본 논문에서는 많은 사용자층을 가지고 있는 개인형 커뮤니티를 이용하여 양질의 정보를 중복 없이 집중적으로 관리하고 효과적인 검객 기능을 제공하는 교육용 커뮤니티 서비스 시스템을 제안한다. 이 시스템은 MetaData와 Category를 통해 검색과 관리의 효율성을 높인 것으로 개인형 커뮤니티의 장점은 살리고 단점을 개선한 자기 주도적인 교육용 커뮤니티 시스템이다. 이 시스템을 검증하는 도구로 블로그를 활용하여 자동으로 생성되는 교육용 블로그 체인 서비스인 EduLOG(Educational blog)를 구현하였다. 특별히 세계적인 MetaData의 기반인 더블린코어의 MetaData요소를 근거로 이 서비스에 맞는 MetaData를 추출하였고 교육용 커뮤니티 사이트와 공적인 교육관련 기관들이 제시한 교육 Category를 근거로 새로운 Category를 만들어 이 시스템에 적용하였다. 그리고 이 서비스가 원하는 성능을 제공하는지 웹사이트 평가인증표를 기준으로 설문지를 작성하고 전문가를 통해 평가하였다. 이 평가 결과에 의하면 검색의 정확성, 낮은 재현율, 정보 등록 및 접근의 용이성, Category별 정보의 집중관리 부분 등에서 평균 평점 3.5(/5.0) 이상의 좋은 점수를 얻어 그 효율성을 확인할 수 있었다. 그러므로 본 논문에서 제안한 시스템은 향후 효율적인 정보저장소와 검색소의 역할을 담당할 것으로 확신한다.
인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.
민간요법 유해사례란 예로부터 민간에 전해 내려오는 질병 치료법인 민간요법 사용 중에 발생되는 바람직하지 않거나 의도되지 않은 모든 불편감이다. 본 연구는 인터넷 뉴스기사를 통해 민간요법 유해사례의 형태와 위험성을 분석하고자 하였다. 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 웹사이트 분석평가에 의한 점유율 상위 3개 포털 사이트인 네이버(NAVER), 다음(DAUM), 네이트(NATE)를 검색 대상으로 선정하여 최근 5년간(2009년 1월 1일부터 2014년 2월 28일까지) 민간요법 유해사례의 신문기사를 검색하였다. 총 973건의 신문기사가 검색되었고 18건이 포함기준에 만족되었다. 유해사례를 경험한 사람은 총 27명으로 연령은 4개월부터 76세까지이고, 남녀 모두에게 발생하였다. 2회 이상 반복적인 유해사례를 일으킨 민간요법으로는 독성 약재인 봉삼 또는 초오를 재료로 사용하여 복용한 요법, 피부에 외용하는 식초요법, 시술자에 의한 벌침 또는 부항요법이었다. 중대한 유해사례로서 사망이 11명이 있었으며 자신이 직접 복용한 1명을 제외하고는 모두 의료인이 아닌 무자격자의 시술에 의한 사망이었다. 국내에서 대중적인 민간요법은 인터넷 상에서 정보가 활발히 상호 교류되며 전문 의료인의 지도 없이 오, 남용되고 있는 것이 현실이다. 국민의 보건의료측면에서 국가나 의료계가 민간요법 유해사례에 대한 위험성 홍보 및 올바른 건강정보 제공 계획을 세우고 나아가 유해사례를 보고 및 감시하는 체계도 확립해야 할 필요성이 있음을 지적하는 바이다.
대부분의 연구포털 사이트는 관심 분야의 논문을 획득하고자 하는 연구자를 대상으로 한 서비스를 주로 제공하고 있다. 하지만 이러한 서비스는 정확한 서지사항을 알고 있는 일부 사용자의 경우 손쉽게 이용할 수 있지만, 대부분의 이용자는 원하는 자료를 획득하기 위해 키워드 검색을 통한 반복적 시행착오를 겪게 된다. 특히 사용자가 익숙하지 않은 분야의 논문을 검색하는 경우에는, 찾고자 하는 논문의 적절한 키워드 자체를 알지 못하여 검색에 큰 어려움을 겪게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 일부 연구포털 사이트에서는 온라인 쇼핑몰의 상품 추천에 주로 사용되어온 연관관계 분석 기반 키워드 추천 서비스를 채택하고 있다. 하지만 연관관계 분석에만 기반한 키워드 추천 방식은 두 키워드간의 단편적인 관계만을 알려줄 뿐, 해당 학술 분야와 관련된 전체 키워드 간의 복합적 연결 관계를 보여주기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 연관관계 분석을 통해 빈발 출현 키워드 쌍을 추출하고 이를 근거로 전체 키워드 간 네트워크를 구축함으로써, 학술 분야별 중심 키워드 및 분야 간 융합을 위한 연계 키워드를 추천하기 위한 방법을 제시하고자 한다.
