웹상의 수많은 정보와 서비스들은 사용자의 업무 생산성과 의사결정의 질을 향상시키고 있다. 그러나 기존의 키워드 중심의 검색 엔진들은 질의에 대한 결과에 쓸모없는 정보들이 많아서 원하는 시간에 필요한 정보들을 찾는데 효율적이지 못한 문제점을 가지고 있었다. 따라서 본 논문은 개인의 정보를 에이전트가 자동적으로 관리하고, 개인의 선호도에 맞게 에이전트에게 검색 명령을 내리고, 사용자가 많이 접근하고 사용하는 정보를 자동적으로 관리하는 멀티 에이전트 시스템을 제시한다. 현재 구축중인 멀티 에이전트 시스템을 웹 상에 존재하는 수많은 정보 중에서 도서와 관련된 정보 검색을 대상으로 개발하고 있다.
인터넷의 급속한 팽창으로 인해 가을 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 사용자에게 이용 가치가 없는 정보 범람(information overflow)안이 발생한다면 효율적인 정보검색이 되지 못하므로 사용자가 원하는 정보만을 얻을 수 있다면 시간과 미숙한 정보의 검색을 방지 할 수 있다. 본 논문에서는 한국어 질의 생성과 관련하여 웹 사용자의 편의성과 효율성을 고려한 한국어 질의 처리 방법론과 개인형 메타 검색 모델을 제안하고자 한다. 한국어 질의를 기본으로 하여 한국어 문장 패턴 및 개인 정보 평가 구성 요소를 이용한 방법론과 모델을 제안하고자 한다.
고전적으로 이용되던 디렉터리 분류로는 원하는 정보를 빠르게 찾기 어려워지면서, 키워드 기반 검색 시스템이 정보 처리의 중심이 되고 있다. 본 논문에서는 개인용 컴퓨터에서의 빠른 자료 검색을 위한 키워드 기반 정보검색 시스템을 제안한다. 시스템에서는 동적 색인을 통하여 기존 시스템들보다 빠른 시간 내에 검색 결과를 제공한다. 내용 기반 검색과 다양한 포맷에 대한 문서 검색 기능을 포함하여 사용자에게 편리한 환경을 제공할 뿐만 아니라, 한글 문장이 포함된 문서에 대해서 원활한 검색을 제공하고자 한다. 성능 비교 검증을 수행한 결과 기존 시스템에 비해 보다 빠른 시간 내에 많은 문서를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
최근 개인정보 보호에 대한 관심이 높아지면서 웹 환경에 노출된 개인정보를 효율적으로 검색할 수 있는 시스템의 필요성이 증대되었다. 현재 웹 환경에 노출된 개인정보는 자신이 알고 있는 단편적인 단서를 이용한 검색을 통해 노출여부를 판단하고 있다. 그러나 이 방법은 검색결과의 우선순위가 개인정보의 노출도와 관계가 없어 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 사용자 입력을 근거로 웹 환경에 노출된 사용자의 개인정보를 효율적으로 검색하고 삭제할 수 있도록 지원하는 프로세스를 제안한다. 또한 기존 검색 방법과의 비교를 통하여 검색성능의 향상 정도를 평가한다.
쉽고 유연한 조작과 역동적인 화면구성에 초점을 맞춘 인터넷서비스 맞춤기술인 RIA(Rich Internet Application) 기술들은 웹2.0기술 중 사용자 편의성을 강조한 차세대 UI기술로 기대되고 있다. 본 논문은 평면적이고 순차적인 방법의 고급검색을 동적UI로 구현하고 사용자가 개인화 검색정보를 저장해서 검색에 활용할 수 있도록 구현하였다. 또한 사용자중심의 선호도를 통해 기존 웹 검색보다 개인화된 검색 결과물을 발견할 수 있는 검색구조를 설계하였다. 본 연구는 RIA 기술을 활용한 개인화 검색 관리자의 적용을 통해 검색된 페이지양의 감소를 입증하여 사용자에게 더욱 정제된 데이터를 제공하며 결론적으로 사용자들이 더욱 유연하고 편리한 방법으로 개인화된 웹 검색을 이용할 수 있음을 보였다.
