기업간 전자거래의 급속한 발전은 선진 각국뿐만 아니라 국내에서도 국가적인 차원에서 전자거래 활성화 방안을 수립하여 진행하고 있다. 그러나, 기업-소비자간 거래(B2C)와는 다르게 기업간 전자거래(B2B)의 활성화를 위해서는 기업의 생산 능력 및 가격, 신뢰성에 근거한 고도의 구조화된 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 방법이 요구된다. 이러한 고도의 구조화 된 정보에 기반 한 전자거래를 위해서 정부에서도 지난 2001년 8월 XML기반의 전자 거래를 위한 데이터 교환 모델인 ebXML을 권고안으로 선정한 바가 있다. XML을 활용하여 데이터의 구조에 의미를 부여하는 것은 기업에 달려 있지만, 결과적으로 구축한 데이터를 어떻게 효율적으로 검색하여, 자기 기업에 맞는 최적의 전자 거래 파트너를 찾을 것인가라는 문제는 기업간 전자거래(B2B)의 고도화, 활성화를 위한 필수적인 과제이다. 본 논문의 목표는 ebXML 프레임웍에서 효율적인 거래파트너 검색을 위한 XML 기반의 검색시스템을 개발하는 것이며, 이는 중소기업의 정보화 및 경쟁력 강화에 큰 역할을 할 수 있을 것이라 판단된다.
현대사회가 고도의 정보화 사회로 변화하면서 인터넷을 통해 빠르고, 쉽게 커뮤니케이션을 하거나 정보를 검색, 교환하게 되었다. 이런 시대에 발맞추어 교육내용, 교육방법 등의 변화가 요구되면서 효율적인 수업이나 학급경영의 일환으로 정보통신기술을 활용하는 부분이 늘어나게 되었다. 그러나 지금 실행되고 있는 교사의 ICT활용 능력 평가도구는 활용 능력보다는 기술 소양능력을 평가하여 인센티브를 부여하는데 중점을 두고 있어 교사들의 ICT활용능력을 평가할 수 있는 도구가 필요하다. 따라서 교사의 교육활동과 직무활동 전반에 ICT를 어떻게 활용할 수 있는지를 제시해주고 부담을 주지 않으며 언제든지 자신의 능력을 측정할 수 있는 ICT활용능력 자기평가 도구를 제시하고자 한다.
생명정보 분야의 발전과 더불어 과거 축적되어 온 방대한 양의 생물학 데이터들이 이질적인 형태로 데이터베이스화 되어있다 특히, 인간게놈프로젝트의 완료 후에 유전자 및 단백질의 기능을 밝히기 위한 지노믹스 및 프로테오믹스 연구가 활발해졌다. 새로운 생물학적 과정을 탐색하기 위해서는 기존에 존재하는 생물학 데이터베이스의 데이터를 수집하기 위한 기술적인 검색 능력이 필요하다. 전산지식이 부족한 대부분의 생물학자들은 공개용 데이터베이스로부터 필요한 정보를 획득하는데 어려움을 격고 있다. 각 분야의 생물학자들이 공개용 데이터베이스로부터 자신의 분야에 관련된 데이터를 검색?추출하는 작업을 수월하게 해 줄 검색 시스템이 필요하다. 따라서, 에이전트를 이용하여 공개용 데이터베이스로부터 정보를 수집하는 사용자 중심의 개인용 검색시스템을 제안하고자 한다. 또한, 검색시스템을 이용하여 생물학자가 지노믹스와 프로테오믹스의 실험적인 접근을 위해 원하는 많은 양의 특정 도메인의 데이터를 검색하고 질의된 결과를 개인 컴퓨터에 2차 데이터베이스를 만들어 저장한다. 사용자에 의해 생성된 특정 분야의 도메인인 2차 데이터베이스를 통해 데이터의 접근의 편리성과 생물학 정보의 분석의 용이성을 얻을 수 있다.
기존의 관계형 데이터베이스 시스템은 기본적으로 count, max, min, sum, avg의 집계 함수(aggregate functions)를 제공하며, UBMS에 따라 다양한 집계 연산자를 추가로 지원한다. 시공간 데이터베이스는 기본적인 공간 정보뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 이력 정보를 취급하므로 데이터베이스로부터 자유로운 이력(history) 정보의 검색 기능이 요구되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 시공간 데이터베이스로부터 이력을 자동으로 검색할 수 있는 새로운 집계 연산자, ‘history’를 제안하고, 그 처리 알고리즘과 SQL3에서 탐색 질의 표현법을 제안한다. 결과적으로, 제안된 이력 집계 연산자는 향후 SQL3리 질의 표현 능력의 제고에 기여할 것이다.
