한반도 미기록 외래식물인 서양쐐기풀(쐐기풀과)를 한강 수계에서 발견하였다. 서양쐐기풀은 유럽, 온대 아시아, 서북아프리카 원산으로 알려져 있으며, 세계의 여러 지역에 도입되어 있는데 특히, 동아시아(일본), 오세아니아, 남아메리카에서 외래종으로 보고되었다. 본 분류군은 단성화이며, 자웅이주를 가지는 특징에 의해 근연분류군과 구분된다. Neighbor-Joining 계통수에서 국내 난지한강공원과 양재천에서 채집된 서양쐐기풀은 U. dioica s.s.군으로 유집되었다. 주요 형질에 대한 기재문과 화상자료 및 검색표를 제시하였다.
현재 정보 제공 기관들은 분산, 독립적으로 대부분 자료 유형별 서지 메타데이터를 개발, 유형별 검색 서비스 또는 통합 검색 서비스를 제공하고 있다. 그러나 MARC나 MODS등의 관련 표준을 적용한 개별DB스키마의 경우 통합적인 관리나 일관성 있는 유지보수가 어렵고, 특히 자료 유형간의 관계 정의가 되어 있지 않아 전체 자원에 대한 체계적인 자료 수집과 공유체제 구축에는 많은 문제점이 있다. 본 연구에서는 기술적 해결방안으로서 국내외 주요 정보 서비스 기관이 현재 제공하는 학술지, 회의자료 등 여러 자원 유형의 메타데이터 모델을 수집 조사 분석하여 자료 유형별 메타데이터의 체계적 통합 관리를 지원하는 데이터 요소 정의와 모델링 프레임워크 그리고 모듈 기반의 XML DTD를 제안하고자 한다.
무기체계 효과도 분석을 위한 국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 실 전장 환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 그러나 무기체계에 대한 모델을 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하며, 이에 따라 기 개발된 모델을 재사용하려는 요구가 있어왔다. 본 논문에서는 기 개발된 모델의 재사용을 장려하기 위해 온톨로지 기반 국방 M&S자원 클라우드 저장소인 OB-Cloud(Ontology Based-Cloud Storage)를 제안한다. 본 논문의 구현물은 무기 체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었으며, 온톨로지 및 시소러스를 고려하여 재사용 가능한 모델에 대한 의미기반 검색을 지원한다. 본 논문에서는 국방 M&S 개발자가 작성된 모델을 OB-Cloud에 등록하고 국방 M&S 사용자가 OB-Cloud에서 본인이 원하는 국방 M&S 자원을 검색하여 새로운 모델 개발에 사용하는 예제를 통해, 유사 M&S 자원 간 재사용성이 증진될 수 있음을 보이도록 한다.
본 연구는 병원도서관의 존재 및 역할의 중요성으로 인해 관련 가이드라인 및 기준을 토대로 실제적으로 환자에게 제공되고 있는 서비스를 조사해 보고자 함이 목적으로 조사대상은 국외 병원도서관이다. 검색엔진 Google로부터 관련 검색어 결과 국외 병원도서관 사이트 90개를 선정하여 가이드라인 및 기준을 토대로 작성된 서비스 유형을 조사하였다. 조사결과, '기본서비스'와 '건강정보자원서비스'를 중심으로 서비스가 제공되고 있었으며 '건강정보자원서비스'의 경우, '교육'보다는 '제공 전달'중심으로 서비스가 이루어지고 있었다. '정신적 심적 치유서비스'는 전체적으로 미흡한 것으로 조사되었다. 조사결과를 기반으로 한 제언으로는 첫째, 환자만을 특화시킨 도서관 명칭이 필요하며 둘째, 정신적 심적 치유서비스인 문화 오락 재활 프로그램 제공, 특히 병원도서관 서비스의 중심이라 할 수 있는 독서치료서비스의 확대가 필요하며 셋째, 사서를 기본으로 한 건강사서, 자원봉사자의 인적자원 배치가 필요하다.