본 연구는 육아종합지원센터 웹사이트에서 수요자 중심의 온라인 서비스가 제공되고 있는지를 파악하기 위해 시군구 육아종합지원센터 69개소의 웹사이트 서비스 현황을 분석하였다. 웹사이트 서비스를 평가하기 위해 사용된 도구는 문인규(2005), 이명희(2004), 이충수(2009)를 바탕으로 수정 보완하였으며, 평가항목은 정보제공 서비스, 민원처리 서비스, 온라인 참여 서비스, 이용 편의성 서비스로 구성되었다. 연구결과를 살펴보면, 첫째, 정보제공 서비스의 측면에서 웹사이트는 기관 소개 및 주요사업 안내 항목과 관련 사이트 안내 항목 순으로 높게 나타났다. 둘째, 민원처리 서비스의 측면에서 웹사이트는 민원게시판 운영 항목과 민원처리 결과 고지 항목 순으로 높게 나타났다. 셋째, 온라인 참여 서비스의 측면에서 웹사이트는 온라인 신청 및 예약 기능 항목이 가장 높게 나타났다. 넷째, 이용 편의성 서비스의 측면에서 웹사이트는 자료의 통합검색 기능 항목과 사이트 맵 기능 항목, 그리고 개인정보보호 관련 기능 항목 순으로 높게 나타났다. 이를 통해 시군구 육아종합지원센터 웹사이트는 수요자와 소통하기 위한 다양한 서비스 기능을 시도하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 육아종합지원센터 웹사이트의 서비스 구성내용과 문제점을 파악하고, 보다 체계적이고 효율적인 웹사이트 서비스 구축에 대한 시사점을 도출하는데 기여하고자 하였다.
본 연구의 목적은 국내 IT 기업의 인수합병이 내부 역량강화의 전략적 측면에서 나타나는 성과를 다음커뮤니케이션과 카카오 그룹의 합병 내용을 실증 분석한 내용이다. 다음이 카카오와 합병을 추진한 후 다음이라는 기존의 포털사이트 운영을 카카오의 플랫폼 비즈니스가 영역으로 확대해 가는 모습을 나타냈다. 합병이 이루어지고 주가의 총액은 최고를 경신했으나 조만간 그 가치가 하락했다. 합병으로 인한 기업의 성장성은 일시적으로 하락한 것으로 나타났는데 이는 합병으로 인한 내부적 비용의 발생으로 사료된다. 수익성의 경우에도 합병이 긍정적인 성과를 보이지 않았다. 안정성의 경우에는 합병으로 인한 기대 심리가 반영이 되어 다소 상승한 것으로 나타났다. 두 기업의 합병을 시계열적 분석을 통해 보면 다음이 카카오에 대한 관심이 많았지만 합병이후 다음과 카카오의 관심도가 유사하게 나타났다. 이는 다음의 검색 사이트보다는 카카오의 다양한 플랫폼 비즈니스 확장으로 인한 결과로 보여 진다. 본 연구의 결과로부터 국내의 IT기업들이 자신의 자원 혹은 역량을 강화하기 위한 M&A를 추진할 때에는 시너지를 창출할 전략적 요인들의 분석을 통해 접근을 해야 할 것을 제시한다.
본 논문에서는 직무별로 취업에 필요한 역량을 나타내고, 구직자가 온라인상에서 포트폴리오를 효율적으로 작성하고 관리하는 OOPP(Optimized Online Portfolio Platform)를 제안한다. 제안하는 OOPP는 세 가지 모듈로 구성된다. 첫째, JDCM(Job Data Collection Module)은 직업정보 사이트의 구인 광고들을 수집하여 스프레드시트에 저장한다. 둘째, CSM(Competency Statistical Medel)은 수집한 구인 광고들을 텍스트 마이닝하여 직무별로 요구되는 핵심 역량을 분류한다. 셋째, OBBM(Optimize Browser Behavior Module)은 브라우저의 처리속도를 개선하여 사용자가 데이터를 빠르게 조회할 수 있게 한다. OBBM은 검색엔진의 연산을 최적화하는 PSES(Parallel Search Engine Sub-Module)과 이미지 텍스트 등의 로드를 최적화하는 OILS(Optimized Image Loading Sub-Module)로 구성된다. 제안하는 OOPP의 성능분석 결과 CSM로 분석된 데이터의 정확도는 최대 100%, 최소 99.4%로 실제 광고와 분석된 데이터의 차이가 거의 발생하지 않았으며, OBBM을 이용한 브라우저 최적화를 실행하면, 작업시간이 약 68.37%가 감소한다. 결과적으로 OOPP는 직현재 직업정보 사이트의 구인 광고를 정확하게 분석하여 사용자가 분석한 결과를 웹페이지에서 신속하게 조회할 수 있다.
