시맨틱 웹의 성공 여부는 온톨로지 구축과 생성을 위해서 지식을 체계화하는 시맨틱 어노테이션에 달려있다. 그러므로 각 분야의 많은 지식 표현을 변환하여 온톨로지 인스턴스로 생성하기 위해서 시맨틱 어노테이션의 효율성이 중요하다. 본 논문에서는 기존 웹에서 시맨틱 어노테이션 작업을 통하여 온톨로지 인스턴스를 정확하고 효율적으로 생성하는 규칙기반 온톨로지 인스턴스 생성 시스템을 제안한다. 기존연구에서는 사용자가 관련 정보를 찾아서 온톨로지와 대조하여 정보를 입력하는 수동적인 과정이 필요하였다. 그러나 제안한 방식에서는 추출할 정보들에 관한 키워드 데이터와 규칙정보를 분할해서 관리한다. 따라서 소수의 키워드와 규칙정보들을 추가함으로써 다양한 웹문서의 효율적 정보 추출이 가능하다. 이것은 여러 사이트에서 규칙과 키워드를 재사용할 수 있는 온톨로지 인스턴스 생성이 가능하다는 것을 보여준다.
웹은 사용자에게 제품이나 정보를 제공할 수 있는 가장 커다란 매체로 성장하였으며, 또한 사용자에게는 필요 이상의 정보를 얻게 해주고 있다. 웹은 다량의 관련 정보들을 여러 웹 페이지들을 통해 표현하고 있으며, 현재 검색엔진들은 키워드들에 관련된 단일 페이지들만을 리스트화하여 보여주고 있다. 근본적으로 이러한 방법들로는 관련된 정보를 가지고 있는 페이지들의 쌍 및 연관된 뭔 페이지들의 집합을 구조화하여 제공할 수 없다. 웹은 하나의 웹 페이지에 모든 관련 정보를 담는 범위를 넘어 관련된 정보 페이지들을 하이퍼링크로 서로 연결한 일련의 정보로 인식되고 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 링크 가중치 기반 검색 기법으로서 e-아크 메저에 관하여 제안하고자 하며, 이는 사용자가 입력한 키워드들과 관련된 페이지의 집합을 웹 사이트 안에서 찾아내는 연관 검색에 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 기존의 메저들 보다 그 효과성을 우월하다는 점을 입증하였다.
이 논문은 IT 인문학 관련 연구의 동향을 탐색함으로써 IT 인문학이 어떤 개념으로 활용되고 있는지 알아보고자 하였다. 디지털 과학기술 IT과 인문학 조합의 가능성에 주목하여 꾸준히 수행되어온 국내외의 문헌을 통해, IT 인문학의 기원과 배경, 유사 개념을 바탕으로 연구 동향을 알아보고 IT 인문학의 의미에 대해서 고찰하였다. 그리고 'IT 인문학' 및 'IT humanities' 검색어를 활용하여, 2001년 이후 발간 된 학술논문 중 주제어 정보를 제공하는 KCI급 1,566편, SCI급 64편을 대상으로 주제어의 네트워크 토픽 분석을 실시하였다. IT 인문학이라는 용어가 등장한 논문에서의 IT 인문학의 의미는 다양한 분야의 IT 정보기술이 인문학의 관점에서 생각할 수 있는 역량과 관련이 있었다. 토픽모델링 결과는 IT 인문학과 융합하는 분야 대상, 적용되는 형태, 문학·문화와의 연관, IT 인문학의 창출의 네 가지 군집으로 형성되었다. IT와 인문학의 융합은 한 쪽이 다른 한쪽을 도구화하거나 일방적으로 수렴하는 구조가 아닌, 상호 존중에 기초한 협업의 자세로 새로운 사유를 창출하도록 해야할 것이다.