기존의 웹 검색 엔진들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 사용자가 원하는 정확한 정보를 찾기가 어렵다. 따라서 최근에는 개인의 검색 패턴을 분석하여 검색에 반영함으로써 검색 결과에 대한 만족도를 높이기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 개인화 검색을 통해 사용자는 방대한 웹상의 정보들 중 자신의 검색 의도에 보다 적합하고 정확한 정보를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사용자들의 질의어 사용 빈도수(Frequency)에 대한 랭킹 정보를 통해 최근 주요 관심사(Interest)를 파악하고, 주요 관심사 별로 형성된 커뮤니티(Community)를 기반으로 수행되는 개인화 검색 방안을 제안한다. 실험결과 질의어 빈도수, 관심사 및 커뮤니티를 검색에 반영할 경우 개인의 검색 의도에 보다 적합한 검색 결과가 제공되는 것을 확인할 수 있다.
악의적 목적을 가진 Hacker는 Google의 검색 기능과 키워드 사용을 이용해 인터넷 상에 존재하는 개인정보를 탈취하거나 웹페이지의 취약성, 해킹 대상에 대한 정보들을 수집할 수 있다. Google의 검색 결과 인터넷에서는 수많은 개인정보가 검색되고, 이중에는 타인에게 노출되지 않아야 하는 개인의 이력서, 기업의 기밀자료, 관리자의 ID, Password 등도 인터넷 상에서 보안되지 않은 상태로 존재하고 있다. 본 논문에서는 Google을 이용한 정보검색과 정보탈취에 대해 연구하고, 개인 탈취 정보를 이용한 침해사고와 포렌식 자료 생성에 관한 기술과 보안방안을 제안한다. 본 논문 연구를 통하여 인터넷 검색 결과에 대한 보안 취약성 보완의 기술 발전과 기초자료로 활용될 것이다.
네트워크 기술과 인터넷 인프라의 발전은 빠르고 편리한 정보화 사회를 구축하였다. 그러나 개인정보에 대한 노출 피해와 검색엔진을 이용한 사용자 아이디나 비밀번호, 또는 신용카드 번호 같은 개인정보 해킹 등의 문제점도 발생시켰다. 따라서 각 검색 엔진에서 발생하는 이러한 문제점들을 파악 분석하고, 이러한 문제점을 해결하기 위한 대응책이 요구된다. 본 논문에서는 해외 검색엔진 구글과 국내 검색엔진 네이버, 엠파스를 이용하여 개인정보 해킹을 시도하고 해킹한 결과를 비교 분석한 후, 각 검색엔진에 대한 문제점을 파악하고, 그 피해를 최소화하고 대응 할 수 있는 해결책을 제안한다.
본 논문에서는 모바일폰을 통한 시맨틱 검색 및 개인 기호정보를 사용한 검색 결과의 필터링이 가능한 시스템을 제안 하고자 한다. 시스템에서는 모바일 컨텐츠와 웹 컨텐츠의 검색 연동, 사용자 기호정보의 유 무선 장치의 공유 및 유 무선 장치간 검색 결과의 공유를 지원한다. 모바일폰의 컴퓨팅 능력을 고려해 모바일폰에는 사용자 인터페이스만을 유지 하도록 한다. 모바일폰을 통한 시맨틱 검색을 지원하기 위해 시스템은 실험적으로 뉴스 도메인에 국한된 카테고리에 대한 분류 체계 온톨로지를 구축하며, 각 카테고리간 관계를 설정 한다. 또한, 개인 기호정보를 통한 검색 결과의 필터링을 위해 사용자 기호정보를 XML 형태의 벡터 모델로 유지하며, 이는 서버의 데이터베이스에 각 사용자 계정으로 저장하고 공유한다. 모바일폰의 여러 단점을 극복하고 장점을 극대화 하기 위해 검색 결과를 서버에 저장하고 이를 유 무선 장치간 상호 공유 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 시스템의 아키텍처와 구성 및 주요 기능에 대해서 기술하고자 한다.
인터넷의 활용이 매우 활발해진 현재 각 개인 컴퓨터에 저장된 다양한 데이터의 공유 및 미니홈피, 블로그 등을 통한 웹 게시가 급증하고 있다. 그러나 그러한 개인 데이터 사용을 위해 컴퓨터에 저장되어있는 수많은 데이터 중 원하는 데이터를 검색하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면, 파일명, 작성일자 등 매우 제한된 정보를 사용하여 검색을 하기 때문에, 사용자 질의에 합당한 결과를 제시하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 첫째로, 온톨로지를 정의한다. 둘째로, 온톨로지 기반의 메타데이터를 정의한다. 셋째로, 데이터 간 의미적 연관성을 고려한 추론 기술을 적용한다. 즉, 각 데이터 간 의미를 고려한 검색을 개인 데스크톱 검색에 적용한다. 본 논문은 개인 미디어 검색을 위한 메타데이터 정의 및 추론 기술의 적용에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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