웹에서의 멀티미디어 데이터베이스가 발달함에 따라 분산 멀티미디어 데이터에 대한 검색 기능의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 지금까지는 주로 웹상에 분산된 텍스트 데이터베이스를 선택하고 선택된 텍스트 데이터베이스에 대해소 질의 결과를 결합하는 연구가 이루어졌을 뿐 멀티미디어 데이터베이스에 대해서는 연구가 미진하였다. 웹상의 멀티미디어 데이터베이스는 자율적이고 이질적인 특성을 가지고 있고 주로 내용 기반으로 검색된다. 멀티미디어 데이터베이스에서의 수집 융합 문제는 웹상의 이질적인 멀티미디어 데이터베이스에서 내용 기반 검색으로 검색된 경과를 병합하는 것을 다룬다. 이 문제는 분산 멀티미디어 데이터베이스의 검색에 매우 중요하지만 아직까지 연구된 바가 없다. 본 논문은 웹상에서 이질적인 멀티미디어 데이터베이스의 수집 융합을 처리하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 데이터베이스에서 검색할 객체의 개수를 추정하는 휴리스틱 방법과 선형 회귀분석을 이용한 알고리즘을 사용한다. 그리고 실험에 의해서 이 알고리즘들의 효율성을 보였다. 이 알고리즘들은 향후 웹상의 멀티미디어 데이터베이스들에 대한 분산 내용 기반 검색 알고리즘들의 기본이 될 수 있다.
본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
USN의 발전으로 인해 인간 중심의 정보화 사회에서 사물 간에도 정보들을 유기적으로 결합하여 활용하는 유비쿼터스 컴퓨팅 사회로 급격히 변모하고 있다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라를 성공적으로 구축하기 위해서는 센서노드에 대한 기술의 발전과 함께 USN 미들웨어에 대한 연구가 필요하다. USN의 핵심기술 중 하나인 USN 미들웨어는 시스템 소프트웨어로써 USN 응용에서 USN 계층의 자원과 데이타를 쉽게 활용할 수 있도록 다양한 기본 서비스를 제공한다. USN 디렉토리 서비스는 이와 같은 USN 미들웨어의 핵심 컴포넌트로서 USN 응용이 필요로 하는 USN 자원에 대한 정보를 검색하는 기능을 수행한다. 분산된 USN 자원에 대한 메타데이타의 효율적인 검색은 분산된 환경에서의 USN 디렉토리 서비스의 핵심요소이며 최근 이에 대한 연구가 보이고 있다. 분산 USN 디렉토리 서비스에서의 메타데이타 검색 모델은 크게 중앙 집중식(Centralized) 모델, 계층식(Hierarchical) 모델, P2P(Peer-to-Peer) 모델이 있다. 그러나 현재 메타데이타 검색 모델에 대한 연구는 원하는 메타데이타를 찾기 위한 서버 검색 회수만을 대상으로 하고 있으며 실제 단말 간 응답시간에 영향을 미치는 지연시간은 고려하지 않고 있다. 본 논문은 실제 단말 간 응답시간에 영향을 미치는 검색회수와 지연시간을 고려한 하이브리드 모델을 제안하고, 하이브리드 모델이 계층 모델에서 검색 시 불필요한 검색횟수의 증가와 P2P 모델의 광범위한 지역에서 응답시간이 증가하게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다.
본 연구는 분산자원 활용을 위한 Z39.50 프로토콜, ZING SRW/SRU 프로토콜, OAI 프로토콜, ZING Update 프로토콜의 개발 배경, 특징을 살펴보고, 검색과 갱신 각 기능별로 프로토콜을 비교·분석하였다. 본 연구는 분산자원을 활용하려는 도서관 및 정보서비스기관에 기초 정보를 제공하고, 각 기관에서 분산자원을 이용하여 구축하고자 하는 서비스의 대상, 종류, 환경에 적합한 프로토콜을 선택할 수 있도록 하기 위함이다.
국토정보화의 기반준비 단계인 ‘1차 국가 GIS 사업’기간 동안, 상당량의 수치화된 공간 정보가 축적되었고 이들을 관리하기 위한 다양한 종류의 지리정보시스템이 국가기관에서 사용되었다. 그러나, 사용중인 지리정보시스템은 조직적 지리적으로 분산되어 있으며, 공간데이타베이스의 이질성 및 폐쇄성으로 인해, 공간정보의 상호운용 측면에서 한계성을 드러내고 있다. 본 연구에서는 이러만 한계점을 극복하고자 분산 이기종 공간데이타베이스에 저장된 공간정보를 표준화된 방법으로 통합검색하며, 상호운용 가능토록 하는 국가공간정보유통체계를 설계 및 구현한다. 본 시스템을 구성하고 있는 단일 유통게이트웨이, 복수개의 유통노드, 지리정보공급기관을 국가통신망을 통하여 상호 연결하고, 컴퓨팅 부하를 분산시키기 위한 방안으로 공간정보유통망을 검색망 및 전송망으로 분리 설계한다. 검색망에서는 메타데이타의 검색 및 전송을 위한 표준화된 방법으로서 OpenGIS OLE DB Provider 기반 데이터제공자 컴포넌트를 구현한다. 또한 데이터제공자 컴포넌트를 통해 전송된 이기종 공간데이타베이스로부터의 WKB 형태의 공간정보를 상호운용할 목적으로, 공간데이타 구조와 처리에 대한 인터페이스 표준화를 실시한 MapBase 컴포넌트를 활용하여 공간정보에 대한 통합검색, 분석 및 상호운용을 구현한다.
