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.
리우터의 IP 주소검색은 라우터에 도착한 IP 패킷의 목적지 주소를 이용하여 적절한 출력링크를 검색하고 결정하는 것이다. IP 주소검색은 라우터 성능의 병목지점 중의 하나로써 고속 백본망에 필요한 초고속 라우터 개발에 필수적인 부분이다. 본 논문은 보통의 펜티엄 CPU에서 능동적인 트라이(Trie) 압축기법을 이용하여 작은 메모리만으로 기가비트급 IP 주소검색을 실시할 수 있는 동적 트라이 압축(Dynamic Trie Compression) 자료구조를 소개한다. DTC 자료구조는 트라이를 압축하여 포워딩 테이블을 만들 때 테이블의 크기와 검색속도의 상관관계를 고려하여 능동적으로 테이블의 크기를 선태할 수 있다. 또한 트라이를 압축할 때 트라이의 구조를 반영하여 자료구조의 크기를 최소화함으로써 포워딩 테이블에 대한 IP 주소검색이 고속의 SRAM 캐시 검색이 되도록 한다. 실험결과에서 DTC 자료구조는 다양한 라우팅 테이블에 대해 능동적으로 최적의 압축을 제공함으로써 보통의 펜티엄 CPU에서 최대 $12.5{\times}10^5$ LPS(Lookup per second)를 기록하였다.
IP 주소 검색은 인터넷 라우터의 필수적인 기능 중에 하나인 동시에 인터넷 라우터의 전체 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 현재 인터넷 라우터에 연결된 네트워크 종류의 증가로 라우팅 테이블 엔트리 수가 급격히 증가하고 있으며, 인터넷 트래픽 역시 빠르게 증가하고 있어 효율적인 라우팅 테이블의 검색이 요구된다. 그 동안 빠른 주소 검색을 위해 다양한 알고리즘들과 검색 방식들이 제안되었지만 대부분 메모리 사이즈나 업데이트 등의 실용적인 측면에 대한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 IP 주소 검색을 위한 실용적인 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 multiple hashing을 적용한 병렬 IP 주소 검색 구조로, 메모리 사이즈나 메모리 검색 횟수, 업데이트에 있어서 장점을 가진다. 본 논문에서는 제안한 하드웨어 구조의 성능을 평가하기 위하여 MAE-WEST 라우터를 통과한 실제 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 수행하고, 이를 통해 203kbytes의 메모리와 200여개의 엔트리를 저장할 수 있는 TCAM을 사용하여 한번의 메모리 접근으로 주소 검색이 가능함을 보였다.
본 논문은 검색 질의어 단어 입력 시에 드러나지 않은 쿼리 단어들을 가시화함으로써, 검색 주체의 의도 구조를 선택할 수있게 하며, 탐색 효율을 제고하도록 제안한다. 검색 질의어를 입력할 때 검색 의도를 파악한다면 효과적인 검색 서비스가 가능할 것이다. 이렇게 하기 위하여, 의도 구조와 요소를 설정함과 아울러 쿼리 단어의 생략된 관계에 해당하는 단어를 복원하여 가시화하는 과정이 필요하다. 관련된 연구들을 검토하며, 검색 의도 구조를 정의하고, 쿼리 단어의 가시화를 위한 방법과 의도 구조에 적합한 쿼리 단어를 확장 생성하는 과정을 보인다. 이 과정에서 의도 구조의 여러 계층 중 하나를 쿼리 단어 범위로 할당하는 예제와 실험을 수행하였다. 탐색 효율 상승의 검색결과와 탐색효율 하락의 검색결과를 분석하였다. 향후 연구로는 의도 결절을 확장하여 구성 요소를 학습할 수 있도록 자동화하는 연구가 필요하다.
IPv6는 32 비트를 갖는 IPv4의 주소 공간 부족 문제를 해결하기 위하여 제안된 새로운 IP주소 체계로서 128비트를 갖는다. 그러므로 IPv6의 라우팅 테이블을 트라이 구조에 저장한다고 가정할 때, IPv4에 비해 매우 많은 레벨이 존재하게 된다. 따라서 IPv6 주소 검색을 위해서는 트라이 레벨에 따른 선형 검색보다 레벨에 따른 이진 검색 구조가 적합하며, 검색 성능이 더 우수하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 IPv6를 위한 트라이 레벨에 따른 새로운 이진 검색 알고리즘을 제안한다 본 논문에서 제안하는 구조는 레벨에 따른 이진 검색의 수행 시 통합 블룸 필터를 사용하여 노드가 존재하지 않는 레벨을 미리 걸러주는 방법을 통하여 외부 메모리 접근 횟수를 줄인다. 실제 라우터에서 사용하는 IPv6 라우팅 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 1096개의 엔트리를 갖는 라우팅 테이블에 대하여 평균 $1{\sim}3$의 메모리 접근을 통하여 IPv6 주소 검색이 가능함을 보았다.
