Background: Consumers and patients in the last two decades have increasingly turned to various internet search engines including Google for information. Google Trends records searches done using the Google search engine. Google Trends is free and provides data on search terms and related queries. One recent study found a large public interest in "dental anesthesia". In this paper, we further explore this interest in "dental anesthesia" and assess if any patterns emerge. Methods: In this study, Google Trends and the search term "dental pain" was used to record the consumer's interest over a five-year period. Additionally, using the search term "Dental anesthesia," a top ten related query list was generated. Queries are grouped into two sections, a "top" category and a "rising" category. We then added additional search term such as: wisdom tooth anesthesia, wisdom tooth general anesthesia, dental anesthetics, local anesthetic, dental numbing, anesthesia dentist, and dental pain. From the related queries generated from each search term, repeated themes were grouped together and ranked according to the total sum of their relative search frequency (RSF) values. Results: Over the five-year time period, Google Trends data show that there was a 1.5% increase in the search term "dental pain". Results of the related queries for dental anesthesia show that there seems to be a large public interest in how long local anesthetics last (Total RSF = 231) - even more so than potential side effects or toxicities (Total RSF = 83). Conclusion: Based on these results it is recommended that clinicians clearly advice their patients on how long local anesthetics last to better manage patient expectations.
본 논문에서는 시맨틱 검색 수행을 위해 검색 도메인에 알맞은 온톨로지를 이용, 구축하고 정보에 관한 검색, 변환, 통합, 공유가 가능한 검색 엔진을 구현하여 검색 시스템의 기반을 마련하는 것을 목적으로 하였다. 기존 방식에서 벗어나 온톨로지를 활용하여 계층 관계를 추론하고, 그 계층을 근거로 개체를 추론한 다음 속성을 추출하여 사용자가 원하는 자료와 관련있는 분야를 검색하는 것이다. 이러한 방식으로 정보를 검색할 수 있도록 정보검색 시스템을 '자격증'과 관련된 키워드를 입력하여 구현하였다. 구현된 시스템은 온톨로지에서 각 속성들의 의미와 관계를 정리하여 일반인 정보검색을 사용자가 빠르고 쉽게, 정확한 검색을 할 수 있도록 하였다. 또한, 구현 결과를 2개의 다른 검색엔진과 비교하였다. 비교한 검색엔진은 대표적인 검색엔진인 '네이버'와 '다음'이다. 시맨틱 웹을 이용한 검색을 수행하기 위해 검색 도메인에 맞는 온톨로지를 이용하여 구축한 본 연구의 검색 엔진은 상당히 우수한 결과를 보여주는 것으로 평가되었다. 그러나 검색 엔진의 정확성과 신뢰성을 높이고 좀 더 포괄적인 범주의 검색어 포함하기 위해서는 더욱 정형화된 온톨로지가 필요하다고 사료된다.
컴퓨터와 인터넷의 발달로 인하여 ICT를 수업에 활용하고자 하는 교육현장의 요구가 날로 증가하고 있다. 그러나 현재 웹기반 코스웨어들은 대부분 학습자 중심의 개인교수형이고, WBI의 주축을 이루는 각종 학습이론과 모형은 코스웨어에 치중되었거나 일반적이어서 교육현장에 직접 적용하기 어려운 게 사실이다. 이러한 관점에서 학습교과에 맞도록 구성한 전문검색엔진을 통한 학습 모형은 하나의 해결책일 수 있다. 본 논문에서는 전통적 개념 학습 이론을 인터넷 환경하의 학교 수업 환경에 적합한 학습 모형으로 발전시킨 체계적 개념 학습 모형을 개발하였고, 이를 토대로 교사에게는 교수자료와 교수설계를 지원하고 학습자에게는 효율적인 개념 학습 환경을 제공하는 전문검색시스템 CEhunt (Computer Education Hunter)를 개발하였다. 또한 검증을 통하여 본 모형이 관련 교과에 대한 학습자의 체계적 개념 형성 과정에 긍정적 효과를 거둘 수 있음을 밝혔다.
웹 2.0에 기반한 정보화 사회에 있어 참여를 통한 자료의 축적 속도는 더욱 더 가속화 되어가고 있다. 이러한 현상속에서, 웹 2.0으로 인해 정보의 저장 및 공유 형태 역시 단순 웹 페이지에서 블로그로 나아가 포드캐스팅, 비디오 등의 다양한 모습으로 분화되어가고 있는 실정인데, 이는 웹 상의 정보에 대한 통합적이고 효율적인 접근을 오히려 방해할 수 있는 요소이기에 보다 효과적인 정보 검색 방법을 요구하게 된다. 본 연구에서는 특히 블로그 검색에 초점을 맞추어 기존 웹 검색 방식의 문제점을 도출, 해결하고자 한다. 논문에서 제안하고자 바는 특정 검색어에 대해 블로그 검색을 수행한 후, 검색 결과에서 주요 주제들을 효과적으로 추출하고, 주제별로 결과물들을 클러스터링하여 순위별로 제공하고자 하는 것이다. 이를 통해 블로그 검색에의 정보 추출에서 사용자에게 특정 검색어에 대해 보다 동적인 추가 주제 카탈로그를 제시함으로써 대량의 의미 없는 정보들을 단순 브라이징하는 방식을 벗어날 수 있으며, 빠르게 검색 의도에 유의한 자료들에 접근할 수 있도록 할 수 있다.
