본 논문에서는 검색엔진 최적화(SEO; Search Engine Optimization)에 인공지능 기법을 접목하여, 자동화된 SEO 도구 설계 및 구현을 목표로 한다. 기존의 SEO 온-페이지(On-page) 최적화 기법들은 웹페이지 관리자들의 경험적 지식에 의존하는 한계점을 보이고 있다. 이는 SEO 성능에 영향을 끼칠 뿐 아니라, 웹페이지 관리자들에게도 SEO 도입의 장벽으로 작용한다. 따라서, 위 문제를 해결하기 위하여 메타데이터의 효과적인 구성을 위해 다음과 같은 3단계의 접근법을 제안하고자 한다. i) 상위 랭킹 웹사이트들의 메타데이터를 추출한다. ii) 어텐션 메커니즘에 기반한 LSTM(Long Short Term Memory)을 이용하여 사용자 질의어와의 관련성 높은 메타데이터를 생성한다. iii) GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 통하여 학습함으로써 전반적으로 성능을 높여주는 기법을 제안한다. 본 연구결과는 기업의 온라인 마케팅 프로세스를 평가하고 개선하기 위한 최적화 도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
이 연구의 목적은 국가기록원의 이용자가 실제 이용하는 기록물 유형과 이용목적을 파악하고, 이용에 기반한 기록서비스 개선방안을 제시하는 것이다. 국가기록원의 기록 이용 및 제공서비스를 전반적으로 이해할 수 있는 정보가 거의 없는 상황에서 이 연구에서는 탐색적 연구 방법을 통해 현황과 쟁점을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 우선 통계자료를 통해 국가기록원 이용자의 기록열람 실태를 확인한 후 인터뷰를 통해 기록유형별 서비스 사례를 조사하였다. 또한 인력(서비스 제공자의 역량), 도구(검색도구), 기록(적절성과 충분성)의 세 영역으로 구분하여 기록제공서비스의 성공요인과 위험요인을 조사하였으며, 이를 기반으로 국가기록원 기록서비스의 개선 방향을 제시하였다. 특히 '권리보호의 무기고'이자 '학술정보원'이라는 아카이브 역할을 고려하여 각기 다른 서비스 전략을 수립할 것을 강조하였다.
생명과학 기술의 급속한 발달로 인류 복지 증진에 많은 기여를 하였지만 아직도 각종 질병 등으로 많은 사람들이 고통 받고 있으며, 이를 극복하기 위한 연구 및 기술개발은 세계 각처에서 계속되고 있다. 이러한 연구 및 기술개발의 결과로 산출되는 생명정보 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있기에 이런 방대한 양의 생명정보 데이터를 분석하고 분석된 데이터에서 인류 복지에 유용한 정보를 얻기 위한 생명정보학(Bioinformatics)이 등장하게 되었다. 이에, 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 IT 기반 생명정보 인프라 구축의 중심기관으로 CCBB(Center for Conputationa Biology & Bioinformatics) 웹사이트를 운영하고 있다. CCBB는 전산학적인 기술을 이용한 생명현상 연구를 지원하기 위하여 21종의 생명정보 콘텐트(DB 및 분석도구)를 수집 분석 구축 제공하고 있다. 이 중에서 GenBank, PDB, PIR, Swiss-prot 등의 데이터베이스는 KISTI에서 개발한 KRISTAL 검색엔진을 통하여 국내에서도 빠르고 쉽게 검색 가능하도록 자체 구축하고 있으며, 이와 더불어 BLAST, FASTA, ClustalW 등의 주요 분석 도구 또한 제공하고 있다. 본 논문에서는 CCBB에서 제공중인 21종의 콘텐트 중에서 GenBank, REBASE, GeneCards, InterProScan 등 4종의 대용량 고효율 생명정보 콘텐트의 소개 및 업데이트 방법에 관한 내용을 기술하고자 한다.
본 연구는 미국 켄터키 주에 소재한 머레이 주립대(Murray State University)가 제공하고 있는 주제별 맞춤형 정보제공(Library on Blackboard) 시스템의 기능들을 중심으로 현존하는 대학도서관 서비스가 온라인상에서 어떠한 정보기술을 통해 변형되어 제공될 수 있는지를 살펴보았다. 정보기술의 발달로 인하여 미국 대학교육에서 온라인 강의와 원거리 교육의 비중이 점점 늘어나는 추세이다. LMS(Learning Management System)는 새로운 대학 환경변화의 중요한 도구이다. 대학도서관의 정보제공 기능도 대학교육 환경의 변화에 발맞추어 발전해 왔고, 이에 따라 이용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위한 LMS와 연계한 맞춤형 정보검색 시스템을 개발하기에 이르렀다. LMS와 연계한 도서관 서비스는 학생들의 연구형 과제해결을 위한 정보수집에 적합한 검색시스템과 유용한 정보들을 한곳에 모은 가상 분관의 기능을 제공하기에 더욱 사용되고 발전해야 한다. 이 시스템을 더욱 발전시키기 위해서는 Contents Management Systems의 사용과 과목별 접근방식으로 변환이 중요하다.
