• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.31-59
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• 2007

We frequently use search engines to find relevant information in the Web but still end up with too much information. In order to solve this problem of information overload, ranking algorithms have been applied to various domains. As more information will be available in the future, effectively and efficiently ranking search results will become more critical. In this paper, we propose a ranking algorithm for the Semantic Web resources, specifically RDF resources. Traditionally, the importance of a particular Web page is estimated based on the number of key words found in the page, which is subject to manipulation. In contrast, link analysis methods such as Google's PageRank capitalize on the information which is inherent in the link structure of the Web graph. PageRank considers a certain page highly important if it is referred to by many other pages. The degree of the importance also increases if the importance of the referring pages is high. Kleinberg's algorithm is another link-structure based ranking algorithm for Web pages. Unlike PageRank, Kleinberg's algorithm utilizes two kinds of scores: the authority score and the hub score. If a page has a high authority score, it is an authority on a given topic and many pages refer to it. A page with a high hub score links to many authoritative pages. As mentioned above, the link-structure based ranking method has been playing an essential role in World Wide Web(WWW), and nowadays, many people recognize the effectiveness and efficiency of it. On the other hand, as Resource Description Framework(RDF) data model forms the foundation of the Semantic Web, any information in the Semantic Web can be expressed with RDF graph, making the ranking algorithm for RDF knowledge bases greatly important. The RDF graph consists of nodes and directional links similar to the Web graph. As a result, the link-structure based ranking method seems to be highly applicable to ranking the Semantic Web resources. However, the information space of the Semantic Web is more complex than that of WWW. For instance, WWW can be considered as one huge class, i.e., a collection of Web pages, which has only a recursive property, i.e., a 'refers to' property corresponding to the hyperlinks. However, the Semantic Web encompasses various kinds of classes and properties, and consequently, ranking methods used in WWW should be modified to reflect the complexity of the information space in the Semantic Web. Previous research addressed the ranking problem of query results retrieved from RDF knowledge bases. Mukherjea and Bamba modified Kleinberg's algorithm in order to apply their algorithm to rank the Semantic Web resources. They defined the objectivity score and the subjectivity score of a resource, which correspond to the authority score and the hub score of Kleinberg's, respectively. They concentrated on the diversity of properties and introduced property weights to control the influence of a resource on another resource depending on the characteristic of the property linking the two resources. A node with a high objectivity score becomes the object of many RDF triples, and a node with a high subjectivity score becomes the subject of many RDF triples. They developed several kinds of Semantic Web systems in order to validate their technique and showed some experimental results verifying the applicability of their method to the Semantic Web. Despite their efforts, however, there remained some limitations which they reported in their paper. First, their algorithm is useful only when a Semantic Web system represents most of the knowledge pertaining to a certain domain. In other words, the ratio of links to nodes should be high, or overall resources should be described in