유비쿼터스 컴퓨팅 기술에 대한 관심이 하드웨어, 통신, 데이터베이스 등의 다양한 분야에서 매우 높게 나타나고 있음에 따라 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활기를 띠고 있다. 특히 최근에 새로 보급되는 스마트 센서들은 각 센서 노드들이 정보를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있어, 이에 따른 데이터 처리 역시 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 이동 경로를 주행할 수 있는 라인트레이서를 설계 및 구현하여 쿼리 프로세싱 시스템인 TinyDB를 활용해서 라인트레이서에 센서 노드를 탑재하여 이동 경로 주변의 데이터를 수집하였고, 정지해 있는 특정한 위치에서의 데이터와 비교하였으며, 수집된 데이터를 저장하여 웹 서버에서 나타내었다. 또한 사용자의 편의를 위해 임베디드 보드에서 웹 서버로의 접근을 통해서 터치 식으로 쉽게 데이터를 볼 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 비디오 콘텐츠 검색 및 관리를 위하여 OTT 디바이스 내부의 DB 개발과 이와 연동하여 비디오 질의 검색 서비스를 탑재할 인터페이스(리모콘 스마트폰) 어플리케이션에서 필수적인 요소인 검색 알고리즘의 개발 방법을 제안한다. 디지털 방송이 시작되고 각 가정에 보급이 됨으로써 사용자들이 선택하여 시청하는 채널 및 프로그램의 수와 종류는 공중파 환경과 비교하여 폭발적으로 증가하였다. 채널의 수가 수십에서 수백 개로 늘어남에 따라 사용자는 자신이 원하는 프로그램을 찾기가 점점 어려워지게 되었고 이 문제를 해결하기 위해 콘텐츠 공급자는 소비자의 취향에 맞는 프로그램을 추천해줄 방법이 필요하게 되었다. 시청자의 시청 패턴을 분석하여 사용자의 취향을 분석하여 적합한 프로그램을 추천해줄 수 있는 방법이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 시청자의 시청 패턴을 분석하여 시청자의 취향에 적합한 프로그램을 추천해줄 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구는 개인의 시청 패턴과 히스토리를 바탕으로 OTT 프로그램의 콘텐츠를 추천하는 알고리즘을 구현하였다.
일반적으로 기존 검색엔진은 다수 사용자의 동일한 질의에 대하여 일률적으로 같은 검색 결과를 제공하는데, 이는 사용자 개인의 특성을 고려하지 않는 단점을 가진다. 이를 극복하기 위해서 사용자가 가지고 있는 검색 의도를 파악하여 그에 부합하는 결과를 제공하는 개인화 검색이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 프로파일 기반 개인화 검색을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 개인화 검색을 이루기 위해 개념 네트워크 형태의 사용자 프로파일을 구성하며, 이는 사용자가 과거에 질의했던 질의어와 탐색했던 웹문서를 분석하여 자동 생성된다. 그리고 사용자가 웹문서에 대해 태그를 지정한 폭소노미 데이터를 이용하여, 개념 네트워크를 확장함으로써 개념 네트워크의 정확성을 더욱 높일 수 있다. 이 개념 네트워크를 이용하여 사용자가 부여한 질의어를 확장시킬 수 있을 뿐만 아니라, 검색결과의 중첩도를 고려하여 사용자별 검색 결과의 순위를 재산정 함으로써 개인의 특성을 반영한 검색 결과를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 소프트웨어 부품을 분류하여 라이브러리에 저장하고, 사용자의 요 구에 따라 효율적으로 검색할 수 있도록 지원하는 확장된 패싯 분류 방식과 혼합형 검색 모델을 제안하고, 프로토타입 시스템을 설계하여 구현하였다. 분류 방식의 설계 를 위하여 부품들의 기본적인 클래스를 분석하여 필요한 항목을 식별한다음, 항목들의 특성을 분석하고 패싯을 결정하여 구품 식별자를 구성한다. 그리고 부품의 기본적인 특성을 기준으로 응용 영역별로 클러스터링시켜 라이브러리에 저장하고, 부품의 특성 을 표현하기 위하여 패싯과 항목들에 가중치를 할당하였다. 부품의 검색을 위하여, 질 의에 의한 검색 모델 및 유사한 바품들을 쉽게 검색할 수 있도록 가중치와 유사도를 이용하였다. 제안한 분류 방식과 검색 모델은 분류 과정이 간단하고, 유사한 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 질의 작성이 간단해지고, 출력될 부품들의 크기와 순 서의 조절이 가능하여 검색 효율이 개선되었다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(Moving Object's Trajectory)을 효과적으로 모델링할 수 있는 시공간 표현 기법(Spatio-Temporal Representation Scheme)과 궤적을 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위한 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시공간 표현 기법은 궤적을 기반으로 하는 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)과 궤적에서 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색(Concept-based Retrieval)을 지원한다. 아울러, 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들은 탐색하여 필터링을 수행한 후, 검색된 후보 시그니쳐들에 대해서만 디스크를 접근하기 때문에 순차 탐색에 비해 많은 수의 디스크 접근 횟수를 감소시킴으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 검색 효과(Retrieval Effectiveness) 및 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 기존의 방법인 Li나 Shan의 방법에 비해 우수함을 보인다.
