• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.29 no.4
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• pp.143-163
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• 2012

The dominant model of acquiring scholarly contents at academic libraries is so called big deal where libraries subscribe to a bundle of hundreds, if not thousands of journals in a multi-year contract with fixed annual rate increase. The bid deal, started in the mid-1990s, offered a number of advantages for academic libraries and their users. However, escalating prices for these packages have become a serious issue casting doubts about the sustainability of the subscription-based model. At the moment, it appears there is no viable alternative other than pay-per-view method that is being tested at some libraries. Libraries' budget situation will remain a key factor that might change the situation. Open access started in the 2000s as a vehicle to eliminate barriers to publishing and distributing peer-reviewed scholarly journal articles. Open access publishing is witnessing two-digit growth annually. Open access articles now occupy close to 20% of two major citation databases: Scopus and Web of Science. Google Scholar service, debuted in late 2004, is now a popular tool for discovering and accessing scholarly articles from a vast selection of journals around the world. There is a call for taking Google Scholar seriously as a potential replacement of library databases amid concerns regarding the quality of journals indexed, limited search capabilities vis-$\grave{a}$-vis library databases, and monopoly of public goods. Escalating budget problems, rapid growth of open access publishing and the emergence of powerful free tool, such as Google Scholar, need to be taken seriously as these forces might bring disruptive changes to the existing subscription-based model of scholarly contents at academic libraries.

• Digital Contents
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• no.5 s.144
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• pp.40-42
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• 2005

데스크톱 검색이란 데스크톱 PC나 노트북 PC 안에 저장된 정보를 체계적으로 찾아볼 수 있게 도와주는 것이다. 이와 관련해 후·구글·MS 등 전세계 검색업계를 주름잡는 선두주자들이 데스크톱 검색 프로그램을 내놓고 서비스 준비를 마친 상태다. 유수의 검색업체들이 데스크톱 검색에 주목하는 것은 검색의 개인화 시대에 맞춰 인터넷 연계 검색이 가능하기 때문에 차세대 검색시장 전체를 주도할 수 있는 가능성이 높기 때문으로 풀이된다. 이는 오버추어 등의 검색광고 업체에게도 검색광고 서비스 영역을 넓혀주는 계기가 되어 영향을 미칠 것으로 보인다. 웹에서 데스크톱 PC로의 이동하며 제2라운드에 진입, 선풍이 불 조짐을 보이는 데스크톱 검색 시장을 진단해본다.

• Digital Contents
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• no.10 s.137
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• pp.96-99
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• 2004

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.203-211
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• 2007

세계화의 빠른 진행과 더불어 외국에 대한 정확한 인식은 매우 중요한 문제로 등장하였다. 아직도 사실적 오류와 더불어 국제관계에서의 위치 때문에 많은 오류가 남아 있는 점도 사실이다. 그 가운데 미국의 위성영상서비스 가운데 가장 대표적인 구글사의 검색서비스와 미국지리정보국의 지명데이터베이스에 관한 내용을 분석함으로서 문제의 뿌리가 어디인지를 밝히고자 하였다. 이미 구글에 관련된 논문은 Science Direct 검색결과 69개가 검색되고 있을 만큼 전세계적 문화적 영향력을 가지고 있다. 본고에서는 전 세계의 지명을 영어로 서비스하고 있는 구글사와 미국의 지명 DB내에 있는 오류사례를 찾아내고, 그 유형을 분석하고, 특히 일제의 강점을 당했던 한국과 대만사례를 비교하는 데 있다. 대만 역시 1945년 제2차 세계대전의 종전으로 인해 일본의 영향에서 벗어나게 되었다. 따라서 지명에도 일본의 영향이 크게 남아 있을 것으로 보고 앞서 나온 유형대로 몇 개의 분석을 실시하였다. 그 중 대표적인 것을 들면, 경상남도 남해군 일원의 위성영상을 보면 최소한 3개의 일본식 지명이 나타난다. 우선 해양지명으로 미조만은 Mijo-wan으로 앵강만은 Oko-wan으로 표시되어 있고, 천황산은 Tenno San이라는 지명으로 나타나고 있다. 제주도의 한라산을 지칭하는 표준어는 Halla-san으로 등재되어 있으나 이명으로 소개되어 있는 것이 무려 11개나 등록되어 있는 것으로 파악되었다. Halla-san에 대한 미국의 NGA(National Geospatial-Intelligence Agency)의 지명정보 데이터베이스에서 검색한 결과는 아래와 같다. 앞의 간라산 또는 간다산 등은 일본식 표기임이 확실하며 여기에 오크랜드산(Auckland, Mount)이라고 또한 표기되어 있음을 확인할 수 있다. 대만의 경우 총 1,280개의 산악명과 산맥명이 등재되어 있으니 일본어 표기는 하나도 없으며, 영어로 Central Mountains와 Seaboard Mountains두개만 영문표기 지명이 등재되어 있을 뿐이며, 그 가운데 12개는 한자로 표기되어 있다. 국내의 지명이 모두 영문 알파벳으로 표기된 것과는 달리 대만의 경우 한자지명이 그대로 데이터베이스에 등재되어 있다. 하천의 경우를 분석해보면 1485개의 지명이 등록되어 있으며 이 가운데 24개는 한자지명으로 표기되어 있다. 유형별 분석을 통한 연구결과가 올바른 지명 찾기에 기여하고, 독도와 백두산에 국한된 지명논쟁의 근간을 공고히 하는데 기여할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.453-455
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• 2013

