• 지식정보인프라
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• 통권30호
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• pp.68-70
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• 2008

• 지식정보인프라
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• 통권30호
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• pp.71-73
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• 2008

• 지식정보인프라
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• 통권12호
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• pp.40-45
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• 2003

KISTI 정보시스템부는 개발사업을 타 부서의 연구사업으로부터 독립된 과제를 수행한다기보다 정보의 수집, 분석, 공유업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있게 하는 기술적 지원을 첫 번째 사업 목표로 삼는다고 할 수 있다. 정보시스템부에서 지속적으로 담당하고 있는 “과학기술 정보시스템 개발사업”의 상당 부분은 KISTI의 과학기술 정보서비스 고도화를 위한 기술개발 및 시스템 운영지원이다. 그러나 이 시스템 개발사업은 단순히 현재 운영되고 있는 정보관리, 정보서비스 시스템을 지속적으로 업그레이드하는 수준에 머무는 것이 아니라, 정보유통 인프라의 체제개편을 주도하는 혁신적인 연구개발 업무로서 추진되어야 한다는 당위성을 안고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.53-56
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• 2009

본 연구는 차세대 네트워크 환경에서 동적인 상황에 관련된 지식서비스를 제공하기 위해 서술논리와 SWRL 기반의 온톨로지 모델 프레임워크를 제공하여 추론과 상황 결정에 있어 온톨로지 기반의 지식베이스가 유용함을 제시한다. 기존 대부분의 온톨로지 모델은 단일 온톨로지나 정적인 온톨로지를 중심으로 모델링되었으나 본 연구에서 제시하는 온톨로지 모델은 서비스를 중심으로 동적인 상황에 능동적으로 대처할 수 있는 온톨로지 구조와 사용자를 중심으로 다양하게 변화하는 지식을 동적으로 처리할 수 있는 지식표현 패턴을 제안하여 공간과 시간에 따른 동적인 상황서비스가 적합함을 보여주었다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.494-499
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• 2007

1988년 한국이동통신서비스 주식회사에서 휴대폰 서비스를 개시하고, 1994년 한국통신에서 인터넷 상용서비스를 실시할 때 만해도 2007년 현재 우리의 삶이 휴대폰과 인터넷이라는 정보통신 환경에 이렇게 깊이 의존할 것을 예측한 사람은 거의 없었다. 이제 인터넷과 휴대폰은 우리 생활에서 없어서는 안 될 삶의 일부가 되었고, 사회를 구동시키는 중요한 요인이 되었다. 현재 우리는 누구나, 언제, 어디서나, 어떤 기기를 사용하더라도 원하는 정보에 접근할 수 있는 유비쿼터스 시대를 향해 나아가고 있다. 유비쿼터스는 단순히 정보통신 컴퓨팅 환경이라는 기술적 의미를 뛰어넘어, 사회를 변혁시키는 유비쿼터스 혁명이라는 시대적 패러 다임의 변화를 의미하게 되었다. 유비쿼터스의 특징으로는 센싱, 네트워킹, 지능화를 들 수 있다. 센싱은 센서를 이용하여 사람, 사물(기기)에 대해서 모니터링하는 것이며, 네트워킹은 네트워크 통신기술을 이용하여 사람, 사물(기기)간 모니터링된 정보, 서비스될 정보를 서로 연계하는 것이며, 지능화는 기기, 사물이 단순히 정보와 지식을 전달하는 것에서 자동화 단계로까지 발전하는 것을 의미한다. 유비쿼터스 기술이 뒷받침되는 유비쿼터스 사회는 개방, 공유 참여가 가능한 열린 사회이며, 사물, 기기가 지능화되는 지능형 사회이며, 기기, 산업, 조직, 시스템간 융복합이 이루어지는 융복합 사회이며, 개인의 기호와 요구에 부웅하게 되는 개인중심 사회이며, 지식과 문화, 예술, 아이디어가 가치를 창출하는 콘텐츠 사회라는 특징을 보일 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.105-108
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• 2010

