기존의 웹 이미지 검색 엔진은 웹 이미지를 검색할 때 웹 이미지의 특징과, 웹 이미지를 포함한 HTML 문서의 텍스트를 이용한다. 그러나, 텍스트는 문맥에 따라 의미가 달라질 수 있으므로, 검색 대상을 미리 분류하면 검색 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 웹 문서의 텍스트에서 이미지와 관련이 있는 이미지 설명 텍스트를 자동으로 추출하고, 검색 효율을 높이기 위하여 웹 이미지를 자동으로 분류하는 지능적 웹 이미지 검색 엔진을 제안한다. 지능적 웹 이미지 검색 엔진은 분류와 용어, 용어와 용어 사이의 연관도를 이용하여 분류의 정확도를 높인다.
2017년 기준, 데스크탑과 모바일 영역에서 90% 이상의 압도적인 점유율을 보이는 검색엔진은 Google로써, 대다수의 사람들은 Google 이 검색하는 영역이 웹의 전체라고 생각할 것이다. 그러나 웹 연구 결과에 의하면 전체 웹 데이터의 불과 10% 만이 Google에 의해 검색가능하다고 한다. 대부분의 영역은 딥 웹이라고 불리며 Google 과는 다른 종류의 검색엔진들에 의해 검색된다. 해당 엔진들은 자신만의 딥 웹 데이터베이스를 구축 후 특화된 알고리즘을 사용하여 높은 정확성과 전문성의 검색결과를 제공한다. 현재 사용되고 있는 검색엔진들 중, 전체 웹 영역을 검색하는 엔진은 존재하지 않는다. 광범위에 걸쳐 그리고 유효하면서 정확 신속한 검색을 수행하기 위한 최적의 방법은 Google 같은 일반적인 검색엔진과 딥 웹 검색엔진들을 동시에 적용하여 결과를 도출하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 검색엔진을 하이브리드검색엔진이라 명하고 기존 검색엔진들에 비해 갖는 차이점 및 특징에 대해 살펴본 후 개괄적인 프레임을 제시한다.
최근 국대 인터넷 발전과 더불어 검색엔진들의 수요가 많아지고 있어 크고 작은 검색엔진들이 많이 개발되고 있다. 기존의 디지털 라이브러리에 사용되고 있는 정보 검색 엔진인 한글 MG 시스템을 웹 문서 검색에 적용하는데는 어려움이 있었다. 본 논문은 한글 MG 시스템을 기반으로 웹 사이트의 내부 문서 검색이 가능한 소형검색엔진으로 확장하는데 필요한 웹 로봇에 의한 문서 수집, 수집된 문서의 가공, 메타 데이터의 데이터베이스와, 단락 대 문서 사상, 문서 검색을 위한 질의 루틴의 수정과 웹 검색 및 시스템 관리 인터페이스에 대한 방안들을 제안하여 확장 시스템을 설계하고 구현하였다.
인터넷의 발달은 월드 와이드 웹을 탄생 시켰고 그로 인한 인터넷의 폭발적 성장은 인터넷을 하나의 생활로 만들었다. 인터넷의 엄청난 자료의 양과 친숙해진 인터넷으로 인해 인터넷은 하나의 정보창구의 역할을 하게 되었고, 그에 따라 정보검색이 발전하게 되었다. 초기의 월드 와이드 웹은 많은 웹 문서가 아니었지만, 구글이 현재 20억 페이지를 색인할 만큼 엄청난 규모가 되었다. 또한 앞으로의 검색 엔진은 정보나, 웹상의 링크 정보를 통한 그 문서의 중요도를 분석하여 문서의 중요도를 판단하게 될 것이며, 지금까지의 검색엔진의 저장구조와는 다른 구조를 가지게 될 것이다. 그에 따라 웹 정보검색엔진의 저장구조는 효율적 저장과 속도 향상을 위해 중요한 구조가 되어가고 있다. 본 논문에서는 검색엔진의 저장구조에 따른 용량의 변화와 앞으로의 웹 검색엔진에서 등장할 기능인 문서의 정보나, 문서간의 링크 정보를 통한 문서의 중요도 분석 등을 수행할 수 있는 저장구조를 만들어보고 실험해 보았다.
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.
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.
