• 정보관리학회지
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• 제20권2호
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• pp.285-318
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• 2003

본 연구는 국가과학기술문헌센터 건립에 대한 이론적 기반을 수립하는 것으로서 국가과학기술 문헌센터의 기능과 역할에 부합한 적정규모의 최적모형을 도출하기 위한 것이다. 이를 위해 국가 과학기술문헌센터의 기능 중 건물 규모 산출과 설비를 위해 자료공동보존소로서의 콘도미니엄 프로그램 개발과 하이브리드 도서관, 클리어링하우스 등의 기능과 역할을 검토하고, 이에 따라 국가과학기술문헌센터 건물의 공간구성 프로그램 국가과학기술문헌센터의 계획 대지 현황분석과 기본구상을 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제20권2호
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• pp.199-217
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• 2003

본 연구에서는 웹기반 정보검색시스템을 사용함에 있어 이용자 편의성을 최적화할 수 있는 검색 인터페이스 표준 용어를 제안하였다. 이를 위해 국립중앙도서관을 비롯하여 주요 전문 정보를 제공하고 있는 기관의 웹페이지를 조사. 분석하였다. 분석한 결과에 근거하여 웹기반 정보검색시스템에서 사용자 오류와 혼란을 최소화하고 검색 편의성을 극대화할 수 있는 표준 용어를 제안하였다. 제안의 기준은 해당 용어의 사용빈도와 의미를 활용하였다. 분석은 검색관련 기본 모듈을 비롯하여 검색범위설정 모듈, 이용자 지원 모듈에서 사용된 용어 가운대 최소 50%이상의 기관에서 제공하는 기능에 존재하는 용어만을 대상으로 하였다. 본 연구의 결과는 웹 기반 검색화면 설계 및 구축 전문가에게 검색 관련 용어선정을 위한 표준 자료로 활용될 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-17
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• 1998

비디오 정보는 전자 도서관이나 WWW 및 주문형 비디오 (VOD) 시스템과 같은 다양한 응용분야에서 중요한 요소로 부각되고 있다. 비디오 정보는 특성상 계층적으로 구조화된 문서 형태를 가지기 때문에 본 논문에서는 이를 “구조화된 비디오 문서”라 부른다. 본 논문에서는 구조화된 비디오 문서를 데이터베이스에 효율적으로 저장하고, 검색하기 위한 데이터 모델과 질의어 및 색인 기법을 제안한다. 구조화된 비디오 문서는 논리적인 계층 구조 특성을 지니기 때문에, 본 논문에서는 객체 지향 데이터 모델을 이용하여 비디오 문서를 복합 객체로 모델링하고, 이를 저장하기 위한 객체 타입들을 정의한다. 또한 본 논문에서는 비디오 데이터의 캡션이나 주석을 기반으로 한 내용 기반 검색과 비디오 문서의 논리적 구조를 기반으로 한 구조 기반 검색을 제공하며, 비디오 문서의 시공간 관계 연산을 이용한 검색도 지원한다. 그리고, 구조화된 비디오 문서의 효율적인 질의와 색인 공간의 오버헤드를 줄이기 위해 최적화된 역 색인 기법을 제시한다.

• 한국재난관리표준학회지
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• 제1권3호
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• pp.59-67
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• 2008

도시 도로상에서 교통재해를 일으키는 가장 큰 시설중 하나는 교차로이다. 본 연구에서는 신호연동화 효과가 클 것으로 생각되는 광주시 동문로의 일부구간, 서방삼거리에서 무등 도서관을 사례지구로 선정하여 기시설되어 있는 시설들을 그대로 이용하면서 도시교통신호체계의 효율성을 증가시키고 교통류 흐름을 극대화 시킬 수 있는 방안을 모색하고자 신호체계의 최적화 모형인 TRANSYT-7F모형을 이용하여 연동화 Simulation을 하였다. 그 결과, 신호주기의 변화에 따른 교통류 특성을 분석해 보면, P.I.지수, 지체도, 연료소비량의 변화는 최적신호주기를 중심으로 하여 신호주기가 짧아지거나 길어지는 경우 증가하는 경향을 보이고 있으나 정지율은 최적신호주기와는 상관이 없는 것으로 나타났다. 신호주기를 연동화 하였을 경우 시간당 평균속도는 11.39Km의 향상을 가져와 개선되었고, P.I.값은 40.65%가 감소하여 교통류의 흐름이 개선되는 효과를 보였다. 또한 전체지연시간은 42.86%가 감소되었고, 시간당 연료소비량은 31.04%가 절감되는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.307-327
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• 2023

이 연구는 짧은 텍스트인 서명에 단어 임베딩이 미치는 영향을 분석하기 위해 Word2vec, GloVe, fastText 모형을 이용하여 단행본 서명을 임베딩 벡터로 생성하고, 이를 분류자질로 활용하여 자동분류에 적용하였다. 분류기는 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였고 자동분류의 범주는 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 기준으로 하였다. 서명에 대한 단어 임베딩을 적용한 자동분류 실험 결과, Word2vec와 fastText의 Skip-gram 모형이 TF-IDF 자질보다 kNN 분류기의 자동분류 성능에서 더 우수한 결과를 보였다. 세 모형의 다양한 하이퍼파라미터 최적화 실험에서는 fastText의 Skip-gram 모형이 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 이 모형의 하이퍼파라미터로는 계층적 소프트맥스와 더 큰 임베딩 차원을 사용할수록 성능이 향상되었다. 성능 측면에서 fastText는 n-gram 방식을 사용하여 하부문자열 또는 하위단어에 대한 임베딩을 생성할 수 있어 재현율을 높이는 것으로 나타났다. 반면에 Word2vec의 Skip-gram 모형은 주로 낮은 차원(크기 300)과 작은 네거티브 샘플링 크기(3이나 5)에서 우수한 성능을 보였다.