• 프린팅코리아
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• 제11권11호
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• pp.102-103
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• 2012

'RFID/USN코리아 2012'가 지난 9월 25일부터 27일까지 서울 삼성동 코엑스 홀C에서 개최됐다. 올해로 8회를 맞는 이번 전시회는 '스마트 센싱으로 IT융합 가속화!'라는 주제로 최근 산업전반에 확산하는 IT융합 추세에 맞춰 IT융합의 핵심기반으로서 RFID 및 USN의 중요성을 조명했다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.89-94
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• 2000

본 연구에서는 경제, 비즈니스 분야의 정보원을 좀 더 효율적으로 검색하기 위해서 정보/주제 전문가들이 갖고 있는 정보원 선택과 이용에 대한 지식을 획득, 표현하여 정보검색사 또는 최종 이용자들이 공유할 수 있는 웹 기반 전문가 시스템을 구현하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권1호
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• pp.395-415
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• 2024

대학도서관의 장서개발에 있어 희망도서는 이용자의 직접적인 정보요구를 해결하는 수서방식이다. 이 연구에서는 대학도서관의 효율적인 장서개발을 위해 희망도서를 신청하는 이용자 집단간의 주제 선호도를 파악하고자 대학도서관의 10년치 희망도서를 분석하였다. 장서개발에 있어 이용자의 희망도서 신청이 활발한 영역을 파악하는 것은 사서가 장서개발의 핵심 영역을 파악하고 균현있는 장서개발 정책을 수립하는데 필요한 사항이다. 이용자별 주요 주제영역을 파악하기 위하여 KDC 주제분류를 매핑한 분석결과 모든 신청자 집단에서 '사회과학'이 주요 대주제 영역에 해당하는 것으로 나타났으나 중주제 분석에서는 대학원생의 주요 주제 분야로 '의학'과 '심리학'이 나타나 다른 신청자 집단과 차별화되는 것으로 나타났다. 대학원생의 희망도서 영역이 다른 집단과 차별화된 요인은 A대학에서 대학원이 가장 활성화되어 있는 전공영역을 중심으로 희망도서 신청이 활발하게 일어나고 있지만 여가용으로는 희망도서 신청이 이루어지고 있지 않긴 때문에 이와 같은 현상이 나타난 것으로 분석되었다. 주제 네트워크 분석에서는 학부생은 공무원, 취업과 진로 등 다른 신청자 집단에서는 나타나지 않는 주제들이 주요 주제 클러스터로 나타났고 대학원생은 소수 전공 주제에 집중되어 주제 클러스터가 형성되는 것으로 분석되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제41권1호
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• pp.149-165
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• 2010

이 연구에서는 기존의 과학기술학회마을에서 제공하고 있는 일반 검색서비스에 대해서 분석하고 이를 기반으로 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 검색서비스들을 개발하였다. 즉, 질의어 기반의 개인화 검색시스템, 논문의 공동 저자 기반의 내비게이션 시스템, 논문의 저자 키워드 기반 주제어 자동 추천 시스템과 유사한 사용자 자동 추천 시스템들이 있다. 이 연구에서는 설문 조사를 통해서 KISTI 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 서비스를 모색하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권2호
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• pp.373-403
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• 2017

본 연구는 5 18민주화운동 기록물의 보존과 활용의 측면에서 5 18민주화운동 기록물 분류원칙을 정립하고 이를 기반으로 5 18민주화운동 기록물 통합분류체계 개발을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 기록물 분류에 관한 선행연구 및 기관 사례분석을 실시하였고, 광주지역 5 18민주화운동 대표 기관 3곳에 소장 중인 자료에 대한 실증분석을 통해 5 18민주화운동 기록물에 적합한 출처 기반 통합분류체계를 개발하였다. 이 분류체계는 '출처-자료-시기-매체-주제', 형태의 패싯기반으로 제안하였고, 또한 아키비스트의 역할의 확장과 시대성을 반영한 컬렉션 기반 통합분류체계도 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.275-282
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• 2004

