4차 산업혁명을 맞이해서 여러 분야에서 커스터마이제이션(Customization,맞춤제작)이 주된 화두가 되고 있다. 4차 산업혁명인 인더스트리 4.0은 제조업에 사이버 물리 시스템(CPS:Cyber Pysical Systems), 사물인터넷(IoT:Internet of Things), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)을 적용하고 있다. 그리고 이 인더스트리 4.0의 핵심 키워드 중 하나가 대량 맞춤제작이다. 이 맞춤제작을 통해 고객의 요구에 맞는 최척화 된 제품이나 서비스를 개발하여 제공하게 된다. 따라서 제품의 경쟁력은 높아지고 고객만족도는 향상되게 된다. 특히 사물 인터넷 기술의 확산으로 인해서 다양한 디바이스나 사물들 간의 원활한 서비스 연동을 위해서는 이러한 맞춤제작은 필수적인 부분이다. 모바일 환경에서도 모바일 앱(Mobile App.)들이 여러 다양한 모바일 디바이스에 맞춰서 고객에게 필요한 서비스들이 맞춤형으로 조립되어 작동되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 현재 많은 안드로이드나 애플의 ios 플랫폼 등을 기반으로 한 여러 다양한 모바일 디바이스들에서 이루어지고 있는 맞춤제작 구조의 성능을 향상시키기 위한 방안으로 클라우드 서버 기반의 모바일 맞춤제작 구조와 프로세스, 그리고 성능 측정 메트릭을 제시한다. 제시된 맞춤제작 구조와 프로세스, 그리고 성능 측정 메트릭을 여러 디바이스들에 적용해 본 결과 기존에 비해 맞춤제작에 걸리는 총 시간이 기존에 비해 반으로 줄어드는 효과를 가져올 수 있었다.
페이스북, 트위터, 등의 소셜 네트워크의 확산으로 전 세계의 다양한 인적정보를 접할 수 있다. 과학기술 분야에서도 많은 인적정보가 있지만 과학기술자 정보가 체계적으로 정리되지 않아 협력 연구 파트너, 등 업무에 적합한 연구자를 찾기 어려운 문제점이 있다. 이런 문제점을 해결하고자 학술문헌 저자를 중심으로 과학기술 전거데이터를 구축하고 있다. 이 논문에서는 1994년부터 2012년까지 수집한 해외 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위하여 수백만건의 학술논문에서 저자 식별 요소를 추출한다. 저자 식별요소는 한글, 영문, 한문(일본어 포함)을 대상으로 저자명, 소속기관명, 학술지명, 발행년도, 키워드, 공저자와 공저자 소속기관, 등이 있다. 이 언어별 식별정보를 기반으로 해외 학술논문 정보에서 저자 식별 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 향후, 이 추출된 정보를 기반으로 저자 식별 정보를 클러스터링하고 수정, 편집하여 연구자에 대한 학술정보 활동내역을 정리할 예정이다. 구축될 해외 학술논문 전거 데이터는 연구 협력 파트너 찾기, 과제 심사위원 추천, 등 연구자 정보의 활용도를 높여 연구자 커뮤니티를 활성화시키는데 유용하게 사용될 수 있다.
목적: 본 연구는 구글 트렌드를 이용하여 일반적인 인터넷 사용자들이 치과 임플란트에 대해 가지고 있는 관심도를 분석하고, 관심도의 수준을 국민건강보험공단의 빅 데이터와 비교하기 위함이다. 재료 및 방법: 구글 트렌드는 검색 키워드에 대한 상대적 검색 볼륨을 제공하는데, 이것은 특정 기간 동안의 검색 빈도를 시각화하여 보여주는 평균 데이터이다. 임플란트를 검색어로 선정하여, 2015년에서 2019년까지의 일반적인 인터넷 사용자들의 관심도를 추세선과 6개월 이동평균선을 이용하여 분석하였다. 다음으로, 임플란트에 대한 상대적 검색 볼륨을 국민건강보험의 적용을 받아 임플란트를 식립한 환자 수의 변화와 함께 비교하였다. 임플란트와 전통적인 의치에 대한 상대적 관심도를 비교하였으며, 임플란트와 관련된 주요 연관 검색어를 분석하였다. 결과: 임플란트에 대한 상대적 검색 볼륨은 점진적으로 증가하였으며, 국민건강보험 혜택을 받은 환자 수와 유의한 양의 상관관계를 보였다 (P < .01). 임플란트에 대한 관심도는 모든 기간에 있어서 의치에 비해 높았다. 연관 검색어로는 임플란트 비용이 가장 빈번하게 관찰되었으며, 임플란트 과정에 대한 검색이 증가하였다. 결론: 본 제한된 연구의 결과를 근거로, 임플란트에 대한 대중의 관심은 점진적으로 증가하고 있으며, 관심의 세부 분야는 변하고 있다. 또한 웹 기반의 구글 트렌드 데이터를 전통적인 방식의 데이터와 비교한 결과, 유의한 상관관계를 확인할 수 있었다.