성공적인 창업을 위해서는 창업가의 준비가 선행되어야 하지만, 매력적인 사업 아이디어의 계발이 뒤따라야 한다. 지금까지의 창업연구는 창업행동과 사업성과에 영향을 미치는 창업가 요인에 관한 연구에 치우쳐 있으며, 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 연구는 부족하다. 이 연구는 사업 아이디어의 매력도를 객관적으로 평가하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 연구는 사업 아이디어의 매력도를 잠재 고객이 인터넷 검색엔진에서 특정 사업 아이디어를 표현하는 키워드 검색 이후 검색광고를 클릭하여 웹 사이트를 방문하는 수라고 정의한다. 사업 아이디어의 매력도는 (특정 사업 아이디어를 표현하는 키워드의 조회수 ${\times}$ 검색광고 클릭률)의 수식으로 표현될 수 있다. 검색엔진에서 키워드 조회수를 공개하므로, 검색광고 클릭률을 추정함으로써 사업 아이디어 매력도를 평가할 수 있다. 연구자는 외국어 교육 관련 키워드 1124개를 선정한 다음, 각 키워드의 1개월간 조회수, 검색광고 클릭률 등의 데이터를 검색 사이트에서 제공받아 분석함으로써 검색광고 클릭률을 예측하는 회귀식을 도출하였다. 이 연구는 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 객관적인 기준을 제시함으로써 창업의 성공률을 높이는 데 기여할 수 있고, 창업연구에 새로운 방법론을 도입했다는 점에서 의의가 있다.
Objective: This study aims to present literature providing researchers with insights on specific fields of research and highlighting the major issues in the research topics. A systematic review is suggested using content analysis on literatures regarding "visual search", "eye movement", and "eye track". Background: Literature review can be classified as "narrative" or "systematic" depending on its approach in structuring the content of the research. Narrative review is a traditional approach that describes the current state of a study field and discusses relevant topics. However, since literatures on specific area cover a broad range, reviewers inherently give subjective weight on specific issues. On the contrary, systematic review applies explicit structured methodology to observe the study trends quantitatively. Method: We collected meta-data of journal papers using three search keywords: visual search, eye movement, and eye track. The collected information contains an unstructured data set including many natural languages which compose titles and abstracts, while the keyword of the journal paper is the only structured one. Based on the collected terms, seven categories were evaluated by inductive categorization and quantitative analysis from the chronological trend of the research area. Results: Unstructured information contains heavier content on "stimuli" and "condition" categories as compared with structured information. Studies on visual search cover a wide range of cognitive area whereas studies on eye movement and eye track are closely related to the physiological aspect. In addition, experimental studies show an increasing trend as opposed to the theoretical studies. Conclusion: By systematic review, we could quantitatively identify the characteristic of the research keyword which presented specific research topics. We also found out that the structured information was more suitable to observe the aim of the research. Chronological analysis on the structured keyword data showed that studies on "physical eye movement" and "cognitive process" were jointly studied in increasing fashion. Application: While conventional narrative literature reviews were largely dependent on authors' instinct, quantitative approach enabled more objective and macroscopic views. Moreover, the characteristics of information type were specified by comparing unstructured and structured information. Systematic literature review also could be used to support the authors' instinct in narrative literature reviews.
쇼핑몰들의 상품 정보를 효과적으로 비교할 수 있는 비교 쇼핑(comparison shopping) 시스템에서 사용자가 찾고자하는 상품에 대한 정확한 지식이 없이 검색할 경우, 불필요한 검색 결과로 인해 시스템의 효용성을 떨어지고, 사용자는 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교 쇼핑 시스템(Comparison Shopping Systems using Image Retrieval based on Semantic Web)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 각 쇼핑몰들의 상품 이미지들을 온톨로지(Ontology) 기반으로 주석(annotation)처리한 후, 주석처리 된 이미지들을 통해 쇼핑몰을 구축하게 된다. 사용자는 이렇게 생성된 쇼핑몰에서 복잡한 키워드 검색을 이미지 검색으로 대체하여, 자신의 요구사항을 반영하고, 보다 정확한 검색을 할 수 있게 된다. 제안된 시스템의 성능평가를 위해 기존의 키워드 검색 기반 시스템과 단순 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템의 성능을 비교 평가하였다. 그 결과, 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교쇼핑 시스템이 키워드 검색기반과 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템보다 평균적으로 50%, 20% 향상된 성능을 보였다.
