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소개글

인터넷 정보검색시스템과 정보검색수법, 인터넷 정보검색시스템과 질의 트리, 인터넷 정보검색시스템과 XML링크, 인터넷 정보검색시스템과 TREC(세계검색컨퍼런스), 인터넷 정보검색시스템과 범죄검색시스템에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 인터넷 정보검색시스템과 정보검색수법

Ⅲ. 인터넷 정보검색시스템과 질의 트리
1. 서브시스템의 기능
1) 입력
2) 출력
3) 기능
2. 질의 트리의 구성 방법

Ⅳ. 인터넷 정보검색시스템과 XML링크
1. 링크 식별자 테이블 정의
2. 링크의 ROLE 속성

Ⅴ. 인터넷 정보검색시스템과 TREC(세계검색컨퍼런스)
1. TREC의 현황
2. TREC의 태스크
1) 루팅 태스크(The routing task)
2) 특별 태스크(The ad hoc task)
3) 트랙(the track)

Ⅵ. 인터넷 정보검색시스템과 범죄검색시스템
1. 검찰
2. 경찰

Ⅶ. 인터넷 정보검색시스템과 상품검색시스템
1. 상품 검색 시스템 구조
1) 사용자 인터페이스
2) 제공자 인터페이스
3) 데이터관리시스템
4) 모델관리시스템
5) 검색 및 모델 에이전트
6) 검색 에이전트
7) 모델 에이전트
2. 시스템 구현 모듈 구성
1) 키워드 기반 검색 모듈
2) 데이터베이스 생성 모듈
3) 검색 유형 비교
4) 고객 선호 모델 기반의 검색 모듈

