웹 기반 교육 컴포넌트를 효과적으로 재사용하기 위해서는 충분히 많은 수의 교육컴포넌트 존재, 등록과 검색시스템의 지원, 효과적인 교육컴포넌트의 서술 등의 문제가 해결되어야 한다. 이 논문에서는 웹 기반 교육시스템에 컴포넌트 개념을 도입하여 재사용성을 높이는 연구의 연장으로 등록된 교육 컴포넌트를 검색하여 새로운 교육 소프트웨어 개발에 사용할 때 생산성과 신뢰성 증대를 위하여 효과적인 교육 컴포넌트 검색을 제공하기 위한 XML기반의 교육컴포넌트 검색 방법을 제시하고 검색 시스템을 설계 구현하였다.
XML이 확산되면서 이를 저장하고 검색하는 XML DB와 검색 앤진들이 만들어졌다. 그러나, 이들 대부분의 시스템에서 초기 질의만으로 문서를 검색하고, 그 대상도 질의 조건에 완전히 정합되는 문서로만 제한하고 있다. 그러나, 사용자가 데이터에 대한 정확한 정보가 없는 경우에는 자신의 요구를 제대로 표현하기가 힘들고 또, 한번의 질의로 사용자 요구에 정확하게 부합되는 문서를 검색하기도 매우 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 질의 조건에 부분적으로 정합되는 문서도 검색하고, 사용자 피드백을 받아서 조기 질의를 사용자 요구에 좀 더 근접만 문서들을 검색할 수 있도록 수정하여 재질의를 하는 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 사용자의 요구사항을 만족하는 최적의 상품을 검색하는 전자 상거래 검색 시스템을 설계하고자 한다. 우리는 전자 상거래의 물품 구입에 대한 사용자 설문 조사를 통하여 소비자에게 영향을 미치는 요소들을 추출한다. 이러한 요소들 중에서 검색 엔진이 비교할 수 있는 요소들을 소비자 프로파일(Profile) 요소로 결정하고, 인터넷의 많은 상품 중에서 퍼지(Fuzzy) 이론을 적용하여 사용자의 프로파일에 적당한 상품 검색 알고리즘을 제안해 소비자가 상품 검색을 쉽게 할 수 있는 검색 시스템을 설계한다.
지금까지의 정보검색 시스템은 소위 키워드 기반 정보검색 시스템으로서 색인이 단일 단어(single word) 즉 키워드의 집합으로 나타내어 진다. 그러나 이 방법은 문서의 내용을 정확히 표현하는 데 한계가 있다. 따라서 최근에는 단어 이상의 구문 단위인 구(phrase)를 이용하여 색인과 검색을 하도록 하는 시스템을 개발하고자 하는 추세에 있다. 따라서, 본 논문에서는 키워드보다는 의미를 좀더 잘 나타내고 일반적인 구보다는 정형화된 형태의 색인 단위인 키팩트를 색인어로 하는 정보검색시스템을 개발하고 이의 성능을 살펴보았다.
인터넷 문서의 표준 사양인 XML 문서가 늘어나면서 XML 문서를 효과적으로 관리고 검색하기 위한 시스템이 개발되고 있다. 그러나 정형화된 질의언어를 사용한 XML 문서의 검색 방법은 질의언어의 구조를 이해하고 사용법을 숙지해야 하는 어려움이 있어 일반 사용자에게는 적합하지 않다. 따라서 사용자가 쉽게 사용할 수 있으면서도 정확한 결과를 가지는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 문서를 검색하기 위해 자연어로 질의를 입력하면 이를 XML 구조 검색을 위한 XQL 언어로 자동 변환해 주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자연어를 이용하기 때문에 사용하기가 쉽고 XML 문서 구조가 변경되어도 쉽게 확장할 수 있는 장점을 가진다.