최근 폭발적인 증가를 보이고 있는 멀티미디어 자료의 양과 그 자료들을 이용할 수 있는 하드웨어의 발전은 멀티미디어 상연물을 이용하는 여러 응용 분야에 대한 관심을 촉발시키고 있다. 이에 멀티미디어 상연물의 효과적인 이용을 위해서는 멀티미디어 상연물과 DBMS와의 통합이 필요하다. 이 논문에서는 내용(content)에 근거한 상연물 검색과 검색 처리 기술의 문제를 다룬다. 현재 멀티미디어 상연물 제작 도구(authoring tool)들은 멀티미디어 상연물을 상연 그래프(presentation graph)를 이용하여 표현하고 있으며 상연 그래프는 DAG(directed acyclic graph)이다. 각 노드는 같은 타입의 미디어 스트림을 나타내며 에지는 스트림간의 상연 순서와 동기화 (synchronization) 방법을 나타낸다. 각각의 스트럼에 포함된 정보, 이 정보들간의 순서, 그리고 스트럼간의 상연 순서는 상연의 내용을 구성한다. GCalculus/S(GCalculus with Set Operators)는 calculus에 바탕을 둔 검색언어이며 멀티미디어 자료들의 물리적 특정과 내용을 다룰 수 있다. 개개의 노드 안에서의 정보의 변화와 노드 사이의 순서는 시간 연산자(temporal operator) Next, Connected, Until을 이용하여 표현한다. 검색의 처리를 위하여 객체 대수(object algebra)인 O-Algebra를 확장한다.
정보검색 시스템 평가를 위한 한글 테스트 컬렉션인 한텍(HANTEC) 테스트 컬렉션 2.0이 배포되었다. 한텍 2.0은 12만건의 문서 집합과 50개의 질의 집합, 그리고 각 질의에 대한 적합성 정보로 구성되어 있다. 테스트 컬렉션에서 중요한 부분 중의 하나인 적합성 정보가 한텍에서는 풀링(pooling) 방법으로 구축되었다. 보다 더 정확한 정보검색 시스템의 평가를 위해서는 무엇보다도 정확한 적합성 정보가 중요하다. 따라서 현재 구축된 12만건 중 2만건을 대상으로 풀링방법이 아닌 수동방법으로 적합성 정보를 재평가함으로서 풀링방법의 유용성과 현재 배포된 한텍 테스트 컬렉션의 정보검색 평가용으로서의 유용성 여부를 확인 하고자 한다. 수동 적합성 정보판정를 위한 도구를 만들었으며 적합성 판정 기준을 정하여 적합성을 판정하였다. 한텍과의 적합성 정보 비교 평가를 함으로서 풀링방법 및 현재 배포된 한텍 적합성 정보의 유용성을 비교 확인 하였다. 앞으로 2만 데이터에 대한 수동 적합성 판정 결과를 이용한 정보검색 시스템 신뢰도 측정에도 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 대학도서관서비스에 대한 고객만족도를 측정하여 고객 지향의 도서관 운영방안을 마련하려는 목적으로 수행되었다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 서비스의 질 속성 총 55개 문항에 대한 고객의 만족도를 5점 척도로 조사한 결과, 만족도가 가장 높은 것은 대출 반납의 신속성이었고, 그 다음은 연체료처리, 도서관의 위치, 검색시스템의 용이성과 도서관이용교육, 검색속도, 검색 단말기수, 청결 상태의 순 이었다. 반면, 만족도가 가장낮은 것은 불만처리 속도이었고, 그 다음은 프로그램 사용시간, 민원처리 결과와 도서관이용교육의 정례화, 홍보방법, 인터넷이용의 대기시간, 비 소장자료의 이용의 순 이었다. 또한 대학도서관의 고객이 특히 중요시하는 서비스 부문은 서가에서의 자료 획득 가능성, 학습시설, 장서의 적절성 도서대출, 검색시스템 등이었다. 대학도서관에서는 이런 면에 관심을 갖는다면 고객만족을 더욱 높일 수 있을 것이다.
