본 연구의 목적은 상세 레벨의 대규모 도로망 데이터를 대상으로 다양한 축척과 추상화 수준을 가진 상위 레벨의 소축척 도로 선형 사상을 유도하는 가변-축척 기반 네트워크 데이터의 생성 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 우선, 가변-축척 모델 구축을 위해 관련 용어의 정의와 모델 구축시의 이점과 구축 절차에 대해 살펴보았다. 둘째, 가변-축척 모델을 설계하기 위해 지도 표출을 위한 표현 레벨과 레이어 구성요소를 제시하였다. 또한 상위 LoD와 데이터 연계 방법과 인덱스 구조 생성을 위한 규칙을 정의 하였다. 마지막으로 설계된 모델의 구현과 검증을 위해 제시된 알고리즘을 실제적인 연구지역 도로망(제주도)에 적용하여 가변 축척 도로망을 유도하여 구축하고, 공간 데이터베이스(Oracle Spatial)에 저장한 후 성능 분석을 통해 모델의 효율성과 타당성을 검증하였다.
본 연구는 소셜 네트워크 서비스인 페이스북에서 우울증 관련 게시물을 분석하여 그 안에서 주로 논의되는 주제를 파악하고자 한다. 구체적으로, 접근 용이성, 개방성 및 익명성 등의 특징을 지니는 페이스북이라는 온라인 커뮤니티에서 사용자들이 다소 민감한 정신적 질환인 우울증에 관하여 어떤 내용을 논의하는지 살펴보고자 한다. 본 연구를 위해 페이스북 데이터 수집에서부터 주제어 추출에 이르기까지의 전반적인 과정을 포함하는 자연어 처리 기반의 데이터 분석 프레임워크를 구현하였다. 구현한 프레임워크를 이용하여, 본 연구는 우울증을 논의하는 페이스북 최대 사용자 그룹에서 최근 1년간 작성한 885개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 주제어 추출의 완성도와 정확도를 위해 자동화된 기법과 수동적인 접근법(불용어 제거, 주제어 개수 지정)을 결합하였으며, 이를 통해 주제를 다각도에서 분석하였다. 분석 결과, 사용자들은 우울증 일반, 인간관계, 기분 및 느낌, 우울증 증상, 자살, 의료 참고, 그리고 가족 등에 대한 논의를 주로 하는 것으로 파악되었다.
본 연구는 국내외 메타버스 관련 연구의 동향을 파악하기 위해 한국학술지인용색인(KCI)과 Web of Science(WoS), 그리고 Web of Science - CPCI(Conference Proceeding Citation Index)에서 메타버스를 검색어로 입력하여 KCI에서 913편, WoS에서 232편, WoS-CPCI에서 277편의 논문을 수집하였고, 각각 2,644개, 885개, 787개의 저자 키워드를 추출하여 동시출현단어 분석을 수행하였다. 정량분석을 통해 메타버스 관련 연구가 최근 들어 양적으로 폭증하였고, 국내에서 는 학제간연구, 컴퓨터학, 교육학 등의 주제분야에서 주로 연구되고 있으며, WoS에서는 경영·경제 분야에서, WoS-CPCI 에서는 컴퓨터공학 분야에서 주로 연구되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석에서는 모든 데이터베이스에서 Virtual Reality, Augmented Reality 등 메타버스의 기술적 측면과 관련된 용어들의 전역중심성이 공통적으로 높게 나타났으며 군집분석을 통해 국내에서는 교육 관련 연구와 메타버스 플랫폼에 관한 키워드의 군집이 포함되고, WoS에서는 계량서지학적 분석과 관련된 키워드 군집이 생성되었으며, WoS-CPCI는 주로 메타버스의 기술적 측면에 대한 키워드 군집이 주로 나타났다.
이 연구는 독서 능력과 읽기 능력의 연구 동향을 비교 분석하기 위해 진행되었다. 이를 위해 '독서 능력'과 '읽기 능력'으로 검색된 논문을 개별적으로 수집한 후, 저자 키워드를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 진행하였다. 분석 결과 대학에서 진행되는 독서/읽기 교육과 관련된 연구들은 독서 능력과 읽기 능력이라는 용어를 혼용하여 사용하고 있으며, 독서 능력 관련 연구에서는 대학 교육 내용을 제외하면 학교도서관에서 진행되는 사서교사의 정보활용능력, 자기주도학습, 정보서비스 관련 교육이 주요 연구 영역이고, 읽기 능력 관련 연구에서는 아동의 초기 문해 관련 연구, 이와 연결된 부진, 장애 관련 연구들이 주로 진행됨을 확인하였다. 또한 독서/읽기 능력의 평가와 관련된 연구는 독서 능력과 읽기 능력 영역에서 모두 진행되고 있지만 활성화되지 않았고, 청소년 독자에 대한 연구는 독서 능력과 읽기 능력 모두에서 활발하지 않음을 확인하였다.
