본 연구는 기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 모형을 개발하고자 한다. 이에 개별 접근을 통한 데이터 검색 대신 통합된 검색 환경을 제공하는 것이 필요하며, 이를 위한 국정과제서비스 모형 구축을 4가지 모형으로 제안하였다. 첫째, 국정과제서비스 시스템 운영 부문으로 인터페이스 측면, 전산 시스템 구상, 전자정보원 측면, 전산 시스템 구상을 제안하였다. 둘째, 국정과제서비스 정보원 부문으로 Linked Open Data 시스템 구상, 정책정보 시계열 서비스 시스템 구상, 국외 원문자료 번역서비스, 연구자 희망자료 확충을 제시하였다. 셋째, 국정과제서비스 홍보 부문으로 정책 이용자를 위한 홍보 강화, 사이트 브랜드 구축 및 홍보, SNS 채널 운영, 보조자료 활성화 강화, 외부 서비스에서의 접근성 강화를 제안하였다. 넷째, 국정과제서비스 협업 및 연계 부문으로 Open API, 클라우드 서비스, 해외도서관과의 정보 네트워크 확장을 제안하였다.
본 연구의 목적은 스토리텔링 수업에서 텔러와 리스터 설계에 대한 연구자의 인식을 중심으로 스토리텔링 활용 한국어교육의 연구동향을 분석하고 추후 관련 교육과 연구에서 정합적 방향성을 제안하는 것이다. 스토리텔링의 개념 중 가장 중요한 것은 상호 소통성으로서, 누구를 텔러로 누구를 리스너로 보느냐 하는 것은 한국어교육 수업을 구안하는 데에 있어 가장 기반이 되는 개념적 요소일 것으로 생각된다. 이러한 이해를 바탕으로 본고는 2008년부터 2021년 5월까지의 연구물 중에서 학술검색 사이트인 Riss에서 "한국어교육 스토리텔링"으로 검색된 28개의 논문을 분석하였다. 분석결과 스토리텔링 활용 한국어수업은 크게 세 유형의 개념화를 바탕으로 한다는 것을 발견하였다. 저자의 스토리텔링, 교사의 스토리텔링, 그리고 학습자의 스토리텔링의 세 유형이었다. 이 중 가장 많은 분량을 차지한 것은 학습자의 스토리텔링으로 학습자의 리텔링과 해석적 스토리텔링, 학습자의 교섭적 스토리텔링, 학습자의 창작적 스토리텔링이 그 하위 유형으로 분류되었다. 이러한 범주화에 따라 각 연구들을 분류하고 각 범주 유형의 특징들과 교육에의 시사점을 논의하였다.
본 연구는 전국장애인체육대회 관련 키워드를 분석하여 객관적인 시각을 통한 비장애인의 인식 전환과 인터넷 웹 브라우저를 활용한 전국장애인체육대회 참여율 향상을 위한 기초자료로 제시하는데 목적이 있다. 연구목적을 네이버, 다음, 구글 사이트에서 제공하는 뉴스 기사, 블로그를 통하여 수집된 전국장애인체육대회, 전국장애인체전 관련 소셜 빅데이터를 대상으로 하였다. 자료처리는 R-3.3.1 Version Program을 이용하여 워드클라우드, 연관성 분석, 사회연결망 분석을 사용하였다. 이상과 같은 연구방법 및 자료분석의 결과를 통해 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, 제33회~제35회에 대한 전국장애인체육대회 키워드에서는 경기결과, 종목, 선수단 참가, 개최지역 소식이 중점적으로 나타났다. 둘째, 제33회~제36회에 대한 전국장애인체육대회 연관성 분석을 통하여 네이버, 다음 등 웹 검색에서의 연관 검색어와 유사함을 나타냈다. 셋째, 전국장애인체육대회, 장애인체육, 장애인, 체육 키워드 간의 높은 근접 중심성을 나타내고 있으며, 생활체육, 참여, 연구, 발전, 스포츠-장애인, 연구-장애인, 생활체육-참여, 장애인-참여, 생활체육-장애인, 개최-전국장애인생활체육대회 키워드 간의 연결 중심성과 매개 중심성이 비례하게 나타났다.
