이 연구의 목적은 이용자 선호도 및 관심분야 정보 수집을 위한 웹 기반의 프로파일링 모델을 활용하여 이용자 선호도 기반의 대체자료 추천 시스템의 개발과 정보 추천 모델의 핵심이 되는 도서자동분류엔진을 설계하고 시범 구축하는 것이다. 이용자 선호도 기반의 대체자료 선정 방법론을 개발하기 위해 국가대체자료공유시스템인 DREAM의 이용자 대체자료 이용 내역을 분석하여 KDC의 10개 주제 분야별 대체자료에 대한 이용자 선호도를 조사하였다. 이용 내역 데이터의 표제 정보를 분석하여 주제 분야별로 그리고 조사대상 기간별로 관심 키워드를 도출하였으며, 도출된 키워드를 주제 분야별로 순위화하였다. 주제별과 기간별로 순위화된 키워드는 이용자 선호도를 나타내는 것으로 출판된 도서 가운데 대체자료 제작 대상을 선정하는데 활용할 수 있다. 또한 이용자 선호도 기반의 대체자료 선정을 위하여 국립장애인도서관의 내부 데이터뿐만 아니라 타 도서관이나 다양한 유관 기관의 서비스 및 이용 내역을 반영하기 위한 연계방안을 제안하였다.
오늘날 마이크로블로그는 스마트폰의 보급과 더불어 대중적인 정보전달 방식의 하나로 자리 잡고 있으며, 기존의 정보매체에 비해 사용자들의 관심사 변화를 보다 빠르게 반영하는 특징을 지닌다. 특히 다수 사용자의 관심을 끌고 있는 토픽의 경우, 다양한 정보 출처로부터 풍부한 정보를 제공할 수 있는 잠재력을 보유하고 있기도 하다. 그럼에도 불구하고 높은 비율로 존재하는 노이즈 등으로 인해 마이크로블로그로부터 유용한 정보를 획득하기란 쉽지 않은 문제로 남아있다. 지금까지 특정 문서로부터 주제를 효율적으로 추출, 추적하는 다양한 방법이 제안되었으나, 마이크로블로그와 같은 단문의 문서가 대량으로 생산되는 경우에 활용하기에는 미흡한점이 있었다. 본 논문에서는 특정 주제어가 주어졌을 때, 키워드 그래프를 구성함으로써 그에 대한 사용자들의 관심사가 어떻게 변화하는지를 효과적으로 파악하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 크게 마이크로블로그 내에서의 단어 동시출현빈도를 이용하여 단어간 키워드 그래프를 생성하는 과정과, 네트워크 분할 기법을 이용하여 그래프를 적절히 분할함으로써 사용자의 관심사 별로 나누는 과정을 포함한다. 선별된 주제어에 대해 제안된 방법을 적용해 봄으로서 적은 비용으로 효과적인 주제 발견 및 분할이 가능함을 확인하였다.
색인 용어 또는 키워드는 가장 중요한 명사를 강조 표시하여 연구 논문 주제에 대한 빠른 개요를 제공하기 때문에 연구 논문의 중요한 구성 요소이다. 본 연구에서는 2018년 이후의 학술대회(KIICE)에 실린 논문과 2016년 이후의 국제학술 대회(ICFICE)에 실린 저자 지정 색인 용어를 추출하였다. 추출된 지표 용어는 연구 주제 동향에 대한 이해를 위해 표준화되고 분석되었다. 또한 과대하게 연구되거나 과소하게 연구된 주제를 분석하였다. 이러한 색인 용어 분석은 연구자가 자신의 연구에 대한 추가적인 주제를 선택하는 데 유용할 뿐만 아니라 연구 논문에 색인 용어를 선택할 때 빈번히 사용되는 키워드를 사용하면 도움이 될 것으로 기대된다.
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.
유사 문헌 검색 시스템은 추출된 색인어 중에서 어떤 것을 선택하는가에 따라 검색 결과에 많은 차이점이 발생한다. 본 연구에서는 추출된 후보 색인어의 선정의 오류를 최소한으로 하는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 유사문헌에서 추출된 후보 색인어들을 이용하여 인접한 단어들의 정보와 추출된 키워드 주제어 정보를 이용하였다. 그리고 관련 저자들 정보와 검색 결과의 재순위화 방법을 이용하여 보다 정확도가 높은 유사 문헌 검색 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 과학기술 학회마을 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 실험과 사용자 평가를 통해서 유사 문헌 검색 시스템의 성능을 입증하였다.
