DLP 방식의 개인정보 보호 시스템에서는 문서나 메일의 내용을 검색하여 개인정보 관련한 데이터를 검색으로 찾아내는 내용검색을 사용하고 있다. 이러한 내용 검색을 위해서는 네트워크 송수신 기기에서, 혹은 사용자의 컴퓨터에서 모든 문서를 평문으로 유지해야 한다는 점을 강조하고 있다. 그러나 이러한 평문 유지 방식은 현재 빠르게 보편화되고 있는 스마트폰 환경에서는 카메라에 의한 촬영을 막기 어렵다는 점에서, 최근 활발해지고 있는 APT 공격에 대용하기 어렵다는 점에서 문제점으로 지적되고 있다. 더구나 고객 정보를 수집 보관하고 있는 기관의 '직원' 사생활 데이터를 검색힐 수 있다는 점에서 문쩨제가 제기되고 있다. 본고에서는 '개인정보 보호법'의 실시로 설치되고 있는 OLP 시스템의 문제점을 짚어보고, 가능한 대응책을 제시한다.
방대한 정보를 사용자에게 제공하기 위해 검색 엔진은 다양한 알고리즘을 통해 사용자마다의 최적화된 정보를 구성한다. 과제, 논문, 특허, 연구보고서 등 과학기술정보를 서비스 하는 주체 역시 나름의 검색 알고리즘으로 정보를 제공하지만, 질의어와 문서간의 적합도만을 측정하여 검색 결과를 제시할 뿐 사용자의 관심 분야나 요구를 반영하지 않고 있다. 특히 관심 분야에 적합한 과학기술정보를 사용자가 접근하기 쉽게 제공하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 사용자 관심분야를 서비스 이용행태로부터 결정하여 이를 과학기술정보 개인화에 반영하는 서비스에 대해 제안하였다. 이를 위해 실시간 관심분야 추적, 관심 태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 설계하고 구현하였다.
정보의 바다라고 일컬어지는 인터넷에서 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 웹 검색엔진이 나날이 발전하고 있기는 하지만, 이들 검색엔진은 개인에게 특화된 것이 아니기 때문에 검색 결과의 양이 엄청나게 많은 뿐만아니라 원하지 않는 정보인 경우가 많다. 따라서 사용자의 기호를 반영하여 원하는 정보만을 찾아줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 기호를 반영하여 개인에게 특화된 웹 검색 시스템을 개발하기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 다중에이전트 시스템을 제안한다. 실험결과 사용자 프로파일 벡터가 사용자기호에 따라 변화하여 제안한 시스템이 유용함을 알 수 있었다.
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.
웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다.
개인정보관리 시스템의 궁극적인 목표는 개인이 필요로 하는 정보를 수집하고 처리하여 보다 간편하고 효율적인 방법으로 정보를 검색할 수 있도록 조직화하여 관리하는데 있다. 그러나 기존의 개인정보관리 시스템은 자료 저장을 위해 전통적인 계층적 디렉터리 모델을 사용하고 있기 때문에 효율적인 정보관리 및 검색에 한계가 있으며 정보의 연관 관계에 의한 검색이 어렵다는 문제점을 가진다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 본 논문에서는 개인이 필요로 하는 문서를 웹상에서 쉽게 관리하고 유지할 수 있는 더불어 관리된 문서를 쉽게 검색할 수 있는 개인정보관리 메커니즘을 기계학습의 한 기법이 Fornal Concept Analysis의 개념망 모델을 이용하여 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 계층적인 트리 구조의 단점을 극복하고 제한된 검색을 넘어 개념들 사이의 연관 관계에 의한 검색을 지원할 뿐만 아니라 검색 성능에 있어 계층적인 구조를 기반으로 하는 시스템보다 더 유용한 방법임을 보였다.
현재 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic한 정보만을 제공한다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보안하고자 시멘틱 웹 기술이 제안되고 있다. DQL 검색 시스템은 검색 결과의 질을 향상시키기 위해서 시멘틱 웹 기반의 검색 시스템 중지 하나다. 시멘틱 검색은 입력된 질의들을 통해서 사용자가 원하는 정보와 의미가 일치하는 결과를 얻어내는 것이다. 본 논문은 시스템을 이용하는 각 사용자에 따라 검색되는 결과들에 우선순위를 적용하는 DQL 검색 시스템을 제안하고 다음 3가지 부분에 중점을 두어 시스템을 설계하였다. 첫째, 각 사용자들의 성향을 검색 결과에 반영하기 위해 개인화 프로파일과 온톨로지를 생성하는 개인화 온톨로지 생성기를 설계한다. 둘째. 검색 정확도틀 논이기 위해 검색 대상에 되는 정보들의 숙성과 관계를 추론해주는 검색 엔진을 설계한다. 마지막으로 DQL 검색 시스템의 사용 효율성을 높이기 위해 사용자가 입력한 키워드를 DQL로 자동 변환하는 DQL 컨버터를 설계한다.
이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를, 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.
본 논문에서는 주제별 분류기반의 개인화 검색시스템의 평가를 위해서 기존의 한글 정보 검색시스템 평가를 위해서 사용하는 한글 테스트 컬렉션(HANTEC v2.0)을 사용하였다. 주제별 분류기반의 개인화 검색 시스템의 평가를 위해서 첫째, 한글 테스트 컬렉션을 한국일보-40075 문서분류 테스트 컬렉션을 이용하여 주제별 분류를 수행 하였다. 둘째, 한국일보-40075 문서분류 테스트 컬렉션의 분류 체계에 다라 한글 테스트 컬렉션의 문서들을 kNN 분류기를 이용하여 분류를 수행하였다. 마지막으로 구축된 컬렉션을 이용하여 주제별 분류기반의 개인화 검색시스템의 성능 평가를 수행하였다.
정보통신 기술의 급격한 발전으로 인해 인터넷이 대중화됨에 따라 인터넷을 이용한 사이버 공간상에 정보의 상호교환, 전자 상거래, 인터넷뱅킹 등의 사회 활동이 활발해지고 있다. 하지만, 인터넷 사용의 편리함을 추구하는 경향에 의해 개인식별용 증명서(주민등록증, 운전면허증, 여권, 학생증 등)들이 전자적인 매체로 표현되어 인터넷상에서 노출되는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷상에 노출된 개인정보가 포함된 이미지들을 효율적으로 검색하기 위한 방안을 제안한다. 제안한 방안은 이미지의 색상과 질감, 그리고 모양 특징정보들 중에서 개인식별정보가 포함된 이미지들에서 고유한 특징정보들을 분석하여 추출한 후 이를 이용하여 개인식별정보가 포함된 이미지들을 검색한다. 제안한 방안을 실험한 결과, 전체 개인 식별정보가 포함된 이미지들 중에서 약 89%이상의 검색 성공률과 이미지 파일 당 수행시간은 약 0.17초가 소모되었다. 이러한 결과를 바탕으로 실제 인터넷상에서 개인식별정보가 포함된 이미지 파일들의 검색과 노출 여부 판단을 위한 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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