본 논문에서는 시맨틱 웹에서 온톨로지와 메타데이터를 기술하는 OWL 문서를 대상으로 하는 키워드 검색 기법과 랭킹 기법을 제안한다. 제안한 키워드 검색 기법은 OWL 문서에 대한 키워드 검색 결과의 단위를 정보 리소스로 정의하고 질의 키워드의 범위를 클래스와 프로퍼티의 이름은 물론 리터럴 데이터까지 확장하였다. 그리고 클래스나 프로퍼티의 계층 관계, 동등 관계 등 OWL 문서에 정의되어 있는 기본적인 추론 요소들을 고려하여 직접 기술되어 있지 않지만 새롭게 유도되는 정보도 키워드 검색에 반영하였다. 또한 키워드를 통해 간접적으로 의미적 관계를 맺고 있는 정보 리소스에 대한 검색이 가능하기 때문에 질의 키워드와 관련이 있는 많은 수의 정보 리소스들을 검색할 수 있다. 제안한 랭킹 기법은 OWL 문서의 특성을 고려하여 다양한 요소를 순위 결정에 참여시킴으로써 사용자의 검색 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서 제안한 키워드 검색 기법과 랭킹 기법은 방송 프로그램과 같은 디지털 콘텐츠의 검색 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
인터넷 광고 시장의 급속한 성장과 함께 보다 효율적인 광고기법을 개발하기 위한 노력들이 이루어지고 있는 가운데 최근 들어 검색엔진의 특성을 이용한 키워드 광고가 주목을 받고 있다. 키워드 광고란 사용자가 입력한 검색어와 유사한 범주에 속하는 사이트의 광고를 검색 결과 페이지 상단에 보여주는 것을 말한다. 그러나, 키워드 광고는 키워드를 판매할 수 있는 위치가 한정적이기 때문에 판매 가능성이 있는 키워드에 대한 관리 및 판매 전략이 요구된다. 본 논문에서는 판매 가능성이 있는 키워드에 대한 관리 전략 수립을 위하여 연관 키워드 그룹을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 연관 키워드 그룹의 생성은 사용자가 입력한 검색어에 의해 노출되는 사이트들을 묶어 그룹으로 형성하고 사이트 그룹의 중요 키워드를 추출한 다음 키워드간의 연관성을 판단하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 연관 키워드 그룹 추출의 각 단계를 구체적으로 설명하고 실험 결과를 분석한다. 마지막으로 연구의 결론과 향후 연구 과제에 대하여 기술한다.
저렴한 비용으로 기존의 클라이언트 서버 시스템을 대체할 수 있는 P2P 시스템에서 서로 공유하고자 하는 파일의 리스트를 얼마나 빠르고 효과적으로 검색하느냐는 시스템 성능을 좌우하는 중요한 항목 중 하나이다. 그러나 기존의 P2P 시스템에서의 검색 기법들은 목적 파일들에 대한 검색 시간의 단축과 키워드 검색이라는 두 가지 설계 목표 중 어느 한 쪽에만 치중하여 설계됨으로써 종합적인 검색 기능이 요구되는 실제 시스템에 적용되기에는 매우 불완전하다. 본 논문에서는 P2P 시스템에 참여하여 파일을 공유하고자 하는 노드들의 모든 공유파일 목록을 하나의 전역 디렉토리로 구성하고 이를 이진 값의 순서대로 저장함으로써 높은 검색 속도로 키워드 검색 기능을 제공하는 다중 노드 전역 디렉토리 기반 색인 순차 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 높은 겅색 속도와 키워드 검색을 지원함으로써 P2P 시스템의 검색 속도 성능 개선과 사용자 편의성을 제공한다.
XML 또는 RDBMS 에서의 키워드 검색은 기존의 정보 검색처럼 데이터의 구조 또는 질의 언어에 대한 사전 지식 없이 질의 처리를 수행하는 연구 분야 중의 하나이다. 오늘날 키워드 검색을 효율적으로 처리하기 위해 제안된 연구들은 그래프 기반의 질의 처리에 기반한 기법들에 초점을 두고 있다. 이러한 접근들은 XML 또는 RDBMS 안에 존재하는 데이터를 그래프 구조에 기반한 데이터로 변환한 다음에 그래프 탐색을 통해서 모든 질의 키워드를 포함하는 결과들을 찾는다. 그러나 기존의 기법들을 RDF/S 또는 OWL 문서와 같은 복잡한 그래프 구조에 적용하기에는 질의 성능 측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 또한, 온톨로지 언어의 의미적 단위로서의 RDF 트리플을 고려하지 않기 때문에 질의 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 관점에서 본 논문은 RDF/S 또는 OWL 저장소에서 효율적이고 의미적인 키워드 검색을 위한 인덱싱 기법 및 알고리즘을 설계한다.