detail, to a certain degree for their algorithm to properly work. Second, a Tightly-Knit Community(TKC) effect, the phenomenon that pages which are less important but yet densely connected have higher scores than the ones that are more important but sparsely connected, remains as problematic. Third, a resource may have a high score, not because it is actually important, but simply because it is very common and as a consequence it has many links pointing to it. In this paper, we examine such ranking problems from a novel perspective and propose a new algorithm which can solve the problems under the previous studies. Our proposed method is based on a class-oriented approach. In contrast to the predicate-oriented approach entertained by the previous research, a user, under our approach, determines the weights of a property by comparing its relative significance to the other properties when evaluating the importance of resources in a specific class. This approach stems from the idea that most queries are supposed to find resources belonging to the same class in the Semantic Web, which consists of many heterogeneous classes in RDF Schema. This approach closely reflects the way that people, in the real world, evaluate something, and will turn out to be superior to the predicate-oriented approach for the Semantic Web. Our proposed algorithm can resolve the TKC(Tightly Knit Community) effect, and further can shed lights on other limitations posed by the previous research. In addition, we propose two ways to incorporate data-type properties which have not been employed even in the case when they have some significance on the resource importance. We designed an experiment to show the effectiveness of our proposed algorithm and the validity of ranking results, which was not tried ever in previous research. We also conducted a comprehensive mathematical analysis, which was overlooked in previous research. The mathematical analysis enabled us to simplify the calculation procedure. Finally, we summarize our experimental results and discuss further research issues.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 농약과학회지
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• 제5권3호
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• pp.1-11
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• 2001

신규 제초제 작용점의 발굴은 유전체학과 조합화학 등 새로운 기술이 등장하여 그 가능성이 높아지고 있다. 대략 $10^{30}$에서 $10^{50}$여 개의 화학물질의 합성이 가능하고 50,000여 개의 식물 유전자 지도가 완성되어 이들의 조합으로 새로운 제초제의 작용점 발굴 가능성이 높아지게 될 것이다. 즉, 고등식물이 가지고 있는 50,000여 개의 유전자 가운데 0.1%, 1.0% 또는 10%가 신규 작용점이 된다면 50, 500, 5000개의 신규 작용점을 발견할 수 있는 것이다. 신규 제초제의 개발을 위해서는 target enzyme의 선택과 결정, 저해제의 설계, 작용점까지 도달하는 과정, 대사적인 운명 등 여러가지 요인들이 검토되어야 한다. 이러한 과정에서 가장 중요한 것은 확실한 작용점의 선택에 있다. 또한 다양한 생화학적 정보를 통하여 작용점/효소의 저해로부터 고사에 이르는 과정을 이해함은 물론 보다 강력한 저해제의 합성과 살초과정을 이해할 수 있어야 할 것이다. 그 동안에는 이미 알려진 작용점을 대상으로 신규 화합물을 합성하거나 유도체를 개발하는 것이 대부분이었지만 최근에는 antisense 기법 등을 활용하여 새로운 치사관련 작용점을 찾아내는데 잠재력과 가능성을 확대시켜주고 있다. 새로운 치사관련 작용점을 발굴한 후에는 대상효소의 화학적, 생화학적 기능과 단백질의 구조를 분석하여 강력한 저해제를 설계하는데 활용하게 될 것이다. 치사관련 돌연변이체와 antisense 기법을 활용하고, 식물 생리학적 반응을 기초로 하여 리드화합물을 탐색하는 것은 새로운 접근방식이며 농약 화학적 특성을 갖는 효소 저해제들의 합성은 크게 6가지로 할 수 있다. 공통특이시얀 기질 유사체 합성, affinity labels, 자살기질체, 반응중간산물, 그리고 extraneous site inhibitors 등을 들 수 있다. 이와 같은 방법으로 후보화합물이 선발된다 하여도 실제식물에 처리하여 흡수, 이행, 대사 등에 관한 시험이 반드시 이루어져야 새로운 제초제를 탄생시킬 수 있다. 또한 약물의 전달과정과 무독화작용을 통하여 pro-herbicide에 대한 연구를 진행하게 될 것이며, 마지막으로 잡초와 작물간의 선택성이 고려되어야 효소 측이적 접근방식에 의한 신규 선택성 제초제의 개발이 성공할 수 있는 것이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.191-210
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• 2014