웹 서비스는 사용자가 다양한 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식을 가지는 서비스를 개발하는데 있어 보다 효과적이고 단일화된 방법을 제공한다. 웹 서비스에서 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식은 WSDL 통해 정의되며, 이 WSDL 문서를 통해 이용할 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식을 파악하여 빠르게 해당 서비스를 이용할 수 있도록 한다. 이러한 웹 서비스의 등록과 검색을 위해서는 레지스트리 방식을 이용한다. 개발된 서비스에 관한 설명 정보는 서비스 제공자에 의해 작성되어 레지스트리에 등록되며, 서비스 요청자는 레지스트리로부터 필요한 서비스를 검색하여 이용한다. UDDI는 웹 서비스를 위한 분산 레지스트리 표준으로 웹 서비스를 위한 등록과 검색 메커니즘을 제공한다. UDDI에서 지원하는 검색 메커니즘은 크게 키워드 검색과 비즈니스와 서비스에 대한 카테고리별 검색으로 구분된다. 키워드 기반 검색은 SQL LIKE 연산을 통해 비즈니스와 서비스의 이름에 대하여 부분 문자열이 일치하는지 검사하는 방식으로 이루어진다. 이러한 UDDI 의 키워드 기반 검색은 등록된 서비스의 이름 이외의 내용 정보에 대한 검색을 지원하지 못하므로 효과적인 검색을 지원하지 못하는 단점을 가진다. 또한 UDDI는 WSDL 문서의 내용에 대한 검색은 지원하지 못하는 단점을 가진다. 이에 따라 현대의 서비스 검색은 서비스의 이름에 대한 검색만을 지원한다. 이러한 현재의 웹 서비스 검색에서의 문제점을 해결하기 위해서는 UDDI 에 등록된 설명 정보와 WSDL 문서 모두에 대한 내용 기반의 검색을 지원하고 검색 결과를 순위화 (ranking)하여 제시할 수 있는 검색 엔진이 요구된다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결할 수 있도록 내용 기반 검색을 지원할 수 있는 웹 서비스를 위 한 검색 엔진을 제안한다. 제안한 검색 엔진은 UDDI 등록 정보에 대하여 내용 기반 검색을 수행할 수 있도록 벡터 공간 모델을 활용한 유사도 비교 방법을 이용한다. 또한 UDDI 등록 정보 외에 실질 적인 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식에 대한 비교의 수행을 위하여 WSDL 문서에 대한 유사도 비교를 수행한다. 유사도 측정시 UDDI 등록 정보와 WSDL 문서와 같은 계층적인 문서 구조를 검색 결과에 반영할 수 있는 방법을 지원한다. 지원하는 검색 방법은 두 가지로 키워드 검색과 함께 텀플릿 검색을 지원한다. 템플릿 검색은 서비스의 등록 정보 외에 인터페이스 정의가 얼마나 일치하는지를 비교하기 위해 WSDL 문서에 대한 유사도를 비교할 수 있도록 한다. 이러한 검색의 지원을 통해 제안한 웹 서비스를 위한 검색 엔진은 기존의 레지스트리를 이용한 검 색 방법보다 정확한 검색 결과를 제공한다.
대부분의 검색엔진들이 사용하는 내용 기반 검색 방법은 웹 페이지에 있는 단어의 빈도만을 이용하여 순위를 결정함으로써 비슷한 단어 빈도를 가지고 있는 방대한 양의 검색 결과로부터 참조할만한 가치가 있는 중요한 페이지를 찾아내기가 매우 어렵다. 중요한 페이지를 구분해 내는 한가지 방법은 얼마나 많은 웹 페이지들이 참조하고 있는가 또한 얼마나 많은 사용자들이 그 웹 페이지에 접속하는가를 보는 것이다. 본 논문에서는 링크 빈도와 클릭 빈도를 이용하여 웹 페이지의 중요도를 계산하는 메타 검색엔진의 프로토타입을 구현하였다. 링크 빈도는 검색엔진에 해당 웹 페이지의 URL을 질의로 던져 구하고 클릭 빈도는 servlet을 이용하여 사용자의 클릭 행위를 감시하여 얻어내도록 하였다. 메타 검색엔진은 이 두 값의 가중치 합으로 각 페이지의 중요도를 계산하고 중요도 순으로 검색 결과를 재배열하여 사용자에게 보여 준다.
본 연구 목적은 웹 정보원의 효과적인 정보 검색을 위하여 국내외 메타검색엔진 17개의 성격과 특징을 본 연구에서 제시한 메타검색엔진의 평가 요소와 함께 일반검색엔진의 평가 요소들을 중심으로 조사ㆍ분석하였다. 메타검색엔진은 여러 검색엔진들을 한번에 쉽게 검색할 수 있기 때문에 종종 웹 검색을 위한 첫 의뢰 검색엔진으로 사용되고 있다. 분석 결과에 의하면, 선정된 메타검색엔진들은 공통된 점을 갖고 있기도 하나 제각기 특성을 갖고 있다. 성능이 뛰어난 메타검색엔진이라면, 특별한 검색 질의를 위하여 초기 화면에 체크 상자 기능을 제공하여 검색엔진을 선택할 수 있도록 하며 개인의 희망에 맞추어 쉽게 제시되는 리스트를 제공하여야 한다. 메타검색엔진도 현재 주제별 검색엔진과 키워드형 검색엔진들이 이용자의 편의를 위해서 지향하고 있는 개인화, 주문화, 웹 문서 외의 다른 정보원을 검색 대상으로 포함하고 있는 추세를 잘 반영하고 있다. 본 연구 결과는 메타검색엔진의 선정과 효과적인 정보 검색에 반영될 수 있으며 국내 메타검색엔진 개발과 설계에 관심 있는 연구자들에게 기초자료로 활용될 수 있다.
분류검색 방법은 색인검색 방법과 함께 중요한 요소로서 웹 검색 엔진에서 지원되고 있다. 색인검색 방법에서는 검색결과의 재현율이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾아내는 것이 어렵다는 단점이 있다. 또한 능숙한 컴퓨터 사용자는 색인검색을 자주 사용하지만, 컴퓨터에 익숙하지 않은 대부분의 사람들은 분류검색 방법을 사용한다. 이러한 이유 때문에 검색엔진에서 분류검색 방법이 반드시 필요하다. 그러나 분류검색 방법은 찾고자 하는 문서의 해당분류가 애매모호하거나 명확하게 알지 못할 때에는 문서를 찾지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 즉, 검색결과의 정확도는 높으나 재현율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 분류검색에 대한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 정량적으로 계산하고 이를 바탕으로 분류간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 웹 검색엔진을 설계하고 구현하였다. 구현된 검색엔진은 분류간의 함의관계를 유사한 하위분류로서 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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