대부분의 검색 엔진에서의 사용자의 정보 검색 요구에서 나타나는 키워드 장벽의 문제점을 해결하고 사용자의 정보 검색 과정에 도움을 주기 위해 디렉토리 서비스를 제공한다. 하지만 디렉토리 서비스에서 새로운 웹 사이트를 지속적으로 인덱스하여 하나의 주제어에 너무 많은 수의 웹 사이트가 부여되어 있으면 사용자의 검색 편의를 위해서 재분류하여 세분류할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 한 주제어에 과다하게 부여된 웹 사이트들을 세분류하기 위해 기존의 문서 클러스터링 기법을 사용하여 클러스터링 할 때 생기는 문제점을 보완한 문서 클러스터링 시스템을 소개한다.
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.
본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.
오늘날 XML 웹 서비스의 보급에 따라 많은 양의 서비스로부터 적합한 서비스들을 발견해 내는 문제는 중요한 문제로 부각되고 있다[7, 24]. 본 논문에서는 의미론적인 서비스 발견을 행하는 기존 연구와 다르게 구문적인 방법으로 서비스 발견 문제에 접근한다. 우리는 웹서비스 발견의 문제를 레지스트리에 저장된 웹 서비스 설명 정보들에 대한 정보 검색의 문제로 인식하고, 웹 서비스와 질의의 모델링과 유사도 측정을 통한 검색 기법을 고안하였다. 이 서비스 설명정보는 특정 구조를 가지는 XML 문서이며, 본 논문에서는 이를 대상으로 한 키워드 질의를 통해 서비스 발견을 수행한다. 본 논문의 특징은 다음과 같다. 사용자는 키워드 질의를 통해 순위화된 서비스 검색 결과를 제공받을 수 있다. 서비스 검색에 있어 기존 기법들과 달리 UDDI 레지스트리에 저장된 서비스 설명 정보와 WSDL 서비스 정의 모두를 활용한다. 또한 시스템은 기존 관계형 DBMS의 기능을 이용하여 구현됨으로써 의미적인 서비스 발견에 비해 구현이 용이하고, DBMS의 여러 장점을 취할 수 있다.
웹 서비스의 위치와 컨텐츠에 대한 정보를 제공하는 UDDI 는 현재 IBM, Microsoft 그리고 SAP 에서 공용 UDDI 레지스트리 서비스 형태로 제공되고 있다. 기존의 UDDI 레지스트리 서비스는 웹 서비스 사용자 입장에서 볼 때 이용이 어렵고, 제공업체에 따른 UDDI 의 검색 도구와 방식의 차이로 인한 혼란이 있으며, 검색 효율도 만족스럽지 못한 실정이다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 UDDI 레지스트리 서비스 중 검색을 위한 에이전트 개념 모델을 제안한다 UDDI 검색 에이전트는 사용자와 공용 UDDI 레지스트리 서비스 사이에 위치하며, UDDI 서비스 이용의 편의를 위해 사용자의 정보를 관리하는 UDDI 브라우저, 필요 시 검색 과정의 각 상황에 대한 정보 및 해결책을 제공하는 Help Desk, 사용자의 UDDI 레지스트리 검색 성향을 분석하는 패턴 분석기, 그리고 이전에 검색한 웹 서비스 정보 검색 경로를 기록한 Search Map으로 구성된다. 이 외에 Search Map을 작성하기 위한 Search Map Building Engine 또한 사용된다 이러한 UDDI 검색 에이전트 개념 모델의 구성요소들은 서로 메시지를 주고받으며 유기적으로 협력해, 사용자 입장에서 보다 더 쉽고, 용이하고, 효율적인 UDDI 검색 서비스를 제공한다.
