인터넷상의 정보 검색 엔진들은 웹 로봇을 실행해서 인터넷에 연결되어 있는 수많은 웹 서버들을 방문해서 웹 문서를 획득하고, 인덱싱 기법을 써서 자료를 추출하고 분류해서 검색 엔진의 기초가 되는 데이터 베이스를 구축한다. 정보 추출을 위해 웹 로봇을 운영할 때 웹 서버에 대한 사전 지식 없이 진행된다면 수많은 불필요한 요구가 전송돼서 인터넷 트래픽을 증가시키는 요인이 된다. 하지만 웹 서버가 사전에 자신이 공개할 문서에 대한 요약 정보를 웹 로봇에게 통보하고, 웹 로봇은 이 정보를 이용해서 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보 수집 작업을 처리한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 정확도를 높이고, 웹 서버상의 웹 문서 파일의 변동 사항을 자동으로 검사하고 변동된 사항들을 종합 정리해서 등록된 각 웹 로봇에게 전송하는 문서 감시 통보 시스템과 통보된 요약 정보를 토대로 웹 서버로부터 해당 문서를 전송받아 필요한 인덱스 정보를 추출하는 효율적인 웹 로봇을 제안한다.
인터넷상에서의 정보검색은 검색엔진을 이용하여 이루어지는데, 방대한 사이트들을 검색하여야 하므로 검색효율이나 검색된 정보의 유용성에 문제가 있게 된다. 만약 이러한 정보들을 미리 자동적으로 검색, 분류해서 저장한다면 위의 두 가지 문제들을 해결할 수 있을 것이다. 자동적으로 이런 일을 처리하도록 고안된 것이 웹 로봇 에이전트라고 하며 현재국내에도 여러 개의 웹 로봇 에이전트를 이용한 검색엔진이 사용되고 있다. 본 논문에서는 검색엔진을 구현하기 위해 하이퍼텍스트 전송규약에 대한 연구와 웹 로봇 에이전트에 대한 연구를 하여 올바른 로봇 에이전트를 구현하여, 구현된 검색엔진을 통한 효율적인 정보검색을 실현하는데 목적이 있다.
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.
인터넷상의 정보 검색 엔진들은 웹 로봇을 이용해서 인터넷에 연결되어 있는 수 많은 웹 서버들을 주기적 또는 비주기적으로 방무나여 자체적인 인텍싱 방법에 따라 자료를 추출하고 분류해서 검색 엔진의 기초가 되는 데이터 베이스를 구축하고 변겨아는 작업을 계속하고 있다. 이런 일련의 작업은 인터넷 상에 분산되어 있는 막대한 정보를 쉽고 정확하게 찾을 수 있는 게이트 사이트로서의 역할을 담당하기 위한 전략적인 목적으로 진행되고 있다. 수천만 이상의 웹 사이트들을 상대로 하는 정보 수집은 검색 엔진 사이트 중심으로 기존 데이터의 수정과 삭제 등과 같은 데이터 베이스 유지 관리와 신규 사이트들에 대한 자료 수집 작업이 이루어지고 있다. 이러한 작업은 웹 서버에 대한 사전 지식 없이 정보 추출을 위해 웹 로봇을 실행하므로 인터넷 상에 수많은 요구가 전송되고 이는 인터넷 트래픽을 증가 시키는 원인이 되고 있다. 따라서 웹 서버가 사전에 자신이 공개할 문서에 대한 변경 정보를 웹 로봇에게 통보하고 웹 로봇은 이 정보를 이용해서 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보 수집 작업을 한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 신뢰도도 높아지고 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보수집 작업을 한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 감소 시킬 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 신뢰도도 높아지고 웹 서버의 시스템 부하와 검색 엔진의 시스템 부하를 줄일 수 있는 효과를 가질 수 있을 것이다. 본 논문에서는 웹 서버상의 웹 문서 파일의 변동 사항을 자동으로 검사하고 변동 사항들을 종합 정리해서 변경 문서에 대한 정보를 통보 받기 원하는 등록된 각 웹 로봇에게 전송하는 검사 통보 시스템을 설계 구현하였다. 웹 로봇을 운영하는 검색 엔진에서는 통보된 요약 정보를 이용해서 웹 서버로부터 해당 문서를 전송 받아 필요로 하는 인덱스 정보를 추출해서 데이터베이스를 구축하는 효율적인 웹 로봇을 설계 구현하였다.
현재 인터넷상에서 제공되고 있는 대부분의 서치엔진들은 정보소스에 접근해서 이를 가져오는 웹 로봇(webbot)이라고 불리우는 에이전트를 이용한다. 그런데 이런 웹 로봇들이 웹 문서를 검색하는 방법은 극히 단순하다. 물론 많은 정보를 가지고 오는 것에 초점이 맞추어져 있어서 정확도를 중시하지 않는 것에도 한 원인이 있다. 범용 검색엔진과는 달리 검색하는 영역을 축소하여 특정 주제에 관련된 정보만을 더 정확히 찾아주는 검색엔진의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 강화 학습 방법을 이용하여 웹 상에 존재하는 정보 중에서 특정 주제의 웹 페이지를 보다 더 정확히 찾는 방법을 제시한다. 강화 학습은 웹 상의 하이퍼링크를 따라가는 문제에 있어서 미래에 이로움을 주는 행동의 효용성을 측정하는데 있어서 이점을 보인다. 강화 학습을 이용하여 제시된 방법을 통한 실험에서는 일반적인 방법보다 더 적은 링크를 따라가고도 더 정확한 결과를 보였다.
