소규모 전문도서관에서의 정보관리 활동을 고찰하기 위하여 동의대학교 도서관메일링리스트에 올려진 글을 분석하였다. 기업체 자료실을 비롯한 소규모 전문도서관에서의 활동은 도서관계에 거의 알려지고 있지 않다. 도서관메일링리스트에는 그들이 업무수행 중에 겪고 있는 어려움들이 질의 형식으로 제시되고 있다. 도서관리프로그램, 도서관 운영, 분류, 장서개발, 규정, 지식경영, 건의 사항 등 그들의 질의가 많이 나타난 주제를 중심으로 논의하였다.
XML이 가지는 다양한 장점을 이용하기 위해, 음악을 XML로 표현하려는 다양한 연구가 계속되고 있다. 그러나, SMDL, MNML, MusicXML과 같은 기존의 연구는 악보상의 정보를 그대로 표현하거나, 전자 음악의 표준인 MIDI 포맷과의 상호교환성을 중심으로 연구되어 왔기 때문에 음악에 대해 구조-내용 기반 복합 검색을 하기에는 부적합하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 음악의 대표 선율을 이용한 구조-내용 기반 복합 검색을 위한 XML 스키마를 제안한다. 먼저, 본 논문에서는 사용자가 질의할 가능성이 높은 첫 동기, 절정, 일정 유사도 내에서 반복되는 주제 선율을 해당 음악을 대표하는 선율로서 XML 스키마에 표현하였다. 제안한 XML 스키마에 대해 XML 질의 언어를 이용하여 구조-내용 기반 복합 검색시 전체 선율을 검색하지 않고 대표 선율만을 검색하여 사용자의 응답 시간을 빠르게 할 수 있다.
선택적 정보 배포의 의미를 갖는 SDI(Selective Dissemination of Information)서비스는 이용자가 탐색전략을 입력하여 서비스를 신청하면 데이터베이스가 갱신될 때마다 또는 이용자가 지정한 간격으로 자동으로 질의되어 그 결과를 이용자에게 제공하는 서비스로 정의되는데, 이때 대용량의 데이터베이스로부터 복잡한 데이터 질의과정을 거친 데이터가 다수의 사용자들에게 보다 빠르게 전달할 수 있도록 하는 것이 SDI 서비스의 주요한 요구사항이 되고 논다. 본 연구는 다수의 대용량 서비스 데이터베이스를 대상으로 이용자의 요구 주제에 해당하는 정보를 빠르게 서비스하기 위하여 검색시간을 단축할 수 있는 방안으로 'SDI 서비스 전용 데이터베이스'와 '검색결과저장 데이터베이스'를 별도로 두는 시스템을 제시한다. 이를 통해 동일한 질의에 대한 데이터베이스 검색이 최소화되고 검색대상 정보의 범위가 축소되며, 아울러 서비스 대상 데이터베이스의 확장도 용이해진다.
데이터 할당 기술은 데이터 방송 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 필수적이다. 본 논문은 질의 프로파일과 질의 요청 확률이 주어진 환경에서 다중 데이터 질의를 처리하기 위하여 방송채널에 데이터를 할당하는 주제를 연구하여 QBDA(Query-Based Data Allocation)로 명명된 새로운 데이터 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 요청율이 높은 질의에 우선권을 주어 데이터를 스케줄링하며, 데이터 충돌을 줄이기 위하여 마킹 개념을 도입한다. QBDA 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션이 수행되었다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 요청 확률이 높은 질의들을 빠르게 처리할 수 있을 뿐만 아니라 질의 데이터 인접성 및 데이터 충돌 확률 측면에서 매우 바람직한 특성을 보이기 때문에 평균 응답시간의 성능에서 다른 기법보다 우수한 성능을 보인다.
이 연구는 결혼이주여성의 결혼의 질을 결정하는데 있어서 사회적 지지와 생활스트레스의 중요성을 탐구한다. 특히 결혼이주여성의 생활스트레스와 결혼의 질과의 관계에서 사회적 지지가 어떠한 효과를 나타내는 지를 분석하였다. 분석을 위해 부산대학교 사회과학연구소가 2009년 "결혼이주여성의 자아 탄력성과 부부 적응"이라는 주제로 실시한 조사 자료를 활용하였다. 결혼 이주여성의 생활스트레스와 결혼의 질의 관계에서 사회적 지지의 매개효과 분석은 구조방정식 모델링을 이용하였다. 주요 분석결과에 따르면, 첫째, 결혼이주여성의 생활스트레스와 사회적 지지는 결혼의 질에 독립적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 결혼이주여성의 생활스트레스와 결혼의 질 관계에서 사회적 지지는 부정적 부분매개효과가 있는 것으로 나타났다. 즉, 결혼이주여성의 사회적 지지는 생활스트레스에 효과적으로 대응하지 못함으로써 결혼의 질에 부정적 영향을 미친다고 할 수 있다. 이들의 결혼의 질을 향상시키기 위해 사회적 지지망의 확충 및 효과적인 지지의 필요성을 제시하였다.