본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
21세기에 들어서서 디지털 정보환경이 발빠르게 변화함에 따라 국내 정보학 연구 역시 많은 발전과 변화를 겪고 있는 것을 산학계 모두 인지하고 있지만 실제 2000년부터 현재까지 어느 정도로 변화되었는지를 분석한 논문은 많지 않다. 이에 따라 본 연구는 2000년에서부터 2011기간동안 연구재단에 등재된 문헌정보학 관련 학회지에 수록된 정보학분야 논문 1,007편의 논문을 대상으로 정보학분야의 연구동향을 분석하였다. 먼저 시간에 따른 연구주제의 변화를 살펴보기 위하여 논문 데이터를 주제 범주화 한 후, 각 주제 범주 내에서의 논문 및 주요 키워드의 성장률을 시계열적으로 분석하였다. 그리고 단어 동시출현 네트워크를 2000-2011년뿐 아니라 2000-2005년과 2006-2011년의 두 시기로 나누어 시각화하고 분석함으로써, 한국의 정보학 분야의 연구경향의 변화를 살펴보았다. 분석 결과, 지난 12년간의 한국의 정보학 연구는 정보시스템중심적 연구에서 이를 도서관에 적용하는 도서관응용적 연구로 나아가고 있는 것을 확인하였다. 특히 지식관리, 웹기반 시스템 평가, 정보검색 분야에서 두드러지게 변화가 나타났다. 다른 연구의 결과와 비교해 볼 때, 이 연구는 정보학 연구분야의 한국 로컬화의 변화를 찾아냈다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
이 연구의 목적은 국립중앙도서관 KOLIS-NET의 단순 키워드 검색창과 패싯 네비게이션의 기능을 검토하고, 개선 방안을 제안하는 것이다. KOLIS-NET에서 '김훈'의 검색 결과 3,702건 중 '발행시기' 패싯의 '2011-2020 (776)' 레코드 그룹을 살펴보았다. 주요한 발견은 다음과 같다: (1) '자료유형', '발행시기', '주제별', '언어' 및 '발행국'의 5개 패싯은 검색 결과 첫 단계만 적용 및 복수 패싯의 교차 미적용; (2) 10년 단위 '발행시기' 패싯에서 개별 발행연도 미식별; (3) KDC의 10개 주류 및 '기타'로 구분된 '주제별' 패싯은 하위 패싯이 없어 주제 구체화 곤란; (4) '자료유형' 패싯의 '일반도서'에서 큰 활자 도서 등 특수 자료유형의 집합과 식별 곤란; (5) 저자 패싯 부재로 저자명으로 집합 및 식별 곤란; (6) '발행시기' 패싯의 '발행년불명', '언어' 패싯의 '언어불명' 및 '주제명' 패싯의 '기타' 그룹은 디스플레이 미작동, 서지 리스트와 개별 레코드 간 이동 불편 등 시스템 기능적 제한점. 이에 따라 원활한 패싯 네비게이션 위한 패싯 간 이동 개선, '발행시기' 패싯의 1년 단위 하위 패싯 및 '주제별' 패싯의 강목류 수준 하위 패싯 구성, 서지 레코드 작성 시 '자료유형표시'의 정확한 입력과 코딩 활용 및 OPAC 디스플레이 조정, 이름표목에 기반한 저자 패싯 추가 등 KOLIS-NET 시스템 기능성 및 레코드의 품질 개선을 제안하였다.