이 연구는 국외에서 진행된 법학사서 관련 연구의 연구 동향을 확인하여 국내 법학 사서 관련 논의의 필요성과 주제 확장을 제안하기 위해 진행하였다. 이를 위해 국외에서 진행된 법학 사서 관련 연구를 수집하여 저자 키워드와 초록을 분석하였다. 분석 결과 법학 사서의 주요 역할이 법률 연구 지원 서비스, 법률 정보 서비스, 교육 서비스임을 확인하였으며 또한 법률 연구 환경의 변화에 따른 법학 사서의 역할 변화, 법학 사서의 전문성과 역량 강화에 대한 주제들이 논의됨을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 국내 법학 사서와 관련되어 논의되어야 하는 주제와 방향성을 제안하였다.
본 연구의 목적은 국내외 허위정보에 관한 연구동향을 비교분석하는 것이다. 이를 위하여 전학문 분야의 학술지를 대상으로 연구기간의 제한이 없이 국내논문 104편과 국외논문 861편에 나타난 저자가 부여한 영문키워드를 수집하였다. 국내논문에서 수집된 283개 영문키워드와 국외논문에서 수집된 3,551개 영문키워드는 NetMiner V.4를 사용하여 키워드 네트워크의 연결중심성과 매개중심성을 분석하였으며, 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 연구 주제의 양적 측면에서 국내의 경우는 'Freedom of Expression', 'Fact Check', 'Regulation', 'Media Literacy', 'Information Literacy'로 순으로, 국외의 경우는 'Social Media', 'Post Truth', 'Propaganda', 'Information Literacy', 'Journalism' 순으로 나타났다. 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서 국내의 경우는 'Fact Check', 'Freedom of Expression', 'Hoax' 순으로, 국외의 경우는 'Social Media', 'Detection' 순으로 확인되었다. 마지막으로 연구 주제의 확장성 측면에서 국내의 경우는 'Fact Check', 'Polarization', 'Freedom of Expression', 'Commercial' 순으로 나타났다. 한편, 전체키워드에서 낮은 빈도를 보였던 'Commercial'이 'Media Literacy', 'Freedom of Expression' 등을 매개하며 상대적으로 매개역할정도가 큰 것으로 확인되었다. 국외의 경우는 'Social Media', 'Detection', 'Machine Learning'이 주요 연결다리로 나타났다.
대부분의 이미지 검색은 질의 키워드를 이용하여 이루어지기 때문에 웹으로부터 수집한 이미지에는 미리 주제와 연관된 적절한 색인어를 부여하는 것이 필요하다. 웹 문서의 키워드를 이용하는 방법은 이미지와 연관성이 높은 것으로 간주되는 주변 키워드에 대해 각각의 연관도를 계산하여 색인어를 선정하는 방법이다. 본 논문에서는 이미지 주변의 키워드를 이용하여 이미지를 인덱싱한 후 유저 피드백을 통해 정확도를 높이는 웹 이미지 검색 모델을 제안한다.
본 논문은 학제간 연구의 대표적인 사례인 빅데이터 연구가 어떤 주제로 구성되어 있는지를 상향식 접근법을 이용하여 분석한다. 분석을 위해서 연구재단에서 제공하는 학술지 인용색인시스템을 이용하였다. 영문 키워드 "big data"로 모든 등재지와 등재후보지를 대상으로 검색을 하여 이것을 원천 데이터로 하였다. 논문 저자가 직접 제공하는 키워드를 본 연구에서 사용하기 위해서 정제작업을 거친 후, 주요 키워드 분포, 참여 저널의 성격 분포, 참여저자 수의 분포, 연도별 키워드 분포 등을 이용하여 빅데이터 연구주제의 구조를 설명하였다. 식별된 주요 키워드들은 사회네트워크 분석, 하둡, 맵리듀스, 개인정보/보호, 클라우드 컴퓨팅, 시각화, 데이터마이닝 등이다. 또한 빅데이터가 지속가능하고 융복합적인 경영혁신 도구로 사용되기 위해 향후 추가적으로 보완되어야 할 연구 키워드들을 제안한다.
대중들에게 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 대표 매체인 뉴스 기사는 일 평균 1만 5천 건 이상이 보도되고 있다. 특정 주제 또는 분야에 대한 전반적인 동향을 파악하고자 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text mining)과 머신러닝 등을 적용하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 서울시의 이슈 및 문제를 파악하고자 약 5년간 뉴스 기사를 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 5년간의 뉴스 기사에서 빈번하게 출현하는 키워드들을 도출하였고 연도별로 도출된 키워드들을 비교분석하였다. 또한 토픽 모델링 적용 결과 뉴스 기사를 구성하는 20개의 주제를 도출하였으며 이를 기반으로 서울시의 주요 이슈들을 파악할 수 있다. 본 연구는 연도별, 분야별 세부 내용 및 시계열 분석, 다른 도시들의 이슈 및 문제를 도출하는데 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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