멀티미디어 검색은 전통적인 검색과 웹 검색을 차별화시키는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 국내 주요 검색 포털인 네이버 이용자들의 멀티미디어 검색 행태를 분석, 평가하였다. 이를 위하여 이용자들이 입력한 통합 검색 질의들로 구성된 질의 로그와 질의에 대한 검색 결과에서 이용자들이 조회한 문서를 기록한 클릭 로그를 분석하였다. 연구 결과, 이용자가 입력하는 멀티미디어 질의 중 음악 질의가 차지하는 비중이 가장 높았으며, 이미지 질의와 동영상 질의의 비중은 비슷한 것으로 나타났다. 한편 멀티미디어 관련 컬렉션들 중 이용자가 가장 많이 조회하는 컬렉션은 동영상 컬렉션이었고, 이어서 이미지 컬렉션, 음악 컬렉션 순으로 나타났다. 이용자가 입력하는 멀티미디어 질의나 멀티미디어 컬렉션에서 클릭하는 문서 모두 엔터테인먼트와 관련된 주제가 가장 많았다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 멀티미디어 컨텐츠 구축 및 검색 알고리즘 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2008년 '한국심리학회지: 사회문제, 14(1), 특집호'는 한국 사회와 교육적 성취라는 대 주제를 중심으로, (1) 성취의 이론적 토대, (2) 한국 청소년의 학업성취, (3) 한국 청소년의 일탈행동, (4) 문화적 배경과 국가간 비교, (5) 한국 사회의 맥락과 과제라는 하위주제들을 다루는 다섯영역으로 구성되어 있다. 이 글에서는 이번 특집호의 배경이 된 '2006 아시아 교육의 기적 국제학술대회'를 개관하고, 앞으로의 발전방향을 모색 하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 한국 교육의 현실을 SWOT 접근의 틀에 기초해서 약점, 위협, 기회, 강점 요인의 측면에서 분석하였다. 둘째, 2006 국제학술대회의 목표와 의의를 검토하였다. 셋째, 한국심리학회지: 사회문제 특집호 제작의 배경과 내용을 살펴보았다. 마지막으로, 이러한 검토를 기반으로 2006 국제학술대회 및 특집호의 한계와 가능성이 진단되었다. 이와 관련하여 발전방향에 대한 모색으로서, 한국 사회에서 교육적 성취와 삶의 질의 문제 및 토착심리 연구의 필요성이 지적되었다.
키워드 추출은 정보검색, 문서 분류, 요약, 주제탐지 등의 텍스트 마이닝 분야에서 기반이 되는 기술이다. 대용량 전자문서로부터 추출된 키워드들은 텍스트 마이닝을 위한 중요 속성으로 활용되어 문서 브라우징, 주제탐지, 자동분류, 정보검색 시스템 등의 성능을 높이는데 기여한다. 본 논문에서는 인터넷 포털 사이트에 게재되는 대용량 뉴스문서집합을 대상으로 키워드 추출을 수행하여 분야별 주제를 제시할 수 있는 키워드를 추출하는 새로운 기법을 제안한다. 기본적으로 키워드 추출을 위해 기존 TF-IDF 모델을 고찰, 이것의 6가지 변형식을고안하여 이를 기반으로 각 분야별 후보 키워드를 추출한다. 또한 분야별로 추출된 단어들의 분야간 교차비교분석을 통해 불용어 수준의 의미 없는 단어를 제거함으로써 그 성능을 높인다. 제안 기법의 효용성을 입증하기 위해 한글 뉴스 기사 문서에서 추출한 키워드의 질을 비교하였으며, 또한 주제 변화를 탐지하기 위해 시간에 따른 키워드 집합의 변화를 보인다.
국립국어원의 온라인가나다 서비스는 한국어에 대한 질문을 등록하면 전문가가 답변을 작성하는 인터넷 서비스이다. 이러한 서비스는 유사한 질문이 자주 등록되는 문제점이 있다, 만일 새롭게 등록되는 질문과 유사한 질문을 자동으로 찾아 그 질문에 대한 답변을 등록 즉시 제공한다면, 질문자는 빠른 시간에 답변을 얻을 수 있고 서비스 관리자는 수동 답변 작성의 부담을 덜 수 있다. 본 논문에서는 온라인가나다의 특성을 분석하여 자주 질문되는 다섯 개의 주제 분류를 설정하고, 주제 분류 유사도와 함께 음소와 음절단위 수열유사도와 벡터 유사도를 결합하여 유사한 질문을 검색하는 시스템을 제안한다. 평가에서는 본 논문에서 제시한 주제 분류 정보를 활용하여 검색 정확률이 향상되는 결과를 얻었다. 최종 실험에서는 Mean Reciprocal Rank(MRR)가 0.756, 정답이 1위와 5위내에 검색될 확률은 각각 68.31%, 87.32%를 보였다.
대부분의 잠정적 적합피드백기법들은 질의에 대해 검색된 상위검색문서들이 적합하다고 가정하고, 그 문서들을 질의 확장을 위한 피드백 문서로 이용하고 있다. 그러나 초기검색결과에는 상당한 양의 부적합 문서를 포함하고 있는 것이 현실이다. 이 논문에서는 보다 좋은 피드백 문서를 선택하기 위해서 중첩클러스터를 이용한 피드백문서의 재샘플링 기법을 제안한다. 주요 아이디어는 질의 중심적인 초기검색문서집합에 대해서 중첩이 허용된 문서클러스터를 이용하여 문서들 사이의 관계를 반영하여 질의에 핵심역할을 하는 지배적 문서를 찾고, 이 문서들을 반복적으로 피드백 하여 질의가 내포하는 핵심 주제를 강조하는 것이다. 대규모 실험집합인 TREC GOV2와 WT10g에 대한 실험비교에서, 최근 잠정적 적합피드백 기법들 중에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 적합모델보다 재샘플링기법이 우수한 성능향상을 보였다. 제안기법에 대한 검증을 위해서 피드백문서에 포함된 적합문서의 정도를 나타내는 적합밀도를 측정하였다. 재샘플링 기법이 TREC 실험집합에 대해서 적합모델에 비해 높은 적합밀도를 보였고, 이 결과 적합피드백에서 검색성능을 향상시키게 되었다. 이는 제안 기법이 잠정적 적합피드백에서 유효한 방법임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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