내용기반 이미지 검색을 하기 위해서는 이미지에 대한 내용정보가 필요하며, 이러한 내용정보간에는 상호 연관성이 존재한다. XML(eXtensible Markup Language)은 내용정보간의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 이미지 내용정보를 구조화하기 위한 방법으로 XML을 사용하였다. 또한 이미지는 눈에 보이는 객체의 시각적인 특징과 이미지 전테가 내포하는 시술적인 의미도 가지므로, 이러한 이미지의 특성에 따라 내용정보의 구조도 객체의 시각적 특징 중심의 모델링과 의미 중심의 모델링으로 구분하여 XML 문서 구조를 모델링 하였다. 구조화된 모델들 간의 객체지향 특성을 이용하여 XML 데이터 서버인 eXcelon에 통합하고, 이를 XQL(XML Query Language)에 의하여 질의해 냄으로써 검색 구간에 제약을 가하고 이를 통하여 더욱 효과적인 검색을 지원하도록 한다. 검색되어진 XML 문서 구조는 XSL(extensible StyleSheets Language)의 적용을 통하여 쉬운 형태로 웹 브라우저 상에 출력하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모댈링의 효율성을 검증하기 위하여, 웹 상에서 이미지 내용정보의 상호 연관성에 기반 하여 원하는 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.
효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.
다양한 XML 데이터를 통합 관리하고, 여러 애플리케이션에 정보를 제공하는 웹 서비스 기반의 정보시 스템에서는 체계적이고 효과적인 XML 데이터의 저장 및 검색을 요구한다. 특히, 물류 분야의 정보시스 템에서는 다양한 물류 객체의 정보를 저장하고 관리 하여야 하며, 여러 애플리케이션의 물류 정보 요청에 지능적인 XML 데이터 검색으로 대처할 수 있어야 한다. XML은 데이터를 구조적으로 표현하고, 체계적인 정보 전달을 위해 많은 분야에서 이용하고 있다. XML 데이터는 데이터 구조적 형식을 정의하는 태그와 해당 값으로 구성되어 있다. 각각의 데이터 구조를 가지는 다양한 물류 데이터의 통합 관리 및 검색서비스를 위해서는 XML 데이터의 섹인이 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹 서비스 기반의 물류정보 시스템에서 효율적인 정보 검색서비스 제공을 위한 XML 데이터 색인 기법을 제안한다. 또한, 다양한 물류데이터의 효율적인 통합 관리 및 검색을 위한 온톨로지의 적용을 제안한다.
서열 시퀀싱을 통해 등장하는 원시 데이터들을 대상으로 유사한 서열과 기능 예측에 사용되는 모티프 데이터베이스들은 원시 데이터 생성 속도가 빠르게 증가함에 따라 그 중요성 또한 나날이 증가하고 있다. 그러나, 이러한 모티프 데이터베이스들은 서로 독자적으로 개발되고 발전되어 왔기 때문에 각각 서로 다른 형식의 데이터를 사용하고 있어 이에 대한 검색결과도 데이터베이스마다 서로 이질적인 형태로 제공하고 있다. 그러므로 사용자는 각 데이터베이스에서 사용하는 데이터 구조들에 대한 전반적 지식을 습득해야 할 뿐만 아니라 중복된 반복 검색 작업을 하여야 한다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해 독립적인 모티프 데이터베이스들의 자원을 분해하고, 합병하는 과정을 거쳐 하나의 통합된 모티프 데이터베이스를 구축하였다. 또한 데이터베이스의 각 엔트리당 단백질의 3차 구조 정보, 분류 정보, 샘플 정보의 지원을 가능케 하여 기존 검색 조건을 개선하였다. 이 데이터베이스 구축으로서 사용자는 모티프 데이터베이스 검색에 대한 streamline적인 검색이 가능할 뿐만 아니라 기존의 통합된 데이터베이스에서 지원되지 못한 구조 정보, 분류 정보 검색을 가능케 하였다.
XML 문서는 문서의 내용뿐 아니라, 의미를 가지는 구조 정보, 그리고 다양한 의미를 부과할 수 있는 링크 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 보다 효율적으로 관리하기 위하여 DTD와 XML 문서에 대한 새로운 저장 방법과 이를 이용한 색인 모델을 제안한다. 이를 위해 하나의 XML 문서를 저장함에 있어, 엘리먼트 구조 정보, 애트리뷰트 정보, 링크 정보의 구성 방법을 제시하고, 이를 바탕으로 링크 정보론 이용한 내용 검색 색인 모델과 구조 검색, 애트리뷰트 검색을 위한 색인 모델을 설계한다. 또한 제안된 모델에서의 사용자들의 다양한 질의 유형의 처리 과정을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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