최근 인터넷상에는 매일 방대한 양의 정보가 창출되어 유포되고 있으며, 수많은 정보 제공 사이트들이 늘고 있다. 이용자들은 필요한 정보를 찾고 활용하기 위해 야후(Yahoo), 알타비스타(AltaVista) 등 국외 검색엔진(search engine)들과 심마니, 미스 다찾니 등 국내 검색엔진 등 인터넷상에 운용되고 있는 이들 시스템들을 이용하고 있지만, 대부분의 시스템들은 자체 정보 제공보다는 로봇 에이전트를 이용하여 인터넷 사이트에 등록되어 있는 다양한 분야의 홈페이지 정보들을 수집/분석하여 관련 사이트를 연결해주는 방식의 메타 검색엔진들로서 불필요한 정보들까지 제공함에 따라 이용자들이 필요로 하는 정보를 찾기에는 너무 많은 노력과 시간을 소모하게 되는 문제점을 안고 있다. 이에 본 고에서는 형태소 분석 및 시소러스 사전을 이용하여 검색의 정확성 및 재현율 향상을 고려하고, 주제어 중심의 불리언 검색뿐만 아니라 하이퍼텍스트 기반의 주제어 카탈로그 검색, 각기 다른 사이트의 검색엔진들로부터 질의한 결과를 통합하여 제공하는 지능형 통합검색, 이용자 프로파일에 근거하여 최신 업데이트된 정보를 주기적으로 제공해주는 맞춤정보서비스(Selective Dissemination of Information Service: SDI) 등을 통합한 인터넷 기반의 한글 정보검색시스템의 구현에 대한 내용을 기술하고자 한다.
디지털 방송은 양방향 통신을 기반으로 하여 고객의 요구를 만족시키는 다양한 부가 서비스를 제공한다. 새로운 방송환경을 위한 중요한 요소 중 하나는 분산되어있는 환경에서 여러 소비자와 공급자간의 상호운용성의 유지에 있다. 이를 위하여 디지털 방송을 위한 메타데이터의 표준이 제안되었고, TV-Anytime 메타데이터는 이러한 요구를 만족시키기 위한 차세대 방송 표준 메타데이터의 하나이다. 한편, 사용자 측면에서 다양한 방송 서비스 및 부가 서비스를 원활히 활용하기 위해서 방송사용자단말(Set-Top Box: STB) 환경에서 메타데이터를 효율적으로 관리하기 위한 연구들이 진행중이다. 본 논문에서는 TV-Anytime 메타데이터를 저 비용, 저 사양의 STB에서 효율적으로 관리하기 위한 메타데이터 관리 시스템을 제안한다. STB 기반 관리시스템은 메타데이터의 저장을 위한 저장엔진과 검색을 위한 XQuery엔진으로 구성되며, 효율적인 저장과 검색을 위해서 인덱싱 방법을 제안하고 있다. 또한. XML 검색을 위한 표준 질의어인 XQuery를 방송용 메타데이터 검색을 위한 질의어로 사용하는 우리의 메타데이터 관리 시스템은 향후 다양한 방송 응용들 사이에서 상호운용성(Interoperability)을 보장할 뿐만 아니라 메타데이터의 확장에도 유연하게 대처할 수 있다.
본 논문은 검색엔진을 이용하여 대상 웹사이트의 링크 사이트 전체를 수집하고, 각 링크 사이트의 페이지를 인덱싱하여 데이터베이스화하는데, 특히 가장 최신의 페이지를 분류하여 시간에 의해 검색단어의 정확도가 가려지는 경우, 이를 이용할 수 있도록 하였다. 본 논문은 검색엔진에 의해 검색 서비스를 제공하는 기본적인 웹 로봇의 구현에 대한 연구이며, 웹 로봇의 역할은 크게 링크 사이트를 수집하는 것 이외에 제목, 메타태그, 멀티미디어 다운로드등의 역할들을 수행하며 이를 인덱싱 하여 데이터베이스화한다.
정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라와 같은 상업용 검색엔진의 검색속도 와 조작 편의성이라는 상대적 장점 때문에 학술데이터베이스가 갖고 있는 학술적 가치와 신뢰성에도 불구하고 이용자는 구글스칼라를 선호하고 있는 실정이다. 이 연구에서는 구글스칼라가 갖는 장점을 반영한 메타서치시스템의 특성과 가치를 인터페이스 측면과 전자정보원 측면에서 분석하였다. 또한 이러한 새로운 검색채널로서 메타서치시스템과 이와 연계된 링크리졸버를 이용하는 대학도서관의 이용통계를 분석하였다. 이를 바탕으로 구글스칼라와 차별화될 수 있는 도서관만의 특징인 이용자 이용행태 패턴과 주제별 전자정보 이용행태를 도출하여 전자정보 서비스의 방안으로 활용할 수 있음을 조사하였다.
