본 논문은 인터넷상에서 사용이 가능하며 확장성이 뛰어나 XML(eXtensible Markup Language)을 다른 문서로 변환 및 브라우징(Browsing), 프리젠테이션(Presentation)이 가능한 표준 언어인 XSL(eXtensible Stylesheet Language)을 응용한 XSL 문서 편집 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 이를 위해 XSL문서의 기본 구조 단위를 패턴(Pattern)으로 구분하여 서식 집합(Template Rule)들을 사용자 서술 방식이 아닌 사용자의 선택 방식의 자동 생성으로 구성하도록 하였다. XSL 엘리먼트 (Element)의 선택방식은 구성되어진 XML문서를 읽어 들여 문서의 엘리먼트 정보를 확장할 수 있게 하였다. 또한 XML문서와 XSL문서의 HTML(HyperText Markup Language)로의 변환을 쉽게 확인할 수 있는 사용자 인터페이스(User Interface)를 구성하며 원활하게 문서를 교환 할 수 있도록 설계 구현 하였다.
인터넷의 비약적인 발전, 네트웍 인프라의 향상으로 인해 인터넷을 이용한 문서 처리는 날로 증가하고 있으며, 이 기종간의 문서 정보 교환 역시 계속해서 증가하고 있다. 또한 문서의 표현 방법 및 문서량의 증대로 사용자의 요구는 계속 다양해져 가고 있다. 기존의 웹에서 사용되고 있는 HTML(Hyper-Text Markup Language)의 경우 그 표현력의 한계 때문에 사용자가 직접 구조적인 문서를 생성할 수가 없었다. 이에 W3C에서 XML (eXtensible Markup Language)을 발표하여 사용자가 직접 논리적인 문서의 작성하는 것이 가능하도록 했다. 이러한 XML 문서의 논리적인 구조를 표현하기 위해서는 문서의 원형을 정의할 수 있는 DTD(Document Type Definition)가 필요하며, 본 논문은 이러한 XML 문서의 원형을 정의하기 위해 필요한 DTD를 보다 효율적이며 쉽게 작성할 수 있는 DTD 편집기의 구현 및 설계에 대하여 논술한다.
액티브 문서 시스템은 문서를 중심으로 사용자 상호작용이나 통신 등을 지원하는 분산 컴퓨팅 모델로서 내용과 행위 정의를 포함하는 행동 가능한 문서를 통해 분산 응용 시스템을 구현하고자 하는 접근방법이다. 본 논문에서는 이러한 액티브 문서 시스템을 구현하기 위한 coordination 미들웨어로서 XForms를 이용하여 사용자 상호작용과 행위를 정의하고 웹 클라이언트가 HTTP와 소켓 기반 통신을 통해 coordination을 담당하는 시스템의 설계와 구현을 소개한다. 개발된 플랫폼 ThruDoc은 웹 상에서 여러 사용자가 액티브 문서를 통해 동시에 데이터 접근을 가능하게 하며, 동시 접근 단위와 락킹 행동을 XForms 문서에서 유연하게 정의할 수 있어 기존의 액티브 문서지원 미들웨어와 비교하였을 때 웹 기반의 구조에 자연스럽게 통합되면서도 자유로운 행위 정의가 가능하고 문서 공유가 실시간으로 가능하다는 장점을 가진다.
정보검색시스템에서 가장 중요한 것은 사용자의 요구에 부합하는 결과를 도출하는 것이다. 이를 위하여 사용자의 질의와 연관된 모든 문서들을 추출하게 되는데, 이 많은 결과 문서들 중에서 사용자가 원하는 문서는 소수이고, 원하는 문서를 찾는 것도 쉽지 않다. 따라서 적절한 결과 문서를 도출하기 위하여 연관된 문서들끼리 그룹화 시키는 클러스터링 방법이 많이 이용된다. 본 논문에서는 기존의 문서내의 색인어 보다는 그 의미에 기반하여 클러스터링 하였다. 이를 위하여 LSI 모델을 적용하였고, 문서 클러스터링 방법으로 많이 사용하고 있는 K-Means 알고리즘을 이용한 클러스터링과의 차이점을 비교, 분석하였다.
본 논문은 다양한 인터넷 컨텐츠를 제공하는 시스템에서 XML문서를 이용한 사용자 프로필 생성 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 구매와 같은 하나의 트랜잭션이 발생하기 전에 사용자 구매 패턴을 분석하기 위해서 필요한 프로필을 정의하는 모듈과 이를 적용한 사용자 프로필 생성 모듈로 구성되어 있다. 프로필 정의 단계에서는 XML의 DTD를 이용해서 사용자 프로필 규칙을 정의하고 저장한다. 그리고 사용자 프로필 생성 모듈에서는 트랜잭션이 일어날 때 발생되는 XML문서를 파싱해서 XPath형태로 저장되어 있는 규칙 리스트에 적용한 후 필요한 XML문서의 요소 값들을 이용해서 사용자 프로필을 생성한다. 또한 추가적인 장점으로는 하나의 복잡한 모듈이나 패키지로만 제공되어지는 규칙을 사용하지 않고 관리자나 사이트를 운용하는 운영자가 직접 규칙을 정의하고 규칙에 대한 설명을 통해서 자신의 환경에 맞는 사용자 프로필에 대한 정보 추출 및 CRM(Customer Relationship Management)을 지원 할 수 있다.
