• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.1-11
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• 2017

데이터 재사용 수요가 증가할수록 데이터 큐레이션의 중요성에 대한 인식은 점차 증가하고 있다. 데이터의 폭증으로 인해, 과학자들은 전체 노력의 90%를 자신의 연구에 필요한 데이터의 검색 및 수집에 들이고 있다. 이러한 노력을 절감시키기 위해, 본 논문에서는 과학 데이터의 재사용성을 높이는 데 필수적인 커뮤니티 주도적 데이터 큐레이션 협업 환경의 개발 및 적용에 대해 다룬다. 본 과학 큐레이션 협업 환경은 특정연구 분야의 연구 결과 간에 상호 연관성을 포획하고 재구성하기 위해 데이터 (또는 데이터 컬렉션) 및 관련 문헌 간의 상호 연결에 초점을 맞추고 있다. 또한 풍부한 문맥 정보를 메타데이터로 제공하여 사용자의 데이터 이해를 돕는다. 데이터 및 데이터-문헌 간의 상호 연결을 영구적으로 접근할 수 있도록 보장하기 위해, DOI 시스템을 이용하여 실현하였다. 이 큐레이션 협업 환경은 국내외 연구자들로 구성된 무정형 단백질 연구 그룹에 의해 커뮤니티 주도적인 큐레이션 데이터베이스 구축에 적용되었다. 이렇게 구축된 데이터 베이스는 무정형 단백질 연구자의 과학적 발견을 위한 데이터 검색 및 수집 노력을 절감해 줄 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.118-125
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• 2020

본 논문은 방대한 정보가 있는 자치단체 및 공공기관 웹 사이트에서 사용자가 원하는 정보서비스를 자동으로 추천하는 시스템을 제공하며, 본 시스템은 데이터를 수집하고 전처리하는 SiiRU 콘텐츠관리시스템을 기반으로 데이터 수집 방법을 정의하고, 수집된 데이터를 기계학습기반의 협업 필터링 알고리즘을 통해 사용자에게 큐레이션서비스(콘텐츠 및 메뉴)를 제공한다, 또한 본 논문에 사용된 데이터는 2019년에 수집된 약 1백만 건의 데이터를 바탕으로 구현하였다. 이렇게 분석된 데이터는 사용자들이 편리하게 볼 수 있도록 클라우드 태그 서비스나 추천메뉴를 제공하여 쉽게 접근할 수 없는 중요한 정보를 제공할 수 있으며, 자치단체 및 공공기관에 본 서비스를 실현할 수 있는 환경 구성도 제공한다.