본 연구는 검색 포털에서 제공되는 학술정보의 유형과 현황에 대하여 고찰하였다. 국내외에서 전문지식 검색 서비스를 제공하는 대표적인 포털 사이트인 네이버, 엠파스, Google Scholar를 대상으로 제공되는 정보자원의 종류와 검색방식 및 인터페이스에 대하여 분석하였다. 네이버의 전문지식 검색은 경매 사이트와 같은 C2C 형식으로 연구보고서, 논문, 특허정보 등을 이용자에게 판매하는 방식으로 구성되었으며, 엠파스의 과학기술 검색은 과학기술 전문 분야의 국내외 학술잡지, 연구보고서 및 회의자료를 무료로 지원하는 서비스이다. Google Scholar의 경우는 "Library Link"와 "Library Project"등을 통하여 이미 미국 내 주요 도서관들과 연계, 협력하는 프로그램들을 개발하고 있다는 점이 주목할 만한 부분이다. 국내의 검색 포털 사이트에서 Google Scholar과 같은 도서관 프로젝트를 실시할 경우, 도서관의 대응방안으로 양질의 정보를 바탕으로 하는 개인별 맞춤정보 서비스나 이용자의 정보이용의 편리성을 주는 도구들의 개발, 정보자원에 대한 접근성 향상, 도서관 간 협력을 통한 정보자원의 디지털화 작업과 공동이용 등을 제시하였다.
지식정보의 효율적 창출 활용 확산이 국가경쟁력의 근간이 됨에 따라 학술자원관리시스템 구축 및 국내 학술자원의 국제유통에 관한 논의가 계속되고 있다. 특히, 국내 학술지의 국제적 유통은 국내의 학문 발전 및 국가 브랜드 가치를 위해서 필수적임에도 불구하고 마땅한 대안이 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 국내 학술정보의 국내외 이용 및 인용의 확대를 위한 정보 서비스의 선진사례를 통한 동향을 분석하였다. 그 결과 시각화, 폭소노미, 시맨틱 기술, 모바일 서비스 등의 개념이 서비스 요소 전반에 영향을 미치고 있다. 이를 토대로 국내 학술정보 서비스에 적용시킬 수 있는 서비스 요소를 도출하고자 한다.
현재의 웹 검색은 단순히 키워드매칭만을 통해 필요한 정보들을 검색하기 때문에 그 결과가 사용자가 원하는 정보와는 의미적으로 상이한 결과들을 많이 포함하고 있다. 사용자가 원하는 정보와 의미적으로 정확히 일치하는 정보들을 추출하기 위해서는 웹 자원에 대한 정확한 의미 부여와 웹 자원들 사이의 의미적 연관성을 기술할 수 있는 지식 표현 수단인 온톨로지가 필요하다. 웹 기술표준화 단체인 W3C에서는 이와 같은 웹 자원에 대한 의미 표현 기술로 OWL(Web Ontology Language)이라는 웹 온톨로지 언어를 발표하였으나 아직 이를 효과적으로 저작, 편집할 수 있는 전용 도구의 개발은 아직 미비한 실정이다. 따라서 본 논문은 OWL의 생성 및 편집을 효과적으로 제공할 수 있는 저작 시스템을 설계하고 구현하였다.
클러스터와 같은 분산 시스템에서 초기 작업 배치 시, 할당할 프로세스의 자원 요구량을 정확히 예측하여 작업을 분배할 수 있다면 보다 나은 시스템 성능을 얻을 수 있게 된다. 이 때 임의의 작업을 적절한 호스트에 배치하기 위해서 자원 기반 초기 작업 배치 (resource-based initial job placement) 기법은 그 작업의 자원 사용량을 미리 예측할 필요가 있다. 하지만 잘못된 자원 예측은 동적 부하 분산 시스템의 성능을 크게 떨어뜨리는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 잘못된 예측에 의한 문제를 해결하기 위해 새로운 부하 기준을 제안한다. 새로운 부하 기준을 사용한 자원 기반 초기 작업 배치 기법은 프로세스의 유형에 관한 사전 지식 없이도 동작하는 장점을 가진다. 실험을 통해 본 논문은 동적 부하 분산 시스템에서 제안하는 방식이 기존의 방식에 비해 향상된 성능을 가짐을 보인다.
