재정비촉진사업 실무에서 참여자 간 구두 협의에 의존하고 있어 계획안 자체가 빈번히 변경되는 문제가 발생하고 있다. 마스터플랜이 참여자 의견조율을 위한 수단으로 활용될 수 있지만, 소수의 총괄계획가 및 총괄계획팀이 사업과 관련된 대규모의 정보항목들을 고려하여 마스터플랜을 신속하고 효과적으로 수립하는 것은 한계가 있다. 마스터플랜 수립에 필요한 정보항목들을 체계적 효율적으로 저장하고, 검색이 가능하도록 구성하여 효과적인 의사결정을 지원할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 사업초기단계에서의 마스터플랜 수립을 지원하는 데이터웨어하우스 프로토타입을 제안한다. 전문가 면담 및 사례분석을 바탕으로 재정비촉진사업 운영상의 문제점을 도출하고 개선방안을 제시하였다. 마스터플랜을 작성할 때 기본적인 근거자료로 활용되는 기초조사결과와 마스터플랜사례 정보항목을 도출하여 메타데이터 인덱스 데이터베이스를 구축하고 정보검색 사용자 인터페이스를 제시하였다. 프로토타입을 실제 마스터플랜 수립업무 사례에 적용한 결과, 메타데이터를 통한 필요한 정보의 효과적인 검색이 가능하였다.
이용자의 이미지요구 규명은 이미지 정보 서비스와 시스템 효율성 증진을 위해 필수적인 요소이다. 최근에는 이미지요구 분석에 있어서 다양한 맥락 요소를 접목하여 다층적인 관점에서 이미지요구를 규명하고자 하는 시도들이 있다. 본 연구는 이러한 최근 연구의 흐름과 맥을 같이 하며, 이용자의 이미지요구를 규명하기 위해서 총 70건의 이미지 검색 실패 사례를 분석하였다. 그 결과 이미지 검색 실패 사례에 나타난 이미지요구는 구체적, 일반적/지칭 가능한 요구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 선행 연구와 유사한 것으로써 검색 실패한 이미지요구의 특성으로 볼 수 있다. 또한 이미지요구에 배태된 맥락요소에 관한 분석결과를 살펴보면, 업무/과제의 목표와 이용목적에 관련된 맥락요소가 주를 이루는 것으로 나타났다. 이용목적의 맥락을 보다 상세하게 살펴보면, 일러스트레이션 이용목적이 높은 비중으로 나타났다. 이미지 검색 질의 특성은 고유어와 정련어의 쌍으로 분석할 때 고유어/정련어, 비고유어/정련어, 고유어/비정련어, 고유어/정련어 쌍 순서로 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 검색 실패 이미지요구의 특성으로써 구체적이거나 일반적/지칭 가능한 요구이며 이는 비고유어/비정련어 쌍을 특징적으로 살펴볼 수 있다. 맥락의 관점에서는 목표 중심이며 일러스트레이션 이용목적이 주된 맥락 요소임을 알 수 있다. 이러한 결과는 이미지 검색 시스템이나 서비스 개선을 위한 시사점이 될 수 있다.
정보기술의 발달로 이용자들은 아키비스트의 개입 없이 자유롭게 기록을 검색할 수 있게 되었지만, 기존의 기록물 검색 시스템은 이용자의 의도를 파악하지 못하는 단편적인 결과를 제공하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 시맨틱 웹 기술이 발전하고 있으며, ICA에서는 이를 반영하여 새로운 기록물 기술 표준인 RIC(Record In Context)을 개발하고 있다. RIC의 개념모델과 온톨로지는 시맨틱 검색을 구현하는 기반이 되기 때문에, 이것이 실제로 어떻게 이용자들에게 서비스될 수 있을지 고민해볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 하는 기록물 검색 시스템이 어떤 인터페이스를 통해 구현될 수 있을지 제안해보았다. 시맨틱웹 기술을 기반으로 한 검색 시스템의 사례 3가지를 선정해 이용자들의 인터뷰를 통한 사용경험 평가를 진행하였고, 여기에서 얻은 시사점을 기반으로 하여 기록물 검색 시스템의 인터페이스를 4가지 측면으로 구성하여 제안하였다.
시멘틱 검색은 검색 사용자의 인지적 노력을 최소화하면서 사용자 질의의 문맥을 이해하여 의미에 맞는 문서를 정확히 찾아주는 기술이다. 아직 시멘틱 검색 기술은 온톨로지 또는 시멘틱 메타데이터 구축의 난제를 갖고 있으며 상용화 사례도 매우 미흡한 실정이다. 본 논문은 기존 시멘틱 검색 엔진의 한계를 극복하기 위하여 이전 연구에서 고안한 위키피디아 기반의 시멘틱 텐서공간모델을 활용하여 새로운 시멘틱 검색 기법을 제안한다. 제안하는 시멘틱 기법은 문서 집합에 출현하는 '단어'가 텐서공간모델에서 '문서-개념'의 2차 텐서(행렬), '개념'은 '문서-단어'의 2차 텐서로 표현된다는 성질을 이용하여 시멘틱 검색을 위해 요구되는 온톨로지 구축의 필요성을 없앤다. 그럼에도 불구하고, OHSUMED, SCOPUS 데이터셋을 이용한 성능평가를 통해 제안 기법이 벡터공간모델에서의 기존 검색 기법보다 우수함을 보인다.