하드웨어 중심의 기존 로봇에 웹서비스 및 기술을 적용하여 로봇의 응용 서비스 영역을 확장함으로써 로봇의 정보 서비스 고도화를 이루기 위해 웹 기반 IT 로봇 서비스enabling 기술을 개발하고 있다. 시맨틱 검색 기술은 사용자가 원하는 서비스 또는 콘텐츠를 비교적 정확히 찾기 위해 시맨틱 웹을 사용하고 있으며 서비스 프로세스 실행 기술은 인터넷 상의 웹서비스와 로봇의 구동 서비스를 하나의 프로세스로 동적으로 구성하여 수행할 수 있도록 해준다. 로봇은 방대한 양의 시맨틱 정보를 내장하고 않고 원격지 서버상에서의 시맨틱 검색을 통해 충분히 시맨틱한 결과를 획득할 수 있으며 또한 고정되지 않은 그리고 웹이 컨텍스트와 콘텐츠를 활용할 수 있는 서비스 프로세스 형태의 로봇이 제공할 수 있는 서비스의 질을 개선하고 그 종류 또한 다양하게 변화시킬 수 있다
본 연구에서는 음성인식을 위한 웹페이지 변환 웹서비스와 음성을 녹음하고 전송하는 음성라이브러리를 구현하였다. 구현된 시스템은 웹서비스 소비자와 웹서비스 제공자들로 구성되어 있다. 웹서비스 소비자는 음성을 녹음하고 웹서비스를 호출하여 음성인식을 요청한 후 결과를 사용자에게 반환하는 기능을 한다. 웹서비스 소비자는 음성라이브러리(speech-Library)와 웹서비스와 통신하는 프록시라이브러리를 포함한다. 음성라이브러리는 사용자가 녹음한 음성에서 음성데이터만 추출하는 전처리 과정과 사용자의 음성과 매핑되는 링크를 검색하는 기능을 수행한다. 프록시라이브러리의 기능은 두개의 웹서비스를 호출하고 반환되는 결과 값을 수신 받는다. 웹서비스 제공자는 파싱 웹서비스와 음성인식 웹서비스로 구성되어있다. 파싱 웹서비스는 일반 웹페이지를 ActiveX 컨트롤을 삽입하여 음성인식이 가능한 웹페이지로 재구성한다. 음성인식 웹서비스는 기존의 연구에서 구현된 시스템을 사용하였다. 실험 결과, 일반 웹페이지를 재구성하고 링크 테이블을 생성한 것을 확인할 수 있었다. 또 한 사용자의 음성과 매핑되는 URL을 검색하는 것도 확인하였다. 또한 음성인식 웹서비스의 결과에 매핑되는 URL를 검색하여 사용자에게 웹페이지를 반환하는 것도 확인하였다.
최근에 시멘틱 웹에 대한 관심과 기대가 증가함에 따라 시멘틱 웹 기반의 웹서비스인 시멘틱 웹서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 웹서비스는 XML 기반의 웹서비스 기술 언어인 WSDL을 사용하지만 시멘틱 웹서비스에서는 DAML-S와 같은 온톨로지 언어기반의 웹서비스 기술 언어를 사용한다. 시멘틱 웹서비스에 대한 연구는 웹서비스 검색, 웹서비스 구동, 웹서비스 구성, 웹서비스 실행 모니터링 등의 관점에서 수행되고 있다 특히, 시멘틱 웹서비스 검색은 시멘틱 웹서비스의 궁극적인 목적을 달성하기 위한 가장 기반이 되는 분야로 기존의 정보 검색과는 다른 특징들을 가지고 있다. 즉, 시멘틱 웹 기술 언어에 적합한 저장 시스템과 검색 방법이 요구된다. 이에 부합하여 관련된 시스템이 많이 개발되고 있으나 지능로봇 응용과 같은 제한된 메모리 공간 및 디스크 공간을 가지는 임베디드 환경에서 기존의 시스템을 적용하기에는 부적합하다. 이와 관련하여, 이 논문에서는 임베디드 시스템 환경에서 시멘틱 웹서비스 검색에 이용될 수 있도록 하기 위해서 DAML-S 서비스 지원을 위한 효율적인 DAML+OIL 문서 관리 시스템을 개발하였다. 또한, 우리는 이 논문에서 소개한 시스템의 특성을 다른 시스템과 비교하여 기술한다.
웹의 양상이 '웹 2.0'으로 변화해감에 따라, '웹 2.0'의 핵심요소인 OpenAPI의 사용이 늘어가고 있다. OpenAPI란 자신들의 사이트에서만 이용할 수 있는 서비스를 외부에서도 이용할 수 있도록 공개한 프로그래밍 인터페이스이다. u-GIS 국토정보도 이러한 OpenAPI를 활용하여 여러 벤더들이 제공하는 서비스를 매쉬업하여 제공할 수 있다. 하지만, OpenAPI는 이미 많이 존재하며 빠르게 증가하기 때문에 사용자가 원하는 서비스를 정확하게 찾는 것은 어렵게 되었다. 또한 여러 개의 OpenAPI를 연결하여 새로운 서비스를 만드는 매쉬업 서비스를 위한 서비스 검색에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 서비스 검색의 문제점을 해결하기 위해서 웹서비스 검색 엔진을 확장하여 통합서비스 정보모델을 정의하고, 정보모델을 바탕으로 통합 검색과 매쉬업 가능 서비스 검색 기법을 개발하였다. 또한 개발한 검색 기법을 관계형 데이터베이스와 JSP를 통해 구현함으로써 유사도 기반의 순위화 된 검색 결과, OpenAPI 통합검색, 카테고리 검색, 매쉬업가능 서비스 검색을 제공함을 확인하였다.
오늘날 웹에서는 OpenAPI, 웹서비스등 보급이 증가함에 따라 많은 양의 서비스로부터 적합한 서비스들을 발견해 내는 문제는 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 논문에서는 OpenAPI와 웹서비스의 통합 모델을 제안하고 이 통합 모델에 알맞은 검색 알고리즘을 적용하여 효율적인 서비스 검색을 사용자에게 제공한다. 사용자는 키워드 질의를 통해 순위화 된 서비스 검색 결과를 제공받을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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