본 연구에서는 사회학 분야 웹 정보원을 대상으로 동시링크분석을 실시하여 특정 학문분야의 지적구조를 분석하고, 검색엔진별 지적 구조의 차이를 분석함으로써 웹 정보원의 특성을 살펴보았다. 세 개의 검색엔진을 대상으로 지적구조의 차이를 비교한 결과, 웹 정보원 지도에서 전체적인 지적구조는 비슷하게 나타났지만, 몇 개의 웹 정보원의 경우에는 소속군집이 다르게 나타난 경우도 있었다. 그리고 Altavista와 AlltheWeb은 지도상의 웹 정보원 분포에 있어서 거의 유사한 구조를 보여주었다.
본 연구에서 구축하고자 하는 통합OPAC은 특정 주제의 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원을 제시해 주는 참고봉사 전문가 시스템, 온라인 열람목록(OPAC), 이용 안내, 외부데이타베이스의 검색 모듈이 결합된 시스템이다. 지식베이스는 문헌정보원 지식베이스, 전문가정보원 지식베이스, 통계정보원 지식베이스로 구성된다. 지시베이스의 추론방법은 전진추론(forword chining) 방식을 채택하였다. 시스템의 구현 환경은 먼저 하드웨어는 IBM 호완기종의 개인용 컴퓨터들(IBM386-DX33이상)을 사용하고 시스템 개발도구로는 전문가시스템과 하이퍼텍스트가 결합된 쉘(shell)인 KPWin++를 이용하였고 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원에서의 키워드추출 등 정보처리 작업은 터보C를 사용하였다.
본 논문은 통합 검색에서 이질의 정보원으로부터 정보를 검색할 때 주어진 질의에 대해 가장 적합한 정보원 선택에 대한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 질의어와 검색에 참여한 정보원간의 관련성 분포 정보를 사용하였다. 이때 관련성 분포 정보는 질의어와 정보원 사이의 관련성 정도를 말하며, 이에 대한 평가는 질의에 대해 정보원으로부터 임의의 크기 N 만큼 검색 문서를 수집한 후에 이들을 평가하여 추정하였다. 본 논문에서 제안한 관련성 분포 정보는 검색 문서의 재평가 값, 관련 문서의 순서 정보, 정확도 등으로 평가한다. 또한 제안된 알고리즘은 정보원 평가에서 검색 인덱스 정보가 필요 없으며, tf, df, N등의 메타 데이터로만 평가할 수 있는 장점이 있어, 동적인 환경에 적용하기가 매우 쉽다.
최근 3년간 위성항법 보유 및 활용이 가능한 주요 국가들은 DGNSS 중파서비스를 중단하고 위성기반의 보정 서비스(SBAS) 제공 추세이다. 한국형 SBAS 서비스인 KASS가 개발 중에 따라 우리나라 해양분야 활용 가능성 검토 및 중파서비스에 대한 정책방향 연구가 필요하다.
기존 eLoran 수신기는 보정기준국(인천·평택항 반경 30km 이내에서만 이용 가능하며 ASF 맵보정 정보를 저장하는데 한계가 있음. 자체 오차정보를 보정하는 기능을 가진 eLoran/GPS 통합수신기의 알고리즘 및 성능 분석을 통해 더 넓은 해역에서 eLoran 서비스를 백업항법시스템으로 이용하기 위한 기반 마련
본 논문은 한글 정보원을 Markov source로 구현하였을 때 요구되는 terra byte 이상의 방대한 기억 공간의 점유를 해결하기 위해, 이에 대한 통계자료를 조사하고 이를 기초로 기억 공간을 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 제안된 방식에 의해 한글 정보원을 천이확률에 따라서 구현시 paged list 구조로 7차 이상의 Markov 한국어 정보원을 수백 Kbyte의 기억 공간으로 구현 할 수 있었다. 그리고, Markov 한국어 정보원의 활용도를 넓히기 위하여 backward Markov 정보원을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 한글 문장에서 손실된 단어의 수정뿐만이 아니라 기타 Markov source를 한글에 적용하는 모든 분야에 기초적인 자료로 활용될 것으로 기대된다.