As mobile devices that can be connected to the Internet have spread and networking has become possible whenever/wherever, the Internet has become central in the dissemination and consumption of news. Accordingly, the ways news is gathered, disseminated, and consumed have changed greatly. In the traditional news media such as magazines and newspapers, expert editors determined what events were worthy of deploying their staffs or freelancers to cover and what stories from newswires or other sources would be printed. Furthermore, they determined how these stories would be displayed in their publications in terms of page placement, space allocation, type sizes, photographs, and other graphic elements. In turn, readers-news consumers-judged the importance of news not only by its subject and content, but also through subsidiary information such as its location and how it was displayed. Their judgments reflected their acceptance of an assumption that these expert editors had the knowledge and ability not only to serve as gatekeepers in determining what news was valuable and important but also how to rank its value and importance. As such, news assembled, dispensed, and consumed in this manner can be said to be expert-based recommended news. However, in the era of Internet news, the role of expert editors as gatekeepers has been greatly diminished. Many Internet news sites offer a huge volume of news on diverse topics from many media companies, thereby eliminating in many cases the gatekeeper role of expert editors. One result has been to turn news users from passive receptacles into activists who search for news that reflects their interests or tastes. To solve the problem of an overload of information and enhance the efficiency of news users' searches, Internet news sites have introduced numerous recommendation techniques. Recommendations based on popularity constitute one of the most frequently used of these techniques. This popularity-based approach shows a list of those news items that have been read and shared by many people, based on users' behavior such as clicks, evaluations, and sharing. "most-viewed list," "most-replied list," and "real-time issue" found on news sites belong to this system. Given that collective intelligence serves as the premise of these popularity-based recommendations, popularity-based news recommendations would be considered highly important because stories that have been read and shared by many people are presumably more likely to be better than those preferred by only a few people. However, these recommendations may reflect a popularity bias because stories judged likely to be more popular have been placed where they will be most noticeable. As a result, such stories are more likely to be continuously exposed and included in popularity-based recommended news lists. Popular news stories cannot be said to be necessarily those that are most important to readers. Given that many people use popularity-based recommended news and that the popularity-based recommendation approach greatly affects patterns of news use, a review of whether popularity-based news recommendations actually reflect important news can be said to be an indispensable procedure. Therefore, in this study, popularity-based news recommendations of an Internet news portal was compared with top placements of news in printed newspapers, and news users' judgments of which stories were personally and socially important were analyzed. The study was conducted in two stages. In the first stage, content analyses were used to compare the content of the popularity-based news recommendations of an Internet news site with those of the expert-based news recommendations of printed newspapers. Five days of news stories were collected. "most-viewed list" of the Naver portal site were used as the popularity-based recommendations; the expert-based recommendations were represented by the top pieces of news from five major daily newspapers-the Chosun Ilbo, the JoongAng Ilbo, the Dong-A Daily News, the Hankyoreh Shinmun, and the Kyunghyang Shinmun. In the second stage, along with the news stories collected in the