웹의 급속한 발전과 함께 오디오 컨텐츠의 양이 증가하게 되었고 수많은 오디오 데이터베이스로부터 특정한 오디오 컨텐츠를 찾아내는 오디오 검색 시스템의 필요성이 증가했다. 본 논문에서는 효율적인 오디오 검색 시스템을 위해 사용자들이 질의하는 멜로디 패턴을 이용해서 FAI(Frequently Accessed Index)라는 새로운 인덱싱 메카니즘을 제안하고 이 FAI를 기반으로 구현한 프로토타입 시스템의 구조와 원리에 대해서 설명한다. 실험을 통해서 FAI 기반 오디오 검색 시스템의 성능을 일반적인 오디오 검색 방법과 비교해 보았다.
본 논문에서는 한글 문서 검색 시스템에서 자연어 질의어로 검색할경우, 질의어를 주제어와 참조어로 나누어 재구성하여 검색하는 방법을 제시하였다. 먼저 주제어로 전문검색을 하여 후보 카드들을 추출한 후 비주제어로 다시 본문 탐색을 하여 추출된 카드의 가중치를 재조정함으로써 카드추출의 정확성을 높였다. 이 논문에 제시된 방법의 실험은 한국전자통신연구소 언어정보연구실에서 개발한 멀티미디어 전자 백과 사전의 자연어 검색모듈에서 행하여 졌다. 이 방법으로 별다른 검색속도의 저하나, 저장공간의 추가가 없이 기존의 검색 방법에서보다 약 58%정도의 검색의 정확성이 올라갔다. 본 논문에서 제시한 검색의 방법은 여러가지 응용의 자연어 인터페이스에서 데이타를 검색하는 정보검색의 분야에 적용되어 정확성을 높일 수 있을 것이다.
본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.
현재 웹 서비스 기반검색 시스템의 일반화에 힘입어 단순한 덱스트 정보뿐 만 아니라 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보가 보편화되고 그 교류의 양이 크게 증가하였다. 따라서 덱스트 정보에 대한 검색과 함께 멀티미디어 정보에 대한 효과적 검색을 지원하는 시스템 개발이 중요시되고 있다. 그러나 기존에 개발된 시스템들은 멀티미디어 데이터를 검색 결과의 부가적 정보로서 사용하는 것이 일반적이며 그 자체를 질의 검색의 주요 대상으로 처리하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 웹 상에서 대용량 이미지 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 효과적 검색을 지원하는 멀티미디어 검색 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 크게 두 가지 검색 구조를 제공하는데, 먼저 기존의 덱스트 기반 검색을 위하여 이미지의 의미 정보를 XML로 표현하여 이를 DTD 독립적인 스키마에 따라 관계형 데이터베이스에 저장, 관리하여 체계적이고 구조적인 서비스를 지원한다. 또한 이미지에 대한 내용 기반 검색을 위하여 이미지 데이터베이스를 구축하고 이미지 데이터로부터 색상 히스토그램 특성을 자동으로 추출하여 구축한 인덱스를 유지, 관리하며, 이를 통한 내용 기반 검색 구조와 사용자 질의 인터페이스를 설계한다.
일반적인 검색엔진을 가진 포털 환경에서 정보검색 시 사용자가 원치 않는 수많은 검색결과가 동반되기도 하고 자신의 취향에 맞는 글을 검색하지 않았다는 이유만으로 원하는 정보를 놓치는 상황도 일어난다. 이러한 검색환경의 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 검색환경 개선을 위한 맞춤형 검색결과 정렬, 검색어 추천, 게시글 추천의 추천 시스템을 설계하고 제작한다. 이러한 추천 시스템은 워드 임베딩 모델과 추천 시스템 모델을 포함한다. 기존에 존재하던 워드 임베딩 모델의 성능을 실험을 통해 비교 및 분석하고, 크롤링을 통해 모은 데이터로 성능을 24.98%P 개선하였다. 추천 시스템 모델은 RMSE 비교를 통해 최적이 알고리즘을 제안한다. 해당 기술을 통해 사용자 스스로 자신의 검색환경을 개선할 수 있도록 구현하는 것이 이 시스템의 목표이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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