정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
멀티미디어 데이타는 일반적으로 다른 데이타에 비해 크기가 크고 가공된 데이타의 형태로 의미를 지닌다. 또한 데이타 처리에 있어서도 더 복잡한 과정을 거치게 된다. 따라서 멀티미디어 데이타를 표준화된 방법으로 가공하여 데이타 베이스화 한다면 데이타 활용에 있어서 유사한 작업의 반복없이 서로 다른 사용자간에 데이타를 공유하게 되고 기존 데이타를 재활용할 수 있게 되므로 데이타 처리에 있어서 효율성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 OLE 표준에 기초하여 일반 사용자가 손쉽게 멀티미디어 데이타를 다를 수 있는 통합 환경을 제안한다. 이를 위하여 OLE 객체 데이타를 하나의 복합 전자 문서로 구성할 수 있는 저작 환경 및 일반 사용자가 멀티미디어 데이타베이스에 접근해서 손쉽게 객체를 검색하고 추출할 수 있는 사각 질의 인터페이스를 설계/구현한다. 또한 다른 사용자 자간의 OEL 객체의 공유 및 기존 재활용도를 증가시키기 위한 데이타베이스 구축에 필요한 객체 분리 방법 및 통합 환경에서의 체계적 객체 관리 방법을 제시한다.
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.
GIS 분야에서 다루는 공간 데이터는 대부분 2차원의 데이터이다. 현실 공간에 존재하는 3차원 객체의 2차원 정보만을 취하거나 혹은 2차원 공간으로 투영하는 등의 방법으로 데이터를 저장한다. 이러한 방법은 정보의 손실로 인한 데이터 활용범위가 축소되고, 현실 공간을 정확하게 반영하지 못하는 문제가 있다. 최근 3차원 공간 데이터를 저장, 관리 가능한 DBMS가 개발되고, 3차원 데이터에 대한 관심과 요구가 높아지고 있다. 하지만 이들은 단순히 3차원 공간의 데이터를 저장만 가능할 뿐 공간 데이터베이스 관리 시스템의 핵심이라 할 수 있는 공간 질의가 불가능하다. 또한 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 3차원 공간 모델을 이용하여 공간 데이터베이스 표준에서 정의하고 있는 공간 관계 연산을 설계하였다. 공간 데이터 모델로는 OGC에서 제시한 GML3에서 정의하는 모델을 사용하였고, 공간 관계 연산에 대한 설계 도구로는 공간 관계를 연산하는데 가장 좋은 방법으로 알려진 Point-Set Topology 기반의 DE-9IM을 이용하였다.
최근 무선 인터넷 환경의 발달로 실시간 교통정보안내와 지도를 통해 목적지까지의 경로 안내를 해주는 차량 항법 서비스 등 공간 데이터를 활용한 위치기반서비스가 증가되고 있다. 하지만, 현재 시스템 환경에서는 대용량의 공간 데이터를 파일 시스템 기반으로 관리하기 때문에 실시간적인 데이터 저장과 관리측면에서 많은 제약을 가진다. 이를 보완하기 위해 임베디드 데이티베이스를 바탕으로 대용량의 공간 데이터를 구조적으로 관리할 수 있는 연구가 요구된다. 이에 본 연구는 임베디드 시스템에서 대용량의 공간 데이터의 효율적인 저장을 위해 데이터베이스에 적용 가능한 바이트패킹과 Lempel-Ziv 압축기법을 혼합 개선한 무손실 압축 기법을 제시하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 대도시권 데이터(서울 인천)에 적용하여 실험해 보고 농일 데이터에 대하여 실험을 통해 재구성이 되기까지의 질의 처리 시간을 분석을 통해 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 하였다. 연구결과로 본 연구에서 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 대해 더 나은 성능을 보이는 것을 획인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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