일반적인 검색엔진을 가진 포털 환경에서 정보검색 시 사용자가 원치 않는 수많은 검색결과가 동반되기도 하고 자신의 취향에 맞는 글을 검색하지 않았다는 이유만으로 원하는 정보를 놓치는 상황도 일어난다. 이러한 검색환경의 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 검색환경 개선을 위한 맞춤형 검색결과 정렬, 검색어 추천, 게시글 추천의 추천 시스템을 설계하고 제작한다. 이러한 추천 시스템은 워드 임베딩 모델과 추천 시스템 모델을 포함한다. 기존에 존재하던 워드 임베딩 모델의 성능을 실험을 통해 비교 및 분석하고, 크롤링을 통해 모은 데이터로 성능을 24.98%P 개선하였다. 추천 시스템 모델은 RMSE 비교를 통해 최적이 알고리즘을 제안한다. 해당 기술을 통해 사용자 스스로 자신의 검색환경을 개선할 수 있도록 구현하는 것이 이 시스템의 목표이다.
시맨틱 웹의 등장으로 시맨틱 검색에 대한 관심이 높아졌다. 이에 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 자원들을 이용하여 시맨틱 검색을 수행하는 검색방법을 제안한다. 기존의 SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language) 시맨틱 질의언어는 추론의 기능 없이 RDF(Resource Description Framework)에서 제공하는 SPO(subiect, predicate, object) 형태의 트리플 패턴 매치만을 제공한다. 본 논문의 시스템은 기존의 SPARQL질의 시스템에 시맨틱 추론기능을 추가하여 검색 결과에 효율성을 증가 시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서의 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 구축을 위해서 W3C에서 온톨로지 언어로 표준화된 OWL(Web Ontology Language)를 사용하여 검색 환경을 구축한다. 둘째, 온톨로지와 메타데이터를 추론하여 시맨틱 검색을 유도하는 OWL추론기를 사용한다. 시맨틱 추론은 온롤로지의 공리(Axiom)을 충분히 활용하는 온톨로지기반 시맨틱 추론과 검색 도메인에 맞는 규칙을 활용하는 사용자 컨텍스트 기반의 시맨틱 추론으로 이루어진다. 셋째, 다양한 시맨틱 검색을 위해 W3C에서 제안되어 차세대 시맨틱 검색 질의언어로 연구중인 SPARQL을 사용한다. 이와 같은 특징은 시맨틱 검색 시스템이 시맨틱 웹 환경의 자원을 충분히 활용하는 결과를 가져온다.
스마트 미디어 환경은 과거 PC 기반의 정보 또는 콘텐츠 생산/유통/소비 환경과 비교하여 다층적이고 서로 연관된 새로운 다양한 특성을 내포하고 있는데, 본고에서는 이러한 스마트 미디어 환경에서 정보 검색 기술의 동향과 향후 발전 방향을 알아본다. 우선, 기존 검색 시스템을 검색 방식과 검색 형태 측면에서 살펴본 후, 검색 서비스에 영향을 미치는 스마트 미디어 환경의 특성 또는 변화 유발요인을 정리한다. 이후 이러한 변화요인들에 대처하기 위해 예상되는 기술적 혁신 방향과 각 발전 방향의 구체적인 내용을 알아본다.
기존 인터넷 정보 검색 환경에서 사용자는 특정 목적을 달성하기 위해 비연속적이며 다단계의 정보 검색 과정을 경험해 왔다. 본 논문은 다단계로 구성된 정보 검색 과정을 절차적 정보 검색으로 규정하고 이를 위한 서비스팩(ServicePack) 개념을 정립한다. 또한 모바일 환경에서의 정보검색, 정보 검색 경험들의 축적, 공유, 개인화, 확장 및 재사용의 개념을 서비스팩 개념에 결합한다. 그리고 서비스팩 환경 구축을 위한 프레임웍을 설계하여 제시한다.
본 연구에서는 점차 사용이 증가하고 있는 GUI 환경의 작업에서, 인간의 감 성인석을 색에 적용하고 이에 대한 수행도를 분석하고자 하였다. 실험은 우선 텍스트만 있는 윈도우와 색이 있는 윈도우와의 검색 시간을 비교하였다. 그리 고 색의 세 가지 속성인 색상, 채도, 명도와 검색 시간과의 관계를 알아보기 위해 색상, 채도, 명도, 거리를 독립변수로 하고 검색 시간을 종속변수로 하여 실험을 하였다. 그리고 색에 대한 인간의 감성 인식을 알아보고, 감성 인식을 고려한 색의 실질적인 수행도에 대해서도 분석하였다. 통계분석 결과, 색이 있는 환경에서의 검색 시간은 악 50.31% 향상되었으며, 색상과 채도의 수준 차이는 검색 시간에 유의한 것으로 나타났다. 색상의 경우는 녹색,적색 순 으로 검색 시간이 좋았으며, 채도의 경우는 회색이 적게 포함된 경우 검색 시간이 향상되었다. 그리고 감성을 고려한 색도 검색 시간이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 여러 산업환경과 디자인 측면에 인간의 감성을 고려하 고 적용하는데 있어, 실질적인 수행도를 향상시키는 감성구현 방법과 이에 대 한 검증을 제시하고자 한다.