웹사이트 설계자의 주관적 판단에 의한 정적 하이퍼텍스트 링킹은 모든 사용자들에게 동일한 링크를 제공한다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하고, 각 사용자들의 브라우징 패턴에 적합한 웹 문서들을 동적 링크로 제공해주기 위한 여러 동적 링킹 시스템들이 제안되었다. 그러나 대부분의 동적 링킹 시스템들은 사용자의 현재 브라우징 패턴과 가장 유사한 패턴 정보만을 이용해 동적 링크를 제공하기 때문에 연관성이 없는 웹 문서들에 대한 링크를 수시로 제공한다는 또 다른 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 한 응용 분야인 웹 마이닝 기법을 이용하여 웹 서버의 로그파일로부터 사용자들의 브라우징 패턴을 분석해내고, 다차원 데이터 집합에 적합한 Association Rule Hypergraph Partitioning(ARHP) 알고리즘을 이용하여 서로 연관성이 있는 웹 문서들을 분류한다. 사용자 브라우징 패턴 정보로부터 사용자에게 추천해줄 1차 링크 집합을 생성하고, 연관 웹 문서 정보를 이용하여 2차 링크 집합을 생성한다. 그리고 두 링크 집합에 공통으로 포함된 링크 집합만을 사용자에게 동적으로 추천해줌으로써 사용자가 보다 편리하고 정확하게 웹사이트를 브라우징 할 수 있도록 하는 동적 링킹 시스템을 제안한다.
방대한 데이터 가운데 사용자가 원하는 정보를 단번에 찾아내는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이로 인해 사용자의 문서 열람 이력을 바탕으로 사용자 선호를 고려해 문서를 추천하는 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존에 활용된 문서 열람 이력 기반 문서 추천 방법론은 문서를 누가 열람했는지의 정보만을 활용할 뿐, 사용자가 해당 문서를 열람하게 된 의도(Intent)를 충분히 활용하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 해당 문서를 누가(Who) 읽었는지의 정보가 아닌 해당 문서를 왜(Why) 읽었는지의 정보를 활용하는 검색 의도 기반 문서 추천 방안을 제시하고자 한다. 제안 방법론의 우수성을 확인하기 위해 국내 전자상거래 플랫폼 기업인 'C' 사의 실제 사용자 검색 이력 239,438건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 내용 기반 추천 모델 및 단순 열람 이력 기반 추천 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
웹에서 정보를 찾고자 하는 사용자들을 돕기 위해서는 조직화된 방법으로 검색 결과들을 제시하는 것이 바람직하다. 이러한 목적을 위해, 문서 클러스터링 기법들이 제안되었다. 문서 클러스터링은 사용자들이 관심의 대상이 되는 문서들을 더욱 쉽게 배치할 수 있게 하고, 검색된 문서집합에 대한 개관을 손쉽게 얻을 수 있게 한다. 클러스터링 결과로 주어지는 각 클러스터의 주제를 사용자들이 빠르게 파악할 수 있게 하려면 클러스터 제목을 표현하는 문제가 중요시 된다. 본 연구에서는, 웹 디렉토리의 계층적 구조를 사용하여 자동으로 클러스터 제목을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 대상이 되는 클러스터에 있는 문서들의 내용과 부합되는 계층상의 노드를 계층구조 상에서 찾아내어, 계층구조의 루트로부터 그 노드에 이르는 경로명을 클러스터의 제목으로 사용자에게 제시하도록 한다. 본 연구에서 제안한 모델은 '야후' 디렉토리를 사용하여 실험되었다. 실험 결과, 실험대상 클러스터의 본래 제목과 정확하게 일치하는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 57.5% 의미적으로 본래 제목에 부합되는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 대략 90%에 이른다는 것을 알 수 있었다.
어떠한 질문에 대한 구체적 해답을 얻고 싶은 경우, 일반적인 정보 검색이 가지는 문제점은 검색 결과가 사용자가 찾고자 하는 답이라 하기 보다는 해답을 포함하는(또는 포함하지 않는) 문서의 집합이라는 점이다. 사용자가 후보문서를 모두 읽을 필요 없이 빠르게 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색의 결과로 문서집합을 제시하기 보다는 실제 원하는 답을 제공하는 시스템의 필요성이 대두된다. 이를 위해 기존의 TF-IDF(Term Frequency-Inversed Document Frequency)기반의 정보검색의 방삭에 자연언어처리(Natural Language Processing)를 이용한 질문의 분류와 문서의 사전 표지(Tagging)를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 매년 NIST(National Institute of Standards & Technology)와 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)주관으로 열리는 TREC(Text REtrieval Conference)중 1999년에 열린 TREC-8의 사용자의 질문(Question)에 대한 답(Answer)을 찾는 ‘Question & Answer’문제의 실험 환경에서 질문을 특징별로 분류하고 검색 대상의 문서에 대한 사전 표지를 이용한 정보검색 시스템으로 사용자의 질문(Question)에 대한 해답을 보다 정확하고 효율적으로 제시할 수 있음을 실험을 통하여 보인다.
인터넷 문서의 표준 사양인 XML 문서가 늘어나면서 XML 문서를 효과적으로 관리고 검색하기 위한 시스템이 개발되고 있다. 그러나 정형화된 질의언어를 사용한 XML 문서의 검색 방법은 질의언어의 구조를 이해하고 사용법을 숙지해야 하는 어려움이 있어 일반 사용자에게는 적합하지 않다. 따라서 사용자가 쉽게 사용할 수 있으면서도 정확한 결과를 가지는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 문서를 검색하기 위해 자연어로 질의를 입력하면 이를 XML 구조 검색을 위한 XQL 언어로 자동 변환해 주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자연어를 이용하기 때문에 사용하기가 쉽고 XML 문서 구조가 변경되어도 쉽게 확장할 수 있는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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