• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-15
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• 2022

본 연구는 약물 연구 분야에 속하는 특허 사이에 나타나는 지식의 흐름을 살펴보고 이들 간의 영향력을 파악해보기 위해 특허데이터에서 나타나는 인용 관계를 분석하였다. 특허데이터의 수집은 Google Patents에서 진행하였다. 약물 연구와 관련된 특허 문서를 검색하여 상위 25개의 출원인을 선정하였고, 이를 바탕으로 출원인 사이에서의 인용 관계를 알아보고 각 출원인의 각 문서에 대한 피인용빈도와 순위를 활용하여 h-지수와 h-지수의 파생지표들의 값을 계산하여 비교하였다. 분석 결과를 종합하면, 'Pfizer, MIT, Abbott' 등의 출원인이 약물 연구 분야에서 영향력이 높은 출원인으로 드러났다. 5개의 계량서지학적 지표 중에서 g-지수와 hS-지수가 서로 유사한 결과를 보여주었고, 총인용빈도, 최대인용빈도, CPP의 순위를 가장 잘 반영하는 지표로 나타났다. 또한, 총인용빈도, CPP, 최대인용빈도 순으로 5개의 계량서지학적 지표와의 상관관계가 높았다. 한편, 기존의 특허 출원인의 기술적 영향력을 나타내는 것으로 알려진 지표인 CPP만으로는 정확한 비교가 어려운 경우도 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1571-1576
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• 2022

코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권4호
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• pp.67-84
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• 2009

이미 발행된 교과서를 대상으로 원문 데이터베이스를 구축하고 서비스를 제공하기까지 교과서 표현 메타데이터 정의, 원문 파일 포맷의 정의, 시스템의 개발과 이를 구체적으로 구축한 사례를 정부의 지식자원관리사업의 일환으로 구축된 한국교육개발원의 '사이버교과서박물관' 구축사례를 통해 알아보았다. 사이버교과서박물관에서는 1890년대 이후 국내에서 제작된 교과서를 데이터베이스화하여 온라인상에서 열람 및 이용이 가능하게 하였다. 시스템 구축은 주요 기능을 중심으로 홈페이지 구축, 검색시스템의 개발, 교과서 원문서비스의 저작권에 따른 원문관리시스템의 구축, 서비스하는 교과서의 저작권을 보호하기 위한 저작권 관리시스템(DRM)의 개발에 이르기까지 교과서 자료의 특수성에 따른 시스템 개발상에서의 차별적인 요소를 중심으로 소개하였다. 정책적, 기술적, 제도적, 활성화 안의 4가지 측면에서 방안을 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.451-457
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• 2023

이 연구의 목적은 간호리더십에 관한 국내 연구 동향을 파악하고, 이를 바탕으로 국내 간호리더십 관련 연구 및 중재 개발에 활용할 수 있는 기초 자료를 제공하기 위함이다. 연구에서는 2012년 1월부터 2021년 12월까지 국내 학술지에서 게재된 335편의 논문에서 간호리더십에 대한 토픽을 추출하기 위해 토픽모델링 기법을 사용하였다. 키워드는 초록에서 추출되었으며, DBpia, KISS, RISS, KM base, Nanet 등 5개의 국내 데이터베이스에서 문헌 검색이 수행되었다. 연구 결과, 간호리더십에 대한 학술 논문은 꾸준히 증가하고 있으며, 셀프리더십, 자기 효능, 교육 등이 주요 토픽으로 확인되었다. 또한, 리더십의 종류 중 셀프리더십이 가장 빈번하게 출현한 키워드로 확인되었기 때문에 다양한 형태의 리더십에 대한 연구가 더욱 활발히 이루어져야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이러한 연구결과는 국내 간호리더십 분야에 대한 이해를 높이는 데 기여할 것으로 기대한다. 간호리더십에 대한 연구동향을 파악하는데 있어서 이 연구는 새로운 관점을 제공하고, 국내 간호리더십 연구의 지식구조를 분석하였다는데 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.72-74
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• 2022

