이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를, 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.
본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
인터넷 사용자가 폭발적으로 늘어나면서 웹을 이용한 공격이 증가했다. 뿐만 아니라 기존의 방어 기법들을 우회하기 위해 공격 패턴이 다양해졌다. 전통적인 웹 방화벽은 알져지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 어렵다. 따라서 인공지능으로 비정상을 탐지하는 방식이 대안으로 연구되고 있다. 특히 공격에 악용되는 스크립트나 쿼리가 텍스트로 이루어져 있다는 이유로 자연어 처리 기법을 적용하는 시도가 일어나고 있다. 하지만 스크립트나 쿼리는 미등록 단어(Unknown word)가 다량 발생하기 때문에 자연어 처리와는 다른 방식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 BPE(Byte Pair Encoding)기법으로 웹 공격 페이로드에 자주 사용되는 토큰 집합을 추출하여 임베딩 벡터를 학습시키고, 주의 메커니즘 기반의 Bi-GRU 신경망으로 토큰의 순서와 중요도를 학습하여 웹 공격을 분류하는 모델을 제안한다. 주요 웹 공격인 SQL 삽입 공격, 크로스 사이트 스크립팅, 명령 삽입 공격에 대하여 분류 평가 결과 약 0.9990의 정확도를 얻었으며, 기존 연구에서 제안한 모델의 성능을 상회하는 결과를 도출하였다.
웹 문서 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 이러한 문제를 경감시키기 위해 사용자의 선호도에 부합하는 웹 환경을 조성하여 주는 등의 개인화 작업이 주목을 받고 있으나, 대부분의 검색 엔진은 사용자 질의어에만 초점을 두어 응답결과를 산출하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 이해수준에 따른 개인화된 검색 결과를 추출하는 방식에 대해 연구한다. 기존 연구와 차별화된 특징은 사용자 이해 수준을 고려하여 그에 맞는 난이도의 문서들이 우선적으로 검색되게 하는 것이다. 문서에 접근한 사용자들의 이해수준을 바탕으로 문서난이도를 변경시켜 주고, 사용자의 이해수준은 사용자가 접근한 문서 난이도를 바탕으로 주기적으로 변경시켜, 문서 난이도와 사용자 이해수준이 상호 연계되며 변경되도록 하였다. 본 논문의 결과를 적용한 웹 검색 시스템은 다양한 연령충의 웹 사용자들에게 매우 유익한 결과를 가져다 줄 것이다.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용해 정보 리소스의 개념을 정의하고 의미적 연관성을 표현함으로써 지능적인 정보 검색과 자동화된 웹 서비스의 제공이 가능하다. 이러한 시맨틱 웹의 핵심적인 기능을 구현하기 위해서는 온톨로지와 메타데이터와 같은 시맨틱 웹 데이터를 효율적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 시맨틱 웹 데이터의 의미와 구조적인 특성을 고려하여 보다 정확한 질의 결과의 검색과 효율적인 질의 처리를 지원할 수 있는 인덱스 구조를 제안한다. 특히 시맨틱 웹 데이터의 의미와 구조적인 특성을 그대로 표현하기 위해 그래프 데이터 모델을 이용하고 다양한 질의 형태를 그래프 모델 기반의 경로식으로 처리한다. 본 논문에서 제안한 인덱스는 1차적으로 추출 가능한 구조적 경로 정보는 물론 온톨로지를 이용한 추론을 통해 2차적으로 추출 가능한 구조적 경로 정보에 대한 질의를 처리 대상으로 하여 기존연구들과 차별화하며 시맨틱 웹의 개념을 온전히 반영하는 것을 목표로 한다. 또한 실험적 평가를 통해 본 논문에서 제안한 인덱스 구조가 정확성과 효율성 측면에서 우수하며 시맨틱 웹의 다양한 애플리케이션 개발에 적용 가능함을 보인다.
최근 웹을 통해 지리정보를 공유하기 위해서 표준 인터페이스를 가지는 웹 맵 서비스(WMS, Web Map Service)가 개발되고 있다. 특히, OGC(Open Geospatial Consortium)에서는 웹 맵 서비스를 위한 개방형 인터페이스 명세를 발표하고, ISO 표준으로 채택되기 위한 절차를 진행하는 등 가장 활발한 활동을 보이고 있다. 그러나 현재 OGC에서 정의하고 있는 WMS 명세는 모바일 환경에서의 응용 프로그램 작성에 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 유선 인터넷 환경과 달리 모바일 환경에서의 응용에서 맵 서버는 클라이언트로 전송되는 데이터의 크기를 최소화할 필요가 있다. 왜냐하면, 데이터의 크기는 전송 비용뿐 아니라, 맵 클라이언트의 응답시간에 매우 중요한 요소이기 때문이다. 또한 모바일 응용에서는 모바일 디바이스의 화면 필기에 따라서 적절한 품질의 맵을 제공해야하며, 응용 분야에 특화된 질의를 지원할 필요가 있다. 이 논문에서는 OGC에서 제안한 표준 인터페이스를 수용하면서, 모바일 응용을 위한 요구조건을 반영하기 위해서 모바일 웹 맵 서비스(Mobile Web Map Service, M-WMS)를 위한 인터페이스를 제안한다. 또한 모바일 맵 서비스를 지원하기 위한 맵 서버를 설계하고, 구현하였다. 이 논문은 현재 관심이 집중되고 있는 LBS, 텔레매틱스 등 다양한 모바일 응용에서 적용 가능한 웹 맵 서버를 생성하고 사용하는데 기여하고 있다.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.