first stage, some Internet news stories and some news stories from printed newspapers that the Internet and the newspapers did not have in common were randomly extracted and used in online questionnaire surveys that asked the importance of these selected news stories. According to our analysis, only 10.81% of the popularity-based news recommendations were similar in content with the expert-based news judgments. Therefore, the content of popularity-based news recommendations appears to be quite different from the content of expert-based recommendations. The differences in importance between these two groups of news stories were analyzed, and the results indicated that whereas the two groups did not differ significantly in their recommendations of stories of personal importance, the expert-based recommendations ranked higher in social importance. This study has importance for theory in its examination of popularity-based news recommendations from the two theoretical viewpoints of collective intelligence and popularity bias and by its use of both qualitative (content analysis) and quantitative methods (questionnaires). It also sheds light on the differences in the role of media channels that fulfill an agenda-setting function and Internet news sites that treat news from the viewpoint of markets.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제43권4호
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• pp.450-456
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• 2016

한국형 잔디에서는 다른 병에 비해 진전 속도가 빠르고 주로 뿌리에서부터 발병하여 잔디를 고사시키고 발병 후 구제하기 매우 어려운 라이족토니아잎마름병(라지패취)이 큰 문제로 대두되고 있다. 라이족토니아잎마름병(라지패취)은 Rhizoctonia solani AG2-2 (IV)병원균에 의해 발생하는데, 이 병원균에 강한 내병성 들잔디를 개발하기 위해 식물방어반응에 중요한 역할을 하는 것으로 알려진 PR-Protein 중 하나인 ${\beta}-1,3-glucanase$를 들잔디로부터 클로닝 하였다. ${\beta}-1,3-glucanase$는 바이러스나 균의 감염으로 인해 식물조직이 과민반응을 일으킬 때 세포내에서 생성되고 세포 외로 분비되어 세포 사이 공간에서 주로 병원균 저항성기능을 하는 것으로 알려져 있다. ${\beta}-1,3-glucanase$ 단자엽식물 중 내병성에 대한 연구가 되어있는 옥수수, 밀, 보리, 벼의 염기서열에서 공통으로 보존되어 있는 부분을 이용해 degenerate PCR을 수행하고 얻어낸 sequence를 통해 Full-length의 cDNA를 클로닝 하였다. E.coli overexpression을 수행하여 목표 단백질을 대량 정제하여 in vitro 활성 측정 및 항균테스트를 진행하였다. 또한, ZjGlu1 유전자의 기능을 해석하기 위해 각각의 유전자를 도입한 식물형질전환용 벡터를 제작하여 잔디 형질전환체 제작을 하였다. ZjGlu1 단백질을 이용하여 9개의 균주에 대해 항균활성 테스트를 진행 한 결과 R. cerealis, F. culmorum, R.solani AG-1 (1B), T. atroviride 에서 항균활성을 보였으며, 형질전환체를 이용해 18s 유전자의 발현량을 상대로 한 각 유전자의 기관별 발현량은 크게 차이없이 모든기관에 발현되는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한골관절종양학회지
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• 제9권1호
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• pp.124-129
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• 2003

목적: 슬관절부에 발생한 제 3 기 거대세포종에 대해 수술적 치료 후 임상적, 방사선학적 결과를 알아보고자 후향적 분석을 시행하였다. 대상 및 방법: 1991년 3월부터 2000년 2월까지 슬관절부에 발생한 제 3기의 거대세포종으로 수술적 치료를 받은 21명의 환자를 대상으로 하였으며 추시기간은 최단 1년 최장 9년으로 평균 5.7년이었다. 수술방법으로11명에서 병소내 소파술 및 액화 질소 냉동 요법 후 시멘트 충진술을 시행하였고, 7명에서 병소내 소파술 시행 후 냉동 요법 없이 시멘트 충진술 또는 자가골 이식술을 시행하였다. 관절면의 파괴가 심했던 3명에서는 광범위 절제술 후 재건술을 시행하였다. 결과: 첫 수술 후 기능적 평가는 우수 및 양호가 13례, 보통이 4례, 실패가 4례였다. 국소 재발이나 감염으로 인해 실패로 판정되어 재수술을 시행한 4례에서 최종 추시시 기능적 결과는 우수 3례, 보통이 1례로, 전체적으로는 우수 및 양호가 16례, 보통이 5례였다. 소파술, 냉동요법 및 시멘트 충진술을 시행한 11명의 환자 중에는 1명(9.1%)에서 재발하였으며, 1명(9.1%)에서 슬관절의 퇴행성 변화를 보였으며, 냉동요법 없이 소파술 및 시멘트 충진술 또는 골이식을 받은 환자 7명중 2명(28.6%)에서 재발하였고, 1명에서(14.5%) 슬관절의 퇴행성 변화를 보였다. 결론: 철저한 소파술 및 냉동 보조요법은 슬관절부의 제 3기 거대 세포종 치료에 있어 유용한 방법이며, 광범위 절제술 및 재건술은 병변이 거대하고 관절면이 상당히 파괴되었거나, 수술 후 국소 재발로 인해 골파괴 및 관절 침범이 심한 경우에 시행하는 것이 바람직 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제38권4호
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• pp.1-11
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• 2020