모바일 기기를 활용한 홀터 모니터링으로 환자의 개인별 심전도 신호의 장주기 수집이 가능해졌다. 하지만 이에 따른 의사 결정 지원 도구 및 응용에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 장주기로 수집된 심전도 신호의 대표패턴을 추출하기 위한 축약 알고리즘을 제안한다. 그리고 추출된 대표패턴을 이용하여 유사한 환자의 목록을 제공하는 검색기를 소개한다. 사례분석을 통해 제안한 유사환자 검색기가 대표패턴을 통해 전문가의 임상활동을 간소화 하며, 유사한 환자의 목록을 제공하여 축적 데이터의 높은 활용 가능성을 제고함을 보였다. 또한, MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 평가에서, 축약 알고리즘이 64%의 레코드에 대해 단순화된 대표패턴을 제공하며, 부정맥 분류 결과를 평균 98% 축소함을 보였다.
목적 : 본 연구의 목적은 뇌손상 환자의 신경학적 변화 측정도구인 뇌전도의 측정도구 및 방법, 평가와 분석방법을 알아봄으로써 임상영역에서 뇌전도 측정 시 기초자료를 제시하는 것에 있다. 연구방법 : 전자 데이터 베이스인 Pubmed, Science Direct를 사용하였으며, 주요검색 용어로 'Electroencephalography', 'stroke', 'intervention OR training'을 사용하였다. 결과 : 뇌전도는 두뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-computer interface)를 이용하여 재활의 효과를 뇌의 활성화 상태 변화로 측정할 수 있는 도구로 기능적 뇌 재조직화 매커니즘을 확인할 수 있는 것으로 나타났다. 뇌전도 측정도구의 경우 다양한 채널, 전극의 형태 및 전극 부착 부위로 구성되어 있으며, 결과해석에 사용되는 주파수 또한 다양하게 나타났다. 결론 : 뇌전도는 중재에 대한 효과성을 신경학적으로 확인할 수 있을 뿐만 아니라 효율적인 작업치료를 위한 중재전략을 마련하는데 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
의학학술문헌에는 해부학적 조직이나 기관명이 종양, 질환 또는 감염 용어들과 서로 조합하여 사용되는 언어적 특성을 가지고 있다. 의학학술문헌을 검색할 때 데이터베이스가 제공하는 통제어휘도구인 Medical Subject Headings (MeSH)를 활용하면 합성어, 동의어, 그리고 관련어를 추가로 검색할 수 있어 검색효율이 높다. 본 연구에서는 위암(Stomach Neoplasms) 어휘군을 검색용 필터로 추가하는 방법과 동시출현용어의 거리를 측정하여 단어인접탐색 기법으로 검색효율성을 향상시키는 연구를 수행하였다. 검색용 MeSH에 추가할 어휘군을 결정하기 위해 실험데이터로 PubMed에서 중심주제어가 "Stomach Neoplasms"인 2007년~2016년 논문 8,625편을 내려 받아 논문제목으로부터 Stomach와 Neoplasms 관련 용어의 동시출현여부를 분석하였다. 검색효율성은 KoreaMed에서 검색되는 MEDLINE 학술지를 대상으로 "Stomach Neoplasms"가 MeSH로 색인되어 있는 277편으로 검증하였는데 MEDLINE MeSH, MeSH on Demand, 그리고 KoreaMed MeSH Indexer의 "Stomach Neoplasms" 색인어 추출여부와 검색용 필터로 어휘군을 적용했을 때, 그리고 동시출현 용어의 단어인접검색 기법을 적용했을 때 "Stomach Neoplasms"의 매칭여부를 비교하였다. 가장 출현빈도가 높은 용어는 "Gastric Cancer"로 2,780회 출현하였다. "Gastric Adenocarcinoma", "Gastric MALT Lymphoma" 등과 같이 "Stomach" 용어와 "Neoplasms" 관련 조직학적 용어가 조합된 경우는 7,376개(88.51%)였다. 동시출현 거리가 2단어인 용어는 "Stomach"와 "Neoplasms"의 합성어로 5,234개(70.95%)였다. 연구 결과 MeSH용어를 제외하고 973개의 용어를 후보어휘군으로 선정하였다. MEDLINE MeSH와 KoreaMed MeSH Indexer의 MeSH 매칭률은 209편(75.5%)이었는데 검색필터를 적용한 결과 263편(94.9%)으로, 동시출현 용어의 13단어 단어인접탐색 기법을 적용한 경우 268편(96.7%)으로 매칭률이 향상되었다. 본 연구를 통해 자연어 검색에 있어서 검색효율을 향상시키는 수단으로 검색용 시소러스를 사용하면 색인비용에 대한 부담이 적고, 통제어의 망라적 장점과 자연어가 가지는 용어의 특정성을 유지할 수 있음을 증명하였다. 또한 불리안 검색보다는 단어인접탐색 기법을 활용하면 정확률을 높일 수 있어 검색 효율성이 향상됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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