• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.7
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• pp.32-43
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• 2001

정보화사회에 있어서 인간의 지적 활동에 필수적인 요소는 과학기술에 의존한 정보의 수집과 축적 및 검색과 이용이라고 할 수 있다. 이러한 요구에 따른 다양한 형태의 정보나 데이터를 효율적으로 구축, 유지, 운영할 수 있는 정보 검색시스템 개발의 중요성이 점차 증가하고있다. 특히, 웹과 컴퓨터의 보급이 확산됨에 따라 수많은 전자문서들이 생산되면서 기존의 검색시스템의 기능, 즉 정형적인 텍스트문서에 대한 단순한 불리언질의만으로는 사용자의 요구를 충족시킬 수 없게되었다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 사용자 요구를 빠르고 정확하게 처리하기 위해 기존의 정보 검색시스템인 "KRISTAL-2001"의 특징은 저장엔진, 시스템제어기, 검색기, 색인기, 분산엔진 모듈이 각각 서버 역활을하며 통신을 통하여 상호간의 정보를 전달한다. 따라서 분산검색을 통한 빠른 질의처리가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그리고 문서 또는 문서그룹단위의 트랜잭션처리를 지원하기 때문에 데이터의 안정적인 저장 및 수정을 보장한다. 또한 구조문서, 멀티미디어 데이터등 다양한 형태의 데이터를 관리할 수 있기 특징을 가지고 있다. KRISTAL-2001은 순수 국내기술로 개발된 대용량 데이터를 위한 차세대 정보검색시스템으로서 국제 경쟁력 향상에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.5 no.1
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• pp.85-96
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• 1998

최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 2단계로 이루어진다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants: IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 상표 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.11a
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• pp.245-250
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• 2001

최근 멀티미디어 산업이 정보 사회의 핵심 산업으로 부상하면서 멀티미디어 데이터에 대한 사용자의 요구가 급증하고 있다. 이에 따라 다양한 멀티미디어 자료를 효율적으로 관리할 수 있는 멀티미디어 데이터베이스 시스템에 대한 연구가 국내외적으로 활발하게 진행되고 있다. 이를 위해서는 멀티미디어 응용서비스에서 필요로 하는 자료의 특성에 맞는 저장, 관리, 검색 기능을 효율적인 측면으로 통합하여 지원할 수 있는 데이터베이스 시스템 프레임워크가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 정보에 요구되는 다양한 검색 방법을 기존의 데이터베이스 검색과 통합하여 제공할 수 있는 통합 검색 프레임워크의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 프레임워크에서는 OODBMS을 기반으로 텍스트에 대한 검색은 시스템내 완전 밀결합시키고, 기타 미디어 및 멀티미디어 응용 클래스에 대한 검색은 서버에 통합되어 동작하고 메소드 지원에 따른 오버 헤드를 최소화한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.27 no.1
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• pp.103-128
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• 2021

Recently, investors' interest and the influence of stock-related information dissemination are being considered as significant factors that explain stock returns and volume. Besides, companies that develop, distribute, or utilize innovative new technologies such as artificial intelligence have a problem that it is difficult to accurately predict a company's future stock returns and volatility due to macro-environment and market uncertainty. Market uncertainty is recognized as an obstacle to the activation and spread of artificial intelligence technology, so research is needed to mitigate this. Hence, the purpose of this study is to propose a machine learning model that predicts the volatility of a company's stock price by using the internet search volume of artificial intelligence-related technology keywords as a measure of the interest of investors. To this end, for predicting the stock market, we using the VAR(Vector Auto Regression) and deep neural network LSTM (Long Short-Term Memory). And the stock price prediction performance using keyword search volume is compared according to the technology's social acceptance stage. In addition, we also conduct the analysis of sub-technology of artificial intelligence technology to examine the change in the search volume of detailed technology keywords according to the technology acceptance stage and the effect of interest in specific technology on the stock market forecast. To this end, in this study, the words artificial intelligence, deep learning, machine learning were selected as keywords. Next, we investigated how many keywords each week appeared in online documents for five years from January 1, 2015, to December 31, 2019. The stock price and transaction volume data of KOSDAQ listed companies were also collected and used for analysis. As a result, we found that the keyword search volume for artificial intelligence technology increased as the social acceptance of artificial intelligence technology increased. In particular, starting from AlphaGo Shock, the keyword search volume for artificial intelligence itself and detailed technologies such as machine learning and deep learning appeared to increase. Also, the keyword search volume for artificial intelligence technology increases as the social acceptance stage progresses. It showed high accuracy, and it was confirmed that the acceptance stages showing the best prediction performance were different for each keyword. As a result of stock price prediction based on keyword search volume for each social acceptance stage of artificial intelligence technologies classified in this study, the awareness stage's prediction accuracy was found to be the highest. The prediction accuracy was different according to the keywords used in the stock price prediction model for each social acceptance stage. Therefore, when constructing a stock price prediction model using technology keywords, it is necessary to consider social acceptance of the technology and sub-technology classification. The results of this study provide the following implications. First, to predict the return on investment for companies based on innovative technology, it is most important to capture the recognition stage in which public interest rapidly increases in social acceptance of the technology. Second, the change in keyword search volume and the accuracy of the prediction model varies according to the social acceptance of technology should be considered in developing a Decision Support System for investment such as the big data-based Robo-advisor recently introduced by the financial sector.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.3
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• pp.879-886
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• 2018

