• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.597-599
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• 2022

IoT 디바이스에서 on-device AI를 수행할 때, 타겟 서비스나 디바이스의 환경에 따라 필요한 AI 모델이 달라질 수 있다. 또한, 기존 AI 모델도 federated learning과 같이 추가적인 데이터를 이용해 트레이닝을 하거나 보다 향상된 새로운 기법을 사용하는 등 업데이트가 일어날 수 있다. 이에 따라 IoT 디바이스에서 양질의 AI 서비스를 수행하기 위해서는 상황에 따라 필요한 AI 모델을 선택적으로 사용하거나 최적화된 최신 버전의 AI 모델로 업데이트 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이를 지원하기 위한 AI 모델 레포지토리를 제안한다. 레포지토리는 AI 모델의 등록, 검색, 관리 및 배포를 지원하며 실사용을 위한 웹 포털을 포함한다. 제안하는 시스템의 실효성 확인을 위해 Node.js와 Vue.js로 구현하여 동작을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권3호
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• pp.263-284
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• 2005

본 연구에서는 국내 전자형태 학위논문의 메타데이터 표준요소를 제안하였다. 제안의 근거는 국내 주요 대학의 메타데이터 표준요소와 NDLTD, 학위논문 원문 공동이용협의회에서 채택하고 있는 표준기술요소를 비교한 데이터를 활용하였다. 이와 같은 표준은 이용자에게 이종간 전자도서관에 수록된 학위논문 자료에 대한 통합정보검색 편의성을 제공할 것이다. 제안한 요소는 더블린 코어의 9개 요소와 학위논문이 갖는 특정요소를 고려한 4개 요소 등 14개 메타요소를 선정하였다. 특히 새로이 확장한 메타 요소는 'thesis.degree.name'을 비롯하여 'thesis.degree.level', 'thesis.degree.discipline', 'thesis.degree.grantor' 등이다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권4호
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• pp.3-22
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• 2022

This paper provides an overview of the emergence of resource discovery systems and services, along with their advantages, best practices, and current landscapes. It outlines some of the key services and functionalities of a comprehensive discovery model suitable for academic libraries in developing countries. The proposed model (VuFind as a discovery tool) performs like other existing web-scale resource discovery systems, both commercial and open-source, and is capable of providing information resources from different sources in a single-window search interface. The objective of the paper is to provide seamless access to globally distributed subscribed as well as open access resources through its discovery interface, based on a unified index. This model uses Koha, DSpace, and Greenstone as back-ends and VuFind as a discovery layer in the front-end and has also integrated many enhanced search features like Bento-box search, Geodetic search, and full-text search (using Apache Tika). The goal of this paper is to provide the academic community with a one-stop shop for better utilising and integrating heterogeneous bibliographic data sources with VuFind (https://vufind.org/vufind).