인터넷 기반의 정보검색시스템 활용 및 최신 정보통신동향 기사제목 제공을 목적으로 웹기반 정보통신동향 검색시스템을 구현하였다. 시스템 구현을 위한 기본 프로그래밍에는 비주얼 폭스프로 데이터베이스 패키지를 활용하였으며, 웹기반 환경구현을 위해서는 폭스웹 CGI 변환프로그램과 퍼스널웹서버를 활용하였다.
국내 검색 포탈들이 제공하는 다양한 서비스들 중 가장 대중적이고 인기가 있는 서비스는 통합 검색 서비스이다. 따라서 급변하는 국내 인터넷 환경에서 검색 포탈들의 경쟁력을 강화하기 위해서는 우수한 통합 검색 서비스를 이용자에게 제공하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 국내 주요 검색 포탈들인 네이버, 다음, 야후, 엠파스의 통합 검색 서비스를 결과의 적합도 측면에서 비교, 분석하였다. 통합 검색 서비스 평가 시 본 연구에서는 실제 이용자들이 입력한 실제 질의들을 활용하였다. 또한 질의에 대한 검색 결과에서 이용자들이 실제 조회한 문서를 기록한 클릭 로그를 참고하였다. 본 연구의 결과는 향후 통합 검색 서비스의 개선에 활용되고, 이용자가 우수한 통합 검색 서비스 선택 시 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 웹(Web)상에서 운용되고 있는 검색엔진의 활용실태에 관한 체게적 검토를통해 각 엔진에 대한 가능을 비교·분석함으로써 각각의 특징과 효율성을 평가해보고자하였다. 효율적인 검색을 위해서는 각 검색엔진의 특성을 파악하여야 하며 얻고자 하는 정보의 특성(정보분류, 사용분야, 정보 형태 등)에 의해서도 검색엔진의 선별이 필요하다. 검색엔진들은 자신만의 독특한 검색방법을 지니고 있으며 사용자 인터페이스, 질의(Query)의 형태와 검색결과에 차이를 보일 수있다. 그러나 이들 검색엔진의 효율성을 비교하기 위한 기준은 아직까지 정립되지 않았으며 학문적으로 검증된 명확한 기준이 없다. 따라서 본 연구에서는 검색엔진의 효율성 비교를 위해 현재 인터넷상에서 통용되고 있는 검색능력평가에 관한 보고서들에서 평가기준으로 삼고있는 기준들을 수집, 분석한후 가장 타당한 것으로 평가기준들을 선정, 체계화하는 작업을 선행하였다. 그리고 각 검색엔진의 검색효율성을 평가하여 그 결과를 분석함으로써 최적의 검색엔진 선택과 정확한 정보의 검색 및 활용에 일조하고자하였다.
문서 검색은 오래 연구되어 온 자연어 처리의 중요한 분야 중 하나이다. 기존의 키워드 기반 검색 알고리즘 중 하나인 BM25는 성능에 명확한 한계가 있고, 딥러닝을 활용한 의미 기반 검색 알고리즘의 경우 문서가 압축되어 벡터로 변환되는 과정에서 정보의 손실이 생기는 문제가 있다. 이에 우리는 BERT Sparse라는 새로운 문서 검색 모델을 제안한다. BERT Sparse는 쿼리에 포함된 키워드를 활용하여 문서를 매칭하지만, 문서를 인코딩할 때는 BERT를 활용하여 쿼리의 문맥과 의미까지 반영할 수 있도록 고안하여, 기존 키워드 기반 검색 알고리즘의 한계를 극복하고자 하였다. BERT Sparse의 검색 속도는 BM25와 같은 키워드 기반 모델과 유사하여 실시간 서비스가 가능한 수준이며, 성능은 Recall@5 기준 93.87%로, BM25 알고리즘 검색 성능 대비 19% 뛰어나다. 최종적으로 BERT Sparse를 MRC 모델과 결합하여 open domain QA환경에서도 F1 score 81.87%를 얻었다.
위성영상의 종류가 많아지고 다양한 종류의 수치지도가 생성되고 관리되기 위해서는 지도도서관이 필요할 것이며, 이는 클리어링하우스와는 달리 전통적인 종이지도까지 포함이 되어야한다. 상품화된 GIS 툴에서 제공하는 공간검색의 기능을 개발하여 지도도서관에 활용을 한다면, 지명검색보다 다양한 형태의 자료를 검색하여 비교할 수 있으므로, 데이터베이스에 각 자료의 좌상단, 우하단 좌표가 입력 관리되고, 서버에 모든 자료가 존재한다는 가정하에 사각검색과 원 검색의 원리를 경우에 따라 분류하고 SQL문으로 만드는 원리를 정리하였다. 공간검색을 통한 GIS자료의 다운로드와 생성된 자료의 업로드 기능을 클라이언트/서버환경에서 JDBC를 활용하여 구현하였다. 국가기관이나 학교에서 지도전문 도서관이 전무한 실정이지만, 앞으로의 가능성을 전제로 하여 고지도로부터 관광지도, 수치지도, 위성영상을 활용한 주제도에 대한 관리방법으로 제안한다.
