XML 문서가 널리 사용됨에 따라 XML 문서 간의 통합이나 변환의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 변환이나 통합을 위해서는 미디에이터나 웨어하우스와 같은 방법이 이용될 수 있다. 그런데 어떤 방법을 이용하더라도 질의어와 지역 DTD 간의 매칭이나 지역 DTD 간의 매칭은 필수적이다. 따라서 매칭은 변환이나 통합을 위한 기본적인 기술이라고 볼 수 있다. 이와 같은 매칭 관련 연구는 관계형 데이터베이스 분야에서 많이 진행되었으며, 근래에 SGML/XML 분야에서도 연구가 진행되고 있다. 이중 SGML/XML 문서와 관련된 매칭은 주로 엘리먼트 이름과 구조 정보만을 이용하고 있으며, 특히 구조 정보를 이용할 경우에 잘못된 매칭을 유발시킬 수 있다. 이는 구조 정보가 의미 정보를 적절히 표현하지 못하고 있기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 XML문서에서 추출 가능한 타입패턴을 정의하고, 이를 이용한 매칭 기법을 제안한다. 이 기법은 구조 정보를 이용하는 기존의 매칭 기법보다 좀 더 명확하고, 정확한 매칭이 가능하다. 또한 이는 타입 정보를 사용할 수 없는 DTD 기반의 XML 문서에서의 매칭 정확도를 높여줄 수 있을 뿐만 아니라 타입에 기본적인 의미 정보도 반영되므로 의미 기반 웹에 사용될 수 있다.
XML이 널리 사용됨에 따라 많은 정보가 XML 형태로 표현되고 있다. 또한 인터넷의 대중화로 다양한 정보를 통합하여 처리하거나 교환, 변환하는 경우가 빈번하게 발생한다. 따라서 XML로 표현된 정보도 교환되거나 통합되는 경우가 많이 발생하게 된다. 이와 같은 XML 문서 간의 통합이나 변환에서는 XML의 특징인 문서의 논리적인 구조가 적절하게 반영되어야 한다. 그리고 이를 위해서는 XML 문서의 기본적인 구성 요소인 엘리먼트 간의 매칭이 필수적이다. 기존의 XML 문서 매칭 기법에서는 엘리먼트 이름과 계층 정보 등 명시적으로 표현된 최소한의 정보만을 이용하여 매칭을 수행한다. 이러한 최소한의 제한된 정보를 최대로 이용하여 많은 매칭을 수행하기 위하여 기존의 방법에서는 동의어 사전이나 구조 정보를 과도하게 이용하는 경향이 많다. 따라서 많은 대응을 생성할 수 있지만 동시에 잘못된 대응의 수도 증가한다. 이에 본 논문에서는 명확한 대응을 생성 시키기 위하여 XML의 명시적인 정보 이외에 엘리먼트의 빈도수 정보로부터 엘리먼트 간의 연결성 정보를 정의하고, 이를 이용한 매칭 방법을 제안한다. 제안 방법은 엘리먼트 이름이나 계층 구조 등의 명시적인 정보뿐 아니라 엘리먼트의 연결성을 이용하기 때문에 매칭의 정확도가 향상될 수 있다. 최근에 발표되는 XML 기반의 표준들은 크기가 방대하고 점점 더 복잡해지고 있다. 이같은 환경에서는 잘못된 대응으로 인해 발생하는 비용이 무척 크다. 제안 기법은 매칭의 정확도가 높으므로 이러한 환경에서 좋은 성능을 발휘할 것으로 기대된다.
본 논문은 온톨로지를 활용한 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 기존의 대부분의 스키마 매칭 방법은 단순매칭을 대상으로 하는 반면, 제안된 방법은 계층적 구조의 온톨로지에 기반하여 복합매칭을 계산할 수 있다. 특히 제안된 온톨로지는 이전의 매칭결과에 대한 사용자의 피드백을 이용하여 자동으로 갱신됨에 따라 적절한 도메인 정보를 유지할 수 있다. 성능평가를 위한 실험결과, 온톨로지의 적용이 매칭 성능을 향상시킴을 확인할 수 있었다.
본 논문은 인용필드 정규화와 인용매칭의 관계에 대한 분석을 제시한다. 인용매칭은 논문에서 수집된 인용레코드의 인용필드들 간의 비교 결과를 조합하여 동일 논문의 참조여부를 판별하여 인용레코드를 군집화한다. 따라서 인용매칭에 성능을 높일 수 있는 인용필드와 인용매칭 성능의 관계에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 인용필드 정규화 및 필드 별 결합에 의하여 인용매칭 성능이 변화하는 것을 보였다. 또한, 인용매칭 성능을 인용필드 유사도와의 관점에서 분석하였다. 앞으로, 인용필드 정규화 및 특성이 인용매칭에 미치는 영향에 대한 이해를 넓혀, 이를 인용매칭에 활용할 수 있으리라 여겨진다.
