본 연구의 목적은 간호대학생을 위한 체계적인 진로 탐색 통합 인터넷 정보망 콘텐츠를 개발하는 것이다. 134명의 간호대학생을 대상으로 설문조사를 실시했고 전문가 자문을 거쳐 통합 인터넷 정보망 콘텐츠 'Nurse Dream'을 설계 및 개발하였다. 응답자의 97.0%가 진로 탐색을 위한 통합 정보망 웹사이트 및 어플리케이션이 개발된다면 이용할 의향이 있다고 답했고, 이들은 '수입(19.0%)', '필수 자격 요건(18.0%)', '취업 경로(18.0%)'를 알기를 원하였다. 설문 결과와 전문가의 자문을 통해, 'Nurse Dream'을 설계했고 '간호사 진로 길잡이', '간호사 채용정보'를 포함한 다양한 카테고리를 구축했다. 본 통합 인터넷 정보망 콘텐츠 개발은 간호대학생에게 충분한 진로 탐색의 정보를 제공해 진로만족감을 높이며 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다.
인터넷의 이용이 활발해짐에 따라 수많은 정보들이 점을 통하여 공개되고 있으며, 이용자는 점 검색 서비스를 이용하여 이러한 정보들에 과적으로 접근할 수 있다. 웹 검색 서비스의 구축을 위해서는 웹 로봇을 사용한 웹 문서 수집이 선행되어야 하며, 웹 문서들의 수가 급격히 증가하면서 양질의 웹 문서들을 효과적으로 수집할 수 있는 웹 로봇에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 웹 로봇들을 체계적으로 평가하기 위한 기준으로서 효율성, 지속성, 신선성, 포괄성, 정숙성, 유일성, 안전성을 제시하고, 이러한 평가 기준의 향상에 도움이 되는 기능들을 기술하였다. 또한, 본 연구에서는 네이버, 구글, 알타비스타 등에서 사용되고 있는 기존의 점 로봇들에 구현된 기능들을 조사하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 램 로봇의 개발에 기여할 것으로 기대된다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권6호
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pp.602-614
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2016
It is necessary to develop an efficient optimization technique to perform optimum designs which have given design spaces, discrete design values and several design goals. As optimization techniques, direct search method and stochastic search method are widely used in designing of ship structures. The merit of the direct search method is to search the optimum points rapidly by considering the search direction, step size and convergence limit. And the merit of the stochastic search method is to obtain the global optimum points well by spreading points randomly entire the design spaces. In this paper, Pareto Strategy (PS) multi-objective function method is developed by considering the search direction based on Pareto optimal points, the step size, the convergence limit and the random number generation. The success points between just before and current Pareto optimal points are considered. PS method can also apply to the single objective function problems, and can consider the discrete design variables such as plate thickness, longitudinal space, web height and web space. The optimum design results are compared with existing Random Search (RS) multi-objective function method and Evolutionary Strategy (ES) multi-objective function method by performing the optimum designs of double bottom structure and double hull tanker which have discrete design values. Its superiority and effectiveness are shown by comparing the optimum results with those of RS method and ES method.
급변하는 정보 환경에서 검색 포탈들의 경쟁력을 강화하기 위해서는 우수한 백과사전 서비스를 확보하여 이용자에게 제공하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 국내 주요 검색 포탈들인 네이버, 다음, 야후, 엠파스의 백과사전 서비스를 결과의 적합성, 최신성, 멀티미디어 제공 측면에서 분석, 평가하였다. 평가 기준별로 세부적인 평가 항목과 평가방법론을 제시하였다. 백과사전 서비스 평가 시 본 연구에서는 실제 이용자들이 입력한 실제 질의들을 활용하였다. 또한 본 연구에서는 포탈별 백과사전 기능의 특징을 비교 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후 웹 기반 백과사전 서비스의 개선에 활용되고 이용자가 우수한 웹 기반 백과사전을 선택하는데 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를, 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.
Fashion companies are using a big data approach as a key strategic analysis to predict and forecast sales. This study investigated the effectiveness of the past sales, web search volume, information amount, brand promotion, and the advertising endorser on the sales forecasting model. The study conducted the autoregressive distributed lag (ARDL) time series model using the internal and external social big data of a national fashion brand. Results indicated that the brand's past sales, search volume, promotion, and amount of advertising endorser information amount significantly affected the sales forecast, whereas the brand's advertising endorser search volume and information amount did not significantly influence the sales forecast. Moreover, the brand's promotion had the highest correlation with sales forecasting. This study adds to information-searching behavior theory by measuring consumers' brand involvement. Last, this study provides digital marketers with implications for developing profitable marketing strategies on the basis of consumers' interest in the brand and advertising endorser.