인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서 지금까지는 고가의 중대형 컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나, 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 시스템에서는 전체 작업을 개별 노드 즉 PC에 가능한 균등하게 분배함으로써 성능을 극대화 하고자 하는데, 하나 또는 그 이상의 노드에 문제가 발생하는 경우 전체시스템의 성능이 매우 저하되거나 정상적인 서비스를 제공하기가 어려워진다. 이러한 상황에서 고장 포용성의 달성은 1년 365일 지속적으로 운영되어야 하는 많은 응용분야에서 반드시 해결해야 하는 문제이다. 본 논문에서는 PC 클러스터를 활용한 병렬정보검색시스템에서 고장 포용성을 극대화하기 위하여 각 노드의 색인어 역파일을 이웃 노드에 효율적으로 중복하여 저장하는 방안과 이를 활용한 효과적인 병렬정보검색 방법을 제안한다. 대규모 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 고장 포용성 향상을 위한 색인어 역파일 중복 저장방안이 충분한 효율성과 실용성이 있음을 확인하였다.
최근 인터넷상의 상품 쇼핑몰사이트나 전자상거래와 같은 웹 사이트의 발전으로 인해 이미지의 정보를 많이 사용하고 있다. 이미지의 활용도가 높아짐에 따라, 이미지에 대한 분석기술이나 인식기술들이 많이 연구되어지고 있다. 이미지의 활용은 단순히 정보를 표현하는 것을 넘어, 현재는 인체의 생체 이미지, 지리정보 이미지, 상품 카탈로그 이미지와 같은 대량의 이미지 정보를 가지고 웹 상에서 응용하여 활용되어지고 있다. 따라서, 다양한 이미지의 정보를 표현하고 저장, 검색하는 기술은 계속적으로 연구되어지고 있다. 그러나, 다양한 이미지의 형태로부터 데이터를 표현하고 검색한다는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는 On.-Schema를 활용하여 다양한 이미지의 내용정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 표준화 방안에 대하여 기술한다. 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지와 같은 인터넷 상에서 많이 사용될 수 있는 이미지의 정보를 XML-Schema로 설계하고 XML을 활용하여 내용기반 이미지 검색을 지원할 수 있는 모델을 제시한다. 또한 이미지에 대한 복합적인 객체를 분리하여 저장할 수 있는 스키마를 제공함으로서, 이미지 데이터의 공유성과 유용성이 높아지고, 검색에 대한 효율성이 증대되도록 한다.
본 연구에서는 Flickr에서 제공하는 어노테이션 기법 중 Note 서비스에 대한 다양한 분석 결과를 제공하고, 이를 기반으로 소셜 미디어 검색을 위한 Flickr Note의 응용 방안을 제안한다. Flickr Note는 기존의 태그 기반 검색에서 활용되는 태그와는 달리 이미지의 특정 영역 위에 직접적으로 할당되는 텍스트들의 집합이다. Flickr Note는 보다 지능적인 소셜 이미지 공유 및 검색 서비스를 위하여 다양한 정보들을 제공할 수 있는 중요한 데이터지만, 이를, 이미지 검색에 효과적으로 활용하기 위한 연구는 미미한 수준이다. 따라서 본 연구에서는 Flickr Note에 대한 다양한 분석을 통하여 소설 이미지 검색에서 Note의 역할 및 활용 기능성을 제공하고자 하며, 이를 바탕으로 Flickr Note 기반의 이미지 분석 및 검색을 위한 다양한 연구들이 시도되기를 기대한다.
대부분의 정보 검색 시스템은 문서 내어서 추출된 모든 용어를 이용해서 문서간 유사도 계산이나 문서 분류, 문서 클러스터링 등에 활용한다. 그러나 실질적으로 문서 내외 모든 용어를 추출해야만 이러한 정보 검색 시스템을 활용할 수 있는 것은 아니며, 오히려 용어 빈도수 같은 가중치가 낮은 용어를 용어 추출에서 제외시킴으로써 모든 용어 추출로 인해서 발생하는 시간과 공간을 많이 소비하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 정확하고 자동적인 문서 분류를 위한 문서 클러스터링보다 유사 문서 검색의 활용은 검색효율의 증가를 가져 올 수 있다. 본 논문에서는 유사 문서 판별 시스템을 이용해 용어 추출의 효율성을 실험하였으며, 모든 용어를 추출한 경우보다 중요 용어만 추출한 경우에 더 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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