목적 : 본 연구의 목적은 뇌졸중 환자의 삶의 질에 영향을 끼치는 잠재적인 요인들을 체계적인 고찰을 통해 알아보고자 하였다. 연구방법 : 국회도서관, 과학기술정보통합서비스, 학술연구정보서비스, 한국의학논문데이터베이스를 통해 문헌을 검색하였다. 검색 용어는 뇌졸중, 삶의 질, 상관관계였고 한국어로 출판된 연구만을 포함하였다. 결과 : 총 256편의 연구가 검색되었고 그 중 12편의 연구가 본 주제와 부합하여 분석되었다. 분석된 12편의 연구는 모두 비 실험적 연구였고 상관관계 논문이었다. 삶의 질과의 상관관계는 일상생활활동 r=.293~.622, 우울증 -.804~-.533, 인지 기능 .090~.610, 수면의 질과 만족도는 각각 .107과 .367, 피로 -.260, 상지 기능 중 움직임의 질 .208, 사용 양 .364, 가족지지 .824, 통증 -.306, 재활 동기 .51~.86, 균형 .740, 자기효능감 .388로 분석되었다. 결론 : 뇌졸중 환자의 삶의 질은 다양한 요인에 의해 영향을 받으며, 환자의 삶의 질을 향상시키기 위해 작업치료사는 상지 기능과 일상생활동작뿐만 아니라 우울, 인지, 수면, 가족지지, 통증, 자기 효능감 등의 요인에 관심을 가질 필요가 있다.
최근 내용 기반 음악 정보 검색 시스템에서는 사용자의 응답 시간을 단축시키기 위해 음악의 대표성을 갖는 선율을 추출하여 색인하고, 검색시 이를 이용한다 음악에서 대표성을 갖는 선율은 해당 음악을 대표하여 사용자가 기억하고 있으며, 사용자가 질의 선율로 사용할 가능성이 높아야 한다. 그러나, 기존의 내용 기반 음악 정보 검색 시스템에서는 음악 구성 형식을 고려하지 않기 때문에 음악 구성 형식에 따라 반복, 대조되는 선율들을 해당 음악을 대표하는 선율로 추출하지 못한다. 본 논문에서는 해당 음악을 대표하는 선율을 추출하기 위하여 한 음악에서 음악 구성 형식을 반영하여 일정한 유사도내에서 반복되는 선율들을 해당 음악의 반복 주제 선율로 추출한다. 또한, 사용자가 일반적으로 인지하는 첫 동기 선율과 절정 선율에 해당되는 선율들을 인식하여 대표 선율에 추가한다. 본 논문에서 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 프로토타입을 구현하고, 다른 선을 색인과 비교 실험하였다. 실험 결과, 대표 선율 색인은 전체 동기를 색인한 경우에 비해 34%의 적은 저장 공간으로 색인을 구성하여 사용자의 응답 시간을 단축시켰다. 또한, 반복 주제 선율만으로 색인한 경우에 비해 사용자가 질의 가능성이 높은 첫 동기 선율, 절정 선율 등을 대표 선율로 색인하기 때문에 추가적으로 20의 색인 공간이 필요하였으나, 다양한 사용자의 질의 선율에 대해 검색의 정확성을 증진할 수 있음을 보였다.
이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를, 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.
XML 뷰는 분산 환경에서 이종 데이터들을 XML 데이터처럼 바라보며 XML로 통합하기 위한 방법으로 제안되었으며, 전역 XML 뷰는 분산되어 있는 다양한 형태의 이종 데이터들을 단일의 XML 데이터처럼 바라보며 질의할 수 있도록한다. 이때사용자가 사용하는표준질의어는 XQuery이며, 전역XML 뷰를대상으로 작성된 질의가 바로 전역XQuery 질의이다. 그러므로이를효과적으로 처리하기위한방법은분산 환경에서이종데이터들사이의 통합 및 검색을 위한 연구의 주제이다. 기존 SQL 질의 처리에서 알 수 있는 것처럼, 분산 질의 처리를 위한 방법들 가운데 가장 범용적으로 사용되는 방법 중 하나는 전역 질의를 지역 질의로 분할하여 분할된 지역 질의들을 처리하고, 그 결과를 취하여 전역 질의의 결과로 재구성하는 것이다. 그러나 XQuery는 FOR 절과 같은 SQL 질의어에서는 찾아볼 수 없는 복잡한 구조적 특성을 갖는다. 그러므로 전역 XQuery 질의의 처리를 위해 지역 질의를 생성하기 위해서는 고려해야 할 사항들이 존재한다. 본 논문에서는 전역 SQL 질의 처리를 위한 지역 질의 생성 기법을 전역 XQuery 질의의 처리를 위해 적용할 때 발생하는 문제점을 정의하고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법을 기반으로 하는 전역 XQuery 질의 처리기를 구현하여 그 효율성을 보인다.
