World Wide Web의 대중화로 인해 전자 정보량이 급속하게 증가하였고, 이러한 많은 양의 다양한 정보에 대한 효율적인 검색 시스템의 필요성이 증대되었다. 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 웹 검색 방법에 있어서 목표 검색어만을 가지고 검색을 수행하는 기존 검색 방법과 달리 검색어가 나타나는 문맥 정보를 추가하여 검색하는 방법을 제안하고 구현하였다. 또한 본 논문에서는 제안된 새로운 키워드 추출 방법으로 추출된 키워드를 기반으로 키워드 마이닝 프로파일에 기반한 웹 검색 시스템을 제안하고 구현하였다. 이는 원하는 정보를 대표하는 목표 검색어만 가지고 검색을 수행하는 기존의 검색방법과 달리 검색어가 포함된 문맥정보를 추가하여 검색하기 때문에 기존의 검색방법보다 정확하고 효율적인 정보를 제공한다. 특정 도메인으로부터 순위가 매겨진 도메인 키워드 리스트를 작성하여 이를 기준으로 기존의 출현빈도기반의 차이를 실험을 통하여 보였으며, 예제 기반 질의를 바탕으로 키워드 마이닝 프로파일을 만들어 검색을 수행하는 검색 방법으로 이의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.
본 연구에서는 웹 검색 이용자들의 전반적인 검색 행태를 이해하기 위하여 국내에서 널리 사용되고 있는 웹 검색 서비스 네이버에서 생성된 검색 트랜잭션 로그를 분석하였다. 본 연구에서는 웹 검색 트랜잭션 로그 분석에 필요한 세션 정의 방법을 설명하고 로그 정제 및 질의 유형 분류방법을 제시하였으며, 한글 검색 트랜잭션 로그 분석에 필수절인 검색어 정의 방법을 제안하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 국내 웹 검색 시스템 개발과 서비스 구축에 기여할 것으로 기대된다.
인터넷의 양적 질적 성장을 통해 인터넷상에 존재하는 웹 문서의 숫자는 엄청난 속도로 증가하여 왔다. 이러한 방대한 웹 문서를 대상으로 한 검색 방법은, 지금까지 일반적으로 텍스트 기반의 방법이 주류를 이루어 왔다. 그러나 웹 문서는 멀티미디어 형태로 존재하며 텍스트, 이미지, 동영상, 컴퓨터 그래픽 둥 다양한 미디어들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 인터넷에 존재하는 웹 문서를 대상으로 내용 기반 이미지 검색방법을 제시한다. 내용기반 웹 이미지 검색 시스템은 웹 상의 텍스트 기반의 기존 상용 검색엔진을 이용하여 주요 검색어에 대한 이미지를 수집하는 웹 이미지 수집기와 수집된 이미지에 대해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 데이터베이스에 색인하는 데이터베이스 불리기(population), 그리고 내용 기반 이미지 검색엔진으로 구성된다. 사용자는 장르, 주제 및 주요단어에 의해 분류되어 데이터베이스에 색인된 웹 이미지를 대상으로 검색이 가능하다. 이는 웹 문서를 직접 대상으로 한 특정 단어에 대한 내용 기반 이미지 검색이 가능하며 검색이 데이터베이스를 대상으로 이루어지기 때문에 빠른 검색 속도를 얻을 수 있으며, 또한 기존 웹에서 제공되는 텍스트 기반의 상용 검색엔진을 이용하여 주요단어에 대한 웹 이미지를 수집하여 색인하기 때문에 별도의 텍스트 검색엔진 구현을 필요로 하지 않는다.
개인화 웹 검색 시스템은 사용자의 검색의도에 따라 질의어 확장, 검색 결과의 재순위화 등의 방법을 통하여 사용자에게 개인화된 검색 결과를 제공한다. 이를 위해 검색 시스템은 질의어와 사용자의 프로파일 정보를 활용하여 사용자의 검색 의도를 파악하고 분석하여, 검색 결과 페이지에 반영하여 보여주게 된다. 이때 검색 결과 페이지는 문서의 URL과 문서의 제목, 작은 텍스트 조각을 표시한다. 여기서 작은 텍스트 조각은 검색 질의어가 포함된 문서의 요약이며, 스니펫이라고 알려져 있다. 사용자는 이러한 문서의 요약을 통하여 웹 문서가 자신이 원하는 정보를 가진 문서인지를 판단하거나, 해당 URL에 직접 접속하지 않고도 원하는 정보를 얻을 수 있게 된다. 따라서 문서 요약은 사용자가 문서를 볼 것인지 아닌지에 대한 중요한 판단 기준이 되며, 만약 문서 요약 시스템이 개인화된 요약 결과를 제공한다면 사용자의 만족도는 더욱 증가할 것이다. 본 논문은 전체 웹 검색 시스템에서 검색 속도의 큰 하락없이 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있는 개인화 문서 요약 시스템을 제안한다.