녹산은 경복궁 내부에 위치한 구릉 형태의 녹지로서 문화재공간으로 주목받지 못한 장소이다. 이에 본 연구는 녹산이 성립된 배경과 변화 양상을 고찰하여 경관적 의의를 도출하고자 실록, 지도류, 사진에 대한 문헌 분석과 현장조사를 실시하였다. 연구 결과 녹산의 정체성은 풍수적 내맥(來脈), 소나무림, 사슴과 관련되며, 경관적 의의는 다음과 같다. 첫째, 「경복궁전도」 외 다수의 고지도에는 백악으로부터 경복궁 내부까지 이어지는 산줄기들이 묘사되었는데, 그중에서 녹산은 강녕전과 문소전으로 이어지는 내맥에 위치함으로써 형성된 숲이다. 북궐도상에서 녹산에는 육우정(六隅亭), 남여고(藍與庫), 녹직처소(鹿直處所), 그리고 남북 방향의 어구와 담장이 표현됨으로써 최소한의 시설과 숲으로 구성된 원형경관으로 이해할 수 있다. 둘째, 세종대에 경복궁의 북쪽 궁장이 건설되었으며, 경복궁 창건 시기에 연조 뒤쪽부터 신무문 안쪽을 후원으로 인식했던 반면에 경복궁 중건 시기는 신무문 밖에 새로운 후원 영역을 마련하였다. 이러한 배경에서 녹산만 내맥의 산줄기를 유지하였다. 그러나 일제강점기에 신무문 밖 후원에 대규모 관사가 건립되고 경무대 부지에 총독관저와 도로가 개설되면서 지형이 크게 변화되었다. 여기에 1967년 청와대와 녹산 사이의 청와대로가 신설되면서 녹산은 백악산록과 단절되었다. 셋째, 내청룡에 해당하는 경복궁 북동쪽의 풍수적 형세가 부족하여 소나무를 심어 지맥을 배양하였던 점과 임진왜란 이전 경복궁 배치도에 '소나무밭(松田)'이라고 표현된 사실에서 녹산의 원형이 된 숲의 주요 성상을 파악하였다. 발굴조사로 확인한 상수리나무, 벚나무, 느릅나무, 밤나무가 어우러진 소나무림을 원형 식생경관으로 이해할 수 있다. 녹산에는 성토로 인하여 어구가 사라지는 등 지형이 바뀌고 아까시 등 외래수종과 관상용 향나무 등이 식재되었다. 현재는 소나무림의 비중이 줄고 상수리나무림, 낙엽활엽수혼효림, 일부 가죽나무림과 버드나무림으로 구성된 숲을 이루고 있다. 넷째, '녹산(鹿山)'이라는 명칭이 신령, 장수, 영생, 왕권을 상징하는 사슴으로부터 유래된 사실을 '경복궁 녹원에서 기르던 사슴 일곱 마리 중에 한 마리가 굶어죽었다'는 대한매일신보 기사를 통해서 확인하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권1호
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• pp.40-52
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• 2016

창덕궁 후원의 부용정(芙蓉亭)은 독특한 평면형태, 공간구성, 건물의 장식 등이 뛰어난 비례와 대비를 이루고 있는 점을 인정받아 2012년 3월 2일에 보물 제1763호로 지정되었다. 그러나 지정사유가 형이하학적으로 평가되었고, 그마저도 왜 지금과 같이 독특한 형태로 조영되었는지 명확하게 규명하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 역사적 배경을 바탕으로 자연철학 및 사상에 관한 형이상학적 접근을 시도하였고, 조영의도와 공간구조의 특징을 규명하여 부용정의 정체성을 찾는데 주력하였다. 요약된 결과는 아래와 같다. 첫째, 부용정의 조영배경 및 특징: 정조는 즉위와 함께 창덕궁 후원에 규장각(奎章閣)을 창설하고 개혁정치의 일환으로 초계문신(抄啓文臣)을 양성하였다. 또한 각신(閣臣)들을 가인(家人)처럼 우대해주며 친정체계를 구축하였다. 정조의 적극적인 개혁정치는 신하들에게 후원을 구경시켜주기는 계기가 되었으며, 정조 16년(1792)에 각신을 중심으로 한 내각상조회(內閣賞釣會)를 공식적으로 발족하고 후원유람을 정례화하게 되었다. 후원유람은 꽃을 보고 낚시를 하는 상화조어연(賞花釣魚宴), 난정수계의 활동 등으로 이루어졌고, 이후 국가의 대신들이 참석하게 되면서 큰 행사로 발전하게 되었다. 정조는 대신, 중신, 각신들과 이러한 문화 활동을 함께하고 나아가 자신의 왕도정치를 실현할 장소로써 부용정을 조영한 것이었다. 둘째, 부용정의 입지와 공간적 특성: 정조는 즉위(1776)와 함께 택수재를 새롭게 개축하였다. 무엇보다 개유와-택수재-원도-어수문-규장각을 축선에 맞춰 연계한 점은 자신의 정치적 이상을 실현하기 위해 현재의 규장각 일원을 계획-설계한 것으로 판단할 수 있다. 정조 17년(1793)에는 기존의 사우정(四隅亭) 형태였던 택수재를 군신(君臣)이 함께할 수 있는 공간으로 조성하기 위해 위계를 두어 증축하고 부용정이라 칭하였다. 지당 위에 위치한 부용정의 북쪽공간은 임금의 공간으로 다른 곳보다 한 단 높게 조성하였고 창호도아자살로 차별화한 특징을 보인다. 서쪽과 동쪽은 신하들의 공간이다. 중앙공간은 양측의 신하들이 북쪽공간에 입어한 임금을 배알하기 위해 마련된 공간이며, 서쪽과 동쪽의 신하들은 부용정의 귀퉁이 공간을 돌아 남쪽공간에서 중앙공간으로 입실하게 되는 구조로 조영되었다. 결국 부용정은 최소한의 공간으로 편전(便殿)의 기능까지 수행할 수 있도록 설계된 정원건축물인 것이다. 셋째, 부용정의 문화적 가치: 부용정 일원은 세조, 인조, 현종, 숙종, 정조 등 왕들의 사유적인 정원문화가 복합적으로 존재하며 꾸준히 발전된 특징을 보인다. 특히 정조는 선왕들이 조성해놓은 다양한 물리적, 사회적, 상상적 환경 등을 계승하였고 더불어 자신의 왕도정치를 위해 신하들을 후원에 불러들였으며 그 중추적 장소로 부용정을 완성한 것이다. 곧 부용정은 조선왕조의 영속성이 반영된 정원건축물로 그 가치를 높게 평가할 수 있으며, 공간적으로도 유교사상이 정자에 반영되어 위계가 구분된 독특한 사례로써 왕의 정원에서만 나타나는 특수성을 잘 보여주고 있다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.49-56
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• 2010

At the initial stage of Internet advertising, banner advertising came into fashion. As the Internet developed into a central part of daily lives and the competition in the on-line advertising market was getting fierce, there was not enough space for banner advertising, which rushed to portal sites only. All these factors was responsible for an upsurge in advertising prices. Consequently, the high-cost and low-efficiency problems with banner advertising were raised, which led to an emergence of keyword advertising as a new type of Internet advertising to replace its predecessor. In the beginning of 2000s, when Internet advertising came to be activated, display advertisement including banner advertising dominated the Net. However, display advertising showed signs of gradual decline, and registered minus growth in the year 2009, whereas keyword advertising showed rapid growth and started to outdo display advertising as of the year 2005. Keyword advertising refers to the advertising technique that exposes relevant advertisements on the top of research sites when one searches for a keyword. Instead of exposing advertisements to unspecified individuals like banner