전자문화지도는 지도를 인터페이스로 문화와 관련된 정보를 디지털화시켜 나타내는 시스템이며 공간데이터와 문화정보의 연계를 통해 다양한 정보를 제공한다. 이는 문화와 관련된 정보를 시 공간데이터와의 조합을 통해 유기적으로 연계된 형태의 정보를 효율적으로 검색할 수 있다. 기존의 전자문화지도는 2차원 지도(베이스맵)에 점, 선, 면 데이터를 활용해 정보를 표현하는 방법이 대부분이다. 이는 3차원 공간을 2차원 평면으로 표현하기 때문에 지리적 왜곡, 입체감 결여 등의 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 구글 어스에서 제공하는 3차원 형태의 지도서비스를 활용하여 전자문화지도를 설계한다. 전자문화지도는 문화(주제), 시간, 공간 데이터를 조합하여 검색이 가능하며 이는 지역연구의 방법으로 활용할 수 있다. 또한 3차원 지도를 활용해 시각적인 효과를 높임으로써 사용자의 사용성 및 이해도를 향상시킬 수 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.2
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• pp.129-148
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• 2023

Bitcoin is a blockchain technology-based digital currency that has been recognized as a representative cryptocurrency and a financial investment asset. Due to its highly volatile nature, Bitcoin has gained a lot of attention from investors and the public. Based on this popularity, numerous studies have been conducted on price and trend prediction using machine learning and deep learning. This study employed LSTM (Long Short Term Memory) and CNN (Convolutional Neural Networks), which have shown potential for predictive performance in the finance domain, to enhance the classification accuracy in Bitcoin price trend prediction. XAI(eXplainable Artificial Intelligence) techniques were applied to the predictive model to enhance its explainability and interpretability by providing a comprehensive explanation of the model. In the empirical experiment, CNN was applied to technical indicators and Google trend data to build a Bitcoin price trend prediction model, and the CNN model using both technical indicators and Google trend data clearly outperformed the other models using neural networks, SVM, and LSTM. Then SHAP(Shapley Additive exPlanations) was applied to the predictive model to obtain explanations about the output values. Important prediction drivers in input variables were extracted through global interpretation, and the interpretation of the predictive model's decision process for each instance was suggested through local interpretation. The results show that our proposed research framework demonstrates both improved classification accuracy and explainability by using CNN, Google trend data, and SHAP.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.44 no.4
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• pp.395-412
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• 2010

This study aims to perform an evaluation of multimedia search services provided by major Korean search portals: Naver, Nate, Daum, Yahoo-Korea, Paran, and Google-Korea. These multimedia search services are evaluated in terms of the metadata of search results, search functionalities, searching methods, other functionalities, and display options. Every search portal offers image and video searching, whereas only Naver, Nate, and Daum offer music searching. Advanced searching methods and functions are mostly developed and supported in image and video searching rath than music searching. Naver, Nate, and Daum support various searching functions which search portals abroad have not developed. Google-Korea supports advanced searching functions. Search portals provide a limited number of metadata in search results. This study could contribute to the development and improvement of portal's multimedia search services.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.91-94
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• 2007

구글이나 야후와 같은 정보검색엔진은 사용자에게 편리성을 제공하나 사용자로 하여금 만족감을 제공하지는 못하고 있다. 이것은 사용자에 대한 검색목표가 사용자 프로파일마다 서로 다르기 때문이다. 따라서 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라서 재배치하는 것은 매우 필요하다. 이 논문에서는 키워드기반 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라 웹문서를 재배치하는 알고리즘을 제안한다. 각 키워드에 대한 가중치는 사용자가 웹문서에 대해서 수행한 행동 즉, 다운로드, 클릭, 아무행동 안함에 따라 차등 적용하여 업데이트하여 웹문서를 리스트하여 사용자에게 제공한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.175-178
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• 2017

본 연구는 거시적 빅데이터 인문학과 미시적 언어 텍스트 검색 시스템을 구축하고, 이를 통해서 언어를 통한 문화의 역동적 변화를 시간적 순서에 따라 살펴보고자 한다. 연구의 최종적인 목표는 문화도 생물체처럼 변화하는 존재라 여기고 그 구성요소들을 연구한다는 뜻인 '문화체학(文化體學; Culturomics)'과 같은 '인문학 + 정보과학 + 사회과학' 등등의 다학문간의 융합적 연구에 있다. 이 시스템을 통해서 인류 역사의 기록인 텍스트 빅데이터를 통한 인문학적 성찰을 시각화하고 있다. 이러한 구글의 업적은 인문학과 정보기술의 융합을 통해서 인문학 자체의 지평을 넓히고, 사회과학을 변형시키고, 산업과 상아탑 사이의 관계를 재조정하는데 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.503-505
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• 2017

최근 길거리나 지하철 등에서 스마트폰을 사용하는 사람을 쉽게 찾을 수 있다. 이러한 스마트폰은 대부분 iOS나 안드로이드 운영체제를 사용한다. 따라서 스마트폰에서 사용하는 앱들은 앱스토어나 구글 플레이에서 받아서 사용한다. 하지만, 필요한 앱을 검색해도 비슷한 앱이 많아서 어떤 것을 사용해야 할지 망설이는 경우가 발생한다. 사용자 평점을 기준으로 앱을 선택한다 하더라도 총 누적 평점이기 때문에 현재 버전의 앱이 실제로 어떨지는 알기 어렵다. 이 논문에서는 사용자가 검색한 단어를 바탕으로 구글 플레이 상의 앱을 추천해주는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 검색된 최신 버전의 앱에 대한 평점과 사용자 평가를 종합 및 분석하여 사용자에게 추천한다.