본 연구의 목적은 고지도에 대한 정보 접근성을 높이고 나아가 고지도를 이용한 서비스 및 정보제공 등 고지도의 효율적인 활용방안에 대하여 논의하는 것에 있다. 이를 위하여 고지도 정보를 제공하는 국내 기관의 정보검색시스템을 조사하고 해당 웹 사이트에서 고지도 자료 검색 및 정보 접근 방법을 탐색하였다. 이 외에 각 기관의 홈페이지와 도록 및 연구서, 간행물 등을 참고하여 국내 도서관 및 박물관의 고지도 소장현황을 분석하였다. 분석 결과, 전국 국·공립 및 대학 도서관과 박물관 등 76개 기관에 약 2,200여점의 고지도가 소장되어 있었다. 고지도 소장 각 기관에서는 영인본 간행, 전시회 및 도록, 목록 및 총서 등의 연구서 편집서의 간행 등 출판사업을 수행하고 있었다. 그러나 고지도의 희귀성, 유일본 등의 자료적 특성으로 원문 자료의 열람 및 이용이 제한적이다. 고지도를 효율적으로 활용하기 위해서는 첫째, 고지도 정보서비스 접근성 향상 및 학술정보서비스 확대가 필요하다. 둘째, 지역의 정체성을 반영한 아카이브 구축을 위한 자료로 고지도 활용을 제안한다. 셋째, 고지도 자료에 대한 지식과 인문학적 소양을 바탕으로 정보를 선별하여 제공하는 전문인력 양성이 필요하다.
본 연구의 목적은 한식 관련 정보를 개념화하고 풍부하게 조직할 수 있는 패싯 구조를 개발하는 것이다. 이를 위해 한식 분야의 학문적인 흐름과 동향, 핵심적인 개념을 파악하여 한식 분야의 지적 구조를 분석하였고 한식 관련 국내서 776권의 목차 데이터와 인터넷 포털 사이트의 디렉터리에서 한식 관련 항목명, 총 23,470건을 수집 분석하였다. 수집된 용어를 범주화하여 공통 속성을 도출하고, 기본 패싯 및 하위 패싯을 정의하였으며, 패싯 간에 계층 구조, 기본 열거 순서와 기호화를 결정하였다. 한식에 관한 16개의 기본 패싯과 85개의 하위 패싯과 함께 패싯의 인용 순서를 '음식 종류'를 중심으로 재료, 에너지, 공간, 시간 순으로 조합하도록 제안하였다. 본 연구의 결과는 글로벌 한식 정보 조직과 검색의 효율화를 가져올 것이며, 패싯 분석을 통한 주제 분야별 분류체계 모형 개발의 기초가 될 것이다.
본 연구의 목적은 수중익사 사망 환자의 임상 치료 및 예방을 알아보고자 하였다. 수중 익사 사고는 소방 방재청에서 사용한 구급 활동 일일 보고서 데이터를 사용하여 확인 하였다. 소방 방재청 통계에서 익사 사고의 특성을 확인했다. 익사 사고의 나이, 날짜, 원인, 위치, 시간 및 사례 조사 하였다. 또한, 검색은 자연적인 원인과 사례를 찾고 NEMA 웹 사이트의 수집했다. 익사 사고의 나이는 20~29년 (25.4 %)이었다. 8월 익사의 경우는 17.6 %였다. 7, 8월 즉 여름에 익사 사고의 약 30%가 발생했다. 물에 빠진 경우에 수영과 관련된 사고가 45.0 %이였다. 수영과 우발적 사고의 절반은 물에서 가족이나 친구를 구출하려고 시도하는 사람의 익사 사고를 포함되었다. 가장 일반적인 위치는 호수나 저수지에서 40.2%이었다. 호수와 해변에 있는 사람들에 대한 인명 구조, 장비 또는 구명조끼가 없었다. 익사 사고는 14시-18시 사이에 가장 많이 발생했다. 익사는 한국의 상해와 관련된 사고의 주요 원인이다. 대한민국에서 익사의 특성을 이해하는 것은 예방 전략을 개발하는 것이 필요하다. 예방 전략으로 구명조끼 및 구명기 설치 의무화, 안전교육 활성화, 수영 능력 향상, 인명구조인력 배치 증가 등이 있다.