최근, 산재된 비정형 데이터 분석 등을 통한 빅데이터 활용에 대한 요구들이 증가하고 있으나, 아직까지 이에 대한 연구들이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수집된 웹 정보에서 개체들을 추출하여 이들 간의 관계를 집단지성 기술과 언어처리 기술을 통해 자동 분석해 냄으로써 문장단위의 의미기반 분석을 할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해, 수집된 정보를 DBMS에 정형화된 형태로 저장한 후 형태소와 자질정보를 분석한다. 획득한 형태소 중 관심개체, 주변개체, 비관심 개체를 분류하고 개체간 속성인식기법을 이용하여 각 개체간의 관계를 정도, 범위, 성격 등으로 분석한다. 그 결과, 긍정 부정의 판단이 가능한 개체간의 관계성 도출기법을 제시함으로써, 특정 키워드를 대상으로 분석된 정보들의 연관도를 분석할 수 있었다. 이 연구를 통해, 최근 실시간 대용량 처리 시스템에 적합한 시스템을 설계하여 이를 부가가치가 높은 서비스에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다.
E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
정보화 시대에 이르러 정보통신기술의 급속한 발달은 교육을 포함한 모든 분야에 획기적인 패러다임의 변화를 가져왔다. 교육에 있어서의 변화는 단순한 지식의 축적이 아닌 학습자가 스스로 문제를 발견하고, 이를 위한 적절한 해결방법을 습득함을 의미한다. 즉, 교사는 조언자로서의 역할을, 학생은 학습의 주도자로서의 역할을 담당하며, 이는 교육의 주체가 교사중심에서 학생중심으로의 전환을 뜻한다. 이러한 교육적 패러다임의 변환과 더불어 주목받고 있는 교수학습이론이 "구성주의(Constructivism)"이다. 구성주의의 틀안에서 과거의 교사중심의 직접교수법 대신에 학습자 중심의 참여학습을 강조하고 있으며, 새로운 교육적 패러다임의 실천적 방안을 구체적으로 제시하고 있다. 이러한 실천적 방안을 구축 가능하게 해준 것이 바로 정보통신기술 그중에서도 인터넷(internet)의 발달이다. 인터넷에서 가장 활발하게 사용되고 있는 웹(Web)은 그 특성상 구성주의 학습원리를 실현하는데 적절한 환경을 제공하고 있으며, 교육 시스템의 변화를 가져오고 있다. 인터넷을 활용한 웹상에서의 교수학습은 교실이라는 제한된 공간에서 판서에 의존하는 방식의 수업이 아닌 풍부하고 다양한 형태의 폭넓은 자료의 습득을 가능하게 하며, 학습자에게 생동감 있는 학습 경험을 주어 학습 동기를 유발할 수 있다. 또한 기존의 수업에 비해 비교적 시간과 장소의 제약에서 자유롭게 학습할 수 있으며, 학습내용과 관련된 최신의 정보를 참조할 수 있다. 그리고 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 풍부한 멀티미디어 인터페이스 (Interface)가 가능하고 게시판, 이메일, 채팅을 통하여 교사와 학습자간에 활발한 상호작용이 이루어질 수 있다는 점에서 교육적 가능성이 대두되고 있다. 학교나 교육담당자들도 이런 교육기자제의 첨단화 더불어 새로운 교수 학습 모형 개발에 힘을 쓰고 있다. 이에 본 논문은 구성주의 학습원리에 토대를 둔, 월 기반 교육시스템의 설계 및 구현을 통하여 학습자 중심의 자기주도적 학습활동이 이루어질 수 있는 교육환경을 구축하는데 그 목적이 있다. 라라서 학습자는 학습자의 필요(need)에 라라 선별적으로 강의를 수강할 수 있고, 키워드 정색을 통해 학습하고자 하는 내용을 구분하여 학습할 수 있도록 구현하였다. 이를 통해 학습자들이 자기 주도적으로 주어진 문제에 대해 스스로 해결하는 방법을 찾아 학습할 수 있도록 함으로씨 학습 능력을 키우도록 하는데 그 주안점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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