인터넷이 제공하는 학술정보자원은 풍부하지만 그 중에서 이용자들이 자신에게 필요한, 좋은 정보를 찾기는 쉽지 않다. 체계적으로 정리되어 있지 않기 때문이다. 본 연구에서는 도서관에서 오랫동안 이용해온 분류체계인 DDC(Dewey Decimal Classification)을 이용하여 학술분야 인터넷정보자원을 검색할 주제별 디렉토리 검색엔진을 설계하였다. 이 검색엔진을 설계함에 있어서 대개념에서 소개념으로 특정주제를 세분해가는 DDC의 '체계적 배열'에 따라 분류코드를 설계하였고, DDC의 '상관색인'을 이용하여 자동 문서분류사전을 작성하였다.
In this paper, we designed and implemented an integrated search and collaboration system. Users can search the traditional korean medicine knowledge in our system, which consists of medicinal materials, formulas, diseases, terminology, and clinical information. In general, the existing information systems providing the korean medicine knowledge do not provide the update function. Thus, it can be a problem if there are incomplete information. In order to solve this problem, our system implements the functions that users can work together to improve the knowledge. Therefore, wrong information can be updated easily so that flexible management about the korean medicine information is possible.
시맨틱 웹은 단순한 문서들의 링크가 아닌 문서들의 의미와 관계를 표현하는 웹으로 소프트웨어 에이전트가 이해할 수 있도록 구성되어 있다 본 논문에서 제안하는 검색방식은 온톨로지기반의 추론을 통한 시맨틱 검색방법으로 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 검색키워드와 문서의 키워드가 다르더라도 의미적으로 같으면 온톨로지의 추론을 통해 검색이 가능하게 한다. 둘째, 규칙기반의 변환기가 서로 다른 온톨로지의 컨셉을 정확한 매치(exact match)가 아니어도 유사한 컨셉으로 추론할 수 있게 한다. 셋째, 온톨로지가 검색 키워드의 의미를 뚜렷하게 정의할 수 있으므로 단순한 키워드 매칭과 빈도만으로 검색하는 것 보다 정확한 검색이 가능하도록 한다. 넷째, 최적화된 질의문 자동 생성이 도메인 온톨로지를 통해 가능하므로 자연어와 유사한 검색영역과 정확성을 갖게 한다. 다섯째, 에이전트가 단순히 키워드가 포함된 문서만을 찾는 것이 아니라 온톨로지에 표현되어 있는 정보를 토대로 사용자가 원하는 정보와 지식을 자동적으로 찾게 한다. 이러한 방식은 데이타베이스의 질의문을 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 검색 시스템보다 정화한 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시맨틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2278-2291
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2023
Imported ornamental fish should be quarantined because they can have dangerous diseases depending on their habitat. The quarantine requires a lot of time because quarantine officers collect various information on the imported ornamental fish. Inefficient quarantine processes reduce its work efficiency and accuracy. Also, long-time quarantine causes the death of environmentally sensitive ornamental fish and huge financial losses. To improve existing quarantine systems, information on ornamental fish was collected and structured, and a server was established to develop quarantine performance support software equipped with a text search engine. However, the long names of ornamental fish in general can cause many typos and time bottlenecks when we type search words for the target fish information. Therefore, we need a technique that can correct typos. Typical typo character calibration compares input text with all characters in a calibrated candidate text dictionary. However, this approach requires computational power proportional to the number of typos, resulting in slow processing time and low calibration accuracy performance. Therefore, to improve the calibration accuracy of characters, we propose a fusion system of simple Artificial Neural Network (ANN) models and character preprocessing methods that accelerate the process by minimizing the computation of the models. We also propose a typo character generation method used for training the ANN models. Simulation results show that the proposed typo character correction system is about 6 times faster than the conventional method and has 10% higher accuracy.
It Is a typical scenario in concurrent engineering/design that different perspectives of each team members participating In the project exist, and those perspectives lead to conflicting decisions. The model 'resolution network' proposed in this work provides system-mediated resolution for all related team engineers to consider to optimize the manufacture in general. This paper focuses on development of the general architecture of the model and a search engine called Mediator to determine a resolution network from a given constraint network. The Mediator manages the constraint network, determines the most optimistic resolution called optimal point in terms of satisfying overall production goal , and use the optimal point to mediate controversial issues among teams. The biggest merit of our model is that it provides teams with resolution with logical and rational reasoning.
This paper ranks higher education in Korea based upon research productivity in business and economics disciplines. The number of SCI-level journal articles are tabulated using the Web of Science search engine, over the sample period from 1990 to 2016. The league table shows that many private universities dominate top-tier ranks, which is consistent with the school reputations most commonly cited by the general public in Korea. In contrast, many national universities appear in the second-tier, and their scanty performance in business and economics is in sharp contrast with our earlier findings in which national universities performed well in science and engineering fields (Jin and Kim, 2018). In addition, the ranking order in lower-ranked schools is found to be sensitive to a small change in publications, whereas the publication gap among top-tier schools is relatively large. Finally, unlike our general perception, the size of school does not matter for collaborative research. Some policy implications are discussed as a conclusion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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