인터넷의 이용이 활발해짐에 따라 수많은 정보들이 웹을 통하여 공개되고 있으며, 이용자는 웹 검색 서비스를 이용하여 이러한 정보들에 효과적으로 접근할 수 있다. 웹 검색 서비스의 구축을 위해서는 웹 로봇을 사용한 웹 문서 수집이 선행되어야 하며, 웹 문서들의 수가 급격히 증가하면서 양질의 웹 문서들을 효과적으로 수집할 수 있는 웹 로봇에 대한 필요성이 증가되고 있으며, 그에 따른 많은 웹 수집 로봇이 탄생되고 있다. 본 논문에서는 효과적인 웹 수집 로봇의 설계와 동적인 웹페이지에서 사용하는 자바스크립트의 링크 추출방안에 대하여 제시하고자 한다.
본 논문은 검색엔진을 이용하여 대상 웹사이트의 링크 사이트 전체를 수집하고, 각 링크 사이트의 페이지를 인덱싱하여 데이터베이스화하는데, 특히 가장 최신의 페이지를 분류하여 시간에 의해 검색단어의 정확도가 가려지는 경우, 이를 이용할 수 있도록 하였다. 본 논문은 검색엔진에 의해 검색 서비스를 제공하는 기본적인 웹 로봇의 구현에 대한 연구이며, 웹 로봇의 역할은 크게 링크 사이트를 수집하는 것 이외에 제목, 메타태그, 멀티미디어 다운로드등의 역할들을 수행하며 이를 인덱싱 하여 데이터베이스화한다.
본 논문에서는 기존의 웹 수집 로봇에서 처리 하지 못하는 자바스크립트 함수 링크를 처리하기 위하여 인터넷 익스플로러의 "Active Script Engine"을 사용하여 웹 로봇을 구현하였으며, 또한 자바스크립트 함수 링크를 처리하였을 경우 웹 수집 로봇의 수집량을 측정하기 위한 웹 수집 로봇을 개발하였다. 웹 수집 로봇을 개발하기 위해서 구글봇과 네이봇 등 웹 수집 로봇의 구조를 파악하여, 수집 로봇에 활용되는 구성요소를 구현하고 분산처리 형태의 웹 수집 로봇을 설계하였다. 또한 제안된 웹 로봇에 제안된 자바스크립트 처리 모델을 추가하여 성능평가를 하였으며, 성능평가방법은 자바스크립트를 사용하는 웹 사이트의 게시판을 대상으로 하여 웹 수집량을 비교 분석하였다. 웹 사이트 게시물 1000개인 경우, 일반 웹 로봇의 경우에는 1페이지밖에 수집하지 못하였고, 제안된 웹 로봇의 경우 1000개 이상의 웹 페이지를 수집하는 결과를 얻었다.
최근 시맨틱 웹에 대한 관심이 증가하면서 W3C표준으로 규정된 시맨틱 웹 온톨로지 언어(RDF, RDFS, OWL 등) 기반의 관련 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 일다. 그 중에서 시맨틱 웹 온톨로지 언어로 기술된 문서의 저장, 관리, 질의처리 기법에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 데이터에 대한 표준 질의 언어인 RDQL 을 기반으로 RDQL 질의를 효율적으로 처리하는 고성능 RDQL 질의 처리 엔진을 개발한다. 본 논문에서 제안하는 RDQL 질의 처리 엔진은 RDQL 질의를 대응하는 SQL 질의로 변환함으로써 기존의 관계형 데이터베이스 질의 처리 엔진(SQL 질의 처리 엔진)을 그대로 사용할 수 있다. 이 과정에서 메모리 사용량과 데이터베이스 접근을 최소화하는 고성능 RDQL 질의 처리 엔진을 개발한다. 궁극적으로 이러한 RDQL 질의 처리는 실시간 처리가 요구되는 로봇 환경뿐만 아니라 시맨틱 웹 애플리케이션에서 널리 활용될 수 있다.
기존의 검색엔진은 분산된 불특정 다수의 웹 서버에 대해 웹 서버 부하, 네트워크 부하를 고려하지 않고 로봇을 동작시키므로 웹서버 및 네트워크의 과부하를 초래한다. 또한 정보의 갱신 기간도 3∼4주 간격으로 필요한 시기에 정보가 갱신되지 않는 경우가 많으며, 웹서버의 내용 변경이 없음에도 불구하고 무조건 웹서버의 내용을 수집하여 갱신한다. 본 논문에서는 네트워크 및 웹서버 부하를 고려한 지능적인 검색시스템을 제안하고, 이 시스템에 필요한 실시간 제어 검색엔진 및 분산되어 있는 정보를 모아서 갱신해 주는 지능적인 로봇을 설계 및 구현하였으며, 네트워크 부하 및 웹 서버의 부하를 모니터링하여 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 로봇 제어 정책을 수립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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