재 콘텐츠의 검색은 주로 키워드용 기반으로 운영 되고 있으며, 언어의 유사성과 관계를 고려한 시맨틱 웹(Semantic web)에 대한 연구나 웹2.0환경의 사용자 태그 활용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 참여형 구조의 웹 환경은 사용자에 의해 생성된 대량의 콘텐츠와 다양한 형태 및 분류 구조를 가진다. 그 결과 이들의 효율적인 분류와 검색 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 검색을 위한 태그들 간의 연관성을 고려한 깊이 검색 시스템을 제시한다. 이를 통해 불필요한 콘텐츠 검색을 줄이고 집단에 포함된 제시어 서비스를 통해 콘텐츠 검색의 효율성을 증가시킬 수 있을 것이다.
최근 웹 2.0의 등장과 함께 플랫폼으로의 웹이 강조되면서, SOAP 기반의 웹서비스에 비해 RESTful 웹서비스가 크게 증가하고 있다. 하지만 서비스들은 이미 많이 존재하며 빠르게 증가하기 때문에 키워드를 기반으로 사용자가 원하는 서비스를 정확하게 찾는 것은 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 시맨틱을 활용한 RESTful 웹서비스 검색 기법을 개발하였다. 이를 위해 우선 OpenAPI 통합 검색 시스템을 바탕으로 시맨틱을 활용하기 위한 시스템 구조를 구성하고, 시맨틱 검색을 위한 기술 형식을 모델링하였다. 이를 바탕으로 의미 마크업(태깅, 시맨틱 어노테이션)을 수행하여, 추출된 결과인 RDF 문서를 서비스 저장소에 저장하여 이를 바탕으로 검색을 수행한다. 온톨로지를 활용하여 입력받은 키워드를 확장하고, 이를 바탕으로 검색을 수행하여 사용자에게 유사도 기반의 키워드 검색 기법에서의 검색 결과보다 확장 / 정제된 검색 결과를 제공한다.
기존의 아날로그 방식의 카메라 감시 시스템은 활용 거리와 데이터를 저장하기 위해 필요한 총간의 제약으로 인해 다양한 응용 시스템으로 개발되는데 많은 제약이 있었다. 그러나, 네트워크과 컴퓨터 기술의 발전으로 카메라 감시 시스템은 웹 브라우저를 사용하여 공간적인 제약 없이 원격으로 제어 될 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 디지털 데이터 압축 기술 및 관리 기술을 이용하여, 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하고 인출할 수 있게 되었다. 본고에서는 인덱스 탐색 알고리듬이라는 효율적인 데이터베이스 관리 및 검색 방식을 사용한 원격 카메라 감시 시스템을 제시하고 움직임 탐지의 효율적인 알고리듬을 제안한다. 이 새로운 알고리듬을 이용하여 웹캠이라 불리는 리눅스 기반 시스템을 개발하였고, 사용자 인증을 통해 원격지에서 동시에 여러 대의 카메라를 제어하고, 카메라를 통해 얻어진 디지털 이미지 및 탐색 로그를 저장 및 재생할 수 있는 실용적인 원격 카메라 보안 시스템을 제시한다.
As mobile shopping has increased in the new media age, fashion consumers' decision making and product consumption processes have changed. The volume of consumer-driven information has expanded since media and social networking sites have enabled consumers to share information they obtain. The purpose of this study was to determine the factors affecting information searching strategies and information sharing about fashion products. An online survey collected data from 466 respondents, relating to the influence of product price level and consumer SNS commitment level on information search and information sharing. Experimental design of three product price level and two consumer SNS commitment level was used. Analysis of the data identified factors in fashion information searching as ongoing searching, prepurchase web portal information search, and prepurchase marketing information search. For low-price fashion products, prepurchase product-detail influenced intention to share information. For mid-priced products, ongoing search significantly affected intention to share information. Both ongoing search and prepurchase marketing information search showed significant effects for high-price products. Consumers who are more committed to SNS engaged in significantly more searching in all aspects of information search factors. Significant interaction effect was detected for consumer SNS commitment level and product price level. When consumers with low consumer SNS commitment search for information on lower-priced fashion products, they are less likely do a prepurchase web portal information search.
