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.
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.
We focus on the mobile agents which are considered as new paradigm to solve information retrieval of large volumes of data in the distributed and heterogeneous environment. The mobile agent moves the computation to data instead of large volumes of data to computations. In this paper, we propose an i...
We focus on the mobile agents which are considered as new paradigm to solve information retrieval of large volumes of data in the distributed and heterogeneous environment. The mobile agent moves the computation to data instead of large volumes of data to computations. In this paper, we propose an information retrieval model, which can effectively search data in the distributed and heterogeneous environment, using mobile agents. Our model is applied to the design and implementation of an Q&A(Question and Answer) retrieval system. Our Q&A retrieval system, called QASSMA(Q&A Search System using Mobile Agents), uses mobile agents to retrieve articles from Q&A boards and newsgroups that exist in the heterogeneous and distributed environment. QASSMA has the following features and advantages. First, the mobile retrieval agent moves to the destination server to retrieve articles to reduce the retrieval time by eliminating data traffics from the server to the client host. Also it can reduce the traffic that was occurred in the centralized network system, and reduce the usage of resources by sending its agent and running in the destination host. Finally, the mobile retrieval agent of QASSMA can add and update dynamically the class file according to its retrieval environment, and support other retrieval manner. In this paper, we have shown that our Q&A retrieval system using mobile agents is more efficient than the retrieval system using static agents by our experiments.
We focus on the mobile agents which are considered as new paradigm to solve information retrieval of large volumes of data in the distributed and heterogeneous environment. The mobile agent moves the computation to data instead of large volumes of data to computations. In this paper, we propose an information retrieval model, which can effectively search data in the distributed and heterogeneous environment, using mobile agents. Our model is applied to the design and implementation of an Q&A(Question and Answer) retrieval system. Our Q&A retrieval system, called QASSMA(Q&A Search System using Mobile Agents), uses mobile agents to retrieve articles from Q&A boards and newsgroups that exist in the heterogeneous and distributed environment. QASSMA has the following features and advantages. First, the mobile retrieval agent moves to the destination server to retrieve articles to reduce the retrieval time by eliminating data traffics from the server to the client host. Also it can reduce the traffic that was occurred in the centralized network system, and reduce the usage of resources by sending its agent and running in the destination host. Finally, the mobile retrieval agent of QASSMA can add and update dynamically the class file according to its retrieval environment, and support other retrieval manner. In this paper, we have shown that our Q&A retrieval system using mobile agents is more efficient than the retrieval system using static agents by our experiments.
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문제 정의
또한 싸기 복제를 통한 에이전토 생성을 통하여 병렬처리 작업을 수행함 수 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트 (Mobile AgentX 이융하여 분산 이형환경에 존재하는 자료 검색을 위한 효율적인 모델을 제시한다. 먼저 기존의 청적인 검색 모텔과의 비교를 통하여 이동 에이천트 기반 검색 모델의 차이점을 也이고 기존 검색 모델미 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 이동 에이전트 기반의 길의 옹답 검색시스템(QASSMA)을 체시한다.
사용자의 질의는 제목과 내용 부분 으루 나뉘어진다. 본 논문에서는 사묭자의 질의와 일치하는 답변을 찾기 위해 답변이 있는 질의들 중에 질문의 제목과 내욤 부분과 일치하는 질의를 찾는다-해당 질문과 유사도를 계산하기 위해 벡터 모델을 시.용한다.
본 논문에서는 이형분산의 환경에 존재하는 질의응답 게시판 및 뉴스그룹을 검색할 수 있는 모델을 제시하고 성능 비교를 통하여 기존 검색 모델과의 차이점을 확인할 수 있다. 첫 번째, QASSMA는 능동적인 검색정책의 변경을 통하여 네트워크 트래픽, 서버 부담 및 검색 속도를 효율적으로 조절한 수 있다.
가설 설정
모든 이동 에 이전트는 이 실행환경에서만 이통한 수 있기 때문에 MQAS, MBGS, MNGS, Mediator 모두 Tahiti와 함께 실행된다. 실험에서 이등검색 에이전트와 기존 시스템을 비교하기 위해 각 서버에 Port 번호를 다르게 하여 5개의 Tahiti 서버를 설치하여 총 20대의 서버에 10。개의 Tahiti 서버를 가정한다. 출발지 서버에는 1개의 Tahiti 서버를 설치한다.
제안 방법
본 논문에서는 이동 에이전트 (Mobile AgentX 이융하여 분산 이형환경에 존재하는 자료 검색을 위한 효율적인 모델을 제시한다. 먼저 기존의 청적인 검색 모텔과의 비교를 통하여 이동 에이천트 기반 검색 모델의 차이점을 也이고 기존 검색 모델미 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 이동 에이전트 기반의 길의 옹답 검색시스템(QASSMA)을 체시한다.
