기존의 웹 로그를 이용한 추천 System에서의 추천 문서 집합은 웹 페이지의 연관성과 웹 문서 사이의 거리를 이용하여 사용자들에게 추천 문서 집합을 제공해 주는 방식을 사용하였다. 이 방법에 의하면 추천 폐이지로 제공되는 페이지는 사용자별 연관성이 고려되지 않으므로 모든 사용자들이 웹 페이지의 연관성안을 이용한 폐이지를 추천 받는다. 따라서 처음 웹사이트를 방문한 새로운 사용자들에게는 추천해주는 폐이지는 사용자가 보고 있는 웹 페이지의 연관성에 의한 웹 페이지만을 추천 받게 되므로 생각하지 못했던 폐이지나 비슷한 취향을 가진 사용자들이 방문을 했던 페이지에 대해서는 추천 받지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 동일한 폐이지를 방문한 사용자별로 클러스터링 하여 같은 그룹에 속한 사용자들의 브라우징 패턴 정보를 발견, 분석화 하여 DB에 저장하였으며, 새로운 사용자에 대해서 웹 페이지 추천 집합을 제공하였다.
음성 브라우저가 등장함에 따라, 음성 대화 어플리케이션이 웹 환경에서 사용이 가능하게 되었다. 음성 대화 어플리케이션은 음성 웹 페이지로 구성되어 있다. 음성 웹 페이지의 대화 스크립트는 SALT(Speech Application Language Tags) 언어 등으로 기술되어야 한다. 기존 웹 페이지들은 음성 대화를 고려하지 않고 시각용(visual)용으로 제작되었지만, 이들 웹 페이지에도 음성 대화를 이용하여 처리할 수 있는 요소들이 있다. 따라서 본 논문에서는 시각용으로 제작된 HTML 웹 페이지로부터 대화처리가 가능한 요소들을 추출하고 해당대화를 SALT로 생성해내는 음성 웹 페이지의 자동 생성방법을 제안하였다. 제안한 음성 웹 페이지의 자동 생성기는 어휘 분석기와 구문 분석기로 구성된 번역기로, HTML로 기술된 웹 페이지를 HTML+SALT로 기술된 음성 웹 페이지로 변환한다. 변환된 음성 웹 페이지는 기존의 마우스, 키보드롤 이용한 처리도 가능하고 음성 대화 처리도 가능하도록 설계되었다.
웹 페이지에서 다양한 서비스를 제공하면서 악성코드가 웹 페이지를 통해 배포되는 것도 늘어났다. 악성코드는 개인정보 유출, 시스템의 성능저하, 시스템의 좀비 피씨화 등의 피해를 입힌다. 이런 피해를 막으려면 악성코드가 있는 웹 페이지의 접근을 막아야 한다. 그런데 웹 페이지에 있는 악성코드는 난독화나 변형기법으로 위장하고 있어 기존 안티바이러스 소프트웨어가 사용하는 시그니처 방식의 접근법으로 찾아내기 어렵다. 이를 해결하기 위하여, 웹 페이지를 분석하여 악성 웹 페이지와 양성 웹 페이지를 구별하기 위한 특징을 추출하고, 기계 학습법으로 널리 사용되는 SVM을 통하여 악성 웹 페이지를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법이 우수함을 실험을 통하여 보인다. 제안한 방법으로 악성 웹 페이지를 정확히 분류하면 웹 페이지를 통한악성코드의 배포를 막는데 이바지할 것이다.
본 논문에서는 다중 쓰레드 환경에서 동작하는 웹 크롤러를 구현하고 성능을 분석한다. 이 웹 크롤러의 특징은 검색시간을 단축하기 위하여 크롤링, 파싱 및 페이지랭킹, DB 저장 모듈을 서로 독립적으로 다른 작업을 수행하도록 구현한 것이다. 크롤링 모듈은 웹상의 데이터를 수집하는 기능을 제공한다. 그리고 파싱 및 페이지랭크 모듈은 수집한 데이터를 파싱하고, 웹 페이지의 상대적인 중요도를 수치로 계산하여 페이지랭크를 지정한다. DB 연동 모듈은 페이지랭크 모듈에서 구한 페이지랭크를 데이터베이스에 저장한다. 성능평가에서는 다중 쓰레드 환경에서 쓰레드 수와 웹 페이지의 수에 따른 검색 시간을 측정하여 그 결과를 비교 평가한다.
본 연구는 웹 컨텐츠 통합 서비스에 관한 것으로 메타 브라우저, 중계 웹 서버, 포린 페이지 저작기, 포린 페이지 저장기로 구성한다. 메타 브라우저를 통해 사용자가 웹 사이트를 탐색하면서 웹 컨텐츠를 선택하며, 포린 페이지 저작기를 통해 각 사이트의 컨텐츠들로 포린페이지를 저작한다. 중계 웹 서버에서는 포린 페이지에 사용된 컨텐츠를 주기적으로 모니터링하여 컨텐츠 변화 감지시에 해당 컨텐츠로 구성된 포린페이지도 자동으로 갱신한다. 컨텐츠 추출을 위해 뭔 문서로 태그 트리를 구성하고, 그룹 시간 관계를 정의하여 포린 페이지 재생 모델을 제시했으며, 동기화를 위해 종료 제한 시간을 예측한다. 컨텐츠 변화 탐지 및 자동 갱신을 위해 컨텐츠 태그 트리와 웹 문서의 테그 트리간 차이값을 구하여 컨텐츠 변화 감지 방법을 제시한다.