코로나19 사태를 겪으면서, 조직들은 지식 자원의 체계적인 관리가 조직 내 업무 효율성 및 성과를 높임을 인식하게 되었으며, 지식관리에 많은 투자를 하고 있다. 하지만, 지속성 관점에서 지식관리 체계가 확립되기 위해서는 조직원의 능동적인 지식공유 참여 활동이 요구된다. 본 연구는 개인이 지식을 소유하고자 하는 관점인 지식축적을 적용하고, 조직 환경, 개인 특성, 업무 특성을 반영하여 지식축적 원인에 대한 메커니즘을 설명하고자 한다. 연구는 지식관리 정책 또는 시스템을 구축한 기업에 다니는 근로자를 대상으로 설문하였으며, 확보한 381건의 표본을 AMOS 22.0과 Process 3.1 매크로에 반영하여 가설을 검정하였다. 결과는 지식공유에 대한 분배 불공정성이 지식공유와 관련된 관계 갈등을 유발하여, 개인의 지식축적을 높이는 것으로 나타났다. 또한, 인센티브 민감성이 분배 불공정성과 상호작용 효과를 일으켜 지식축적을 높였으며, 업무 상호작용성이 분배 불공정성 및 관계 갈등과 상호작용 효과를 일으켜 지식축적을 감소시켰다. 본 연구의 결과는 조직 내부의 지식축적을 억제하기 위한 조직의 지식관리 전략의 수립에 기여 한다.
다양한 분야에서 온톨로지 기술을 이용하여 효율적인 정보 검색과 정보자원을 재사용을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 식품의약품안전처와 식품안전정보포털에서 제공하는 식품첨가물 정보를 소비자에게 제공하기 위한 온톨로지를 구축하였다. 식품첨가물은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$를 이용하여 OWL(Web Ontology Language)기반의 지식으로 표현하였다. 식품첨가물명, 기원, 목적, 기본정보를 제공하기 위한 클래스, 속성, 관계를 정의하였다. 구축한 온톨로지를 이용하여 식품첨가물의 정보를 검색하기 위해 679개의 인스턴스를 구축하고 DL Query 질의를 통하여 결과를 확인하였다. 본 논문에서 보이는 식품첨가물 온톨로지를 이용하면 향후 관련 분야의 정보 검색 시스템 통합 및 개선에 있어서 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.
공간 지반 정보의 합리적 예측 목적으로, 대상 연구 지역을 포함하는 확장 지역 및 지표면 지질 자료 획득을 위한 추가 부지 조사라는 새로운 두 개념을 도입하여 GIS 기법 토대의 지반-지식 기반 지반 정보화 시스템(GTIS) 구축 기법을 개발하였다. 지역적 모범 적용 연구로서의 경주 지역에 대한 GTIS를 구축하기 위하여 개발된 기법에 따라, 기존 지반 조사 자료의 수집과 연구 목적의 지반 조사가 수행되었고 지표 지층 자료 확보를 위한 추가적인 부지 지표 조사가 실시되었다. 경주 지역의 지반-지식 기반 GTIS 내에서 지구통계학적 크리깅 기법을 적용하여 확장 지역에 대한 공간 지층 정보를 예측하였으며, 이로부터 연구 대상 지역의 공간 지층 정보를 추출하였다. 뿐만 아니라, 지반 관련 실무적 활용 목적의 지층 두께 및 기반암 심도의 공간 분포 지도를 구축하였다. 본 연구의 지반-지식 기반 GTIS와 일반적인 지반공학적 GIS와의 비교 결과, GTIS의 우월성을 표준 편차와 지질 전문가적 판단을 통해 확인하였다.