. 본 논문에서는 칠외웅답 자료 검색 방법 중 기존의 서버 중심 모델(Server Oriented Model) 과 룰라이언트 중심 모델(Client: Oriented Model)을 이용한 검색 방법과 이동 검색 에이 전트를 이용한 모텔의 검색 방법을 서로 비교하여 이동 검색 에이전트의 검색 코드 전송에 따른 검색시간 감소 청도를 비교한다. 또한 뉴스그룹과 휍게시판에 있는 HTTP(Hypertext Transfer I그]ptocol)와 NNTPCNet work News Transfer Protocol) 프로토콜 형태의 이형의 자료룔 데이터베이스로 변환을 위한 로봇 모델 중 기존의 정적인 형태의 로봇 모델과 최적의 검색경로로 이동한 卒에 검색하는 이동 로봇 에이전트 모델을 서로 비교하여 이동 로봇 에이전트 모델의 검색시간 단축 청도틀 비교한다.
본 논문에서는 칠외웅답 자료 검색 방법 중 기존의 서버 중심 모델(Server Oriented Model) 과 룰라이언트 중심 모델(Client: Oriented Model)을 이용한 검색 방법과 이동 검색 에이 전트를 이용한 모텔의 검색 방법을 서로 비교하여 이동 검색 에이전트의 검색 코드 전송에 따른 검색시간 감소 청도를 비교한다. 또한 뉴스그룹과 휍게시판에 있는 HTTP(Hypertext Transfer I그]ptocol)와 NNTPCNet work News Transfer Protocol) 프로토콜 형태의 이형의 자료룔 데이터베이스로 변환을 위한 로봇 모델 중 기존의 정적인 형태의 로봇 모델과 최적의 검색경로로 이동한 卒에 검색하는 이동 로봇 에이전트 모델을 서로 비교하여 이동 로봇 에이전트 모델의 검색시간 단축 청도틀 비교한다. 기존외 정적인 로봇 모델에 비해 미동 로봇에이전트는 콤 더 빠른 검색과 각 서버 별 부하(Load)를 고려한 위치로 이동이 가능하며 검색된 원본 데이터(Retw Data)를 가공하여 정보를 추출하며 데이터의 양을 줄인 후 이동할 수 있다.
실험에서는 이동 검색 에이전트와 정적인 검색 에이 천트를 검색 서버의 수를 늘려가면서 변화되는 검색 요청에 대한 응답 시간을 비교한다. 또한 이동 로봇 에이 전트 모델의 검색시간 차이를 비교하기 위하여 서로 다른 네트워크 환경에 존재하는 이동 에이전트 서버를 마련하여 이동 로봇 에이전트가 이뜰 서버로 이동한 후의 검색시간의 변화를 조사한다.
실험에서는 이동 검색 에이전트와 정적인 검색 에이 천트를 검색 서버의 수를 늘려가면서 변화되는 검색 요청에 대한 응답 시간을 비교한다. 또한 이동 로봇 에이 전트 모델의 검색시간 차이를 비교하기 위하여 서로 다른 네트워크 환경에 존재하는 이동 에이전트 서버를 마련하여 이동 로봇 에이전트가 이뜰 서버로 이동한 후의 검색시간의 변화를 조사한다. 실험에 사용된 시스템은 자바(Java)끼반의 이동 에이전트 API를 제곰하는 Agl머:을 이용하며 구현한다.
피드백 분석기(FK?db&Gk Analyzer)는 사뮹자외 답변에 대한 평가를 문석하여 체 검색 시 이를 반영한다, 중계기는 해당 질외의 종류에 따라 최적 외 경로로 이등에 이전트 들을 라우팅 (R미ating)시켜주는 역할을 한다. 라 무팅시 서버에 있는 길이 음답의 종류, 왕복 시간 (Round Trip Time), 부하(Load)를 고려하여 이동경로 를 계산한다. 이동 검색 에이전트 (MS A : Mobile Search Aemt)는 원격 서버呈 이동 후 로컬 데이터베이스를 검색하는 역할을 한다.
게시판 연결 모듈은 일종의 HTTP 에뮬레이터(emulator)이며 원활한 연결을 위해 쿠키와 세션을 유지하고 관리한다. 두 번째는 게시판 구조 분석모들을 이용하여 게시판의 테이블을 분석한다. 게시판의 테이블은 번흐, 제목, 작성자, 작성일, 조회 등 필드와 질의와 답변의 두 가지 타입의 레코드로 구문되어진다.