쌍방향으로 질문과 답변을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 검증된 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 전문가를 식별하거나 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 제기 되며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 자료 첨부등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 품질평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 품질지수는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 함으로써 지식검색문서를 분별하는 지표가 되며, 이는 지식검색서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.119-141
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• 2023

코로나19 팬데믹은 근대 이래로 지구촌 공공도서관이 수행해 왔던 지식정보서비스 지형을 크게 변화시켰다. 특히 사회적 거리두기가 일상화되면서 문화활동의 위축과 온라인 플랫폼으로의 이동은 도서관 방문·이용서비스에 부정적인 영향을 주었고 대출과 열람, 공간과 시설 이용, 상호대차서비스, 프로그램 운영, 아웃리치서비스 등을 크게 위축시켰다. 이에 본 연구는 코로나19를 계기로 국내외 공공도서관이 제공하는 서비스 현황을 조사·분석하고, 사서의 인식을 설문조사한 결과를 반영하여 코로나19에 대응하는 실제적인 서비스 개선 및 확대 방안을 제안하였다. 구체적으로 살펴보면, 열람 및 대출서비스를 위한 온라인 예약시스템 개선 및 다양한 아웃리치서비스 개발·제공, 전자자료 확보 및 서비스 확대, 온라인 프로그램 서비스(독서, 문화, 평생학습 등) 확대, 지식정보 취약계층을 위한 도서관서비스 강화, 신종 감염병 관련 정보 포털서비스 제공, 시설과 공간 제공서비스 강화, 감염병 대응지침 마련과 사서 역량강화를 위한 교육·훈련 제공 등이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.120-122
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• 2011

과학 기술과 의학 기술의 발달로 전 세계적인 고령화 인구 비율도 해마다 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 고령화 인구 증가 현상에 대한 대책 방안의 하나로 U-HealthCare 시스템에 구글맵(Google Map) 3D 기반의 실시간 위치 추적기법을 적용 시켜 노약자들이 이동하는 중간에 실시간 위치 추적을 실시하여 추후 발생 할 수 있는 위험 사태에 대비하고자 한다. 제안 방식은 구글 맵 3D 서비스 방식이기에 2D 서비스나 문자 서비스 방식보다 시각적으로 건물의 생김새나 주변의 건물에 대한 정확한 파악이 가능하여 노약자들의 위치 정보에 대한 신속한 대체가 가능하다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권1호
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• pp.33-55
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• 2019

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.200-204
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• 2006

본 논문은 지식 기반 정보유통 플랫폼 OntoFrame-K$^{(R)}$ 상에서 추론을 이용하여 연구자 간 협업 서비스를 제공할 수 있도록 하는 DBMS 기반 추론 서비스 OntoThink-K$^{(R)}$에 대해 기술한다. 본 추론 서비스는 URI 서버를 이용하여 RDF 트리플을 생성하고 추론 규칙에 의해 해당 트리플을 확장하며 SPARQL을 통해 질의 결과를 생성해낸다. 특히 이 모든 과정은 DBMS 기반으로 설계 구현되었는데 URI 서버와 성과 비성과 등록 인터페이스를 통해 별도의 추론 엔진을 사용하지 않고도 정합성이 보장되는 지식을 생성 관리할 수 있도록 하며, 불안정한 성능을 보이는 추론 엔진을 이용하지 않기 때문에 안정적인 성능을 보장할 수 있다는 데 그 특징이 있다. OntoThink-K$^{(R)}$는 온톨로지 스키마 트리플, 인스턴스 트리플, 그리고 전방 추론을 통해 획득한 추가 트리플을 포함하는 확장 트리플을 기반 지식으로 하는데, 최종 사용되는 RDF 트리플의 크기는 지식 확장 이전 631,158개, 지식 확장 이후 1,112,100개이다.