웹 서비스들의 수가 급격하게 증가함에 따라 사용자가 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 전통적인 키워드 탐색 방법은 다음의 두 가지 이유 때문에 문제가 있다: (1) 웹 서비스에 대한 의미적인 정보들을 활용하지 못한다. (2) 사용자의 요구사항을 정확하게 표현하지 못한다. 이러한 키워드 기반 탐색 방법의 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 하나의 새로운 구문 분석 및 온톨로지 학습 방법을 제안한다. 구문 분석 방법은 키워드를 일반화하여 검색 범위를 넓혀주고, 온톨로지 학습 방법은 상관관계를 표현하여 깊이 있는 탐색을 유도한다. 이러한 두 방법을 결합함으로써 재현율과 정확률 둘 다 향상 시킬 수 있는 기법이 될 수 있다. 제안된 방법은 508개의 웹 서비스 집합에 대한 실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 보인다.
개인화 웹 검색 시스템은 사용자의 검색의도에 따라 질의어 확장, 검색 결과의 재순위화 등의 방법을 통하여 사용자에게 개인화된 검색 결과를 제공한다. 이를 위해 검색 시스템은 질의어와 사용자의 프로파일 정보를 활용하여 사용자의 검색 의도를 파악하고 분석하여, 검색 결과 페이지에 반영하여 보여주게 된다. 이때 검색 결과 페이지는 문서의 URL과 문서의 제목, 작은 텍스트 조각을 표시한다. 여기서 작은 텍스트 조각은 검색 질의어가 포함된 문서의 요약이며, 스니펫이라고 알려져 있다. 사용자는 이러한 문서의 요약을 통하여 웹 문서가 자신이 원하는 정보를 가진 문서인지를 판단하거나, 해당 URL에 직접 접속하지 않고도 원하는 정보를 얻을 수 있게 된다. 따라서 문서 요약은 사용자가 문서를 볼 것인지 아닌지에 대한 중요한 판단 기준이 되며, 만약 문서 요약 시스템이 개인화된 요약 결과를 제공한다면 사용자의 만족도는 더욱 증가할 것이다. 본 논문은 전체 웹 검색 시스템에서 검색 속도의 큰 하락없이 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있는 개인화 문서 요약 시스템을 제안한다.
서브토픽 마이닝은 입력 질의에서 나타날 수 있는 검색 의도들의 중의성 해소 및 보다 명확한 의도 전달을 위해 관련 서브토픽들을 연관성, 선호도, 다양성을 고려하여 추출 및 순위화하는 것을 말한다. 본 논문은 웹 자원의 활용에 대한 기존 연구의 한계점을 명시하고, 이를 극복하기 위해 계층적 검색 의도와 웹 자원을 기반으로 한 2계층 구조의 서브토픽 마이닝 방법론을 제안한다. 우리는 서브토픽 마이닝 평가 대회에서 제공한 웹 문서 및 각 자원의 특성을 고려하여 제 2계층 서브토픽들을 추출, 확장 및 재순위화하고, 넓은 검색 의도를 가진 서브토픽 내의 단어들은 제 1계층 서브토픽들을 구성하는데 활용하였다. 본 방법론은 관련 평가 대회에서 최고 성능을 보인 기존 연구들의 결과들과 비교했을 때, 대부분의 평가 척도에서 높은 성능을 보였다.
정보에 대한 공간 복잡도가 높은 현재의 인터넷 환경에서는 사용자가 원하는 정보를 정확히 제공하는 것이 검색엔진의 목표이다. 그러나 대다수 검색엔진이 활용하는 내용 기반 기법은 현재의 인터넷 환경에서는 효과적인 도구로 사용될 수 없다. 내용 기반 기법은 어휘의 형태적 특성을 이용하여 웹페이지 가중치를 결정하기 때문에 웹페이지에 대한 변별력이 우수하지 못하다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하여 사용자에게 효과적인 정보를 제공하기 위해, 본 논문에서는 범주 기반 평가 기법을 제안한다. 범주 기반 평가 기법은 질의어를 의미관계로 확장하여 웹페이지와 유사성을 측정한다. 웹페이지 가중치 적용에 있어서, 범주 기반 평가 기법은 웹페이지 검색에 대한 사용자 반응과 질의어 범주를 가중치에 활용함으로써 웹페이지에 대한 변별력을 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 기법은 사용자가 원하는 정보를 검색엔진을 통해 효과적으로 제공할 수 있는 장점이 있으며, 다양한 실험을 통해 범주 기반 평가 기법의 활용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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