Recently, the quantity of information that is accessible from the Internet is being dramatically increased. Searching the Web for useful information has therefore become increasingly difficult. Thus, much research has been done on web robots which perform internet information filtering based on user interest. If a web site which users want to visit is found, its content is searched by following the searching list or Web sites links in order. This search process takes a long time according as the number of page or site increases so that its performance need to be improved. In order to minimize unnecessary search with web robots, this paper proposes an efficient information collection system based on compare and merge method. In the proposed system, a web robot initially collects information from web sites which users register. From the next visit to the web sites, the web robot compares what it collected with what the web sites have currently. If they are different, the web robot updates what it collected. Only updated web page information is classified according to subject and provided to users so that users can access the updated information quickly.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권2호
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pp.215-221
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2003
Generally, we want to be searched the newest as well as some appropriate personalized information from the internet resources. However, it is a complex and repeated procedure to search some appropriate information. Moreover, because the user's interests are changed as time goes, the real time modeling of a user's interests should be necessary. In this paper, I propose PREA system that can search and filter documents that users are interested from the World Wide Web. And then it constructs the user's interest model by a modified spreading neural network. Based on this network, PREA can easily produce some queries to search web documents, and it ranks them. The conventional spreading neural network does not have a visualization function, so that the users could not know how to be configured his or her interest model by the network. To solve this problem, PREA gives a visualization function being shown how to be made his interest user model to many users.
본 연구는 웹 정보로부터 이용자가 원하는 정보를 효율적으로 검색, 도출하기 위한 방안으로 시각화된 기법을 제시하였다. 이용자를 기반으로 한 시각화 기법의 사용성을 평가하기 위해 먼저, 시각화에 대한 개념 및 사용성 평가 요소를 분석한 후 현재 상용화 되고 있는 웹 검색 시각화 시스템인 searchCrystal과 KartOO를 선정해서 사용성을 평가하였다. 그 결과 시각화의특징을 살려서 디자인 된 시스템은 이용자로 하여금 더 친숙하고 효율적인 인터페이스 환경을 제공하는 것으로 나타났다.
사용자는 시맨틱 웹 브라우저를 이용하여 시맨틱 웹 상의 자원들을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 브라우저들의 기능들을 교육에 활용할 수 있도록 잘 알려진 시맨틱 웹 브라우저인 Tabulator, Contextual Search Browser (CSB), Magpie, Piggy Bank의 기능들을 비교하였다. 시맨틱 웹 브라우저들을 교육에 활용하기 위해서는 각각의 특성들을 정확히 이해해야 하며 본 논문의 결과는 교사와 학생 모두에게 도움이 될 수 있다. Tabulator는 RDF 데이터 브라우저로서 학습을 위한 자원의 사용 가능성과 연관성을 확인하는데 도움을 준다. CSB는 학습 주제를 기술한 콘텍스트 문서를 설정하여 학습자원의 검색이 용이하고 검색된 시맨틱 웹 자원을 트리플 형식(triple-set)과 음영 기능으로 보여주어 학습 자원의 이해를 돕는다. Magpie는 글로서리(glossary)파일 기반 자원의 해석과 관련 배경 지식을 제공하여 기초지식이 없는 학습자가 학습 자원을 이해하는 것을 지원한다. Piggy Bank는 기존 웹 자원을 시맨틱 웹 자원으로 생성할 수 있고 생성한 시맨틱 웹 자원을 다양한 뷰로 브라우징 지원 및 자원의 공유를 제공한다.
최근 웹 서비스 관련 기술들이 많은 관심을 받고 있다. 그 중 하나인 웹 서비스 컴포지션에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 웹 서비스 컴포지션은 기존에 존재하던 웹 서비스들을 조합하여 마치 하나의 서비스처럼 보여 주는 것이다. 웹 서비스 컴포지션을 사용하면 기존에 존재하지 않던 웹 서비스의 기능도 제공할 수 있으며 사용자에게 더 많은 질의 결과를 줄 수도 있다. 기존의 많은 웹 서비스 컴포지션 관련 연구들은 전향 혹은 후향 체인 방식을 사용하였다. 그러나 전향 체인 방식이나 후향 체인 방식은 질의와 상관없는 방향을 탐색하는 경우가 많기 때문에 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 전향과 후향을 모두 사용하여 2단계로 컴포지션을 찾는 방식도 있으나, 이 방식은 컴포지션에 포함되지 않아도 되는 웹 서비스를 포함한 결과를 낸다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 전향 단계와 후향 단계를 거쳐 웹 서비스 컴포지션을 찾는 2단계 웹 서비스 컴포지션 탐색 방법을 제안하였다. 전향 단계에서는 미리 구축한 연결 인덱스를 사용하여 좀 더 빠르게 후보 컴포지션을 찾는다. 후향 단계에서는 토큰을 사용하여 후보 컴포지션을 잉여 웹 서비스가 포함되지 않은 컴포지션으로 분해한다. 실험을 통해 2단계 웹 서비스 컴포지션이 기존의 한 방향으로 진행하는 방식보다 더 효율적이라는 것을 보였다. 또한 기존의 2단계 방식보다 더 많은 컴포지션 결과를 사용자에게 돌려주면서도 실행 시간 면에서 기존의 2단계 방식에 필적한다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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