정책연구기관에서 생산되는 지식정보자원의 특성을 연구하기 위해 연구과정의 지식정보자원, 연구결과의 지식정보자원, 연구결과 가공의 지식정보자원으로 구분하고, 13개 정책연구기관 홈페이지에서 지식정보자원의 명칭과 메타데이터 항목과 8개 유형별 특화 지식정보자원의 제공 현황을 조사하였다. 연구결과, 정책연구기관 홈페이지가 관련분야 지식자원관리시스템의 역할을 수행하는 것을 확인하였다. 연구 제언으로, 동일한 연구주제에 따른 연구결과물의 종합적 검색시스템 구성, 정책정보의 지식맵 개발, 정책당국자용 연구결과물의 압축 가공, 주제 전문가 데이터베이스 구축, 영상보고서의 제작, 메타데이터 표준의 개발, 주제 분야별 통계 데이터베이스와 지표 등의 개발을 제안하였다.
본 연구는 이미지의 시맨틱 검색을 위해서 동등어, 동의어 및 관련어를 질의 확장시에 사용하여 태그를 통제한 구조화된 폭소노미 시스템의 모형을 제안하였다. 그런 다음 제안한 시스템의 효율성을 평가하기 위해서 실험을 통해서 이 시스템을 태그를 전혀 통제하지 않은 태그 기반 시스템과 검색 효율성(재현율과 정확률)과 만족도 측면에서 비교해 보았다. 이외에 검색 효율성이 질의 확장 방식에 따라서 어떤 차이를 보이는지 조사해 보았다. 실험 결과, 제안된 구조화된 폭소노미 시스템이 태그 기반 시스템 보다 재현율, 정확률 및 만족도에서 더 높게 나타났으며 그 차이도 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 한편 질의 확장 방식에 따라서 재현율은 차이가 없었지만 정확률은 부분적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 라이브러리 2.0 시대의 디지털 도서관 시스템에 적용되어 디지털 자원에 대한 접근성을 향상시킬 수 있을 것이다.
분산 환경에서 대부분 데이터 구성은 계층적 분류에 따른 트리 형태로 이루어져 연관성 검색에 제한이 있다. 이러한 데이터들 중 데이터베이스로 저장된 데이터는 통합의 문제와 효율적 검색이라는 문제가 있다. 이에 따라 본 시스템에서는 분산된 데이터 베이스 통합을 위해 XMDR을 이용하고 계층적으로 표현된 지식의 검색 효율성을 위해서 XMDR에 토픽맵을 연계하는 방안을 제안한다. XMDR은 메타시멘틱온톨로지, 인스턴스시멘틱온톨로지 그리고 메타로케이션으로 구성하고, 분산된 관계데이터베이스 사이의 데이터 이질적 문제와 메타데이터 이질적 문제를 해결하여 통합하고, 메타시멘틱온톨로지와 인스턴스시멘틱온톨로지를 토픽 맵과 연결하여, 토픽 맵의 자원위치를 표현하는 어커런스 역할을 XMDR의 메타로케이션이 수행하게 함으로써 효율적인 통합 검색을 위한 방안을 제안한다.
본 연구의 목적은 광의의 측면에서 지식정보제공이라는 공동의 임무를 수행하는 도서관, 기록관, 박물관간의 협력 플랫폼 구축에 관한 연구의 동향을 토픽 모델링을 통하여 파악하기 위한 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 Scopus로부터 이들 세 기관을 동시에 다루는 논문 637편의 서지정보를 수집하였다. 수집된 서지정보 중에서 초록을 대상으로 NetMiner V.4를 통하여 총 5,218개의 단어를 추출한 후 토픽모델링 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, tf-idf의 가중치에 따른 단어출현 빈도를 분석한 결과 '보존(Preservation)'이 가장 높게 나타났으며, 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 통한 토픽모델링 분석결과 13개의 주제 영역이 도출되었다. 셋째, 13개의 주제 영역을 네트워크로 표현한 결과 '리포지터리 구축(Repository Construction)'을 중심으로 기관간의 협력, 정보자원 보존을 위한 환경 구축, 정부차원에서의 제도와 정책 발굴, 정보자원의 생애주기, 정보자원의 전시, 정보자원의 검색 등이 서로 밀접한 관련성을 가진 것으로 나타났다. 넷째, 13개의 주제 영역의 연도별 동향을 살펴보면, 1998년 이전의 연구는 제도와 정책 발굴, 정보자원의 검색, 정보자원의 생애주기 등과 같이 특정 주제에 한정된 반면, 그 이후의 연구는 보다 다양한 주제를 다룬 것으로 분석되었다.