본 연구는 항만에 설치된 방사선감시기의 검색기능 극대화를 위하여 방사선감시기의 검색환경을 분석하고 물류흐름 관점에서 운영환경 개선방안 도출을 목적으로 한다. 본 연구 목적 달성을 위해 원자력안전위원회에서 제시한 방사선 위험화물의 수입 물동량 분석을 수행하여 방사선감시기 설치 타당성을 확보하였다. 문헌조사와 현장 전문가 인터뷰를 통해 항만의 방사선감시기 설치환경 및 운영에 따른 물류 장애요인을 분석하였다. 또한, 항만 내 방사선감시기 설치가 가능한 위치를 3단계(본선하역작업, 야드 이송 및 적재 작업, 게이트 반출)로 구분하여 각 위치별 장 단점을 분석하고 최적의 감시기 설치 위치를 도출하였다. 연구결과, 감시기 설치 위치 단계별 비용, 물류흐름, 관리 운영적 측면을 고려하였을 때, 게이트 반출 단계가 방사선 감시기 설치를 위한 최적위치로 적합한 것으로 확인하였다. 방사선감시기의 운영최적화 방안으로는 첫째, 반출 게이트 내부의 2차 검색부지 확보를 통해 게이트 통과 전 방사선감시기를 통한 화물 검색이 이루어질 수 있도록 해야 한다. 둘째, 화물인도지시서(Delivery Order: D/O)를 활용한 신속한 화물정보 파악을 통해 물류흐름의 방해요인을 제거 할 수 있음을 알 수 있다.
분산 이형 환경에서 대용량의 정보를 검색하는 새로운 패러다임으로 이동 에이전트가 주목받고 있다. 검색을 수행하기 위해 많은 양의 데이터를 전송하는 대신 검색을 수행하는 에이전트를 검색을 수행할 서버로 직접 전달하는 방식을 이용하는 것이다. 본 논문에서는 분산 이형 환경에 독립적으로 존재하는 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 이동 에이전트 기반의 정보 검색 모델을 제시하고 질의응답(Q&A)을 검색하는 시스템을 다지인하고 구현한다. 제안된 모델인 이동 에이전트 기반의 질의응답 검색 시스템(QASSMA : Q&A Search System using Mobile Agents)은 이형 분산의 환경에 존재하는 질의응답 게시판 및 뉴스그룹을 검색할 수 있는 모델이다. QASSMA의 특징을 요약하면, 우선, 최적의 검색 위치로 검색 코드 자체가 이동하여 검색을 수행하므로 기존의 정적인 검색 로봇에 비하여 고정된 네트워크 거리를 극복할 수 있고 단축된 원격 서버와의 네트워크 거리만큼 검색시간을 단축시킬 수 있다. 또한 출발서버에서 검색할 위치로 검색코드가 이동하여 실행되므로 중앙 집중적인 네트워크 트래픽 형성을 막고 출발서버의 부담을 줄일 수 있다. 마지막으로, QASSMA의 이동 검색 에이전트는 검색 환경에 맞는 클래스를 능동적으로 탑재하여 효율적으로 검색 환경의 변화에 대처할 수 있고 다양한 검색 방법을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안된 이동 에이전트 기반의 질의응답 시스템의 검색 방법이 기존의 정적인 검색 방법에 비해 효율적임을 보인다.
본 연구의 목적은 정보·통신기술의 발전에 따른 정보검색 환경의 변화 및 정보검색서비스의 실제적 요구에 상응하는 정보검색 교육모델을 제시하는 것이다. 이를 위해 먼저 기술 방법론적, 사회·경제적 환경변화와 정보검색서비스 전문가에게 요구되는 기능을 평가하였으며, 이어서 국내 대학 및 대학외 기관에서 이루어지는 정보검색 교육의 실태와 그 내용을 분석하였다. 분석 결과 새로운 환경변화와 이용자의 문제극복 과정에 참여하여 도움을 주는 정보검색서비스 전문가의 양성을 위해서는 교육내용의 확충과 보충이 요구되며, 이를 위해서는 이론교육과 실습교육으로의 이원화가 필요한 것으로 나타났다.
웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.
기존의 이질적인 전자상거래 플랫폼과 시스템을 사용하므로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 그러나 분산 환경에서 이질적인 특성을 해결하기 위해서 XML을 기반으로 하는 쇼핑몰들의 통합된 정보 검색을 할 수 있는 사이트가 등장하여 각종 쇼핑몰 사이트를 연결하여 통합하는 과정이 진행 중이다. 따라서 상품 검색시 고객에게 메타데이터를 이용하여 선택에 필요한 정보를 제공함으로서 상품을 효율적으로 검색할 수 있다. 본 논문에서는 XML기반으로 분산 환경에서 시스템들의 이질성을 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용하여 상품을 검색할 수 있는 시스템을 제안하고, 이 시스템을 보다 효율적으로 검색하기 위하여 일반화 온톨로지, 부품관계지향 온톨로지의 분류방법을 제안하여 분산환경에서 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용한 상품 검색 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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