A binary linear integer program is formulated for the problem of expanding the capacity of a fiber optic network and routing the traffic to deliver new interactive multimedia services. A two-phase Lagrangian dual search procedure and a Lagrangian heuristic are developed. Computational results show superior performance of the two-phase subgradient optimization compared with the conventional one-phase approach.
이 연구의 목적은 학생들이 과학교과 내용과 관련한 온라인 지식검색 서비스를 어떻게 활용하고 있는지 탐색하는 것이다. 과학 탐구에서는 정보와 지식을 습득하고, 평가하고, 교류하는 것이 매우 중요하다. 온라인을 통해 제공되는 정보와 지식이 점점 증가하고 있는 현실에서, 어떻게 이들 정보와 지식을 습득, 평가, 교류해야 하는가는 과학교육의 중요한 이슈가 되고 있다. 자료의 수집을 위하여 국내의 유명 포털사이트인 네이버의 지식검색 서비스 지식iN을 대상으로 중고등학교 화학교과 관련 내용을 13일간 수집하여 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 단순 개념의 검색보다는 과학 원리에 대한 설명이나 문제풀이 등의 목적으로 지식검색 서비스를 활용하고 있었으며, 제공된 내용의 출처는 객관성과 신뢰성이 부족하고, 약 30%정도의 내용오류를 포함하고 있는 것을 알 수 있었다. 그러므로 과학 탐구활동에 있어서 정보의 습득과 평가, 교류가 그 어느 때보다 강조되는 상황에서 온라인 지식검색 서비스의 적절한 활용법도 과학교육에서 담당해야 할 과제일 것으로 사료된다.
스마트 디바이스의 급격한 증가와 함께 사용자의 SNS(Social Network Service) 이용률도 급격하게 증가하게 되었다. 이로 인해 사용자들의 웹에 대한 접근성도 증가하면서, 데이터의 양도 기하급수적으로 증가하는 결과를 초래하였다. 이런 엄청난 양의 빅 데이터를 통해 획일적인 검색을 통한 정보 제공이 아닌, 사용자 맞춤형 지식 제공을 위한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 이러한 지식 서비스를 제공하기 위해서는 사용자에 의해 수집된 데이터를 분석하고 평가하는 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 스마트폰을 활용하여 40명의 데이터를 수집하여 이동정보와 장소를 추측 하고, 정답 셋을 구성하여 데이터의 평가를 할 수 있는 모델에 대한 연구를 수행 하였다.
With the widespread use of smartphones and the development of information technology, an online service called SNS(social network service) has emerged, and as an increasing number of people began to use SNS, extensive research has been conducted on SNS. SNS is an important factor for adolescents who are developing social skills that help them to adapt to the society, and for adults who are stepping into the society. The present study investigates the effects of information search, self-disclosure, interaction, and playfulness, all of which are motivational factors for SNS use, on flow in SNS, and empirically analyzes the degree of these variables influence according to flow in SNS and individual's personal nature(extrovert, introvert). The analysis results showed that information search, self-disclosure, interaction, and playfulness were positively correlated with flow in SNS, and flow in SNS was positively correlated with social skills. The degree of influence varied depending on the individual's personal nature(extrovert, introvert). These findings may provide important insights for researchers studying SNS, SNS managers, and company officials using SNS.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제3권1호
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pp.65-80
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2013
Today, citation index information is used as an outcome scale of spreading technology and encouraging research. Article citation information is an important factor to determine the authority of the relevant author. Google Scholar uses the article citation information to organize academic article search results with a rank algorithm. For an accurate analysis of such important citation index information, large amounts of bibliographic data are required. Therefore, this study aims to build a fast and efficient system for large amounts of bibliographic data, and to design and develop a system for quickly analyzing cited information for that data. This study also aims to use and analyze citation data to be a basic element for providing various advanced services to the academic article search system.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제2권2호
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pp.17-29
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2012
All academic information on the web or elsewhere has its creator, that is, a subject who has created the information. The subject can be an individual, a group, or an institution, and can be a nation depending on the nature of the relevant information. Most information is composed of a title, an author, and contents. An essay which is under the academic information category has metadata including a title, an author, keyword, abstract, data about publication, place of publication, ISSN, and the like. A patent has metadata including the title, an applicant, an inventor, an attorney, IPC, number of application, and claims of the invention. Most web-based academic information services enable users to search the information by processing the meta-information. An important element is to search information by using the author field which corresponds to a personal name. This study suggests a method of efficient indexing and using the adjacent operation result ranking algorithm to which phrase search-based boosting elements are applied, and thus improving the accuracy of the search results of personal names. It also describes a method for providing the results of searching co-authors and related researchers in searching personal names. This method can be effectively applied to providing accurate and additional search results in the academic information services.