전 세계적으로 큰 피해를 주는 웜을 탐지하는 대표적인 방식으로 스트링 매칭을 이용한 방법이 있다. 스트링 매칭은 네트웍상의 패킷을 자신이 가진 시그니쳐(규칙)와 매칭을 해서 웜을 탐지하는 방법으로 동작하는데 매칭시에 필요한 버퍼(메모리)의 사용량으로 인한 단점을 가진다. 즉, 동시에 매칭해야 하는 패킷수가 늘어남에 따라 버퍼(메모리) 사용량도 급격하게 증가하고 버퍼링된 이전 데이터에 대한 매칭으로 속도 지연이 발생하는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 기존 방식에 비해 적은 메모리 사용량 및 속도 향상을 가지는 버퍼를 이용하지 않는 스트링 매칭 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존 데이터에 대한 매칭 정보만을 기억하고 버퍼링을 하지 않는 방식으로 실험을 통해 기존 방식에 비해 적은 메모리 사용량 및 속도 향상을 가짐을 확인하였다.
네트워크 대역폭과 침입 기술의 발달하는 상황에서 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 방식으로는 대용량화된 패킷을 스니핑되는 환경에서 기존의 패턴 매치 방식은 서비스에 따른 순차적인 패턴 매칭 방법으로는 모든 패킷들의 패턴을 분석하는 것에는 한계가 발생하며, 중요한 패킷을 패턴 매칭을 통하여 분석하지 못하여 여러 취약점에 대한 공격이 발생할 수 있는 악성 봇, 정보의 유출이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 패턴 매칭 기법을 이용하는 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 성능 향상을 위하여 서비스별로의 순차적인 패턴 매칭 방법에서 해시 기반의 패턴 매칭을 이용하여 패턴 매칭의 시간을 단축 시켜 빠른 속도로 탐지 할 수 있는 시스템을 제시하고 검증하고자 한다.
본 논문은 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 스키마 매칭에 사용되는 온톨로지는 전운가에 의하여 작성된 정적인 것으로 모든 어휘관계를 포괄하기는 힘들다. 제안된 방법은 이전의 매칭 결과와 사용자 피드백에 따라 점증적으로 온틀로지를 갱신하여 매칭의 성능을 향상시킨다. 특히, 제안된 온톨로지는 분할, 병합 관계를 기술하고 있어 단순한 애칭관계분만 아니라 복합매칭관계 추출을 가능케 한다. 성능평가를 위한 실험결과 점증적 온틀로지의 적용이 매칭 성능을 매우 향상시킴을 알 수 있었다.
웹 서비스의 검색방법은 기능적인 측면만 고려하여 사용자가 원하는 서비스 검색에 대한 한계가 있다. 본 연구에서는 기능적인 면을 고려한 웹 서비스에서의 문제점을 개선시키기 위해 웹 서비스의 WSDL과 매칭정보를 이용하여 기능적인 부분과 비 기능적인 면을 고려한 서비스 선정 방법을 제시한다. 본 연구에서는 웹 서비스 클라이언트들이 서비스 선정 시 클라이언트가 정의한 매칭정보를 만족하는 클라이언트 측면을 고려한 최적의 서비스 선정을 할 수 있도록 서비스 선정 방법에 대한 아키텍처와 선정 프로세스를 연구하고 웹 서비스 선정 프로세스에서 제공되는 기능적인 요구의 매칭뿐만 아니라 클라이언트 요구도 수용할 수 있는 매칭정보를 고려한 최적의 서비스 선정 방법을 연구한다. 본 연구에서는 제안한 매칭정보 추출 및 선정프로세스를 이용하여 사용자 중심의 비 기능적인 측면을 고려한 웹 서비스를 이용할 수 있어 사용자가 원하는 품질을 제공하는 서비스를 제공 받을 수 있도록 최적의 서비스를 제공 할 수 있다.
본 논문은 대기업에 편중된 구직 상황을 해결하기 위해 대학교의 학생 정보를 통해 중소기업과의 취업으로 연계하는 스마트 매칭 시스템의 설계를 제안한다. 기존 취업 포탈 사이트 에서는 업종과 직종을 직접 찾아들어가야 하는 매칭 시스템을 제공하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 대학교 DB에 있는 학생 정보를 직업들과 매칭하여 주는 스마트 매칭 시스템의 개발을 목적으로 한다. 따라서 제안한 스마트 매칭 시스템은 업종과 직종을 찾아 들어가야 하는 기존에 시스템을 로그인만 하면 바로 학과 정보, 지역 정보에 맞는 채용 공고를 자동으로 보여주는 방식으로 변경하여 대학생과 중소기업 간의 취업률을 높일 것으로 예측한다.
웹검색 결과의 품질 향상을 위해서는 질의의 정확한 매칭 뿐만이 아니라, 서로 같은 대상을 지칭하는 한글 문자열과 영문 문자열(예: 네이버-naver)의 매칭과 같은 유연한 매칭 또한 중요하다. 본 논문에서는 문장대문장 학습을 통해 영문 문자열을 한글 문자열로 음차변환하는 방법론을 제시한다. 또한 음차변환 결과로 얻어진 한글 문자열을 동일 영문 문자열의 다양한 음차변환 결과와 매칭시킬 수 있는 발음 유사성 기반 부분 매칭 방법론을 제시하고, 위키피디아의 리다이렉트 키워드를 활용하여 이들의 성능을 정량적으로 평가하였다. 이를 통해 본 논문은 문장대문장 학습 기반의 음차 변환 결과가 복잡한 문맥을 고려할 수 있으며, Damerau-Levenshtein 거리의 계산에 자모 유사도를 활용하여 기존에 비해 효과적으로 한글 키워드들 간의 부분매칭이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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