The basic search engine on Twitter shows not only tweets that contain search keywords, but also all articles written by users with nicknames containing search keywords. Since the tweets unrelated to the search keyword are exposed as search results, it is inconvenient to many users who want to search only tweets that include the keyword. To solve this inconvenience, this study improved the search function of Twitter by developing an algorithm that searches only tweets that contain search keywords. The improved functionality is implemented as a Web service using ASP.NET MVC5 and is available to many users. We used a powerful collection method in C# to retrieve the results of an object, and it was also possible to output them according to the number of 'retweets' or 'favorites'. If the number of retrieved numbers is less than a given number, we also added an exclusion filter function. Thus, sorting search results by the number of retweets or favorites, user can quickly search for opinions that are of interest to many users. It is expected that many users and data analysts will find the developed function convenient to search on Twitter.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.4
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• pp.255-265
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• 2007

In this paper we analyzed regularity of daily patterns of distribution of Queries coming from internet search engine. And then, we proposed a Pareto distribution and Zipf law for identifying the query distribution and applied them to daily queries on the search engine during 2 week. We found that there is some evidence that Pareto and Zipf laws can be applied to evaluate the regularity of daily patterns of distribution of queries in search engine. Those results can be used to provide a better understanding of the social interests and trends using the query distribution patterns.

• 정보화사회
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• s.101
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• pp.20-24
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• 1996

20세기말 우리 사회에 가장 큰 영향을 미친 것은 바로 컴퓨터이다. 그래서 컴퓨터가 미래를 열어준다는 말까지 생겨났다. 진공관을 이용한 최초의 컴퓨터인 에니악(ANIAC)의 탄생 이후 멀티미디어로서의 수단 뿐만 아니라 광통신이나 인공위성을 이용한 초고속정보의 교류가 일반화되는 경지까지 이르게 한 컴퓨터는 인간의 삶을 보조해주는 가장 강력한 매체로 자리매김하였으며 문화적, 정신적 욕구를 충족시켜주는 역할을 할 것으로 파악된다. 컴퓨터와 전기통신이라는 정보사회의 두 가지 사회적 기술은 C & C(Computer & Communication) 또는 컴퓨티케이션이라는 말로 일컬어지는 통신기술의 디지틀화 및 결합으로 인하여 더욱 강력한 영향력을 발휘하게 되었다. 컴퓨터가 가지고 있는 정보의 처리, 축적, 검색기능이 결합된 정보통신기술은 보다 고도화되고 다양화됨으로써 정보획득과 새로운 정보를 추출하는데 소요되는 시간과 경비를 절약하게 해주어 기업경쟁력 및 개인의 다양한 정보욕구를 충족시키는데 커다란 기여를 하고 있다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.3
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• pp.93-105
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• 2013

Much Interest has focused on social network services such as Facebook and Twitter. Previous research conducted on social network often emphasized the architecture of the social network that is the existence of path between any objects on network and the centrality of the object in the network. However, studies on the semantic association in the network are rare. Studies on searching semantic associations between entities are necessary for future business enhancements. In this research, the ontology based social network analysis is performed. A new method to search and rank relation sequences that consist of several relations between entities is proposed. In addition, several heuristics to measure the strength of the relation sequences are proposed. To evaluate the proposed method, an experiment was performed. A group of social relationships among the university and organizations are constructed. Some social connections are searched using the proposed ranking method. The proposed method is expected to be used to search the association among entities in ontology based knowledge base.

• Review of KIISC
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• v.22 no.8
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• pp.21-25
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• 2012

최근 해킹 및 개인정보 유출로 인한 관공서 개인정보 취급에 대한 사회적 불신감 팽배, 신뢰도 저하 문제가 발생하고 있다. 개인정보보호법, 정보통신망법의 강화에도 불구하고, 업무에 활용된 명부 등이 저장된 위치를 기억하지 못하여 그대로 방치되고 있으며, 자료공유시스템 등 웹사이트를 통해 열람(접근)된 개인정보파일이 개인 PC내 임시파일로 PC의 하드디스크에 저장되어 있다. 개인정보보호법은 2011년 3월 29일 공포되었고, 9월 30일부터 전면 실시되었다. 본 논문에서는 PC의 개인정보를 검색하고 검색된 파일을 암호화, 파일숨김을 하여 파일을 안전하게 보관하게 하며, 사용기간이 지난 파일의 경우 완전삭제를 하여 PC에서 개인정보보호법에 대응 방안을 제시한다.

• 한국노년학
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• v.38 no.3
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• pp.467-480
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• 2018

The purpose of this study is to examine the relationship between the cell phone utilization and depression among the Korean elderly living alone using '2014 Korean National Survey on Older Adults. A total of 2,493 survey data of the elders living alone 65 years or more was included in the analysis. The degree of the cell phone utilization were categorized into (1) No cell phone, (2) Only phone calls, (3) Phone calls and text messages, and (4) Searching news and information through the internet surfing. The results showed that 81.5% elderly living alone had a cell phone. The 'no cell phone' group was 19.5% while 'information search' group was 3.5% among the elderly living alone and has more probability of depression than 'information search' group (OR=0.064, 95% CI=0.018-0.227), which indicates that as elders living alone utilize their cell phone more, the probability of the depression decreased. This result implies that elders living alone who utilize their cell phone more are engaged in social interaction more and this can lead to decrease in depression.