베터 모델은 사용자의 질의와 검색된 정보를 index t巳rm외 집합으로 표현한 후각 index 坨口n에 기-중치(weight)를 부며 함으로써 이루어진다. 부여된 가중치를 바탕으로 사용자 질의와 검색된 정보와의 유사도를 측정하여 그 정보가 사용자 질의와 얼마나 투합되는지글 판단한다. 또한 이유사도 는 각 정보의 순위(mnking) 를 통한 자료여과에 사용되어 신다.
QASSMA는 사용자의 우선순위와 네트워크 트래픽 상태를 고려하여 순차 검색 방법과 멀티 클旦닝 검색 방법을 혼합한 이동 하이브리드 검색 방법 (Mobile Hybrid Search Method)을 사용한다. 즉, 사용자의 우선 순위, 네트워크 트래픽 상태, 서버 부담 등을 고려하여 능동적으로 검색 정책을 바꾼다. 이러한 능동적인 검색 정책의 변환은 긴 곱성을 요하는 경우에는 멀티클로 닝검새 방법을 통한 빠*른 검색 속도를 얻을 수밌고, 네트워eI 트래픽 및 서버 부담의 최소화를 요하는 경우에는 순차 검색 방법을 사용하여 최소한의 서버와 네트워크 자원을 소비한다.
그림 16 제목과 내용의 유사도 검사
검색 결과는 관리자가 정한 최대 답변 수만큼을 검색하고 자동질문 검색으로 인한 잘못된 답변의 검색을 보완하기 위하여 답변에 대한 사용자의 피드백을 조사한다
. 피드백은 추가적인 답변의 필요성 유무와 사용자의 답변에 대한 정확성의 평가로 구성된다.
대상 데이터
또한 이동 로봇 에이 전트 모델의 검색시간 차이를 비교하기 위하여 서로 다른 네트워크 환경에 존재하는 이동 에이전트 서버를 마련하여 이동 로봇 에이전트가 이뜰 서버로 이동한 후의 검색시간의 변화를 조사한다. 실험에 사용된 시스템은 자바(Java)끼반의 이동 에이전트 API를 제곰하는 Agl머:을 이용하며 구현한다.
이론/모형
또한 게시판마다 서로 다른 플랫폼을 이용하는 경우가 많디”. 이러한 이형 외 분산된 짚외음답 게시판의 검색 문제를 해결하기 위하여 자바(Java) 기반의 미동에이전트를 이욤한디..
사용자 칠의 q의 1번째 index tami에 부여된 weight 를 w/, t롤 전체 색인 어 수라고 하면 질의벡터节 는 节 = (叫中 W2, q, …, a)로 정의되며 유사도 비교를 원하는 성보의 벡터 右는 d} =W2j, Wt, j) 로 표현된다. 사용자 외 질의 베터뫄 정보벡터와의 유사도를 구하는 공식은 코사인 셰수 공식을 사용한다 [2].
QASSMA는 사용자의 우선순위와 네트워크 트래픽 상태를 고려하여 순차 검색 방법과 멀티 클旦닝 검색 방법을 혼합한 이동 하이브리드 검색 방법 (Mobile Hybrid Search Method)을 사용한다. 즉, 사용자의 우선 순위, 네트워크 트래픽 상태, 서버 부담 등을 고려하여 능동적으로 검색 정책을 바꾼다.
성능/효과
둘째, QASSMA는 출발 서버에서 검색할 위치로 검색 코드가 이동하여 실행되므로 풀발 서버의 부담을 줄일 수 있다. 그림 4는 검색 코드의 이동에 따른 검색 프룭세스의 이동을 나타내고 있다.
셋째, QASSMA는 Java로 개발되어 芸렛폼 독립적이며 연결 호스트의 검색환경에 따라 능동적으로 퓰래스를 변경할 수 있다. 즉, 해담 서버의 Context의 제곰 유무, 서버의 사용 프로토콜에 따라 클래스를 능동적으로 변경할 수 있다.
MNGA의 경우, 뉴스그룹 기사의 양온상대적으로 웹서버의 게시판에 비하며 차료가 적고 게시판 자료의 변환에는 추가적인 파싱 작업이 필요하므로 서버의 로드가 크다. MNGA가 고정적으로 위치하고 있는 경우와 최적의 위치로 이동하는 경우의 U 는 뉴스그룹 서버외 수가 적을 때는 고정형이 이동형에 비해 적은 two 를 보이지만 서버의 수가 중가함에 따라 점진적인 감소를 보였다, MBGA의 경무, 최적 위치로 이돔하는 이통형이고정형에 비해 횔씬 적은 fwo 를 보였다. 왜냐하면, 웹서버의 게시판 자료는 상대적으로 많기 때문이다.