최근 인터넷의 급속한 보급과 네트워크자원을 비롯한 전자자료의 급증으로 목록분야에 있어 환경이 크게 급변하고 있다. IFLA에서는 이와 같은 변화에 대응하여 ISBD(CF)와 ISBD(S)를 개정하여 ISBD(ER)과 ISBD(CR)을 새로이 발간하였다. 특히 ISBD(CR)의 경우 연속간행물에서 계속자료로 변경하게 된 것은 무엇보다 갱신되는 가제식자료나 웹사이트 등과 같은 통합자료까지 범위를 확대하기 위해서이다. 본 연구에서는 이러한 ISBD(CR)의 제정배경과 경과과정, 연속간행물을 계속자료로 개정하면서 새로이 설정하게 된 서지자료의 구분원리, 표제의 변경시 새로운 레코드 작성의 유무, 기술의 정보원, 자료의 특수세목사항, 그리고 새로운 용어정의와 레코드작성의 예시 등을 분석하였으며, ISBD(CR)의 제정으로 인한 AACR2R 2002 개정판 및 MARC 21의 개정내용을 규명함과 동시에, 이를 바탕으로 한국목록규칙 제4판과 KORMARC에 있어 관련부분의 개정안도 함께 제시하였다.
지난 1990년대에는 월드와이드웹 (WWW)이 화투였고, 2000년대에는 모바일 인터넷이 화두였다면, 2010년대는 모든 사물이 네트워크에 연결되는 Internet of Things(이하 IoT)의 세상이 될 것으로 전망되고 있다. 지난 2005년에 발간된 ITU 보고서에 따르면, IoT가 식별자(부착하는 사물)와 센서 및 무선 센서 네크워크(감지하는 사물), 임베디드 시스템(생각하는 사물), 나노공학(수축하는 사물) 분야의 기술 발전을 통하여 감각뿐 아니라 지능적 형태로 전 세계의 모든 사물 및 객체가 상호 연결될 것이라 주장하며, 이에 대한 준비와 대비가 필요하다고 언급한 바 있다. 또한, 본 보고서는 IoT 실현을 위한 가장 중요한 도전으로 표준화와 협력, 프라이버시, 사회 도덕적 이슈에 대한 철저한 대응이 될 것이라 직시한 바 있다. 이제 우리가 살아가는 세상은 또 다른 새로운 변화에 직면하고 있는 것이다. 현재 전 세계에는 15억 대의 PC와 10억 대의 휴대폰이 인터넷에 연결되어 있으며, 향후 2020년까지 약 500억 대에서 1,000억 대의 장치가 인터넷에 접속하는 IoT 세상으로 전환될 것으로 예측하고 있다. 더욱이, M2M 통신뿐만 아니라 객체 사이 통신까지 포함한다면 인터넷에 연결되는 잠재적 객체의 수는 100조 개에 달할 것이라고 한다. 최근 우리나라에서도 사물지능통신이란 용어가 자주 회자되고 있다. 사물지능통신을 광의의 의미에서 해석하면 IoT로 일컬을 수 있을 것이며, 다만, 협의의 의미로 해석한다면, M2M 통신을 지칭하는 것이 맞는 해석이라고 생각된다. 이에 본 특집에서는 사물지능통신 기술에 대한 현황 및 정책, 앞으로의 서비스 전망, 나아가 표준화 추진 동향 등에 대해 살펴보고 앞으로 다가올 미래 디지털 ICT 사회 변화를 조명해 보고자 한다.
