본 연구는 스포츠산업분야의 정보 체제를 통합한 정보인프라를 구축함으로써 수직적 수평적 네트워크 형성, 지식정보의 공유와 확산의 극대화를 목적으로 하였다. 스포츠산업 통합 정보망 구축 모형 및 방안 모색을 위하여 스포츠 산업 정보 시스템과 네트워크 시스템 현황에 관한 문헌조사와 전문가회의를 실시하였다. 스포츠산업 관련 정보는 국가 기술력의 기반으로 대용량화, 전문화된 스포츠산업 정보의 특성상 분산화, 고속화가 필수적이다. 이를 보장하기 위해서는 유기적인 정보 공유 및 교류가 가능한 인프라를 구축하여 국내외 스포츠산업 관련 기관의 개발자들에게 핵심 인프라를 제공하고, 사용자 중심의 통합정보망으로서의 선도적 역할이 필요하다. 이에 따른 결과로 첫째, 온톨로지(Ontology)를 반영한 스포츠산업 관련정보 DB구축단계이며, 시맨틱 웹(Semantic Web)을 고려한 DB설계가 필요하다. 둘째, DB 구축 이후 이들 간 유기적인 정보 교류를 가능하게 하는 RSS/Atom 기반 능동형 네트워크 구축이 필요하다.
웹 상에는 수 많은 데이터가 존재하고 있지만 원하는 데이터를 수집하여 서비스 제공을 위한 콘텐츠로 가공해 내는 것은 쉽지 않다. 그 이유 중 하나가 바로 표준화된 데이터 제공 방식이 없기 때문이다. 따라서 사이트 콘텐츠의 일부 또는 전체를 다른 서비스에서 이용할 수 있도록 해주는 콘텐츠 신디케이션은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 콘텐츠 신디케이션의 대표적 포맷으로 XML에 기반한 RSS와 Atom, OPML 등이 있다. 이러한 신디케이션 포맷에서 제공하는 링크를 통틀어 피드 주소라고 한다. 피드 주소를 이용하면 기존 HTML을 파싱하는 것 보다 빠르게 데이터를 수집할 수 있고 데이터 제공자는 간편하게 데이터를 외부로 제공할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 피드 주소를 기반으로 하는 웹 데이터 수집 시스템을 구현하여 수집하여 얻은 데이터를 바탕으로 해당 데이터를 가공하고 활용하는 방법을 제안하였다.
현재의 다양한 메쉬업(Mashup) 기술은 웹에서 제공되는 데이터, 웹서비스, RSS/Atom 피드 등에만 사용이 국한되어 있기 때문에, 클라우드 환경에 적용하게 되면 SaaS(Software as a Service) 형태의 서비스로만 구성되게 된다. 하지만, 클라우드에서는 인프라 자원들도 서비스의 형태로 접근될 수 있으며, 이를 이용한 메쉬업이 가능하다. 이에 본 논문에서는 클라우드의 인프라 자원 및 SaaS 형태의 서비스를 메쉬업 할 수 있는 효율적인 미들웨어 구조를 제안하고자 한다.
기존의 교통상황판운영에 사용하는 지도는 2D를 기본으로 하는 전자지도를 중심으로 표준노드링크의 속성을 반영하는 형태이다. 2D형태의 교통전자지도는 그래픽형식에 운영자에게 실시간으로 교통상황을 직관적으로 판단하는데 도움을 제공하였으나 2D형식이라는 한계가 존재할 수밖에 없었다. 점차적으로 IT기술의 고도화, 하드웨어, 통신기술의 발달 등으로 과거에 다룰수 없었던 대용량데이터처리가 원활해지고, 다양한 도로이용자의 고급화된 교통수요에 대응하기 위해서는 점차적으로 교통관리자나 운영자들이 교통정보관련 장비들이나 운영시나리오에 대해 다각적으로 분석을 할 수 있는 방안이 강구되어야 한다. 기존의 교통상황판은 점, 선, 면 형식의 2D전자지도를 기반으로 그 위에 교통소통상황 등의 부가정보를 표현하였으나, 본 연구에서는 구글어스의 API를 활용하도록 한다. 구글어스는 고해상도의 위성사진과 이를 이용한 3D화면을 표출서비스를 제공하며, 이를 기반으로 교통소통정보, 버스노선 및 정류장 제보, 3D 객체 표현 등의 콘텐츠와 야후 POI(야후 거기)를 Mash-Up하여 보다 현실적인 교통상황정보를 제공하고자 한다.
웹2.0 환경의 발달과 함께 XML 데이터의 사용도 증가하였는데, 특히 블로그나 뉴스 피드의 정보 전달을 위한 RSS나 ATOM 포맷의 기반 기술로 사용되면서 그 장점과 가치를 인정받고 있다. XML 데이터의 인덱싱을 위한 여러 기법들 중 빠른 검색성능을 보인 비트맵 클러스터링은 관계형 DBMS를 기반으로 메모리에 인덱스를 유지하는 기법이다. 기존의 비트맵 클러스터링 기법을 이용하여 XML 데이터를 인덱싱할 때 너무 많은 클러스터가 생성되어 오히려 검색 효율과 결과의 품질이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해 사용자가 제시하는 k개의 클러스터를 생성하는 k-비트맵 클러스터링 기법과 대표비트를 생성할 때 배제된 단어를 검색하기 위한 역인덱스를 함께 유지하는 방법을 제안한다. 성능평가를 수행한 결과 제안하는 기법은 생성되는 클러스터의 수를 임의로 설정할 수 있을 뿐만 아니라 단일 단어 검색에서 높은 재현율을 보였고, 2개의 인덱스를 함께 유지할 때에는 질의에 대해 모든 관련된 문서의 반환을 보장하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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