참고문헌

본문내용

리 등 경찰행정과 범죄예방에 기여하고 있다. 또한 경찰 전산망을 통하여 주민조회, 차적조회, 범죄경력조회 등 전산자료를 조회 처리할 수 있는 전산체계를 갖춰 수사의 효율성을 높여왔다. 조직폭력과 관련해서는 따로 영상자료시스템을 구축하여 2001년 이후 본격적으로 활성화되어 국내 조직범죄 수사의 효율성을 높였다. 그러나 수사경찰을 위한 전산시스템은 소관 기능별로 산재되어 종합적인 활용에 불편함이 있고 시스템별로 관리되어 프로그램 개선 사업시 반영이 되지 않아 실무활용율이 떨어지는 현상이 초래되고 있으며, 또한 기존 시스템의 운영체제가 DOS 및 WINDOW 3.1 방식 등으로 구축되어 시스템간 호환이 되지 않아 이중입력 부담을 안고 있어 입력출력의 단일화를 위한 통합시스템 구축의 필요성이 제기되어 왔다.
이에 따라 경찰은 수사국 소관 조회망을 통합하여 최신 업무환경으로 개선하고 IBM HOST(경찰 제조회 시스템) 등 기존 시스템과 연계한 종합 검색시스템을 구축함으로써 검색조건에 맞는 최적의 수사자료를 제공하기 위하여 2003년 3월 1일 “수사종합검색시스템”을 구축하고 전국 확대시행에 이르게 되었다. 이렇게 구축된 수사종합검색시스템은 수사국에 분산되어 운영되어온 범죄수법영상조직폭력영상마약사범관리변사자 관리 등 4개 시스템을 통합하고, 전과조회주민조회수배조회면허조회차적조회 등 IBM HOST(경찰 제조회 시스템) 및 교통전산시스템, AFIS(지문자동검색시스템) 지문자료 등과 연계된 종합검색시스템이다. 각 시스템별 웹 베이스(Web Base)방식을 도입하여 간단한 조작으로 다양한 검색 정보를 얻을 수 있으며, 범죄분석예측시스템(Compstat)와 연계하여 사용할 수도 있다.
Ⅶ. 인터넷 정보검색시스템과 상품검색시스템
1. 상품 검색 시스템 구조
1) 사용자 인터페이스
고객과 통합 쇼핑몰간의 인터페이스로서 검색 키워드를 입력하고 검색정보를 제공하도록 연결.
2) 제공자 인터페이스
상품데이터를 보관하고 있는 제공자의 상품 데이터와 통합 쇼핑몰을 연결.
3) 데이터관리시스템
빠른 상품 검색을 지원하기 위해 두 종류의 데이터베이스를 운영. 상품 데이터베이스 & 검색 유형 데이터베이스
4) 모델관리시스템
데이터베이스에 저장되어 있는 데이터로 모델을 구축하여 사용자에게 동적인 정보를 제공.
5) 검색 및 모델 에이전트
고객이 쇼핑몰에서 검색을 수행할 때 적합한 상품을 제공받을 수 있도록 도와주는 역할.
6) 검색 에이전트
고객이 선호하는 속성을 선택할 수 있도록 상품 테이블에 있는 필드의 목록을 제공.
7) 모델 에이전트
모델에 대한 전문적인 지식이 부족한 고객을 위하여 모델에 필요한 입력 및 출력 정보를 알려 주는 역할.
2. 시스템 구현 모듈 구성
키워드 기반의 검색 모듈 : 고객이 선호하는 속성 및 검색문 생성과 검색한 상품 유형을 저장.
연관마이닝 기반의 데이터베이스 생성 모듈: 수집한 검색 유형 데이터를 가지고 빠른 검색 결과를 제공하기 위해 주기별로 검색 결과를 제공하기 위해 주기별로 검색 유형 데이터베이스 생성.
고객 선호도 기반의 검색 모듈 : 고객이 검색한 상품 속성의 가중치 및 선호기준을 입력받아 선호점수를 계산하여 점수가 높은 상품을 우선적으로 제공하는 기능과 여러 번 검색한 결과를 분석하는 민감도분석 기능을 갖고 있음.
상품데이터를 대상으로 시스템 구축에 필요한 데이터베이스 구조.
상품 데이터 테이블 : 상품 데이터를 보관.
검색 유형 데이터 테이블 : 고객이 자주 검색하는 검색 유형 데이터 보관.
키워드 검색 결과 테이블 : 고객이 검색한 데이터 저장. => 검색한 상품에 대해 고객 선호도에 따라 다수의 검색 수행.
1) 키워드 기반 검색 모듈
입력한 상품의 키워드에 대해 축약된 정보를 제공하는 모듈.
속성 및 검색문을 자동으로 생성하여 고객이 선호하는 상품 속성에 따라 키워드 검색 수행.
1) 속성 및 검색문 생성 : 고객이 선호하는 속성을 직접 선택하여 검색.
키워드: 속성별로 고객이 선택할 수 있는 데이터 또는 데이터 범위.
2) 검색 유형 저장 : 고객에게 빠른 상품 검색을 제공하기 위해 고객이 검색한 키워드를 입력받아 두 가지 형태로 저장.
- 단일 상품에서 속성간의 검색 유형 데이터를 저장.
- 단일 상품에서 트랜잭션별 검색 유형 데이터를 저장.
2) 데이터베이스 생성 모듈
빠른 상품 검색을 제공하기 위해 연관마이닝 방법을 이용하여 검색 유형 데이터베이스를 구축.
1) 연관 규칙 집합 생성 : 검색 유형 데이터베이스를 생성하기 위해 고객이 검색한 검색 유형 데이터를 이용하여 최소 지지도와 신뢰도 이상을 갖는 연관 규칙 집합을 선정, 생성된 연관 규칙을 저장하는 테이블 구조
2) 검색 유형 데이터베이스 생성 : 선정된 연관 규칙 집합에 해당하는 데이터를 전체 상품 데이터베이스에서 가져와 검색 유형별로 테이블에 저장.
3) 검색 유형 비교
고객이 입력한 키워드 검색 유형과 검색 유형 데이터베이스에 있는 연관 검색 유형과 동일하면 검색 유형 데이터베이스에서 검색 결과 제공, 그렇지 않으면 통합 데이터베이스에서 검색 결과 제공.
4) 고객 선호 모델 기반의 검색 모듈
의사결정을 지원하는 모델을 가지고 있어 상품 선택을 위한 의사결정을 지원.
1) 선호 점수 계산 : 고객이 입력한 가중치의 합 = 1, 속성의 선호 기준은 속성 데이터의 값이 높을수록 높은 선호인 이윤 속성과 속성 데이터의 값이 낮을 수록 낮은 선호를 갖는 비용 속성으로 구분.
2) 민감도 분석 : 고객이 입력한 가중치 변화에 따라 상품 순위의 변화를 분석.
참고문헌
김수정 외 1명, 질의와 탐색을 통합한 이미지 검색 시스템 설계 및 구현, 한국인터넷정보학회, 2004
김상준 외 2명, XML 링크의 메타데이타를 이용한 검색 시스템의 설계, 한국정보과학회, 2000
강래구, 시맨틱 웹 환경에서 온톨로지 기반의 지능형 상품 검색 시스템 설계 및 구현, 조선대학교, 2007
문성인, 문장 기반 웹 문서 검색 시스템, 연세대학교, 2003
박광민, 조직범죄에 대응한 수사체제 및 자료검색 시스템의 정비방안, 한국비교형사법학회, 2003
최성용, 정보검색개설, 한국과학기술정보연구원, 1973

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