advertising, keyword advertising, or targeted advertising technique, shows advertisements only when customers search for a desired keyword so that only highly prospective customers are given a chance to see them. In this context, it is also referred to as search advertising. It is regarded as more aggressive advertising with a high hit rate than previous advertising in that, instead of the seller discovering customers and running an advertisement for them like TV, radios or banner advertising, it exposes advertisements to visiting customers. Keyword advertising makes it possible for a company to seek publicity on line simply by making use of a single word and to achieve a maximum of efficiency at a minimum cost. The strong point of keyword advertising is that customers are allowed to directly contact the products in question through its more efficient advertising when compared to the advertisements of mass media such as TV and radio, etc. The weak point of keyword advertising is that a company should have its advertisement registered on each and every portal site and finds it hard to exercise substantial supervision over its advertisement, there being a possibility of its advertising expenses exceeding its profits. Keyword advertising severs as the most appropriate methods of advertising for the sales and publicity of small and medium enterprises which are in need of a maximum of advertising effect at a low advertising cost. At present, keyword advertising is divided into CPC advertising and CPM advertising. The former is known as the most efficient technique, which is also referred to as advertising based on the meter rate system; A company is supposed to pay for the number of clicks on a searched keyword which users have searched. This is representatively adopted by Overture, Google's Adwords, Naver's Clickchoice, and Daum's Clicks, etc. CPM advertising is dependent upon the flat rate payment system, making a company pay for its advertisement on the basis of the number of exposure, not on the basis of the number of clicks. This method fixes a price for advertisement on the basis of 1,000-time exposure, and is mainly adopted by Naver's Timechoice, Daum's Speciallink, and Nate's Speedup, etc, At present, the CPC method is most frequently adopted. The weak point of the CPC method is that advertising cost can rise through constant clicks from the same IP. If a company makes good use of strategies for maximizing the strong points of keyword advertising and complementing its weak points, it is highly likely to turn its visitors into prospective customers. Accordingly, an advertiser should make an analysis of customers' behavior and approach them in a variety of ways, trying hard to find out what they want. With this in mind, her or she has to put multiple keywords into use when running for ads. When he or she first runs an ad, he or she should first give priority to which keyword to select. The advertiser should consider how many individuals using a search engine will click the keyword in question and how much money he or she has to pay for the advertisement. As the popular keywords that the users of search engines are frequently using are expensive in terms of a unit cost per click, the advertisers without much money for advertising at the initial phrase should pay attention to detailed keywords suitable to their budget. Detailed keywords are also referred to as peripheral keywords or extension keywords, which can be called a combination of major keywords. Most keywords are in the form of texts. The biggest strong point of text-based advertising is that it looks like search results, causing little antipathy to it. But it fails to attract much attention because of the fact that most keyword advertising is in the form of texts. Image-embedded advertising is easy to notice due to images, but it is exposed on the