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.
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.
본 논문에서는 다양한 콘텐츠들을 특징을 이용하여 각 콘텐츠에 적합한 특징들을 설계하고 수행할 수 있는 개인화 검색 시스템의 프레임워크를 개발하였다. 이를 이용하여 한국과학기술정보 연구원에서 제공하는 국내학술, 특허, 동향 정보 등 다양한 콘텐츠들을 이용하여 개인화 검색 시스템의 다양한 알고리즘에 적용하여 수행하였다.
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.
개인화 웹 검색 시스템은 사용자의 검색의도에 따라 질의어 확장, 검색 결과의 재순위화 등의 방법을 통하여 사용자에게 개인화된 검색 결과를 제공한다. 이를 위해 검색 시스템은 질의어와 사용자의 프로파일 정보를 활용하여 사용자의 검색 의도를 파악하고 분석하여, 검색 결과 페이지에 반영하여 보여주게 된다. 이때 검색 결과 페이지는 문서의 URL과 문서의 제목, 작은 텍스트 조각을 표시한다. 여기서 작은 텍스트 조각은 검색 질의어가 포함된 문서의 요약이며, 스니펫이라고 알려져 있다. 사용자는 이러한 문서의 요약을 통하여 웹 문서가 자신이 원하는 정보를 가진 문서인지를 판단하거나, 해당 URL에 직접 접속하지 않고도 원하는 정보를 얻을 수 있게 된다. 따라서 문서 요약은 사용자가 문서를 볼 것인지 아닌지에 대한 중요한 판단 기준이 되며, 만약 문서 요약 시스템이 개인화된 요약 결과를 제공한다면 사용자의 만족도는 더욱 증가할 것이다. 본 논문은 전체 웹 검색 시스템에서 검색 속도의 큰 하락없이 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있는 개인화 문서 요약 시스템을 제안한다.
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.
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.
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.
이 연구에서는 기존의 과학기술학회마을에서 제공하고 있는 일반 검색서비스에 대해서 분석하고 이를 기반으로 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 검색서비스들을 개발하였다. 즉, 질의어 기반의 개인화 검색시스템, 논문의 공동 저자 기반의 내비게이션 시스템, 논문의 저자 키워드 기반 주제어 자동 추천 시스템과 유사한 사용자 자동 추천 시스템들이 있다. 이 연구에서는 설문 조사를 통해서 KISTI 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 서비스를 모색하였다.
PDA(Personal Digital Assistant)와 같은 Mobile 이동통신기기를 사용한 인터넷 쇼핑은 향후 E-Commerce 시장에서 가장 크게 확산되어질 한 분야로 부상되고 있다. 그러나 현재 인터넷상에 혼재 되어있는 수많은 정보에 대하여 Mobile Environment상의 제한된 Screen Size와 더불어 느린 통신 속도, 무선 인터넷 접속시의 높은 비용 등의 문제로 다량의 정보에 대한 확인과 검색이 어렵고, 고객이 원하지 않는 정보 또한 산재되어 있어 개인화(Personalization)된 검색 서비스의 요구가 대두되는 실정이다. 이로 인해 본 연구에서는 PDA 및 Handhold PC를 이용하는 User의 취향 정보와 만족도 등을 기준으로 보다 편리하고 효율적인 개인화 Interface의 제공 및 이를 이용한 손쉬운 검색 방식을 제시한다. 또한 User 인터랙션 정보를 통해 Feedback함으로써 보다 완벽하게 User 개인별 취향에 접근할 수 있는 Browsing기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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