시맨틱 웹이나 지식기반 시스템에서 지식 검색의 핵심 컴포넌트는 온톨로지이다. 하지만 현재 실용적인 온톨로지가 구축된 경우를 찾아보기는 어렴다. 실용적인 온톨로지 구축을 위해서는 특정 도메인의 지식 전문가에 의한 지식의 개념화와 온톨로지 설계자에 의한 지식의 명세화가 필요하며 이를 바탕으로 개발 팀원들 사이에 공유할 수 있는 자세한 온톨로지 생성 가이드라인이 필요하다. 그러나 기존의 온톨로지 생성 방법론은 은톨로지 구축 프로세스의 단계들을 상위 수준에서 나열하는 절차 중심의 방법론이다 본 논문에서는 철학 학문의 지식을 구조화하는 실용적인 온톨로지를 구축하는 방법으로서 텍스트 내용에 들어있는 지식을 온톨로지로 생성하는 토픽맵 기반의 덱스트 온톨로지 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 지식 자원으로부터 지식을 분석하고 추출하는 온톨로지 모델링 단계와 형식 언어와 데이타 모델을 이용하여 온톨로지를 생성하는 온톨로지 구현 단계로 구성된다. 방법론과 함께 본 논문에서는 철학 온톨로지에 기반한 철학 지식 검색의 효율성을 보이기 위해 철학 지식 포털을 구현하였다.
최근 고주사율 디스플레이 시장 확대와 실감콘텐츠에 대한 요구에 따라, 높은 프레임율의 동영상 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 이용자의 비디오를 초슬로우 비디오로 변환해주는 웹 기반 서비스 시스템을 제안한다. 이는 사용자가 웹을 통해 비디오를 업로드하면, 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 알고리즘을 이용하여 초고프레임율의 동영상으로 변환하며. 변환된 초저속 비디오를 웹을 통해 보여주거나 파일 포맷으로 제공한다. 제안 시스템은 복잡한 연산을 요구하는 딥러닝 네트워크 모듈과 사용자와의 상호작용을 위한 웹 페이지 모듈로 구성되었다. 프레임 보간을 위해서, State-of-the-art 기술인 딥러닝 기반의 Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation 방법이 활용되었으며, 웹페이지는 HTML, CSS, Javascript, Flask를 사용하여 구축되었고, Flask를 활용하여 두 모듈이 연동되었다. 제안 웹 기반 시스템을 통해, 사용자는 딥러닝 네트워크 구동에 필요한 별도의 지식 없이 통신 자원만으로 고실감의 경험과 편의성을 제공받을 수 있다.
본 연구에서는 전자문서 생성과 보관을 위한 전자자원 형식을 설정할 때 필요한 고려사항을 제안하였다. 이는 전자정부구현을 통한 국가정보와 지식의 공유환경 개발에 기본 요체이다. 조사결과, 국가전자문서 형식은 활용을 위한 기준과 보존을 위한 기준으로 구분된다. 전자의 경우, 고려사항은 문서 변환과 문서 암호화, 데이터 객체 관리, 색인 생성, 워터마크, 국가 XML과 연동하는 표준 데이터기술, 메타데이터 관리 등이 포함된다. 후자의 경우, 고려 사항은 문서 암호화와 디지털 저작물 관리요소, 파일 사이즈(압축 효율) 등이 포함된다. 활용과 보존적 측면에서 공동으로 고려할 것은 행정자치부에서 권고하는 행정기관의 전자문서시스템 규격${\lrcorner}$ , ${\ulcorner}$행정기관간 전자문서유통 표준${\lrcorner}$ , ${\ulcorner}$전자문서시스템과 행정정보시스템간 연계표준${\lrcorner}$ 이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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