지역 박물관은 대도시의 대규모 박물관에 비하여 전시물의 양과 질 그리고 관람객의 접근성에 있어서 열세에 있다. 이러한 가운데 최근 과학기술 문화사업 시행계획에 의한 중점 추진 전략으로써 지방 테마과학관 지원사업이 실행되고 있다. 지역 박물관중 특히 과학관은 어린이와 청소년층의 교육에 크게 도움이 되는 전시를 특징으로 하며 현재 세계 각국에서 다양한 주제로 관람객의 방문을 유도하고있다. 현재 우리나라의 지방 과학관은 주제의 편협성과 규모의 열세 등의 약점이 있는데 이러한 부분을 보완할 방안으로써 체험전시를 통한 어린이와 청소년 계층의 이용 활성화를 유도하여 지역 문화 발전과 관광객 유치에도 도움이 되리라 보는 바이다.
최근 인터넷상에는 매일 방대한 양의 정보가 창출되어 유포되고 있으며, 수많은 정보 제공 사이트들이 늘고 있다. 이용자들은 필요한 정보를 찾고 활용하기 위해 야후(Yahoo), 알타비스타(AltaVista) 등 국외 검색엔진(search engine)들과 심마니, 미스 다찾니 등 국내 검색엔진 등 인터넷상에 운용되고 있는 이들 시스템들을 이용하고 있지만, 대부분의 시스템들은 자체 정보 제공보다는 로봇 에이전트를 이용하여 인터넷 사이트에 등록되어 있는 다양한 분야의 홈페이지 정보들을 수집/분석하여 관련 사이트를 연결해주는 방식의 메타 검색엔진들로서 불필요한 정보들까지 제공함에 따라 이용자들이 필요로 하는 정보를 찾기에는 너무 많은 노력과 시간을 소모하게 되는 문제점을 안고 있다. 이에 본 고에서는 형태소 분석 및 시소러스 사전을 이용하여 검색의 정확성 및 재현율 향상을 고려하고, 주제어 중심의 불리언 검색뿐만 아니라 하이퍼텍스트 기반의 주제어 카탈로그 검색, 각기 다른 사이트의 검색엔진들로부터 질의한 결과를 통합하여 제공하는 지능형 통합검색, 이용자 프로파일에 근거하여 최신 업데이트된 정보를 주기적으로 제공해주는 맞춤정보서비스(Selective Dissemination of Information Service: SDI) 등을 통합한 인터넷 기반의 한글 정보검색시스템의 구현에 대한 내용을 기술하고자 한다.
인터넷의 보편화로 정보 교환이 활발해지면서 일반 사용자들에게 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보 검색 시스템의 역할이 아주 중요하게 되었다. 일반적인 정보 검색은 사용자의 질의에 대해 문서내의 색인어 발생 빈도를 기반으로 관련 문서를 찾 준다. 본 논문에서는 XML 링크 정보를 이용하여 링크를 검색하여 관련 문서를 찾아주는 정보 검색 시스템을 제시한다. 이를 위해 XML 링크에서 ROLE 속성값인 메타 데이터를 색인하여 저장하고 링크에 대한 모든 정보를 저장하고, 이를 기반으로 특정 주제에 대한 검색시, 특정 주제로 가장 많이 링크된 문서를 검색한다. 제시한 방법을 현재 웹상에서 주로 이용되는 HTML 문서를 기반으로 분석해 본 결과 그 필요성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 키워드 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 시맨틱 웹 기술의 기반인 URI가 부여된 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스의 동시 작업 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 추론을 통해 인력, 기관, 위치 등으로 전파함으로써 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험을 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.
본 논문은 두 가지 주제에 대해 연구한다. 첫 번째는 수학식 검색에 대한 것이다. 웹에는 양질의 수학식 데이터가 마크업 언어 형태로 저장되어 있으며 이를 활용하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 MathML (Mathematical Markup Language)로 저장된 수학식 데이터를 일반 질의어를 이용하여 검색한다. 두 번째 주제는 토픽 모델(topic model)로 검색 성능을 향상시키는 방법에 대한 것이다. 먼저 수학식 데이터를 일반 자연어 문장으로 변환한 후 Indri 시스템을 이용하여 검색을 수행하고, 토픽 모델을 이용하여 미리 산출된 스코어를 적용하여 검색 순위를 재랭킹한 결과, MRR 기준 평균 5%의 성능을 향상시킬 수 있었다.
질의를 이용한 정보 검색 기술에서 단어 의미의 모호성에 의해 사용자가 검색 하고자 하는 주제 이외의 문서 까지 검색되고 있다. 이러한 문제는 모바일기기의 검색 환경에서 두드러진다. 모바일에서의 검색은 문서의 로딩속도가 느리며 작은 화면에 의해 스크롤이 잦다. 그러므로 원하는 검색 결과가 검색 첫 페이지 이외에 위치하거나, 또는 페이지 하단에 위치할 경우 검색 결과를 확인하는 대에 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기위해선 단어 의미의 모호성을 해결하고 사용자가 검색하고자하는 주제의 검색결과를 검색 상위에 위치시킬 수 있는 방법을 필요로 한다. 이 연구에서는 연관 단어 추출과 TF*IDF를 이용하여, 검색결과를 re-ranking하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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