• 한국의사학회지
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• 제24권2호
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• pp.25-55
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• 2011

The currently existing "Bonchojeonghwa (本草精華)" is a manuscript without the preface and the epilogue, composed of 2 books in 2 volumes. This book is a quintessence of knowledge on science of medicinal ingredients (medicinal phytology I herbal science) as well as an trial of new development in Chosun medical science. I.e. this book includes surprising change representing medical science in Chosun dynasty as a single publication on science of medicinal ingredients. It holds a value essential to clinician as a specialized book in medicinal ingredients, and Includes richer content on medicinal ingredients than any other books published before. In addition, it is away from boring list-up of superfluous knowledge as seen in "Bonchokangmok(本草綱目)" published in China, and well summarizes essential knowledge which can be used within a range of medicines available in Korea. This book has an outstanding structure that can be even used in today's textbook on science of medicinal ingredients, as it has clear theory, system and classification. Because it handles essential learning points prior to prescription to disease, it is possible to configure new prescription and adjustment of medicinal materials. Moreover, this book can play a good role for linguistic study at the time of publication, because it describes many drugs in Hangul in many parts of the book. "Bonchojeonghwa" includes a variety of animals, plants and mineral resources in Korea, like "Bonchokangmok" which was recently listed in UNESCO. As such, it has a significance in natural history as well as pharmacy in Korean Medicine. It has various academic relationships all in biologic & abiologic aspects. It has importance in sharing future biological resources, building up international potential, setting up the standard for biologic species under IMF system, and becoming a base for resource diplomacy. We should not only see it as a book on medicinal ingredients in terms of Oriental Medicine, but also make an prudent approach to it in terms of study strengthening Korea's national competitiveness. After bibliographical reviewing on the features & characteristics of the only existing copy of "Bonchojeonghwa" housed in Kyujanggak(奎章閣) of Seoul National University, the followings are noted. First, "Bonchojeonghwa" is a specialized book on medicinal ingredients voluntarily made by private hands to distribute knowledge on drugs in the desolate situation after Imjinoeran (Japanese Invasion in 1592), without waiting for governmental help. Second, it raised accessibility and practicality by new editing. Third, it classified 990 different kinds of drugs into plant, animal, and mineral at large, and dassified more in detail into 15 'Bu' and 48 'Ryu' at 258 pages. Fourth, the publication of this book is estimated to be around 1625~1633, at the time of Injo's reign in 17th century. Fifth, it contains the existing & up-to-date knowledge at the time of publication, and it is possible to see the supply-demand situation by Hangul descriptions in 149 places in the book. By the fact that there are many linguistic evidences of 17th century, explains well when the book was published.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.