세계 디지털화의 흐름이 경제, 신원 인증, 물류 분야 등에서 블록체인 혹은 분산원장을 기반으로 한 탈중앙화 시스템 환경으로 변화하고 있다. 이에 맞추어 이내비게이션 서비스의 접근성에 있어서도 탈중앙화된 여러 해사 서비스 레지스트리(MSR)들로부터 공개 서비스를 검색할 수 있어야 한다는 요구사항이 도출되었다. 본 연구는 MSR 분산원장과 다수의 지역 MSR로 구성된 탈중앙화 MSR 환경을 기술하고, 이 환경에서 웹 브라우저 기반의 글로벌 이내비게이션 서비스를 검색할 수 있는 서비스 검색 시스템을 구현하였다. 동적으로 서비스 속성, 지역 정보, 자유 텍스트 검색 질의를 생성하여 MSR 분산원장에 등록된 검색 결과를 통해 유관 MSR과 서비스 접속 정보를 사용자에게 제공하는 탈중앙화 애플리케이션이다. 본 연구에선 구축된 탈중앙화 MSR 환경과 그 환경 내에서 서비스 검색을 수행하는 시스템을 실험하였고 이를 통해 가지는 장점 및 한계점에 대한 논의를 갖는다.
본 논문에서는 메타데이터fmf 이용하여 분산된 KRISTAL-2002 기반의 시스템을 통합 검색하는 정보검색시스템의 구현 방법을 제안한다. 이 시스템은 서로 다른 분야에서 사용되고 있는 기개발된 정보검색시스템을 통한 검색하거나, 같은 분야의 시스템이라도 스키마가 다를 경우에 이를 사용자가 마치 하나의 시스템에서 검색하는 것과 같은 통합검색을 수행할 수 있도록 해준다. 본 시스템은 통합메타데이터베이스와 원천서버간의 스키마 매핑을 지원하는 원천서버관리기, 메타데이터를 등록하고 원천서버의 정보와 통합 메타데이터간의 매핑을 관리하고 지원하는 통합메타데이터 관리기, 통합검색을 위한 사용자 신의를 각 원천서버에 적합한 질의로 생성하여 처리하는 분산질의 처리기, 검색된 결과를 통합하여 사용자 화면으로 출력하기 위해 HTML 문서로 변환하는 분산 데이터 셋 관리기, 그리고 통합검색을 위한 통합검색 엔진으로 구성되어 있다. 통합메타데이터는 본 시스템의 일부분인 메타데이터 등록기를 이용하여 ISO/IEC 11179에서 정의된 표준화된 절차고 등록되었다고 가정하여 사용하였다. 사용자는 하나의 통합시스템에서 검색하는 것과 같이 통합검색 화면에서 검색대상 시스템을 선정하고 기본검색과 상세검색을 수행하며, 분야별 혹은 기관별로 검색하고 결과를 볼 수 있도록 하였다. 본 시스템은 KRISTAL-2002 시스템을 기반으로 Visual C++와 C++ CGI를 이용하여 리눅스 상에서 개발되었으며 6개의 서로 다른 데이터베이스fmf 이용하여 실험, 검증하였다.
최근 인터넷에서 접근할 수 있는 정보의 양이 급속히 증대함에 따라 사용자의 선호도와 목적에 따라 개인화 또는 전문화된 검색기능을 제공하여 기존 인터넷 검색엔진의 약점을 극복할 수 있는 방법으로 인터넷 검색에이전트가 연구되고 있다. 현재 개발하고 있는 인터넷 검색 에이전트는 다양한 목적에서 개발한 인터넷 검색엔진의 검색 결과에 부가가치를 더하는(value-added) 접근 방법을 따른다. 하지만 이 방법은 검색엔진의 재현율이 떨어지면 문제영역 지식이나 사용자의 선호도를 이용해도 정확도가 증가하지 않는다. 따라서 검색엔진의 재현율과 정확도를 동시에 높이면서 효과적인 결과를 얻기 위해서는 기존 검색엔진을 모듈화하여 효율적인 분산 및 다중처리가 가능하도록 함으로써, 문제영역 지식이나 사용자 선호도가 검색결과에 반영되도록 해야한다. 이 논문에서는 부산대학교의 인터넷 검색엔진인 미리내 시스템을 에이전트 기반 시스템으로 변환하고, 분산, 다중 처리 및 실시간 검색이 가능한 검색에이전트 환경을 구축하였다.
지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.
오늘날 사람들의 많은 관심을 끌고 있는 생명 공학 분야에서, 가상 검색은 컴퓨터에서 가상적으로 시뮬레이션을 수행함으로서 특정 질병에 관여하는 물질을 널다 빠르게 추출하여 신약을 설계하는 방법이다. 본 논문에서는 지역적으로 분산된 유휴 또는 전략적 자원을 이용하여 가상 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 분산 시스템인 DVSF(Distributed Virtual Screening Facilities)를 소개한다. DVSF는 중소규모의 실험실이 가지고 있는 유휴 자원을 이용하여 최소한의 비용으로 효과적인 신약 개발을 위한 환경을 구성할 수 있도록 개발되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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