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.
본 연구는 전문데이터베이스의 탐색에 있어서 주제전문가와 탐색전문가는 어떠한 특징적인 차이가 있는지를 밝히려 하였다. 이 연구를 통하여 얻어진 결론을 요약하면, 주제전문가와 탐색전문가는 전문데이터베이스의 탐색에, 있어서 탐색질문의 분석(탐색질문의 이해도. 탐색어 선정의 난이도, 탐색결과에 대한 기대수준), 탐색과정(탐색어수, 연산자 순 브라우징 문헌 순 접속시긴 출력문헌 건당 소요시긴 적합문헌 건당 소요시간), 탐색결과 (적합문헌수 재현율 정확율, 총 탐색비용 출력문헌 건당 소요비용, 적합문헌 건당 소요비용, 탐색결과에 대한 만족도)에 대하여 뚜렷한 차이를 나타내는 것으로 밝혀졌다.
웹의 발달로 텍스트 등으로 이루어진 비정형 데이터의 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 웹상에서 사용자들이 작성한 대부분의 비정형 데이터는 사용자의 주관이 담겨져 있어 이를 적절히 분석할 경우 사용자의 취향이나 주관적인 관점 등의 아주 유용한 정보를 얻을 수 있다. 이 논문에서는 이러한 비정형 텍스트 문서를 다양한 차원으로 분석하기 하는데 OLAP(온라인 분석 처리)의 다차원 데이터 큐브 기술을 활용한다. 다차원 데이터 큐브는 간단한 문자나 숫자 형태의 정형적인 데이터에 대해 다차원 분석하는데 널리 사용되었지만, 텍스트 문장으로 이루어진 비정형 데이터에 대해서는 활용되지 않았다. 이러한 텍스트 데이터베이스에 포함된 정보를 다차원으로 분석하기 위한 방법으로 텍스트 큐브 모델이 최근에 제안되었는데, 이 텍스트 큐브는 정보 검색에서 널리 사용하는 용어 빈도수(Term Frequency)와 역 인덱스(Inverted Index)를 측정값으로 이용하여 텍스트 데이터베이스에 대한 다차원 분석을 지원한다. 이 논문에서는 이러한 다차원 텍스트 큐브를 활용하여 실제 서비스되고 있는 호텔 정보 공유 사이트의 리뷰 데이터 분석에 활용하였다. 이를 위해 호텔 리뷰 데이터에 대한 다차원 텍스트 큐브를 생성하였으며, 이를 이용하여 다차원 키워드 검색 기능을 제공하여 사용자 중심의 의미있는 정보 검색이 가능한 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한, 본 논문에서 제안하는 시스템에 대해 다양한 실험을 수행하였으며 이를 통해 제안된 시스템의 실효성을 검증하였다.
스마트폰의 보급률이 늘어남에 따라 모바일 포렌식은 현대 디지털 포렌식 수사에서 필수적인 요소다. 모바일 메신저 데이터는 사용자의 생활패턴, 심리상태 등의 정보를 획득할 수 있기 때문에 모바일 포렌식에서 매우 중요한 데이터이다. 메신저 데이터 분석을 위해서는 암호화된 메신저 데이터의 복호화 기술이 필요하며, 대부분의 메신저가 메시지 삭제 기능을 제공하므로 삭제된 메시지를 복구하는 기술이 요구된다. 전 세계 약 10억 명이 사용하고 있는 메신저인 WeChat은 IMEI (International Mobile Equipment Identity) 정보를 이용하여 데이터를 암호화하며, 메시지 삭제 기능을 제공한다. 본 논문에서는 IMEI 정보가 존재하지 않는 경우의 데이터 복호화 방안을 제시하였으며, SQLite 데이터베이스의 전문 검색기능을 위하여 생성된 FTS (Full Text Search) 데이터베이스를 사용하여 삭제된 메시지를 복구하는 방법에 대하여 제안한다.
In managing organizational tacit knowledge, recent researches have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise. In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user′s information needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.
In managing organizational tacit knowledge, recent researches have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise. In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user's information needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.111-115
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1998
The Internet today is teemed with not only text data but also other media such as sound, still and moving images in a variety of formats. Unlike text, however, that can be retrieved easily with the help of numerous search engines, there has been few way to access data of other media unless the exact location or the URL is known. Multimedia data in the WWW are contained in or linked via anchors in the hyper-documents. They can most reliably be retrieved by analyzing the binary data content, which is far from being practical yet by the current state of the art. Instead we present another technique of searching based on textual descriptions which are found at or around the multimedia objects. The textual description used in this research includes file name (URL), anchor text and its context, alternative descriptions found in ALT HTML tage. These are actually the clues assumedly relevant to the contents. Although not without a possibility of missing or misinterpreting images and sounds, the description-based search is highly practical in terms of computation. The prototype search engine will soon be deployed to the public service through the prestige search engine, InfoDetective, in Korea.
웹검색엔진은 색인되는 웹문서가 많아질수록 시스템 확장성(scalability)이라든지, 데이터베이스 유지 관리의 용이성, 데이터의 안전성 문제, 등의 많은 문제가 웹검색엔진에 부담으로 주어지게 된다. 반면에 인트라넷(intranet)용 검색엔진의 경우는 확장성보다는 검색엔진 자체의 개발의 용이성이 더욱 중요하다. Oracle $ConText^{TM}$는 오라클 사(社의) RDBMS인 $Oracle7^{TM}$의 정보검색 확장 옵션으로 텍스트를 Oracle7의 기본 데이터 타입으로 사용될 수 있게 한다. Oracle7+ConText는 대용량의 문서 베이스와 개발의 용이성을 동시에 보장할 수 있는 매우 훌륭한 웹검색엔진 개발 도구이다. 우리는 이를 검증하기 위하여 Oracle7+ConText에 기반한 WEBSECT(Web Search Engine With ConText)라는 웹검색엔진을 개발하였다. 본 논문은 WEBSECT의 개발과 시험 운영을 통해 데이터베이스에 기반한 웹검색엔진의 우수한 확장성과 텍스트 애플리케이션 개발의 용이성 등을 소개한다.
WWW 탐색도구들은 인터넷 정보자원의 탐색에 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 주요한 WWW 탐색도구들의 성능을 평가할 목적으로 먼저 각 탐색도구의 색인 데이터베이스 특성, 탐색 기능, 적합성 순위 부여 방법 등을 비교한 후, 탐색실험을 통하여 검색효율, 중복탐색의 정도, 탐색결과의 유사도 등을 측정하였다. 탐색실험 결과 탐색질문의 유형에 관계없이 Alta Vista, HotBot, Open Text Index가 비교적 좋은 검색효율을 보였으며, 대부분의 탐색도구가 질문의 유형에 따라 검색효율에 있어서 차이를 보였다. 동일한 사이트를 중복하여 탐색하는 탐색의 중복도는 Magellan, WebCrawler, Yahoo!를 제외한 나머지 탐색도구들에서 모두 높게 나타났다. 탐색결과의 유사도를 측정한 견과 대부분의 탐색도구들이 매우 낮은 유사도를 보였다.
Because of the rapid development of internet, there are more and more documents stored by the XML-based format. When there is a great deal of XML documents, how to get the valuable Information is an important subject. This paper proposes an effective XML document search method to search text contents and structures of XML documents. We build the keyword matrix of text contexts and structure matrixes of structures in XML documents to improve the efficiency of query time. When there is a great deal of XML documents, the search method we propose can improve much efficiency of query time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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