현대사회는 IT융합기술의 발달로 정보의 양이 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인하여 많은 데이터 속에 원하는 정보를 용이하게 획득하거나 검색하는 기술도 발전되고 있다. 이에 따라 다양하고 많은 건강정보 제공 사이트가 개발되어 운영되고 있지만, 웹서비스에 기반한 정보 제공의 한계와 개인화의 부족으로 사용자의 건강관리와 증진에 효과적이지 못한 결과를 보이고 있다. 건강정보 지원 서비스는 생체정보를 획득하고, 획득된 데이터를 다시 컴퓨터에 입력하여 기존 네트워크 기반을 통하여 전송하는 형태로 개발되고 있기 때문에 불편함은 물론 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 의료 데이터와 Framingham 위험인자(FRS)를 활용, 신경망을 이용한 생활습관성 질환 시스템 설계를 제안한다. 제안하는 시스템을 통하여 생활습관성 질환 환자의 고통호소를 의사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다.
본 연구의 목적은 정보통신 기술의 발달에 따른 교육환경 변화에 적응할 수 있는 스마트 디바이스 기반의 조리실습교육용 앱을 제작 보급하는 것으로 2012년 7월 1일부터 12월 30일까지 진행되었고 App의 설계는 조리실습 교육 내용 중 서양요리에 대한 이론 내용과 만드는 방법, 실습 동영상, 평가 문항으로 구성하였다. 또한 교수자와 학습자의 상호작용을 위해 공지사항과 관리자 문의 항목을 추가하였으며, 31가지 메뉴에 대한 메인요리사진 31개와 메뉴별 만드는 과정 사진 155개, 요리 레시피 31개, 요리 팁 31개, 평가 문항 372개, 요리 동영상 31개가 제작되었다. 제작된 콘텐츠는 사이트 http://kongju-fn.dslink.co.kr/super/index.html에 접속하여 직접 입력함으로써 App이 제작되도록 하였고, 이렇게 제작한 App을 'play store'에서 '요리박사'로 검색하면 찾을 수 있도록 하였다. 본 연구는 조리실습교육용 App의 개발이 전무한 시점에 제작되었다는 데 그 의의가 있다.
본 논문은 은닉 마코브 모델을 이용한 인터넷 정보 추출 방법을 제안하고, 인터넷상의 웹 사이트에서 상품가격을 효율적으로 추출하는 문제에 적용되었다. 제안된 방법에서 시스템으로 입력되는 데이터는 검색엔진의 인터페이스 URL 인데, 상품의 이름을 포함하며, 시스템의 출력은 추출된 각 상품의 상품명, 가격, 사진, 그리고 URL을 목록형태로 보여준다. 주어진 관찰 데이터를 이용해, 은닉 마코브 모델의 학습단계에서는 Maximum Likelihood 알고리듬과 Baum-Welch 알고리듬이 학습에 사용되었으며, 학습된 은닉 마코브 모델을 이용하여 시스템의 출력을 찾는 방법으로는 Viterbi 알고리듬이 사용되었다. 제안된 HMM기반의 정보 검출기는 실제상황에서 수집된 관찰데이터에 대해 실험이 수행되었는데, 기존의 PEWEB 알고리듬에 비해 검출도와 정확도에서 매우 향상된 결과를 보이고 있으며, 특히 정확도에서는 99%이상의 높은 결과를 보여주고 있다. 한편, 보다 충실한 학습을 위해 학습 데이터의 수를 800개 이상으로 증가시켰을 패 검출도 역시 약 93%로 향상된 성능을 보여주었다.
이 연구는 여러 항생제에 내성을 지닌 다제내성균에 대해 미디어가 어떻게 보도하는지를 알아보기 위해, 기사 제목에 나타난 핵심어를 언어 네크워크 분석을 이용하여 살펴보았다. 이를 위해 한국언론진흥재단의 기사검색사이트인 카인즈(www.kinds.or.kr)와 언론사의 홈페이지를 통해 약 28개 언론사를 대상으로 2010년 6월 1일부터 2011년 12월 31일까지 229개의 다제내성균 관련 기사를 분석하였다. 먼저, 뉴스 제목에 나타난 핵심어를 분석한 결과, 기사 제목에서 '슈퍼박테리아'(155건)가 가장 많이 사용된 것으로 나타났으며, 불안감을 촉발시키는 '감염'(63건) 용어도 많은 것으로 나타났다. 신종 감염병 보도의 전체 네트워크 구조는 '국내', '다제내성균', '첫', '항생제', '슈퍼박테리아', '발생', '감염' 등의 핵심어를 중심으로 형성된 반면, '관련주', '의료진', '안전' 등은 네크워크 중심에서 크게 벗어나 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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