사내에서 발생한 각종 기술정보를 입력시킨 쌍용양회의 사내 기술정보 검색System(STIS-II)과 STIS-II의 Software COHIRES의 일반적 특징과 활용현황에 대하여 소개하였다. STIS-II의 주요 입력 data는 연구소 연구보고서, 현장개선보고서, 국내외 출장보고서 등 사내에서 발생되는 기술정보가 주가되고 있으며 그 밖에도 국내에서 발간되는 각종 학 협회지와 특허까지 포함시켰다.
함정 무기체계는 작전운용성능(능력)에 따라 국내 기술 수준에 기반하여 설계/건조되며, 일정 기간 운용 후 성능개량 소요 발생에 따른 개조/개장 및 기존함 대비 고도화된 후속함이 요구되는 특성을 가지고 있다. 이러한 특성을 고려하고 고객이 요구하는 함정 무기체계 기술 수준과 무기체계 연구개발을 통한 국내 기술 수준 향상 및 핵심기술 확보하기 위해 기술 분류/특성이 정형화되어있는 특허 자료 분석을 통해 획득 필요 기술에 대한 의사결정 자료로 활용할 수 있다. 이를 위해 방위사업법 제35조(방산업체의 지정 등)에 따라 지정된 10개 함정 분야 방산업체의 특허자료를 특허청 특허정보검색서비스를 통해 특허자료(특허수/국제특허분류 14,964건/352개)를 수집하였으며, 수집된 자료를 기반으로 함정분야 방산업체 간 사회망 분석을 통해 중심성이 높은 58개 국제특허분류를 추출했다. 추출된 국제특허분류를 기반으로 주성분 분석을 통해 함정 분야 방산업체가 집중하는 주요 기술 분야로 국제특허분류 7개(B63B, H01M, F03D, B01D, H02K, B23K, H01H)를 확인했다. 이어서 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석결과, 국제특허분류 3개(B63B, B01D, B23K)는 지속적인 기술획득 활동이 예측했으며, 국제특허분류 4개(H01M, F03D, H02K, H01H)는 기술획득 활동이 낮아짐을 예측했다.
과학기술(STEM: Science, Technology, Engineering, and Medicine) 정보를 효과적으로 제공하기 위해서는 정보이용자의 정보요구 분석 및 정보이용 행태에 대한 이해가 선행되어야 한다. 정보통신 기술과 환경의 급격한 변화와 발전으로 이용자의 정보이용 환경에도 많은 영향을 미치고 있다. 이용자의 정보이용 변화와 특성, 이들의 정보요구 분석을 토대로 적극적인 과학기술정보서비스시스템의 설계 및 개선이 필요하다. 본 연구를 위하여 과학기술정보 이용자를 대상으로 유의할당추출을 통해 4개의 주요 콘텐츠별 (논문, 보고서, 동향, 특허)로 204명씩, 총 816이 참여하였다. 각 콘텐츠별(논문, 보고서, 동향, 특허) 이용자를 대상으로 온라인 설문조사를 통한 정량적 방법을 활용하여 과학기술정보 이용 실태 파악을 위한 조사를 실시하였다. 분석 결과를 토대로 STEM 분야 정보시스템 개선사항을 위한 시사점을 도출하였다.
R&D 과제간의 유사성과 중복성을 분석하는 것은 정부 예산의 효율적 투자를 위해 중요하다. 정부 R&D 과제의 기획 시, 예산의 중복 지원을 방지하기 위해 연구 관리 전담기관, 관련 부처 및 정부차원에서 연구 과제의 중복성을 검토하고 있다. 그러나, 기존의 유사도 분석은 신규 과제 제안서와 기존의 R&D 과제 제안서를 키워드 중심으로 비교, 검색하는 방식에 의존하고 있어, 과제명의 일부 수정, 기술상의 단순 대치 등의 경우, 유사도를 정확히 측정하지 못하는 취약점이 존재한다. 본 연구에서는, R&D 과제 문서의 경우에, 이 문서들을 구별할 수 있는 특징으로써 특허 정보를 활용하고자 한다. 특허 정보는 정부 R&D 특허동향조사사업(http://ipas.rndip.re.kr)을 통해 공표된 자료를 기반으로 한다. 본 연구에서는 신규과제가 입력되었을 때, 특허 정보를 이용하여 R&D 과제간의 유사성 및 중복성을 분석할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, 집합 이론 및 확률 이론을 기반으로 한 유사도 측정 모델을 제시한다. 또한 제시한 측정 모델을 실제 시스템으로 구현하여 중복문서를 식별하고 이들의 유사도를 계산하여 보여준다.