인터넷 항해의 관문으로 검색포털의 의존도가 더욱 높아지고 있으며, 이러한 현상은 학술연구정보 시장에서도 두드러지게 나타나고 있다. 공공지식정보의 대국민 접점으로 민간검색포털을 이용하는 시도가 지속적으로 나타나고 있으며, 그에 따라 많은 지식정보 생산 유통기관이 검색포털과 개방적 협력관계를 유지하고 있다. 이러한 시점에서 도서관 서비스의 검색포털 연계 서비스도 긍정적으로 검토해 볼 필요가 있으며, 특히 아직까지 대학의 사적 시설로 인식되고 있는 대학도서관 서비스의 연계방안을 모색하여, 지역사회와 연계된 공공시설로 활성화시킬 필요가 있다. 본 연구는 그러한 관점에서 검색포털과 대학도서관 소장목록의 연계방안을 모색한다. 이미 활성화되어 있는 해외 사례와 국내 검색포털 서비스의 현황을 종합적으로 분석하여 국내 상황에 적합한 검색포털과 대학 도서관 소장목록의 연계방안을 마련한다.
본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 OCLC WorldCat의 실험적 지원도구인 WorldCat Identities Network를 검토하고, 그 안에 수록된 한국 관련 개인 아이덴티티의 문제점에 대한 개선방안을 제안하는 것이다. WorldCat Identities Network에 포함된 영어 및 한국어로 표기된 개인 아이덴티티 10개와 주제 아이덴티티 10개를 사례로 선택하여 관련 아이덴티티 및 관련 저작의 WorldCat 검색 결과를 분석하였다. WorldCat 검색 시 디폴트 검색식 구성의 문제점 및 검색 대상 아이덴티티의 이름과 연관된 연도 혹은 완전명 포함에 따른 검색 오류의 문제점을 확인하였다.
해양사고로 인한 경제적, 환경적 피해가 커짐에 따라, 해양사고 방지를 위한 이슈가 크게 대두되고 있다. 발생된 해양사고 사례의 종류와 원인을 분석하여 구축된 DB가 해양사고 방지를 위한 연구에 널리 활용 되고 있으나, 하나의 종류 및 원인에 대해서만 DB가 구축되어 있어 일반적으로 복수의 원인에 의해 발생되고 복수의 종류에 해당하는 해양사고를 합리적으로 분류하지 못하고 다양하고 막연한 조건을 이용해 검색할 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 FCM을 이용하여 복수의 해양사고 원인과 종류에 연계된 해양사고 DB를 구축하고 언어 레이블을 이용하여 다양한 원인과 종류에 의해 해양사고 사례추출이 가능한 검색 시스템을 제시하였다.
정보검색 시스템에서 문서 클러스터링 기술은 사용자 질의에 대해 검색된 문서들을 문서간의 유사도를 기반으로 특정 주제에 따라 재배치하여 놓는 기술로써 사용자에게 검색의 편의성을 제공하고, 그 결과들을 시각적으로 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 사용하여 문서를 클러스터링하며 문서를 대표하는 색인어에 가중치를 부여하는 기법에 대하여 논한다. 클러스터링 결과를 시각적으로 보여주기 위하여 문서와 클러스터 중심들을 2차원 공간으로 사상하기 위한 Latent Semantic Indexing 접근 방법을 적용하였다. 실험 결과 문서의 색인어에 대한 가중치 부여 방법을 동일하게 하거나 또는 유사한 수식을 적용한 사례보다는 로컬가중치, 글로벌가중치, 정규화 요소를 모두 부여한 사례에서 문서들이 2차원 벡터 공간에서 군집하여 분포하는 클러스터링 효과가 우수하였다. 특히 로컬 가중치와 글로벌 가중치에 logarithm을 적용하였을 때 문서 분포의 군집도는 현저하게 나타남을 알 수 있었다.
본 논문은 인터넷상에서 전자우편물을 자동으로 생성하기 위한 에이전트에 관한 연구로서, 사례기반추론(Case-Based Reasoning:CBR) 모델을 통하여 우편물 발송자의 특성에 적응하는 에이전트의 설계 방안을 제안한다. 먼저, 지능형 에이전트와 사례기반 추론에 관하여 간략하게 조사한 후, 전자우편분석 에이전트, 색인 에이전트, 검색엔진 등으로 구성되는 다중 에이전트 시스템을 보여준다. 특히, 인공지능 기법 중의 하나인 사례기반추론의 유사도 계산 방식과 새로운 CBR 처리주기를 이용하여 전자우편물을 자동으로 생성하는 에이전트 시스템을 제안한다. 그리고 Databases와 Case-Bases를 설명하고 전자우편 자동생성 에이전트를 위한 CBR 처리주기를 제안한다. 그 다음, 에이전트와 사례 연구를 위한 프로토타입을 제공한다. 향후, Data-Mining 기법의 연구는 이 시스템이 사용자의 다양한 취향에 적응할 수 있는 유용한 시스템으로 발전하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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