국가과학기술지식정보서비스(이하 NTIS)에서는 국가R&D과제정보를 제공하고 있다. 과제정보는 '과제명', '과제수행기관', '연구책임자명' 등의 메타정보와 '연구목표', '연구내용', '기대효과'와 같은 과제를 설명하는 텍스트들로 구성되어있다. 과제정보 100만건을 대상으로 검색한 결과목록에서 '연구목표' 나 '연구내용' 등을 모두 확인하여 원하는 과제정보를 찾기 위해서는 많은 시간이 필요하다는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해, 본 논문에서는 국가R&D 과제정보 내에서 장문의 텍스트로 구성된 부분을 요약하는 과제정보 요약 시스템을 제안하고자 한다. 한국어의 언어학적 특징을 분석하여 전처리기를 구축하고 전처리된 텍스트 정보를 처리하기 위한 자연어 처리 기술 기반 과제정보 요약 모델을 개발하였다. 이를 통해 장문으로 구성된 과제정보를 압축 및 요약된 형태로 제공하여, 이용자들이 요약정보만으로도 전반적인 내용을 쉽고 빠르게 유추하는 데 도움이 될 것이다.

• 산업융합연구
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• 제22권5호
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• pp.117-125
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• 2024

자연 재해와 대규모 사회 재난발생으로 인해 체계적이고 전문적인 재난교육의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 간호학생과 간호사를 대상으로 한 재난교육에서 교육적 개입의 효과를 종합적으로 분석한 체계적 문헌고찰 연구이다. 주요 한국 데이터베이스에서 재난, 교육 프로그램, 시뮬레이션 관련 키워드로 문헌을 검색하였으며, 재난교육 프로그램 중재를 제공한 국내 간호사 및 간호대학생을 대상으로 한 논문들이 분석 대상이었다. 대부분의 프로그램에서 이론 강의, 시뮬레이션, 디브리핑 방법이 사용되었으며, 중재 시간은 2시간 이하에서 40~56시간에 이르는 다양한 구성으로 진행되었다. 가장 많이 측정한 변수는 재난간호 준비도와 재난간호수행능력이었으며, 재난교육 프로그램의 효과로 재난간호 준비도, 재난간호수행능력, 재난태도, 재난지식, 재난인식, 학습 자기효능감, 실습만족도, 재난간호 자신감 변수에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 다양한 중재 시간과 방법을 고려하여 참여자들에게 실제적이고 현장감 있는 학습 경험을 제공할 수 있는 프로그램을 구성하고 효과를 검증하는 것이 중요하다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권4호
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• pp.570-585
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• 2012

