본 논문에서는 URL 목록 기반 웹사이트 컨텐츠 필터링 시스템에서 효율적인 URL 목록 검색 방식을 제안한다. 제안된 방식은 URL prefix 형태로 변환된 URL 목록을 해시 트리 형식으로 표현하여 한번의 트리 검색으로 URL 검색을 수행한다. 그 결과 단일 해시 테이블 방식의 중복 탐색을 제거하였다. 실험 결과 제안된 검색 방식은 세그먼트의 개수에 따라 단일 해시 테이블 방식에 비해 $62%{\sim}210%$의 성능 향상을 보인다.
이 논문에서는 인터넷에 산재한 대학강의안들을 대상으로 새로 개발한 검색 시스템을 소개하고 이 메타데이터 데이터베이스 시스템이 제공하는 다양한 검색과 브라우징 기능을 논한다. 사용자가 질 높은 대학강의안들을 쉽게 검색할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 한 이 시스템의 목록 요소는 더블맅코어에 기저하여 강화했으며, 이 시스템의 데이터베이스 설계에는 개체-관계 모델을 사용, 채택된 요소들 간의 개념적 스키마를 작성했고, 대학강의안 목록정보를 저장하는 데에는 관계형 데이터베이스를 이용했다. 현재 작동되고 있는 이 시스템의 URL은 “http://lis.skku.ac.kr/gfs/”이다.
도서관 이용자에게 장애가 없는 정보서비스를 제공하기 위해서는 OPAC의 접근성, 사용성 및 검색성을 향상시키고, 도서의 검색, 식별 및 브라우징의 도구로써 ISBN의 활용가치를 높이는 것이 필요하다. 북마크릿은 웹브라우저의 '즐겨찾기에 추가' 또는 '툴바'에 드래그하여 저장할 수 있는 작은 크기의 자바스크립트이다. 그리고 오픈소스인 북마크릿은 웹페이지에서 ISBN을 추출한 다음, 해당 ISBN으로 도서관의 OPAC에서 도서를 검색할 수 있는 간단하지만 강력한 검색도구이다. 해외의 도서관 시스템 벤더, 도서관, OCLC등은 이용자가 온라인서점의 웹페이지를 살펴보면서 동시에 도서관의 소장 및 대출 정보를 실시간으로 검색할 수 있는 북마크릿을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외에서 개발되어 활용되고 있는 네 가지 유형의 북마크릿에 대한 적용사례 분석을 통해 북마크릿의 특징과 장 단점을 정리하였다. 이를 통해서 북마크릿의 기본요건과 적용모델을 도출하고, 국내 도서관의 OPAC과 온라인서점에서 북마크릿을 활용한 Library Lookup 서비스 제공방안을 제안하였다.
웹의 등장은 전통적인 정보검색을 비롯하여 지식관리와 일반 상거래 등 사회 전 분야의 급격한 변혁을 초래하였다. 그러나 검색엔진은 일반적으로 관련된 계산함수에 의해 순서화된 URL의 방대한 목록을 제공하지만, 관련 없는 정보의 필터링이나 사용자가 필요로 하는 정보의 검색에 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 웹상의 효율적인 문서검색을 위해서 영역 코퍼스 정보를 바탕으로 확장된 퍼지 계층화 의사결정법(Extended Fuzzy AHP Method : EFAM)과 유사도 기법(SImilarity Technology : SIT)을 결합하고, 감성기준을 고려한 EFASIT(Extended Fuzzy AHP and SImilarity Technology)모델을 제안한다. 제안한 감성기준을 고려한 EFASIT 모델은 다양한 의사결정자들의 퍼지지식의 통합으로 좀 더 명확한 규칙을 생성할 수 있고 의사결정을 하는데 도움을 준다는 것을 실험을 통하여 확인한다.
본 논문은 은닉 마코브 모델을 이용한 인터넷 정보 추출 방법을 제안하고, 인터넷상의 웹 사이트에서 상품가격을 효율적으로 추출하는 문제에 적용되었다. 제안된 방법에서 시스템으로 입력되는 데이터는 검색엔진의 인터페이스 URL 인데, 상품의 이름을 포함하며, 시스템의 출력은 추출된 각 상품의 상품명, 가격, 사진, 그리고 URL을 목록형태로 보여준다. 주어진 관찰 데이터를 이용해, 은닉 마코브 모델의 학습단계에서는 Maximum Likelihood 알고리듬과 Baum-Welch 알고리듬이 학습에 사용되었으며, 학습된 은닉 마코브 모델을 이용하여 시스템의 출력을 찾는 방법으로는 Viterbi 알고리듬이 사용되었다. 제안된 HMM기반의 정보 검출기는 실제상황에서 수집된 관찰데이터에 대해 실험이 수행되었는데, 기존의 PEWEB 알고리듬에 비해 검출도와 정확도에서 매우 향상된 결과를 보이고 있으며, 특히 정확도에서는 99%이상의 높은 결과를 보여주고 있다. 한편, 보다 충실한 학습을 위해 학습 데이터의 수를 800개 이상으로 증가시켰을 패 검출도 역시 약 93%로 향상된 성능을 보여주었다.
오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문은 미국 초중고교 교사들을 이용 대상자로 인터넷 상에 산재해 있는 강의안 및 교육자료의 메타데이터 DB를 구축한 GEM 프로젝트에 대한 보고이다. GEM 프로젝트에서는 현재 거의 표준으로 간주되는 더블린 코어의 15개 요소(Elements)를 채택하였고, 여기에 8개 요소를 첨가하여 검색을 원활히 하고자 하였다. GEM 메타데이터 DB의 구축에는 메타데이터 요소들간의 관계를 좀 더 명확히 표현할 수 있는 개념적 데이터 마들링을 사용하였고 메타데이터는 Sybase라는 관계형 데이터베이스에 저장했으며, 이 DB에 웹 인터페이스를 장착하는데에는 Microsoft 액티브 서버 페이지 (ASP) 기술을 이용하였다. GEM 메타데이터의 실제목록은 미국 전역에서 참가하고있는 컨소시엄 회원들에 의해서 이뤄지고 있으며, 그 결과는 인터넷을 통해 Sybase 관계형 데이터베이스에 자동적으로 입력된다. 이 논문에서는 더블린코어, GEM의 개념 및 논리 스키마들을 제시하는 한편, 메타데이터 DB의 구축에 개념적 데이터 마들링을 사용함으로써 얻어지는 장점들을 논하였다. GEM 프로토타입 시스템이 가동되고 있는 URL은 다음과 같다: http://lis.skku.ac.kr/gem/.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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