Knowledge graph is a technology that improves search results by using semantic information based on various resources. Therefore, due to these advantages, the knowledge graph is being defined as one of the core research technologies to provide AI-based services recently. However, in the case of the knowledge graph, since the form of knowledge collected from various service domains is defined as plain text, it is very important to be able to analyze the text and understand its meaning. Recently, various lexical dictionaries have been proposed together with the knowledge graph, but since most lexical dictionaries are defined in a language other than Korean, there is a problem in that the corresponding language dictionary cannot be used when providing a Korean knowledge service. To solve this problem, this paper proposes an ontology based on the parts of speech of Korean. The proposed ontology uses 9 parts of speech in Korean to enable the interpretation of words and their semantic meaning through a semantic connection between word class and word class. We also studied various scenarios to apply the proposed ontology to vehicle services.
시맨틱 웹 기술을 기반으로 한 정보서비스 시스템인 $OntoFrame^{(R)}$은 연구자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 제공하는 학술정보 분석${\cdot}$융합 서비스 프레임워크를 목표로 한다. 본 시스템은 현재 학술정보를 지식 체계로 표현한 온톨로지와 이에 맞게 학술정보를 관리하고 가공하여 지식화하는 $OntoURI^{(R)}$, 이 지식을 기반으로 추론을 수행하고 고속의 탐색 기능을 제공하는 $OntoReasoner^{(R)}$로 구성되어 있다. 단순 검색 서비스를 제공하는 기존의 검색 시스템과는 달리 본 시스템은 시맨틱 웹 기술을 바탕으로 학술정보에 대한 연도별 토픽 경향, 연관 토픽, 토픽별 연구자와 연구기관, 연구자 네트워크, 통계 정보, 지역적 분포 등과 같은 보다 의미적인 분석 서비스를 제공한다.
학술 문서 내에서 테이블은 실험 결과, 정의, 요약하는 정보들을 함축하여 사용자에게 제공하는 역할을 한다. 즉 이러한 테이블을 학술 문서 내에서 탐색, 추출하여 검색에 이용하는 것은 학술 문서의 이해를 돕는 것과 더불어 학술 문서를 사용자가 직접 작성할 때에도 비슷한 형태의 테이블을 참조하여 형식에 맞는 테이블을 작성하는 데에 도움을 준다. 따라서 본 연구는 이러한 다양한 목적의 테이블 검색을 지원하기 위하여 문서로부터 자동으로 적합한 키워드를 추출하고 이를 통하여 문서와 유사한 테이블, 문서 내 테이블과 유사한 형식의 테이블을 검색하는 데 적합한 새로운 지능형 테이블 검색 시스템을 제안하며 이를 통해 기존에 존재하는 테이블 검색 시스템 알고리즘들과 성능 비교를 통해 향후 테이블 기반 검색 시스템 발전 가능성을 제시한다.
지식정보 거버넌스를 위하여 국가적으로 교육학술, 과학기술, 문화 분야 등에 대한 지식정보의 통합 검색이 요구되고 있다. 그러나 분야별 지식정보는 데이터 및 서비스 특성에 따라 기관별 고유 메타데이터 형식을 개발 사용해왔다. 따라서 분산된 지식정보를 메타데이터 기반으로 통합 시, 분야별 메타데이터 이질성 문제가 발생한다. 즉, 통합 검색을 위하여, 각 전문 분야별 메타데이터의 일관성 유지가 필요하다. 본 논문에서는 분야별 메타데이터를 조사하여 각 메타데이터들을 대표할 수 있는 표준 메타데이터를 정의한다. 이를 바탕으로 기존 시스템의 메타데이터의 수정 없이 기 구축된 전문 분야별 지식정보의 통합 검색을 가능하게 하는 지식정보 거버넌스를 위한 메타데이터 레지스트리 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통해 기존 메타데이터의 효율적인 등록 및 관리가 가능하며, 각 메타데이터간의 의미적 연관관계를 통한 의미 확장 검색이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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