lower part of a web page and regarded as an advertisement, which leads to a low click through rate. However, its strong point is that its prices are lower than those of text-based advertising. If a company owns a logo or a product that is easy enough for people to recognize, the company is well advised to make good use of image-embedded advertising so as to attract Internet users' attention. Advertisers should make an analysis of their logos and examine customers' responses based on the events of sites in question and the composition of products as a vehicle for monitoring their behavior in detail. Besides, keyword advertising allows them to analyze the advertising effects of exposed keywords through the analysis of logos. The logo analysis refers to a close analysis of the current situation of a site by making an analysis of information about visitors on the basis of the analysis of the number of visitors and page view, and that of cookie values. It is in the log files generated through each Web server that a user's IP, used pages, the time when he or she uses it, and cookie values are stored. The log files contain a huge amount of data. As it is almost impossible to make a direct analysis of these log files, one is supposed to make an analysis of them by using solutions for a log analysis. The generic information that can be extracted from tools for each logo analysis includes the number of viewing the total pages, the number of average page view per day, the number of basic page view, the number of page view per visit, the total number of hits, the number of average hits per day, the number of hits per visit, the number of visits, the number of average visits per day, the net number of visitors, average visitors per day, one-time visitors, visitors who have come more than twice, and average using hours, etc. These sites are deemed to be useful for utilizing data for the analysis of the situation and current status of rival companies as well as benchmarking. As keyword advertising exposes advertisements exclusively on search-result pages, competition among advertisers attempting to preoccupy popular keywords is very fierce. Some portal sites keep on giving priority to the existing advertisers, whereas others provide chances to purchase keywords in question to all the advertisers after the advertising contract is over. If an advertiser tries to rely on keywords sensitive to seasons and timeliness in case of sites providing priority to the established advertisers, he or she may as well make a purchase of a vacant place for advertising lest he or she should miss appropriate timing for advertising. However, Naver doesn't provide priority to the existing advertisers as far as all the keyword advertisements are concerned. In this case, one can preoccupy keywords if he or she enters into a contract after confirming the contract period for advertising. This study is designed to take a look at marketing for keyword advertising and to present effective strategies for keyword advertising marketing. At present, the Korean CPC advertising market is virtually monopolized by Overture. Its strong points are that Overture is based on the CPC charging model and that advertisements are registered on the top of the most representative portal sites in Korea. These advantages serve as the most appropriate medium for small and medium enterprises to use. However, the CPC method of Overture has its weak points, too. That is, the CPC method is not the only perfect advertising model among the search advertisements in the on-line market. So it is absolutely necessary that small and medium enterprises including independent shopping malls should complement the weaknesses of the CPC method and make good use of strategies for maximizing its strengths so as to increase their sales and to create a point of contact with customers.