상용 ORDBMS 개발사들은 자신의 DBMS에 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수를 추가하는 확장 방법을 제공하고 있다. 이러한 확장은 상위 레벨 인터페이스를 사용하여 이루어진다. 이러한 기법을 소결합(loose-coupling)이라 부른다. 소결합의 장점은 구현하기 쉽다는 것이나, 높은 성능이 요구되는 대용량 데이타베이스에서 새로운 데이타 타입과 연산을 추가하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는, 이러한 요구 조건.을 충족하기 위해 밀결합(tight-coupling)이라는 개념을 사용하는 것을 제안한다. 밀결합에서 새로운 데이타 타입과 연산은 DBMS의 엔진 내부에 통합된다. 따라서, 새로운 데이타 타입과 연산이 높은 성능으로 일관성 있게 제공된다. 이 밀결합 아키텍처는 정보 검색 기능과 공간 데이타베이스 기능을 한국과학기술원/첨단정보기술연구센터에서 개발 중인 객체 관계형 DBMS 오디세우스/IR에 통합하기 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는, 오디세우스/1R을 소개하고 오디세우스/IR과 밀결합된 정보 검색 기능(미국 특허 등록)을 설명한다. 다음으로, 오디세우스/1R을 사용한 단일 시스템(non-parallel) 설정에서 2,000만건의 웹 페이지를 관리할 수 있는 웹 검색 엔진을 보인다.
세계적인 자원 확보에 대한 경쟁과 재래에너지의 한계성으로 비재래 에너지가 미래의 에너지원으로 주목받고 있다. 그중에서도, 특히 중질유 및 오일샌드를 경질화하여 부가가치를 높이는 중질유분의 고부가화 공정에 대한 수요가 증가하고 있다. 다양한 형태의 중질 탄화수소로부터 Deasphalted Oil (DAO)를 생산하는 Solvent Deasphalting (SDA) 기술이 기존 정제산업에서 사용되어져 왔고, 비재래 에너지원에서의 사용에도 주목받고 있다. 자원 확보 경쟁에 나선 일부 국가에서는 SDA 기술에 대하여 이미 활발한 연구개발 및 DAO의 상업생산을 시작하고 있다. 본 연구에서는 SDA 기술 개발을 위해 필요한 특허분석을 하였고, SDA특허기술이 출원되기 시작한 1970년대부터 최근까지의 한국, 미국, 일본, 캐나다(캐나다 특허는 1950년도 이후 문헌부터 검색), 유럽, 국제특허를 이용하여, 추출, 회수, 용매 및 기타로 세부기술을 분리한 후, 총 334건을 SDA 기술과 관련된 특허로 추출하여 분석하였다. SDA 기술의 연도별 출원동향을 살펴보면, 대략 10년을 주기로 감소하는 구간이 나타나나 전체적으로는 증가하고 있는 경향을 보이고 있으며, 미국특허가 131건(39%)으로 가장 많으며, 그 다음으로 캐나다특허 83건(25%), 유럽특허 45건(13%), 일본특허 35건(11%)으로 나타났으며, 한국특허는 6건(2%)을 출원하여 가장 낮은 출원건수를 보였다. 다른 나라에 비해 SDA 관련 기술이 취약한 한국은 에너지 자원 기술의 효율적 이용을 위해서 SDA 기술에 대한 연구 개발 및 정부지원이 반드시 필요할 것으로 생각된다.
본 논문은 여러 산업 분야에서 범용적으로 활용될 수 있는 NFT(Non-Fungible Token)에 대해 토픽 모델링 기법을 활용하여 최근의 NFT 산업 동향에 대한 분석 결과를 제시한다. 본 연구에서는 산업 동향을 파악하기 위해 특허 데이터를 활용하였으며, NFT 표준안이 처음으로 발표되었던 2017년부터 2023년 10월까지 특허정보검색서비스 키프리스에 등록된 NFT 관련 국내·외 특허 각각 371건, 454건의 특허 데이터를 수집하였다. 다음으로 전처리 작업에서 불용어, 표제어를 제거 후 명사 단어만을 추출하였고, 분석 방법으론 빈도수에 따른 상위 50개의 단어를 나열하고, 단어마다 계산된 TF-IDF 값을 같이 확인하여 산업 동향의 핵심 키워드를 도출하였다. 다음으로, LDA 알고리즘을 활용해 국내·외 별로 특허 데이터에서 잠재된 4개의 주요 주제를 도출하였다. 도출한 주제별로 내용을 분석하고, 실제 NFT 산업사례를 근거로 들어 NFT 산업 동향 분석내용을 제시하였다. 선행연구에서는 논문 데이터를 통해 학술적 관점에서 동향을 제시하였다면 본 연구는 현장 실무에 기반을 둔 데이터를 활용하여 실용적인 동향 내용을 제공했다는 점에서 의의가 있으며, NFT 산업계 관련자들이 시장 현황 파악 및 새로운 아이템 창출을 위한 참고용으로 활용될 것으로 기대한다.