많은 사람들이 일상생활뿐만 아니라 다양한 업무에서 스마트폰을 활용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에는 사용자의 개인정보 및 업무상의 민감한 정보가 저장된다. 그러나 스마트폰은 다양한 데이터 및 개인 정보를 데이터베이스에 평문형태로 저장하고 있어 악성 앱이나 단말기 분실, 데이터 복원 등을 통하여 데이터베이스에 저장된 데이터 및 개인정보가 외부로 노출되고 2차 공격에 사용될 수 있다. 이러한 사용자의 정보유출 피해를 차단하기 위해서는 데이터베이스 암호화 기술이 필요하지만, 데이터베이스를 암호화하는 경우 성능저하를 야기 시킨다. 대표적인 예로, 암호화된 상태에서 특정 키워드를 통해 데이터를 검색하는 경우 모든 데이터를 복호화하거나 인덱스 정보 없이 순차적인 검색을 해야 하는 오버헤드가 발생한다[1]. 본 논문에서는 데이터베이스가 암호화된 상태에서, 데이터를 검색할 때 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위한 검색가능한 암호 기법을 제안한다. 특히, 스마트폰과 같이 자원이 제한된 환경에서 사용되는 로컬 데이터베이스에 대해, 가변길이 블룸 필터를 사용하는 암호화된 데이터상에서의 효율적인 키워드 검색 기법을 제안하고 기존의 대칭키 방식의 검색 가능한 암호 기법들과 비교 분석한다. 그리고 안드로이드 스마트폰에서 제안하는 기법을 구현하여 제안 기법의 적절성과 성능을 검증한다. 구현을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 암호화된 상태에서의 단순 검색에 비해 약 50% 이상의 검색 속도 향상 및 기존 고정 길이 블룸필터에 비해 동일한 긍정오류율 상에서 약 70% 이상의 공간을 절약할 수 있음을 확인할 수 있었다.
제7차 교육과정의 시행과 더불어 정부와 민간에서 모든 교과의 교수 학습에서 ICT를 활용할 수 있는 디지털 컨텐트를 다양하게 만들어 서비스하고 있으나 일관된 계획이나 표준안이 없이 필요에 따라 자료를 분류하여 만들어지다 보니 단위 수업 시간에 직접 투입하기에는 알맞은 자료를 검색하여 재가공을 하여 활용하거나 여과 없이 사용하게 되는 문제점이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 단위 수업 중 자료투입시기를 분석하여 초등학교 교육환경에 필요한 메타데이터 요소를 탐색하고 메타데이터 요소를 추출하여 국제적인 메타데이터 표준인 DC Core Education 의 메타데이터 표준안을 기반으로 하는 멀티미디어 교육자료 검색 및 활용을 위한 베타데이터 요소를 추가 하였다. 초등교육 현장에서 생성되는 다양한 멀티미디어 교육 자료와 원상에 존재한 양질의 교육 정보 자원들을 일반적인 수업 흐름인 도입, 전개, 정리의 메타데이터 요소를 추가하여 통합검색과 체계적인 인터페이스를 제할 수 있는 기반을 마련함으로써 초등학교 교사가 쉽고 편리하게 단위 수업에 유용한 것을 찾아내고 수업에 투입할 수 있을 것이며 향후 교수학습 자료를 수업에 직접 필요한 형태로 분류하여 제공하여 효율적인 교수 학습 자료를 공유하게 함으로써 ICT활용 수업에 실제적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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