최근 웹 상에서 여러 가지 정보에 대한 접근이 용이하여 많은 사람들이 다양한 검색 시스템을 이용하여 원하는 정보를 얻고 있다. 그러나 웹의 크기가 점점 커지고 그에 따른 사용량 또한 증가함에 딸 원하는 시간 안에 원하는 수준의 정보를 얻기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자의 요구수준에 보다 가까운 저오를 검색하는 학습방법에 대해 고찰한다. 검색 엔진의 초기 검색 결과로부터 만들어진 색인어들이 하나의 염색체로 구성한다. 염색체를 구성하고 있는 각 유전자는 사용자의 기호에 맞는 URL을 추천하기 위해 검색된 문서들과 연관성 값을 비교하여 유전 연산자에 의해 변형된다. 제시된 저오 검색 방식은 기존의 검색 엔진으로부터 반환되는 검색 결과로부터 사용자가 원하는 장보에 연관된 하나 이상의 색인어를 생성한 다음 재검색하여 연관성이 높은 소수의 정보만을 사용자에게 제공한다. 제안된 학습 방식과 기존 검색 엔진으로 검색된 결과를 초기의 사용자 정보 요구와의 연관성에 있어서 비교 분석하였다.
웹상에서 영어 이외의 언어들로 이루어진 정보가 빠르게 증가하고 있지만, 여전히 영어 정보가 가장 큰 비중을 차지함에 따라 공통어(lingua franca)로서의 지배적인 영향을 미치고 있다. 따라서 영어가 비모어인 이용자들이 보다 다양하고 풍부한 정보를 획득할 수 있도록 하기 위해서는 비영어권 화자의 모어 정보검색행위와 영어 정보검색행위에 대한 조사를 통해 주요 특징 및 차이점을 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 한 사립대학의 대학생 24명을 대상으로 동시적 사고구술 기법을 적용한 정보검색 실험을 실시해 한글 정보검색행위 및 영어 정보검색행위와 인지과정을 조사하였다. 관찰데이터 및 사고구술데이터의 정성적 데이터를 기반으로, 검색 언어에 따른 웹 정보검색행위의 양상 차이에 대한 빈도분석을 실시하였다. 연구 결과, 한글 검색에서 능동적이고 적극적이며 독립적인 특성의 양상이, 영어 검색에서 수동적이고 소극적이며 의존적인 특성의 양상이 나타났다. 한글 검색에서는 이용자, 태스크, 시스템 등 다양한 출처에서 용어를 추출 조합한 검색어 구성, 여러 수준에서의 검색범위 조정, 검색엔진 검색결과페이지 내 탐색대상 아이템의 선택과 관련한 원활한 필터링, 다수 아이템의 탐색 및 비교, 웹 페이지의 전체 내용 브라우징 등이 주요 특징으로 확인되었다. 반면, 영어 검색에서는 주로 태스크 추출 용어 중심 검색어 구성, 제한된 검색범위 선호, 카테고리나 링크 등 아이템과 아이템 간 관련성에 의존한 탐색 대상 아이템 선택, 동일 아이템의 반복적 탐색, 웹 페이지의 일부 내용 브라우징, 그리고 사전 및 번역기와 같은 언어지원도구의 빈번한 사용 등이 두드러진 특징으로 파악되었다.
대부분의 이미지 검색은 질의 키워드를 이용하여 이루어지기 때문에 웹으로부터 수집한 이미지에는 미리 주제와 연관된 적절한 색인어를 부여하는 것이 필요하다. 웹 문서의 키워드를 이용하는 방법은 이미지와 연관성이 높은 것으로 간주되는 주변 키워드에 대해 각각의 연관도를 계산하여 색인어를 선정하는 방법이다. 본 논문에서는 이미지 주변의 키워드를 이용하여 이미지를 인덱싱한 후 유저 피드백을 통해 정확도를 높이는 웹 이미지 검색 모델을 제안한다.
본 논문은 대용량의 한글어 말뭉치를 이용하여 언어학적 통계정보를 자동으로 검색할 수 있는 웹기반 언어정보 검색 시스템을 제안하고 구현하였다. 구현한 시스템을 통해 형태소, 품사, 어절 정보를 자동으로 획득할 수 있었다. 본 시스템은 언어학적 지식이 부족한 비전문가도 말뭉치 검색을 효율적으로 수행할 수 있으며, 웹기반으로 구현되었기 때문에 시스템 접근의 용의성에 의의가 있다.
본 논문은 정보검색 시스템의 사용자 질의어와 색인에 기반한 검색 과정에서 나타나는 중의성 해소를 위해 질의어 의미정보와 사용자 피드백을 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 의미 정보를 이용하여 질의어의 중의성을 해소하는 검색 과정은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들 을 배제할 수 있다. 이를 위해 검색의 색인이 되는 명사 중심의 의미범주를 기반으로 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류한다. 검색 과정에서는 사용자의 질의 의미 선택과 정답 문서에 대한 참조 행위를 웹 페이지의 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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