약물의 화학적 구조와 그 약물의 약리작용간의 연관성은, 'Medicinal Chemistry' 분야에서 활발히 연구된다. 이는 화학구조를 기반으로 하여 신약을 설계하려는 시도로서, 약학자는 신약 개발 시 만들고자 하는 약물과 비슷한 화학구조를 가지고 있는 기존 약물들에는 어떠한 것들이 있는지 조사하며, 특정 화학구조가 어떤 약물들에서 나타나는지 신속히 검색하기를 원한다. 이처럼 어떤 화차구조에서, 특정한 부분구조가 존재하는지를 검사하는 것을 부분구조검색(Substructure Searching)이라 하며, 이는 그래프 이론에서 NP-complete인 동형성 판정(Subgraph Isomorphism) 문제로 귀결된다. 검색 시간을 단축시키고자 여러 다른 전근방법들이 연구되었는데, 1990년대에는 구조에 대한 인덱스를 미리 만들어 RDBMS에 저장한 후, 검색시 이론 이용하여 성능을 높이는 방법으로 미국 특허를 획득한 RS3 시스템(http://www.acelrys.com/rs3)이 현재 상용화되어 쓰이고 있다. 본 논문에서는 RS3 시스템의 문제점을 규명하고, 이의 개선방안으로서 새로운 인덱스를 제안한다 RS3 시스템은 각 원자를 중심으로 다른 원자와의 구조를 문자연로 표현하고, 부분구조검색 쿼리를 부분문자열 검색을 실행함으로써 수행하는데, 이의 화학구조를 기술하는 인덱스에는 동일 원자, 동릴 결합에 대한 정렬이 불가능하여 재현율(Recall)과 정도(Precision)가 낮다. 이론 개선하기 위하여 본 논문에서는 2차원의 화학구조를 나누어 1차원의 구조 단편으로 만들고 이를 문자열로 기술하는 방안을 제시하며 구체적인 방법으로 한 인자를 중심으로 최소비용신장트리를 구성한 다음 레벨별로 경로를 나누어 기술하는 방안을 제안하며, 이와 같은 방법의 새로운 인덱스로 재현율과 정도가 급격히 향상됨을 보인다.
생명정보 중에서 미국의 국립생명공학정보센터(NCBI)에서 제공하는 GenBank는 전 세계적으로 연구자들이 가장 많이 사용하는 대표적인 유전자정보 데이터베이스이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 GenBank의 최신 버전을 데이터베이스로 재구축하여 Bio-KRISTAL 검색엔진을 이용하여 국내 생명과학 연구자들에게 제공하고 있다. 본 논문에서는 GenBank 데이터베이스를 활용하여 과학기술정보 통합서비스인 NDSL의 논문정보, 특허정보, 생물다양성정보 등의 콘텐트와 GenBank reference 필드와 organism 필드를 상호 연계하는 서비스 모델을 설계하고 프로토타입 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 1) NCBI FTP 사이트에서 GenBank 데이터를 수집하여, 2) GenBank 텍스트 파일을 유전자 기본정보와 참고정보로 나누어 데이터베이스로 재구축하여, 3) GenBank reference 필드에서 논문 및 특허 정보 추출을 통한 새로운 테이블을 생성하여, 4) 데이터 맵핑 기술을 이용하여 GenBank 데이터와 NDSL 데이터가 상호 연계되어 서비스되는 프로토타입 시스템을 구현하여 이종의 콘텐트간 연계 및 융합 서비스의 가능성을 확인하였다.
과학기술콘텐츠(논문, 특허, 보고서)는 과학기술에 대한 연구와 개발을 위해 연구자들이 가장 많이 활용하는 참고자료이다. 과학기술콘텐츠와 도서관에서 보유 중인 서지 정보 검색을 위해 다양한 검색 요소(제목, 초록, 키워드, 발행 연도, 학술지명, 저자명, 출판사 등)를 활용한 서비스들이 제공되고 있다. 저자의 소속기관명 전거데이터는 저자 식별을 위한 요소, 특정 기관의 연구, 개발 결과물 검색을 위한 요소 등으로 유용하게 활용될 수 있지만 현재 서비스되고 있는 국내 학술 정보와 도서관 서지 검색 서비스들에서는 소속기관명에 대해 고려하지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 과학기술콘텐츠의 전거데이터 구축을 위해 식별 대상인 과학기술콘텐츠의 메타데이터에 포함되어 있는 소속기관 데이터를 분석하고 본 연구에서 제안한 문자열 간의 포함관계를 고려한 문자열 완전일치 검색(Exact String Matching) 방법을 활용한 식별 방법과 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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