웹페이지의 급속한 확산은 빠른 정보의 유통을 필요로 하는 의학도서관의 정보서비스에도 필연적인 변화를 가져왔다. 이에 본 논문은 먼저 의학도서관의 웹페이지의 이론적 배경과 정보서비스차원에서 웹페이지의 의의를 살펴보고, 서울시 의학도서관의 웹페이지에 나타난 정보서비스의 실태를 조사${\cdot}$분석한 뒤, 이를 바탕으로 웹페이지를 통한 의학도서관의 정보서비스의 활성화에 일조하는 방안을 제시하고 있다.
전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특수한 정보를 수집 검색하기 위한 검색 엔진을 내용이다. 본 논문은 전문가 검색 엔진을 만드는 과정에서 초기 작업에 해당하는 웹 정보 수집에 대한 논문이다. 본 논문은 웹 페이지에서 하이퍼링크와 참조되는 웹 페이지에 대한 표면 지식을 이용하여, 홈페이지 그래프를 작성한다. 그리고 나서 홈페이지 그래프와 사전에 미리 준비된 개념 그래프를 이용하여, 웹 페이지 수집 중 특정 전문 분야에 해당하는 웹 페이지인지를 판별하여 사용자가 수집하고자 하는 분야에 대한 웹 페이지만을 수집한다. 본 논문은 이에 대한 개념, 설계 및 구현과 앞으로의 개선 상황을 제안한다.
최근 인터넷을 사용하는 사용자 수가 급격하게 늘어나면서 웹페이지를 효과적으로 디자인하기 위한 여러가지 방법론들이 제시되고 있다. 하지만 이러한 방법론은 웹페이지 디자인 요소 중 기능적 디자인 요소에 치중할 뿐, 감성적 디자인 요소에 대한 과학적 근거를 마련해 주지는 못했다. 본 연구에서는 웹페이지 디자인 요소 중 사용자의 감성에 소구하는 요소를 중심으로 웹페이지 디자인에 대한 감성 과학적 연구를 진행하였다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 감성어휘분석을 통해 사용자가 일반적으로 웹페이지를 보고 느끼는 13개의 감성 차원을 도출하였다. 다음으로 13개 감성차원을 실제 디자이너는 어떤 디자인 요소를 사용하여 구현하는지를 실험실 실험을 통해 분석하였으며, 이를 통해 웹페이지의 디자인 요소를 평가할 수 있는 코딩스킴(Coding Scheme)을 도출하였다. 그리고 실험실 실험을 통해 제작된 52개의 웹페이지를 중심으로 웹페이지의 디자인 요소를 분석하였으며, 동시에 설문조사를 통해 동일한 52개의 웹페이지에 대해 사용자들은 13개 감성 차원을 어느 정도를 느끼는지를 분석하였다. 그리고 이 두 데이터를 이용하여 사용자의 감성에 주요한 영향을 미치는 e자인 요소를 제시하였다. 따라서 본 연구는 사용자에게 특정 감성 차원을 느끼게 하기 위해서 어떤 디자인 요소를 사용해야 하는가에 대한 과학적인 근거를 제시하였다.
웹을 구성하는 웹 페이지들과 페이지들 사이의 하이퍼링크들은 방향성을 지니는 그래프로써 표현될 수 있으며, 웹 그래프가 가지는 독자적인 링크 구조의 특성은 다양한 분야의 연구에서 활용되고 있다. 현재 검색 엔진들이 수집한 웹 페이지들은 그 규모가 수십억 개로 방대한 양을 이루고 있다. 본 논문에서는 약 3억 개의 국내 웹 페이지들을 수집하고, 링크 데이터를 추출하여 생성한 웹 그래프의 구조에 대해 분석한다. 국내 웹 페이지들의 링크의 진입 차수와 연결 요소들의 크기 분포는 멱법칙을 따르고, 웹 페이지의 진출 차수는 특정 차수 이상에서 멱법칙을 가짐을 확인한다. 또한 그래프 알고리즘을 이용하여 웹 그래프를 구성하는 요소들로 나눈 후 전체적인 구조를 도식화한 보우타이 다이어그램을 도출한다.
웹을 중심으로 인터넷이 발전하면서 웹 기반의 응용 서비스가 계속적으로 개발되고 있고, 대부분의 인터넷 정보들은 웹 페이지 단위로 저작되고 관리되고 있다. 웹 페이지는 일정한 형태인 HTML의 태그로써 나타내어지고, 텍스트뿐만 아니라 그림, 소리, 동영상 등의 여러 가지 미디어를 사용하여 사용자에게 다양한 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 웹 페이지에서 사용되고 있는 다양한 미디어 중에서도 특히 이미지를 수집하기 위한 Web Image Picker를 제안하고자 한다. 이는 여러 웹 페이지들의 주소를 입력받아 해당 웹 서버에 접속하여 웹 페이지를 가져오고, 가져온 웹 페이지에서 사용된 이미지 태그를 분석한다. 분석된 이미지 정보를 통해 이미지의 사용 횟수를 알 수 있고, 또한 이미지 파일들을 자동으로 수집할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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