본 연구는 2인의 전문의와 함께 의료 문헌의 초록을 분석하여 의료문서에서의 절차적 지식을 모델링하고 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 절차적 지식을 추출하는 방법론에 대해 기술한다. 절차적 지식은 목적과 해법의 묶음으로, 해법은 다시 단위 절차 지식의 네트워크로 정의 하였고, 목적과 해법 정보 추출과 단위 절차 지식의 구성요소인 대상/행위/방법 개체를 인식하기 위해, 품사태깅, 구문분석, 술어-논항구조(Predicate-Argument Structure), 온톨로지 용어 매핑 정보 등에 기반한 기계학습 방법을 사용하였다. 실험을 위해 전문의와 함께 위함과 척추질환에 대한 1309 문서에 절차적 지식 태깅을 수행하였고, 이 문서 집합을 기반으로 목적/해법 추출 작업과 단위 절차 지식(대상질병/행위/적용방법) 추출 실험을 수행하여, 각각 82% 와 63%의 F-measure 값을 얻을 수 있었다.
이 연구의 목적은 KISTI의 정보유통 관련 부서들이 채택하고 있는 지식정보의 표준 및 기술 활용실태와 문제점을 파악하여, 향후의 국가 지식정보 표준화 기반구축의 기반자료를 수집하는 것이다. 데이터의 수집은 설문조사와 인터뷰를 통하여 수행되었고, 주요한 분석의 내용은 데이터 관리, 교환 및 통신 네트워크 운영의 표준화의 측면에서 검토되었다. 총 50종의 원내 DB 운영 체제 및 소프트웨어 활용과 표준의 활용 현황 분석에서 시급히 추진할 표준화의 과제는 과학기술분류, 메타데이터, 데이터 모델링, 데이터 포맷 및 DBMS, 과학기술용어, 검색프로토콜 등으로 나타났다.
애플이 소유한 '앱스토어' 상표권에 마이크로소프트(MS)가 제동을 걸었다. 애플리케이션의 부가가치가 높아지면서 앱스토어 개념이 애플에 종속되는 것을 막기 위해서다. MS가 미국 특허상표청(USPTO)에 앱스토어 상표권이 일반 명칭이며 경쟁자들이 이용할 수 있도록 허용돼야 한다는 취지의 소송을 제기했다고 PC월드 레지스터 등이 11일(현지시각) 전했다. 애플은 지난 2008년 앱스토어를 '인터넷, 컴퓨터 및 전자통신 네트워크를 통해 공급되는 컴퓨터 소프트웨어(SW)의 소매상점 서비스'로 규정해 상표권 등록을 마쳤다. 이후 '아이폰'을 위한 앱스토어를 열어 30만 개가 넘는 애플리케이션이 등록되는 등 큰 성공을 거두면서 애플리케이션 장터의 대명사로 자리매김했다. 애플은 이달 초 맥PC를 위한 '맥 앱스토어'도 선보였다. 이에 대해 MS는 '앱'은 앱스토어에서 판매되는 상품 및 서비스를 가리키는 일반적인 용어고, '스토어'는 소매상점 서비스를 나타내는 일반명사라고 주장했다. 또 애플 최고 경영자(CE) 스티브 잡스가 한 언론 인터뷰에서 "아마존, 버라이즌, 보다폰은 모두 안드로이드를 위한 자체 앱스토어를 구축하고 있다"고 언급한 부문을 들어 애플 자신도 앱스토어를 일반 명칭으로 사용하고 있다고 강조했다. MS는 "소비자와 업계, 미디어들이 모두 앱스토어를 애플리케이션이 판매되는 온라인 상점으로 여기고 있다"면서 "앱스토어라는 이름을 애플이 배타적으로 활용해서는 안 된다"고 밝혔다. MS는 지난해 말 윈도폰7 운영체계(OS)를 위한 온라인 스토어 '마켓플레이스'를 개설했다. IDC는 마켓플레이스에 두 달 만에 4,000여 개의 애플리케이션이 등록됐다고 집계했다.
폭소노미는 전통적인 분류체계인 텍소노미에 대칭되는 용어로 사람들에 의한 분류법이란 의미로 해석된다. 인터넷 컨텐츠를 대상으로 개방적으로 조직된 레이블로, 소셜 태깅의 결과로 만들어진 협력형 색인이다. 폭소노미는 다양한 이용자가 다양한 관점에서 생성한 태그를 통해 우연한 접근의 기회를 제공하며, 동일한 관심사를 가진 타인과 소셜 네트워크 형성을 위한 연결 고리가 된다. 본 연구에서는 폭소노미의 의의를 짚어보고, 전통적인 텍소노미 시스템을 어떻게 보완할 수 있는지, 그리고 그 문제점과 한계는 무엇인지 고찰해 본다. 더불어 학술정보서비스에 부여되고 있는 폭소노미 태그를 분석하여 그 특징을 살펴보고 폭소노미 시스템의 운영 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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