우리나라 과학과 교육과정에서 문제해결력이 중요함을 강조하고 있다. 과학 교육에서 문제해결력에 대한 많은 연구가 이루어져왔다. 이러한 연구들은 잘 정의된 문제, 구조화된 문제를 대상으로 연구하였기 때문에, 빈약하게 정의된 문제, 비구조화된 문제의 해결과정에 대한 연구가 더 이루어져야 한다는 지적을 받았다. 비구조화된 문제는 전체적인 목표는 존재하지만, 제공되는 정보가 적거나 거의 없는 상황이므로, 비구조화된 문제를 해결하기 위해서는 반드시 문제발견이 선행되어야 한다. 그리고 비구조화된 상황에서 문제발견은 창의성과 관련되기 때문에, 창의적 문제해결력을 향상시키기 위해 비구조화된 문제발견을 학습할 필요가 있다. 과학 영역에서 비구조화된 문제발견에 대해, 교실현장에 구체적으로 도움이 될 수 있는 가이드를 만들기 위해서, 비구조화된 상황에서 과학적 문제발견 과정에 대한 경험적 연구가 필요하다. 이 연구에서는 이공계 대학생 32명을 대상으로, 면담을 통해서 실제로 비구조화된 상황에서 과학적 문제발견 과정과, 그 과정에 영향을 준 요소가 무엇인지 알아보았다. 비구조화된 문제 상황에서 학생들의 문제발견 과정은, 문제와 관련된 단서나 잠정적 해결책을 염두에 두고, 정보를 검색한 후 몇 가지 선별 기준에 따라서 검색된 정보를 선별하여 문제를 발견하는 것으로 이루어졌다. 학생들의 문제발견에 영향을 미친 요인은 먼저, 문제에 관한 단서를 떠올리는데 전공 수업과 영화, 소설 등 학생의 경험이 영향을 미쳤다. 문제해결자의 문제 관련 배경 지식이 잠정적 해결책에 영향을 미쳤고, 검색한 정보를 선별하는 선별 기준으로 정보의 신뢰도, 정보의 출처, 내용 적합성, 이해 가능성, 주제와 관련성, 언급된 회수가 사용되었다. 그런데 연구에 참여한 대학생들이 제시한 정보선별 기준이 타당한지, 중등학교 현장에서 교사가 안내할 가치가 있는지, 학습에 도움이 되는지 여부는 알 수 없으므로 이에 대해서는 추가 연구가 필요하다. 연구에 참여한 대학생들은 개연성 있는 모델을 만들기 위해, 문제를 명료화할 때 가정을 사용하였다. 가능한 모든 변수를 포함한 문제를 해결하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에, 가정을 사용해서 불필요한 요소를 배제하는 접근법은 적절한 전략이라고 생각된다. 따라서, 중등학교 현장에서 교사는 학생들에게 비구조화된 상황에서 문제를 발견할 때 적절한 가정을 사용함으로써 문제를 명료화할 수 있다는 점을 알려 줄 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.33-53
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• 2021

제4차 산업혁명의 확산과 코로나 19의 장기화로 인한 사회적 변화의 기로에서 한국 정부는 2020년 7월 디지털 뉴딜 정책을 발표했다. 디지털 뉴딜 정책은 데이터, 네트워크, 인공지능 기술을 중심으로 공공분야 및 산업의 디지털 전환을 가속화함으로써 새로운 비즈니스를 창출하는 것을 주요 과제로 삼고 있다. 그러나 급변하는 사회환경에서 기술의 미래 이익에 대한 정보비대칭은 정책의 방향과 효과에 대한 대중의 분석 능력의 차이를 야기할 수 있으며, 이로 인해 정책의 실질적 효과에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 한편, 언론은 정부 정책을 대중에 전파하는 전달자 역할을 통해 담론 형성을 주도하며, 보도를 통해 특정 이슈에 대한 제반 지식을 대중에게 제공하는 역할을 한다. 즉, 특정 정책에 대한 언론의 보도량이 증가할수록 이슈 집중도는 높아지며, 이를 통해 대중의 의사결정에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한국 정부의 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량과 주식 시장의 동태적 관계를 그랜저 인과관계(Granger causality), 충격반응함수, 분산분해분석을 이용하여 검증하는 것이다. 이를 위해 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량, 키워드 검색량과 KOSDAQ 상장 기업 중 디지털 뉴딜 정책과 관련이 있는 디지털 기술 기반 기업들의 일일주식회전율, 일일주가수익률, EWMA 변동성을 변수로 설정하였으며, 정책발표 시점 전후 60 거래일, 총 120 거래일 간의 데이터를 이용했다. 분석 결과, 언론 보도량은 키워드 검색량, 일일주식회전율, EWMA 변동성과 양방향 그랜저 인과관계가 존재하였으며, 언론 보도량의 증가는 디지털 뉴딜 정책에 대한 키워드 검색량에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 언론 보도량에 대한 충격반응분석 결과 EWMA 변동성을 큰 폭으로 하락시키는 양상을 보였으며, 시간이 지날수록 영향력이 점차 증가하며 주식 시장의 변동성을 완화시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과를 토대로 디지털 뉴딜에 대한 언론 보도량은 주식 시장과 유의한 동태적 관계가 있음을 확인할 수 있었다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.