본 논문은 3단계 정답 추출 방법을 통해 백과사전 인물분야 질의응답 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안한 3단계 정답 추출 방법은 1) 백과사전 문서 내에서 정형화 될 수 있는 지식들을 추출한 백과사전 KB 기반 정답 추출 방법, 2) 문장을 언어분석 하여 LF(Logical Form)구조를 추출하여 색인한 LF 기반 정답추출 방법, 3) 각 문장을 주제 태깅을 하여, 주제별로 묶어 의미적 단락으로 구분하고 단락 검색을 기반으로 정답을 추정하는 의미적 단락 기반 정답 추출 방법으로 구성되어 있다. 이러한 방법론은 백과사전이라는 문서 도메인의 특성을 반영하고. 사용자 질문의 난이도 또는 형태에 따라서 정답을 제공할 수 있는 백과사전 인물분야 질의응답 시스템에 적합하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.489-498
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• 2012

본 논문은 연구 학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구 학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.164-183
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• 2019

이 연구의 목적은 역공학을 기반으로 한 STEAM 교육 프로그램을 자율 주행 자동차를 주제로 개발하는 것이다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 역공학을 기반으로 한 STEAM 프로그램을 5단계를 거쳐 개발하였다. 자율 주행 자동차를 주제로 분석, 설계, 개발, 실행, 평가 단계로 개발하였다. 먼저 분석 단계에서 역공학을 기반으로 하는 STEAM 교육의 정의, 목표, 내용 영역 및 교수 및 학습 방법을 선정하였다. 또한 세부 목표와 내용 영역을 추출했다. 두번째, 설계 단계에서 전문가와의 협의를 거쳐 주제를 선정하고, 2015 개정 교육 과정과 STEAM 교육 과정의 연계성을 바탕으로 교육 목표와 학습 내용을 선정하고 정리하였다. 다음으로 개발 단계에서는 교사용 교수학습 지도서와 학생 교과서를 개발하고, 서울 소재 OO중학교 2학년 71명에게 예비 적용한 후 수정 보완하였다. 실행 단계에서는 충청남도에 위치한 OO중학교 학생 120명을 대상으로 교육 프로그램을 적용하고 효과성 분석을 위한 설문 조사를 실시하였다. 마지막으로 평가 단계에서 실시한 프로그램을 토대로 교사 및 학생 대상으로 평가가 이루어졌으며 그 결과에 따라 수정하고 보완하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.519-522
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• 2010

유비쿼터스 환경에서 서비스를 개발하는데 협업모델이 중요한 주제로 연구되어 왔다. 본 연구에서는 이를 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅 모델을 MDA(Model Driven Architecture)에 기반하여 개발하고 있다. MDA에 기반한 커뮤니티 컴퓨팅 모델을 PICM(Platform Independent Community Model)에서 PSCM(Platform Specific Community Model)을 거쳐 최종 프로그램으로 개발된다. 본 논문에서는 PICM에서 PSCM으로 변환되는 방법을 규칙에 기반하여 제안하고 이를 구현한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.11-13
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• 2019

대중들에게 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 대표 매체인 뉴스 기사는 일 평균 1만 5천 건 이상이 보도되고 있다. 특정 주제 또는 분야에 대한 전반적인 동향을 파악하고자 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text mining)과 머신러닝 등을 적용하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 서울시의 이슈 및 문제를 파악하고자 약 5년간 뉴스 기사를 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 5년간의 뉴스 기사에서 빈번하게 출현하는 키워드들을 도출하였고 연도별로 도출된 키워드들을 비교분석하였다. 또한 토픽 모델링 적용 결과 뉴스 기사를 구성하는 20개의 주제를 도출하였으며 이를 기반으로 서울시의 주요 이슈들을 파악할 수 있다. 본 연구는 연도별, 분야별 세부 내용 및 시계열 분석, 다른 도시들의 이슈 및 문제를 도출하는데 활용될 것으로 기대된다.