정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라가 갖는 검색속도와 조작의 편의성이라는 장점에 따라 데이터베이스의 학술적 가치에도 불구하고 구글스칼라를 가장 많이 이용하고 있다. 이 연구에서는 구글스칼라가 갖는 장점을 반영한 메타서치시스템의 특성과 가치를 조사하였다. 조사 대상은 메타서치시스템이 갖는 인터페이스 측면과 전자정보원 측면에서 비교 분석하였다. 이러한 새로운 검색채널로써 메타서치시스템을 이용하는 기관의 이용통계를 분석하여, 이를 바탕으로 구글스칼라와 같은 웹 검색엔진이 갖는 이용자선호가치를 수용하는 상황에서 이용자 이용행태 패턴과 주제별 전자정보 탐색 행위 등을 조사하였다.
사용자들은 필요한 자료 검색을 위해서 다양한 포털 사이트를 활용하고 있으며, 현재 구글을 이용한 활용이 증가하고 있다. 그러나 일반적으로 필터링을 위하여 사용자들은 구글에서 제공 되는 검색 연산자의 활용에 어려움을 격고 있다. 검색 연산자를 활용하여 검색의 효율성을 극대화 시켜 불필요한 검색 결과를 필터링하고 원하는 검색 결과를 획득 할 수 있는 효율적인 검색연산자의 사용 방법의 필요성이 제기 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 크롬의 확장 프로그램기능을 이용해서 일반인들이 크롬 환경에서 편히 검색 연산자들을 통해서 검색 결과를 필터링 할 수 있는 크롬 확장 프로그램을 Web/App으로 개발 하였다.
정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라와 같은 상업용 검색엔진의 검색속도 와 조작 편의성이라는 상대적 장점 때문에 학술데이터베이스가 갖고 있는 학술적 가치와 신뢰성에도 불구하고 이용자는 구글스칼라를 선호하고 있는 실정이다. 이 연구에서는 구글스칼라가 갖는 장점을 반영한 메타서치시스템의 특성과 가치를 인터페이스 측면과 전자정보원 측면에서 분석하였다. 또한 이러한 새로운 검색채널로서 메타서치시스템과 이와 연계된 링크리졸버를 이용하는 대학도서관의 이용통계를 분석하였다. 이를 바탕으로 구글스칼라와 차별화될 수 있는 도서관만의 특징인 이용자 이용행태 패턴과 주제별 전자정보 이용행태를 도출하여 전자정보 서비스의 방안으로 활용할 수 있음을 조사하였다.
본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 하며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.
본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 히며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.
현재 국내외 대학도서관의 전자학술정보 입수는 일명 빅딜로 불리는 수백, 수천 종의 전자학술지 묶음을 다년간, 고정된 인상율로 계약하는 구독방식이 주류를 이루고 있다. 1990년대 중반에 시작된 이러한 구독방식은 대학도서관과 이용자에게 많은 장점을 제공했다. 하지만 이들 패키지의 가격이 지속적으로 상승함에 따라 이러한 방식의 지속가능성에 대한 의문이 제기되고 있다. 현재까지 pay-per-view 방식을 제외하면 구독기반 모형의 구체적인 대안은 제시되지 않고 있으며 향후 도서관 예산문제가 심각한 뇌관으로 남아있다. 2000년대 초반 시작된 오픈액세스 운동은 다양한 방법으로 학술지의 출판과 유통의 장벽을 제거하고 있다. 오픈액세스 출판 규모는 매년 두 자릿수로 증가하고 있고, 오픈액세스 학술지 논문은 Scopus와 Web of Science 인용데이터베이스에의 편입비율이 20%에 육박하는 등 양적, 질적인 성장을 보이고 있다. 2004년에 시작된 구글 학술검색은 현재 대다수 학술출판사의 학술지 논문에 대한 편리한 검색 및 접근 도구로 성장하고 있다. 비록 학술지 선택의 기준, 제한된 검색 기능, 독점화에 대한 우려 등이 있지만 구글 학술검색을 대학도서관 데이터베이스의 대안으로 진지하게 주목할 필요가 있다. 대학도서관의 예산 문제, 오픈액세스 출판의 활성화, 구글 학술검색과 같은 무료 도구의 성장은 구독기반 모형을 대체할 수 있는 파괴적인 변화로 인식되고 있으며 대학도서관 사서는 새로운 환경에 대한 구체적인 대응을 고민해야 한다.
국내 인터넷 검색엔진의 성능을 질문의 유형별로 비교해보았다. 실험에는 30명의 대학생이 참여하여 탐색질문을 작성하고 직접 탐색하여 검색결과의 적합성을 판정하였다. 실험참가자마다 탐색어 1개, 2개, 3개짜리 질문을 하나씩 작성하도록 한 결과 총 90개의 질문이 실험에 사용되었다. 질문의 유형은 질문의 길이 이외에 주제의 최신성 여부와 고유명사의 포함 여부를 기준으로 나누었다. 실험 결과 전체적인 성능은 구글이 가장 뛰어났으나, 고유명사를 포함한 최신주제 질문에 대해서는 네이트와 엠파스가 구글보다 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 오픈 API를 이용하여 다국어 정보검색 시스템을 모델링하는 방법론을 제시한다. 웹 2.0이 대두되면서 웹 2.0의 개념을 활용한 기술들이 발달하고 있는데, 그 중 한 기술이 오픈 API이다. 기업에서 개발한 새로운 서비스나 기능, 데이터 등을 API로 공개함으로써 사용자들이 공개된 API를 이용하여 새로운 서비스를 쉽게 개발할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 구글, 플리커, 유튜브, 네이버, 다음 등의 사이트에서 제공하는 오픈 API를 이용하여, 다국어 정보 검색 시스템을 구현하였다. 구글 번역 API를 이용하여 한국어 질의어를 검색 대상 언어(영어, 일본어, 중국어 등)로 번역한 후, 소설 웹 사이트(플리커, 유튜브, 다음, 네이버 등)의 정보를 검색하고, 검색된 결과 내 텍스트를 다시 한국어로 번역한 후, 통합된 검색 결과를 사용자에게 보여준다.
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.
본 연구는 네이버 전문정보, 구글 스칼라, 그리고 MS Academic Search에서 제공하는 학술정보서비스에 대한 특성을 살펴보고 135명의 대학생을 대상으로 그 이용 및 품질에 대해 콘텐츠, 서비스 및 효과성을 중심으로 비교 평가 하였다. 분석결과 콘텐츠 부분에서는 구글 스칼라에 대한 이용자 평가가 높게 나타났고, 검색성의 경우 구글 스칼라가, 디자인 부분에서는 네이버 전문정보가 상대적으로 높게 평가되었다. 접근성에 있어서는 네이버 전문정보와 구글 스칼라가 MS Academic Search보다 높게 평가되었고, 정보의 유용성과 이용자 만족도에서는 구글 스칼라가 다른 포털 학술정보서비스보다 높게 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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