금융기관들은 개인들의 다양한 욕구를 충족시키기 위해서 경쟁적으로 수많은 금융상품을 개발하여 판매하기 시작하였으며, 이러한 상품들은 나름대로 독특한 특성을 지니게 되어, 개인들은 이에 대한 수많은 정보를 수집하고 분석할 필요성을 가지게 되었다. 금융상품정보의 정보원 선택 선호요인으로는 정보원 자체의 특정 이외에도 개인이 가지는 성격적 특징과 환경적 요인들을 들 수 있다. 따라서 개인의 성격유형에 따라 선호하는 정보원의 유사점과 차이점을 알아보았다. 본 연구에서는 금융상품정보를 취득하는 정보원에 대한 선호요인인 개인의 성격유형을 파악하기 위하여 MBTI(Myers Briggs Type Indicator)를 근거로 작성된 성격특성평정척도(Personality Trait Ration Scales: PTRS)를 이용하여 파악된 성격유형들이 금융상품 정보원 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 성격유형변수를 4개의 군집으로 집단화하고 성격요인과 차이분석을 실시한 결과 감정 직관적인 성격이 강한 주관적 감정형, 외향 직관적인 성격이 강한 사교적활동형, 내향 사고적인 성격이 강한 수동적개인형, 인식 판단적인 성격이 강한 합리적이성형의 4개 군집으로 나누어졌다. 8개의 성격요인 중 감각을 제외한 7개 성격요인 모두가 p<. 05에서 4개의 성격유형군집과 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다. 사교적활동형은 여러 정보원 중 'TV'를, 합리적이성형은 '잡지', '금융상품팜플렛', '재테크서적'을, 주관적감정형은 '은행창구직원', '친구나친지'를 선호하였다. 그러나 수동적개인형은 어떠한 금융상품정보원도 선호하지 않았다. 특히, 합리적이성형은 전문금융정보를 원하는 것으로 나타났고, 주관적감정형은 인간적인 면을 더 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구가 가지는 의의는 각 성격유형별로 선호하는 금융상품정보원의 차이를 분석함으로써 개인의 정보욕구를 보다 더 만족시킬 수 있는 하나의 요인으로 성격요인과 정보원의 차이에 관한 정보를 제공하며, 금융정보를 제공하는 주체들에게 각 정보원에 적합하도록 정보의 성격에 관한 특성요인과 고객선호정보원을 살펴볼 수 있는 정보취득방안에 대한 연구의 필요성을 제시하는데 있다.
본 연구는 한국문헌정보학계의 대표적인 3개 학회지에 발표된 연구논문 597편을 대상으로 연구방법론 단계에서 고찰한 연구주제, 연구방법, 자료수집방법, 자료분석방법, 가설설정의 유무, 근거한 이론의 유무, 연구비 지급 유무 및 종류의 순서로 내용분석하였다. 연구결과, 가장 자주 연구된 주제는 디지털도서관, 도서관경영, 정보검색, 웹정보원, 분류목록, 참고봉사와 정보서비스, 전문직(교육)의 순서로 나타났으며, 문헌연구와 조사연구가 대표적으로 가장 빈번하게 사용되었지만 실험연구방법과 시스템설계 및 구축방법도 큰 폭으로 증가하였다. 웹정보자원의 자료수집방법으로서의 중요성은 계속 증가하고 있는데, 특히 정보관리학회지에서는 웹정보원과 실험이 질문지보다 더욱 중요한 자료수집방법으로 나타났다. 연구비를 지원받은 논문의 경우. 대학으로부터 수혜받은 경우가 144편으로 절대적인 비중을 차지하였으며, 학술진흥재단으로부터 28편, 정보통신부 4편 한국교육학술정보원 4편, 기타 18편의 순이다. 제언으로 웹정보원에 대한 연구방법론 개발, 질적연구, 공동연구, 연구지원금 독려 등에 관해 언급하였다.
인공지능 관련 기술의 발달로 다양한 분야에서 인공지능 활용에 대한 관심이 고조되고 있으며 전문영역에서도 기계학습 기법을 활용한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 특허청에서는 분야별 전문지식을 가진 분류담당자가 출원되는 모든 특허에 국제특허분류코드(이하 IPC) 부여 작업을 수행하고 있다. IPC 분류와 같은 전문적인 업무영역에서 딥러닝을 활용한 자동 IPC 분류 서비스를 제공하기 위해서는 기계학습을 이용하는 분류 모델에 분야별 전문지식을 직관적으로 반영하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 딥러닝 기반의 IPC 분류 모델과 전문지식이 반영된 분류별 어휘사전을 활용한 규칙기반 분류 모델을 병행하여 특허문서의 IPC분류를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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