많은 검색엔진의 개발과 웹 기술의 발전으로 기존의 키워드 검색에서 검색어에 의미를 부여하는 시맨틱 검색이 출현하게 되었다. 이런 흐름에 맞추어 한국한의학연구원에서 제공하는 한의학술논문시스템(오아시스)의 개선도 필요하게 되었다. 그리하여 오아시스를 사용해 본 경험이 있는 회원을 대상으로 소속이나 지위, 경력에 대한 인구사회학적 분석과 오아시스의 편리성 및 제공되는 논문의 가치에 대해 분석하였다. 뿐만 아니라, 오아시스의 개선해야 할 방향으로 한의학연구를 위해 분야별 중요도를 조사하였다. 설문의 조사를 통해 얻은 결과, 한자 위주의 검색어에 대한 의미를 파악할 수 있는 자동화검색이 필요하며 키워드 검색방식을 탈피하고 동음이의어를 판별할 수 있는 전거시스템의 도입이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 참고문헌 인용지수 정보와 관련기관의 임상정보와의 연계 필요성 및 Open API를 이용한 해외 주요 사이트와의 연계검색이 필요하다는 결론을 얻었다. 오아시스는 한의학술논문을 서비스하는 국내 유일의 사이트인 만큼 한의계의 요구를 충분히 분석하고 검색의 문제점을 보완한다면 한의학발전의 중추적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
네트워크의 기술 발달로 웹상의 정보 제공자가 증가함에 따라 정보 사용자가 필요한 정보를 신속하고 정확하게 획득하기는 것이 더욱 어려워졌다. 이를 위해서 키워드 정합 방식의 검색 엔진이 많이 개발 보급되고 있으나 여전히 많은 부담이 사용자에게 주어지고 있는 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 특정 영역인 동문 분야에 대한 지식 베이스를 기반으로 사용자의 의도에 보다 적합하고 해당 영역에 적절한 형태로 사용자 질이를 가공하고, 대용량의 다양한 정보로부터 사용자가 필요로 하는 정보를 제공하는 일을 해주는 지능적인 정보검색 대리자, 정보 에이전트(HIIA-la : Hongik Information Agent)를 제안한다. HIIA-la는 온톨로지 형태에 접근한 동물 관련 지식 베이스를 가지고 있으며, 이를 기반으로 사용자 또는 다른 에이전트 시스템의 정보 요청에 대해 필요한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 관련 웹 문서 정보도 제공된다. 효율적인 웹 문서의 제공을 위하여 방대한 양의 웹 문서를 대상으로 동물 영역에 관련된 문서를 저장·색인하는 웹DB를 가지고 있다. 또한 사용자의 의도를 좀더 명확하게 표현할 수 있도록 유연한 연사자로의 질의 확장을 하였으며, 축적된 처리 결과와 사용자의 피드백 정보를 통해 학습을 하게 된다. 본 논문에서는 이와 같이 요소들을 포함하는 HIIA-la를 구현하고, 실험을 통해 시스템의 효율성을 보인다.
메타데이타를 위한 검색모델은 질의에 사용자의 정보요구를 정확하게 반영하기 때문에 정확율(precision)은 높지만 질의 조건에 만족하지 않는 정보를 배제하므로 재현율(recall)은 낮다. 반면 전문(full-text) 텍스트 검색 모델은 사용자 질의에 대하여 모든 문서를 검색대상으로 하므로 정확율은 낮고 재현율은 높다. 메타데이타 검색모델의 높은 정확율은 사용자가 메타데이타의 구조적 특성에 맞게 질의를 구성할 경우 가능하지만 일반적으로 사용자가 메타데이타의 구조 정보를 반영한 사용자 질의를 구성할 수 있다고 기대하기는 어렵다. 또한 메타데이타에 포함된 정보의 양은 전문 텍스트가 가진 정보의 양보다 적기 때문에 텍스트를 검색한 결과보다 재현율이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 특성을 반영하여 메타데이타 검색 시, 사용자의 다양한 질의를 메타데이타의 특성에 맞게 재구성하고 메타데이타뿐 아니라 텍스트에 대해서도 검색을 수행하여 두 모델의 장점을 함께 고려한 통합 검색 모델을 제안한다.
이 연구의 목적은 언론에서 바라보는 객관적이고 거시적인 시선인 빅데이터 분석을 통해 청원경찰제도의 발전적 방향과 학문적 시사점을 제시하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 '청원경찰'에 대한 분석 및 키워드 트렌드와 연관성이 높은 키워드를 시각해 보여주는 연관어 분석을 실시하였다. 또한 1990년대, 2000년대, 2010년대로 구분하고 해당하는 기간의 매년 관련 기사 건수를 도출하여 흐름을 파악하였다. 연구결과에 따른 청원경찰의 언론보도 인식은 청원경찰의 채용, 관련 사건·사고에 대한 것으로 긍정적인 청원경찰의 채용에 대한 관심과 부정적인 청원경찰 관련 사건·사고에 대한 이미지가 공존한다는 것을 볼 수 있다. 하지만 결과적으로 청원경찰에 대한 필요성과 수요는 증가하고 있으며, 이를 통해 청원경찰을 국가의 안전을 책임지고 사회질서유지를 위한 한 축으로써의 윤리적 책임과 안전을 책임지는 역할에 대한 고민하고 청원경찰의 업무에 임해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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