大規模分散処理環境におけるハイパーテキストのシームレスな情報共有に関する研究

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本研究では大規模分散処理環境におけるシームレスな情報共有の実現と、スケーラビリティを考慮したハイパーテキストストレージに対するINDEX作成手法の提案を行ない、実装評価した。今日、インターネットを中心とした情報ネットワークには、無数の情報発信源があり、また、その発信源から発信される情報の種類や情報へのアクセス方法(クライアントの種類)も多種多様となりつつある。そのため、情報ヘアクセスしたい我々利用者は多くの情報アクセスツールの使い方とツール毎の情報管理の方法を覚えなければならず、大きなストレス下に晒されている。そこでまず我々の研究グループでは、ニュースサーバ、文字放送のように垂れ流しで送り付けられてくる大量のデジタル情報をことごとく一個所の情報処理データベースを経由させるようにして、ユーザの視点に合わせたデータベース作成を設計した。その際、異なる情報源から発信されるさまざまなデータを同一フォーマットに予め変換し、情報源多重化を指向した。次にテキスト、画像、音声などの情報を手元で情報整理しやすいように制御情報を付加した上でカプセル化をおこなった。最後にマルチキャストでカプセルデータの配信を多数のLAN内利用者へ行なうことでスケーラビリティに配慮し、利用者の手元で目的の情報をフィルタリングするための機構を提供した。WWWを情報源とするハイパーテキスト情報の配送は今後の課題となっている。一方でハイパーテキストのINDEX化はサーチエンジンと呼ばれる種々の検索サービスで広く行なわれるようになったが、以前個人ベースへの検索サービスであることに変わりはない。そこでアノテーションをベースとした情報の共有とINDEXINGの手法を提案し、そのプロトタイプを実装、評価した。このことにより、複数利用者間の情報共有の新しい可能性について示せた。