웹의 확산과 더불어 웹 페이지 검색의 성능 즉, 빠른 응답시간과 확장성(scalability)은 각 웹 사이트의 절대적 평가 기준이 되었다. 웹 옹용은 일반적으로 불특정 다수를 대상으로 하기 때문에 확장성 또한 주요 성능의 척도가 된다. 이와 같은 웹 사이트 성능을 담보하기 위한 대표적 요소기술이 웹 캐슁이다. 본 논문은 웹 상에서 XML 데이터베이스 기반의 웹 응용(XML database-backed web application)을 위한 응용서버의 XML 캐쉬를 이용하여 주어진 XML 질의를 변환, 처리하는 기법과 구현에 관한 것으로 XPath의 경로표현식 중 가장 중요한 세 가지 기능인 조건을 명시하는 필터 연산자, 부모-자식 관계를 나타내는 경로 연산자(/), 그리고 조상-후손 관계를 나타내는 경로 연산자(//)를 연구 범위로 하였다. [2]에서는 조상-후손 관계를 나타내는 경로 연산자(//)가 없는 경우에 경로표현식으로 주어진 XML 질의를 캐쉬를 이용하여 변환, 처리하는 알고리즘을 제시하였는데 본 논문에서는 [2]의 알고리즘을 확장하여 경로 연간자(//)가 지원되도록 하였다. 조상-후손 경로 연산자(//)로는 정규경로 표현식(regular path expression)을 나타낼 수 있는데 이는 스키마가 불확실한 반구조적 데이터인 XML 데이터에 대한 질의 표현에 유용하다. 제시된 알고리즘에서는 DTD를 이용하여 경로 정보를 얻어 처리함으로써 주어진 질의를 캐쉬와 하부 XML 소스에 대한 질의로 변환하였다. 이 알고리즘을 바탕으로 관계 DBMS를 이용하여 구현된 시스템으로 실제 웹 상에서 성능 실험을 수행하였다. 성능 실험 결과 정규 경로 표현식을 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(
소셜 큐레이션 웹사이트의 흥미로운 특징 중 하나는 개인 사용자들이 구체적인 정보를 매번 검색하여 얻기 보다는, 제공되는 정보들을 탐색하는 과정에서 유용한 정보들을 우연히 발견하게 된다는 것이다. "뜻밖의 발견(Serendipity)"이란 정보 탐색 과정에서 가치있는 무언가를 우연히 발견하는 것으로, 이때 얻은 새로운 시각이나 통찰력을 인지하는 과정에서 놀라움, 참신함, 흥미로움이 동반된다. "뜻밖의 발견"은 사용자가 처한 문제 상황을 명료하게 해주거나 새로운 해결책을 도출하는데 도움을 준다는 점에서 정보검색 과정의 중요한 현상이지만 그동안 관련된 연구는 드물었다. 본 연구는 소셜 큐레이션 사이트의 기능적 특성들이 어떻게 "뜻밖의 발견"을 높여줄 수 있는지를 이론적으로 설명하고, "뜻밖의 발견"이 많을 때 사용자의 긍정적인 반응이 증가하는지, 웹사이트에는 어떠한 영향을 줄 수 있는지를 살펴보았다. 이를 위해 구조모형을 개발하고 실제 사용자들로부터 수집된 데이터를 이용하여 검증하였다. 그 결과, 소셜 큐레이션 웹사이트의 세 가지 기능인 탐색 기능, 수집 기능, 상호작용 기능 모두가 "뜻밖의 발견"을 높여주며, 나아가 사용자의 재방문 의도는 물론이고 웹사이트에 대한 기여 의도가 증가한다는 것을 알 수 있었다. 또한, 세 가지 기능 중 상호작용 기능이 "뜻밖의 발견"에 가장 많은 영향을 주는 것으로 나타났다.
이용자들은 최근 소셜 미디어를 활발하게 이용하고 있으며, 소셜 미디어는 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 배태가 주요한 특징이다. 본 연구는 트위터 상에서 이미지 이용 행태를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 2013년 4월에 발생한 "보스턴 마라톤 대회 테러" 사건과 관련된 1,589건의 이미지 포함 트윗 메시지를 수집하여 이 중에서 영향력 있는 트윗 메시지 200건과 선호하는(favorite) 트윗 메시지 200건, 무작위로 선택된 일반 트윗 메시지 200건을 각각 선정하여 데이터 분석을 실시하였다. 데이터 분석은 두 단계의 분석과정과 세 그룹의 데이터 셋을 대상으로 수행하였다. 첫 번째 단계에서는 기존 선행연구를 바탕으로 개발된 코딩 체계를 활용하여 세 그룹의 데이터에 대해서 트윗 메시지, 이미지 이용, 이용자에 관하여 각각 수행되었다. 두 번째 단계는 세 그룹의 데이터 셋(일반 트윗, 영향력 있는 트윗, 선호하는 트윗)의 코딩 결과를 비교 분석하였다. 이러한 분석과정을 통해서, 의견을 표현하는 트윗이 가장 선호되었으며, 정보를 공유하는 트윗이 가장 영향력이 있는 것으로 나타났다. 이미지 이용 관점에서는 정보배포, 일러스트레이션, 감정적/설득적, 정보처리 이용목적이 가장 두드러지게 나타났다. 이러한 이미지 이용은 기존의 이미지 이용 패턴과 달리 이미지를 데이터로서 이용하는 목적이 객체 중심으로 이용하는 목적보다 높은 것으로 나타났다. 이용자 분석에서는 정부기관, 유명인, 이미지 사이트가 가장 선호되고 영향력 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 이용 맥락 관점의 차세대 이미지 정보 검색 패러다임을 위한 이용자 관점의 이해 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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