하이퍼 텍스트 구조의 특성을 이용한 순위 평가 알고리즘 중의 하나인 HITS 알고리즘은 웹 페이지들의 상호간에 연결된 링크 정보로부터 웹 문서들의 중요도를 평가하여 순위에 따른 결과를 제시한다. 그러나 초기의 HITS 알고리즘은 문서 내의 링크 빈도 수만을 고려하고, 입력 값으로 주어지는 웹 문서 집합의 특성에 의존적인 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 웹 검색 엔진들로부터 얻어진 문서 집합에 수정된 HITS 알고리즘을 수행하는 메타 검색 에이전트를 설계하여 보다 나은 검색 성능을 구하고, 결과의 지역성을 보완한다.
웹상에서 제공되는 영상정보 자원의 양이 급증하고 이용자들의 문화적인 수요가 높아진 것에 비해 영상정보를 포괄적으로 기술할 수 있는 체계적인 서지기술은 부족한 실정이다. 기존의 영상정보 기술 메타데이터 요소로는 이용자가 탐색하고자 하는 정보자원을 적절하게 검색하거나 혹은 검색된 자원 중에서 서로 연관성이 있는 정보를 그룹화하여 보여주는 것이 불가능하다[1]. 따라서 영상정보 자원이 지니는 다양한 수준과 다양한 측면의 특성을 표현해 내기 위해 국내에서 제안된 영상정보 분야의 새로운 메타데이터 표준이 제시되었다. 본 논문에서는 제안된 영상정보 분야의 메타데이터를 기반으로 하는 영화 Context 검색 엔진을 개발하였고, 이에 따라 추후에 적절한 정보자원의 검색과 연관성 있는 정보의 그룹화로의 확장을 가능하게 할 것이다.
이 연구는 도서관에서 네트워크 상의 정보자원을 포함하는 전자정보자원의 서지 도구로서 인터넷 검색엔진이나 메타데이터가 갖는 문제점과 전통적 목록의 필요성을 다루었다. 검색엔진이나 메타데이터는 전자정보자원을 신속하게 색인하거나 조직할 수 있게 한다. 그러나 이와 같은 신속성 외에도 목록과 같은 전통적 도서관의 서지 도구들은 기술의 정확성. 완전성. 표준성 등이 절실히 요구되는 것이다. 그러므로 도서관의 관점에서는 전자정보자원에 대하여도 완전한 목록을 작성할 필요가 있다. 목록의 복잡성과 이로 인한 고비용 문제는 도서관간의 협력과 분담으로 해결될 수 있다.
새롭게 발견되는 단백질의 구조와 기능 예측에 사용되는 모티프는 단백질 원시 데이터가 빠르게 증가함에 따라 그 중요성 역시 나날이 증가하고 있으며 이러한 모티프에 대한 다양한 서열 메소드들과 데이터베이스들이 개발되었다. 그러나, 이러한 모티프 데이터베이스들은 각각 이질적인 데이터 구조를 지니고 독자적으로 개발, 개발되어 왔기 때문에 서로 다른 형태의 검색 결과를 제공한다. 따라서 사용자는 각 데이터베이스에서 사용하는 데이터 구조들에 대한 전반적인 지식을 습득해야 하며 모티프 데이터베이스들 각각에 대해 중복된 반복 검색 작업들을 수행하여야 한다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해, 각각의 모티프 데이터베이스들에서 제공하는 자원을 분해하고, 합병하는 과정을 거쳐 하나의 통합된 모티프 데이터베이스를 구축하였고, 기존의 데이터베이스에서 지원하지 못했던 단백질 3차 구조정보, 분류 정보의 지원을 가능케 하였고, 각 멤버 데이터베이스 검색 메소드의 장점을 그대로 적용할 수 있는 메타 엔진을 설계하여 사용자 편의적 검색 환경을 제공한다.
국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 국가 R&D와 관련된 과제, 성과, 인력, 시설 장비, 기술산업 정보에 대해 이용자에게 통합검색서비스를 제공한다. 이용자는 질의어를 입력하여 원하는 정보를 선별하게 되고, 한 건의 상세 메타정보 및 원문을 검색서비스의 최종 목적지로 삼는다. 이 때 이용 중인 정보와 유사한 다른 유형의 R&D 정보를 함께 제공한다면 이용자의 검색 및 탐색노력을 줄임으로써 정보획득의 요구를 쉽게 충족시킬 수 있다. 본 논문에서는 국가 R&D 정보의 메타데이터와 검색엔진의 부스팅 기법을 이용하여 이종 정보간 유사문서 검색 방법에 대해 논한다. 이는 이용자가 원하는 정보를 서비스 최종 화면(메타 상세보기)에서 제공함으로써 검색 서비스의 효율성을 증대시킨다.
현재 인터넷상에는 수많은 정보가 산재되어 있고, 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 수많은 검색엔진들이 개발되어 사용되고 있다. 하지만 기존의 검색엔진은 사용자들이 입력한 질의어만을 가지고 단지 시소러스 사선만을 참조해서 검색결과를 나타내는 게 대부분이이서 사용자의 구미에 맞는 정보를 찾는데 어려운 점이 많았다. 이에 본 논문에서는 MetaDB안에 있는 보편적 Meta 데이터를 이용, 사용자의 간단한 정보 입력과 합께 퍼지연산을 적용시킨 매칭기법으로 사용자의 특성에 맞는 검색결과를 도출하는 퍼지 검색시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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