최근 사용자들 사이의 웹 데이터의 생성 및 공유가 활발해 지면서 시맨틱 웹과 소셜 웹이 결합한 소셜 시맨틱 웹에 대한 중요성이 증가되고 있다. 본 논문은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 PROV 모델을 확장하여 프로버넌스 기반의 웹 데이터 신뢰성 평가 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 웹 데이터의 프로버넌스를 관리하고 신뢰성 평가를 위해 W3C의 PROV 모델에 필요한 요소를 추가하였다. 이와 같이 확장된 PROV 모델은 웹 데이터의 관리 및 프로버넌스 추적을 지원한다. 제안하는 신뢰성 평가 기법은 사용자의 신뢰도, 원본 데이터의 신뢰도 그리고 사람들의 평가 등과 같은 다양한 파라미터를 고려한다. 평가된 신뢰도는 프로버넌스 정보로 관리되고 사용자의 질의를 처리할 때 이 신뢰도를 고려하여 결과를 생성한다. 따라서 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 데이터의 프로버넌스를 관리할 수 있고 다양한 파라미터를 이용하여 웹 데이터 신뢰도를 정확하게 계산할 수 있다. 평가된 신뢰도는 사용자가 질의 결과의 신뢰 여부를 판단할 수 있는 기준이 된다. 제안하는 기법의 타당성을 보이기 위해 SPARQL 질의를 이용하여 신뢰성 평가의 성능을 검증한다.
인터넷 상에서 정보 표현 및 교환의 표준으로 XML이 대두되면서 데이타베이스 연구 분야에서는 XML 질의 처리에 대한 중요성이 커지고 있다. 그리고 과거 몇 년간 빠른 XML 질의 처리를 위해 XISS, XR-트리와 같은 구조적 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 하지만 구조적 XML 질의 처리는 가지 경로 질의 처리를 위해 많은 조인 비용이 요구되는 문제를 가지고 있다. 최근에는 구조적 XML 질의 처리 기법의 조인 문제를 해결하기 위해 ViST와 PRIX와 같은 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법은 가지 경로 질의를 다수의 부질의로 분리하지 않고 질의 시퀀스가 문서 내에 포함되는지만 비교하기 때문에 조인 비용이 요구되지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 ViST는 최적화되지 못한 번호부여 기법을 사용함으로써 질의 처리 시 구조 관계를 정확하게 판단하지 못하고, PRIX는 질의와 문서의 NPS와 LPS를 비교하는데 많은 비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 XML 질의 처리 성능 향상을 위해 상향식 질의 처리를 사용하는 효율적인 시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 또한 본 논문의 성능 평가에서는 제안하는 기법을 ViST PRIX와 비교하여 제안하는 기법이 와일드-카드('*'와 '//')를 포함하는 선형 경로 질의뿐만 아니라 가지 경로 질의 처리에 대해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
웹 상에 많은 정보들이 XML 형태로 표현되면서 XML 보안에 대한 요구가 커지고 있다. 현재까지 XML 보안에 대한 연구는 전자서명이나 암호화 기법을 이용한 통신상의 보안을 중심으로 진행되어 왔다. 하지만 XML 데이타가 방대해지고 복잡해짐에 따라 XML에 대한 통신상의 보안뿐만 아니라 관리적인 보안까지 필요하게 되었다. 이러한 관리적인 보안은 접근제어를 통해 보장할 수 있는데, 기존의 XML 접근제어 모델에서는 검색 연산만 고려하고 있다. 이러한 모델은 XML 문서나 구조의 변경이 필요한 현실적인 환경에서 사용자의 갱신 질의의 경우에는 접근제어를 할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 검색 연산뿐만 아니라 갱신 연산까지 지원하는 XML 접근제어 모델과 기법을 제안하고, XML 갱신에 필요한 연산자를 정의한다. 또한 복잡한 접근권한 정보를 체계적으로 관리하고, 다양한 갱신 질의를 효율적으로 처리하기 위해 새로운 액션 타입(action type)을 정의한다. 이러한 액션 타입을 이용하면 DOM 기반의 DTD 검증 과정으로 인한 저장 공간과 검색 비용을 줄일 수 있고, 초기에 불필요한 질의를 여과함으로써, 전체적으로 접근제어의 단계를 줄일 수 있다. 제안한 접근제어 모델은 검색 질의의 경우 액션 타입을 결정하기 위한 약간의 오버헤드(overhead)가 발생하지만, 갱신 질의의 경우에는 기존의 접근제어 모델에 비해 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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