수많은 정보의 홍수 속에 정보 과다는 현대인의 피할 수 없는 문제로 대두되었다. 특히, 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전으로 정보 자원이 급속도로 증가하고 있다. 따라서, 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 것은 더욱 어려워졌다. 이러한 정보 검색 문제들을 해결하기 위하여 많은 정보 검색 시스템이 나타나게 되었다. 현재의 정보 검색 시스템들은 문서 검색에서는 사용자의 요구에 맞는 결과를 찾아 주고 있다. 그러나. 화상에 대한 검색 시스템의 연구는 초보 단계이기 때문에 사용자의 요구에 맞는 결과를 출력하지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 화상 검색 시스템이 사용자 모델을 이용하여 사용자에게 적응할 수 있는 기능을 부여하기 위하여 지능 사용자 인터페이스에 관한 고찰을 통한 인간-컴퓨터의 상호 작용 모델인 HCOS(Human-Computer Symmetry) 모델을 적용하고 이를 기반으로 화상 검색 시스템에서의 사용자 적응 능력을 갖는 지능 사용자 인터페이스를 제안하였다. 지능 사용자 인터페이스는 정보 검색의 복잡성과 사용자와 시스템간의 의미상의 차이를 감소시켜야 하며 사용자의 질의 성향과 관심을 반영할 수 있도록 학습 기능과 적응 기능을 포함하고 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 화상 검색을 위한 사용자 모델에 기계 학습(Machine Learning) 알고리듬인 결정 트리(Decision Tree)와 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 사용하였다. 지능 사용자 인터페이스의 화상 검색 실험을 통하여 시스템이 사용자에 적응하여 검색 효율이 좋아짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-7 질감 기술자에 기반한 영상의 내용기반 검색 시스템에서 유사도 검색 알고리즘에 대하여 다룬다. 제안하는 알고리즘은 영상의 회전에 대하여 변화하지 않는 특성을 지닌다. 실제적으로 영상이나 비디오에서 질감 정보를 이용하여 검색을 수행하고자 하는 영상에 대하여 회전 불변 알고리즘은 반드시 필요하다. 본 논문에서 제한된 알고리즘을 이용하여 질감 영상회전 불변 유사도 측정에 따른 검색을 수행하였다. 본 논문의 실험은 회전 불변 성능을 측정하는 MPEG-7 질감 데이터베이스에서 검색 율을 측정하였다. 실험결과 본 영상 회전 불변 질감 기술자 표현 방법은 우수한 검색 성능과 빠른 특징 추출 능력을 보였다.
본 논문에서는 다중 문서 기반의 대화 시스템을 통한 효율적인 정보 검색과 응답 생성에 중점을 둡니다. 대규모 데이터 집합에서 정확한 문서를 선택하는 데 필요한 검색의 중요성을 강조하며, 현재 검색 방법의 한계와 문제점을 지적합니다. 또한 더 자연스러운 답변을 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 사용하게 되면서 fine-tuning 시에 발생하는 제약과 낭비를 모델의 제로샷 생성 능력을 활용하여 개선하려는 방안을 제안하며, 모델의 크기와 자원의 효율성에 대한 고려사항을 논의합니다. 우리의 접근 방식은 대규모 언어 모델을 프롬프트와 함께 다중 문서로 학습 없이 정보를 검색하고 응답을 생성하는 방향으로 접근하여 대화 시스템의 효율성과 유용성을 향상시킬 수 있음을 제시합니다.
본 논문은 임상의사가 선호하는 임상정보원의 특성과 정보검색 시 장애요인을 심층인터뷰를 통해 분석하였다. 환자 진료를 위한 정보검색은 환자치료방법 결정, 최신 경향 파악, 내부 컨퍼런스 발표자료 준비 등으로 구분되었으며, 이러한 검색행위에 영향을 미치는 변인으로는 주제 배경지식, 진료 경험, 직급, 검색 능력, DB 이용교육, 도서관 홈페이지 친숙도 등으로 나타났다. 온라인 임상정보원은 익숙하고 신뢰성이 높고 방대한 정보의 양 때문에 PubMed가 가장 선호되었으며, 속도가 빠르고 쓰기 쉬운 구글도 많이 사용되었다. 정보내용의 정확성과 최신성이 정보원 선정에 있어 가장 중요한 기준으로 적용되었으며, 시간이 많이 부족한 관계로 검색방법의 용이성, 정보에 대한 접근 편이성도 중요하게 여겨지고 있었다. 사용하기 불편한 검색시스템, 생소한 주제나 용어의 검색 어려움, 너무나 방대한 자료, 원문 접근의 어려움, 복잡한 고급검색 기능 등이 장애요인으로 도출되었다. 본 연구결과는 도서관 서비스 개선이나 임상의사의 정보검색 교육과정을 개선하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
내용기반 이미지 검색(Content-based image retrieval)에서 컬러 특징을 표현하기 위해 컬러 히스토그램이 많이 이용되고 있다. 하지만 히스토그램의 고차원적인 성질 때문에 색인구조를 사용한 효율적인 검색이 어렵고, 유사도 계산 단계에서 비용이 많이 든다. 이점을 개선하기 위해서 이미지의 컬러 정보 손실을 최소화하면서 히스토그램의 차원을 낮추는 컬러 클러스터링 방법이 제안되었다. 이 논문은 이미지 검색의 응용 분야에 따른 이미지 데이터의 컬러 분포 특성을 이용한 컬러 클러스터링 방법을 제안한다. 컬러 분포를 가중치로 이용한 계층적 컬러 클러스터링 방법에 대해 알아보고, 두 단계 컬러 히스토그램을 이용한 이미지 검색에 적용하여 컬러 정보 유지 능력을 실험해 본다.
21세기 정보화시대에 정보자원의 양은 증대되고 있으며 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보검색 시스템의 역할이 중요해지고 있다. 일반적으로 사용자가 원활한 검색을 하기 위해서는 검색하고자 하는 정보에 대한 충분한 사전 파악이 필요하며, 키워드를 식별하는 능력 또한 뛰어나야 한다. 하지만 대부분의 사용자들이 충분한 지식을 갖추고 검색을 수행하지 않으며 질의어에 적합한 효율적인 키워드를 연상하는데 많은 시간을 소비한다. 또한 여러 검색엔진에서 연관검색어 서비스를 제공하고 있지만 이는 검색어와 유사한 의미 내용이 대부분이며 사용자에게 맞는 확장/연관검색어를 제공하여 주지 못한다. 본 논문은 질의어 패턴 분석 기반의 사용자 확장 검색어 추출 및 추천을 통해 사용자의 검색 편의성을 제공하기 위한 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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