관계형 데이터베이스 기반의 키워드 검색 기법에 대한 연구에서의 관심에도 불구하고 관계형 데이터 스트림 기반의 연구는 아직 미흡한 수준이다. 오늘날 스트리밍 데이터는 데이터 관리 측면에서 중요한 연구 토픽이기 때문에 관계형 데이터 스트림 기반의 키워드 검색 기법에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 논문은 관계형 데이터 스트림 기반의 키워드 검색 기법과 관련된 연구들을 먼저 분석하고 키워드 검색 질의를 처리하는 동안에 발생되는 조인 비용을 최소화하는 기법에 대해 초점을 둔다. 결과적으로 본 논문은 관계형 데이터 스트림에서 사용자를 위해 좀 더 의미 있는 질의 결과를 산출하기 위한 고급 키워드 검색 기법을 제안하고 효율적인 질의 처리를 위한 계층적 클러스터링을 사용한 질의 최적화 기법을 제안한다.
저장하고 표현해야 할 정보의 종류가 많아지고 그 양이 증가함에 따라 사용자는 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 정보 검색의 과정을 수행한다. 하지만 전통적인 검색 방법은 해당 사용자가 이미 정보의 표현 방법, 즉 스키마를 모두 알고 있다는 가정 하에 진행되어 진다. 키워드 검색 기법은 사용자에게 내부적인 스키마 구조를 숨기고 단지 몇 개의 키워드로 사용자에게 원하는 정보를 검색해 준다. 본 논문에서는 XML 문서 안의 정보를 찾는 새로운 키워드 검색 기법을 제안한다. 제안하는 방법으로 각 XML 문서 원소가 표현하는 의미 정보를 최대한 활용하여 사용자가 원하는 정보를 검색해 줄 수 있는 인덱스를 구축하고 이를 통해 사용자가 알고자 하는 검색의 목표가 무엇인지 그 의미도 파악할 수 있도록 지원한다. 구축된 인덱스를 바탕으로 검색에 수행되는 XML 원소 비교의 횟수를 줄여서 전체 검색 성능을 향상 시킬 수 있도록 한다.
효율적인 키워드 추출은 정보검색 시스템에서 중요하지만 많은 키워드 중 적당한 키워드를 결정하기 위한 방법들은 여러 가지가 있다. 그중 단일 키워드만을 검색하는 AC알고리즘을 해결하기 위한 DER구조는 복합키워드 검색이 가능하나 많은 검색시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 DER구조의 검색방법을 기반으로 한 독립적인 검색테이블을 확장하여 EDER 구조라는 알고리즘을 구축하였다. 500개의 텍스트 파일을 실험한 결과 키워드의 포스팅 결과가 AC의 DER구조보다 EDER구조가 작았으며, 검색시간 또한 K5에서 DER구조가 0.6초, EDER구조가 0.2초로 더 빠른 검색을 보며주고 있어 제안 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
RDBMS 상에서 문서에 포함된 키워드 검색을 위한 질의 시 병합 조인 방식을 통해 키워드 검색을 시도하게 된다. 그러나 대용량의 문서를 저장하고 있는 RDBMS 내에서 병합 조인을 사용 시 검색 키워드에 대해 불필요한 비교 연산으로 인하여 질의 문에 대한 검색시간이 길어질 수 있다. 본 논문은 행 지향 관계형 역 색인을 이용하여 키워드 검색 질의 시 병합 조인의 단점을 보완한 지그재그 병합 조인 알고리즘을 사용한다. 관계형 데이터베이스인 postgreSQL 에서 프로시저로 불필요한 비교 연산을 최소화한 지그재그 병합 조인 알고리즘을 구현하여 키워드 검색에 대한 질의 속도 향상을 확인하였다.
현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.
다양한 학습 자료를 저장해두고 검색하는 시스템들은 주로 키워드 검색을 지원하고 있다. 여기서, 키워드 매칭 방식은 같은 분야의 자료라 하더라도 사용자가 입력한 키워드와 정확한 매칭이 되지 않을 경우 검색되지 못하는 문제점을 안고 있다. 또한 학습 테스트를 위한 학습 문제 자료는 키워드로 검색하기에는 포함한 정보의 양이 너무 적어 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습문서를 입력할 때 문서에 포함되어 있는 각 단어들을 형태소 분석에 의하여 중요 명사들을 추출하고 데이터베이스화하는 기법을 도입하고 미리 마련한 유사한 용어 지식 데이터베이스를 활용하여 지능적이고 효율적인 학습자료 검색 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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