본 논문에서는 이형분산의 환경에 존재하는 질의응답 게시판 및 뉴스그룹을 검색할 수 있는 모델을 제시하고 성능 비교를 통하여 기존 검색 모델과의 차이점을 확인할 수 있다. 첫 번째, QASSMA는 능동적인 검색정책의 변경을 통하여 네트워크 트래픽, 서버 부담 및 검색 속도를 효율적으로 조절한 수 있다. 순차 검색 방법음 통하여 네트워크 트래픽 및 서버 부담을 최소화할 수 있다.
또한 멀티클로닝 검색 방법을 통하여 빠른 검섹 속도를 얻을 수 있다. 성늠 분석의 결과 서버의 수가 일정 수 이상으로 층가하면 서버 증심 모델은 급격한 성능의 감소를 보이지만 멀티클로닝 검색 방법은 상대적인 성능의 감소가 적다. 뉴스그룹과 게시판 게이트웨이를 이용한 검색의 경우에는 기존의 고정적인 검색 로봇에 비하여 이동을 통해 얻은 네트워크 거리의 감소에 해당히는 시간적인 검색시간의 감소를 확인할 수 있다.
뉴스그룹과 게시판 게이트웨이를 이용한 검색의 경우에는 기존의 고정적인 검색 로봇에 비하여 이동을 통해 얻은 네트워크 거리의 감소에 해당히는 시간적인 검색시간의 감소를 확인할 수 있다. 두 번째, QASSMA는 검색 환경에 따라 농동적으로 검색 클래스를 주가 및 변경이 가능하다. 변경된 검색 횐경에 맞는 클래스를 탑재하여 효율적으로 검색 환경의 변화에 대처할 수 있고 다양한 검색 방법을 지원할 수 있다.
후속연구
본 논문에서의 성능 분석 결과는 비교적 간단한 환경조건을 사용하여 기술되었기 때문에, 실제적인 검색 시 스템과 검색엔진에 대한 연구가 필요하다고 생각한다. 또한 자바기반 무선 PDA 또는 CDMA에서 무선인터넷을 통한 이동 에이전트의 이동에 대한 네트워크 트래픽의 분석과 접속량 등의 촘더 활발한 연구가 풜요하다.
참고문헌 (15)
Behrouz H. Far and K. Zenya, EX-W-Pert System: A Web-Based Distributed Expert System for Groupware Design, Expert System With Applications, Vol 11, No.4, pp. 475-480, 1996
Ricardo Baeza-Yates and R. N. Berthier, Modem Information Retricval, Addison-Wesley Publish, pp.27-30, 1999
Pascal Van Hentenryck, Constraint Satisfaction in Logic Programming, MIT Press, U.S.A, 1989
Tsang Edward, Foundation of Constraint Satisfaction, Academic Press, LonDon, 1993
Danny D. Lange and O. Mitsuru, Programming and Deploying Java Mobilc Agents with Aglets, Addison-Wesley, pp. 1-5, 1998
Edmund H. Durfee and R. S. Jeffrey, Distributed Problem Solving and Multi-Agent Systems: Comparisons and Examples, In Proceedings of the Thirteenth International Distributed Artificial Intelligence Workshop, pp. 94-104, July, 1994
Robin D. Burke, H. J. Kristian and K. A. Vladimir, Question Answering Lrom Freqently-Asked Question Files: Experiences with the FAQ Finder Systems, Technical Report 97-05, Chicago University, 1997
Steven D. Whitehead, Auto-FAQ : an experiment in syberspace leveraging, Computer Networks and ISDN Systems 28, pp. 137-146, 1995
Burke, R., K. Hammond and E. Cooper, Knowledge-based information retrieval from semistructred text, In AAAI Workshop on Internetbased information Systems, AAAI, pp. 9-15, 1996
Buckley, C., Implementation of the SMART Information Retrieval [sic] System, Technical Report 85-686, Cornell University, 1985
Cutting, D., J. Kupiec and J. Pederson and P. Sibun, A Practical Part-of Speech Tagger., In Proceedings of the Third Conference on Applied Natural Language Processing, ACL, 1992
Salton, G. and C. Ruckley, Global Text Matching for Information Retrieval, Science 253, pp. 1012-1015, 1991
Yezdi Lashkari, M. Max and M. Pattie, Readings In Agents,Collaborative Interface Agent, Morgan Kaufmann Publishers, pp. 111-116, 1998
Nathaniel Good, S. Ben and K. A. Joseph and B. Al and S. Badrul and H. Jon and R. John, Combining Collaborative Filtering with Personal Agents for Better Recommendations, AAAI, 1999
Schafer J. B., J. Konstan and J. Riedl, Recommender Systems in E-Commerce, pp.3-5, November, 1999
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