웹 상에 많은 정보들이 XML 형태로 표현되면서 XML 보안에 대한 요구가 커지고 있다. 현재까지 XML 보안에 대한 연구는 전자서명이나 암호화 기법을 이용한 통신상의 보안을 중심으로 진행되어 왔다. 하지만 XML 데이타가 방대해지고 복잡해짐에 따라 XML에 대한 통신상의 보안뿐만 아니라 관리적인 보안까지 필요하게 되었다. 이러한 관리적인 보안은 접근제어를 통해 보장할 수 있는데, 기존의 XML 접근제어 모델에서는 검색 연산만 고려하고 있다. 이러한 모델은 XML 문서나 구조의 변경이 필요한 현실적인 환경에서 사용자의 갱신 질의의 경우에는 접근제어를 할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 검색 연산뿐만 아니라 갱신 연산까지 지원하는 XML 접근제어 모델과 기법을 제안하고, XML 갱신에 필요한 연산자를 정의한다. 또한 복잡한 접근권한 정보를 체계적으로 관리하고, 다양한 갱신 질의를 효율적으로 처리하기 위해 새로운 액션 타입(action type)을 정의한다. 이러한 액션 타입을 이용하면 DOM 기반의 DTD 검증 과정으로 인한 저장 공간과 검색 비용을 줄일 수 있고, 초기에 불필요한 질의를 여과함으로써, 전체적으로 접근제어의 단계를 줄일 수 있다. 제안한 접근제어 모델은 검색 질의의 경우 액션 타입을 결정하기 위한 약간의 오버헤드(overhead)가 발생하지만, 갱신 질의의 경우에는 기존의 접근제어 모델에 비해 좋은 성능을 보인다.
본 연구의 목적은 LDA 토픽모델링 결과와 BERTopic 토픽모델링 결과를 합성하는 방법론인 Augmented and Extended Topics(AET)를 제안하고, 이를 사용해 문헌정보학 분야의 연구주제를 분석하는 데 있다. AET의 실제 적용결과를 확인하기 위해 2001년 1월부터 2021년 10월까지의 Web of Science 내 문헌정보학 학술지 85종에 게재된 학술논문 서지 데이터 55,442건을 분석하였다. AET는 서로 다른 토픽모델링 결과의 관계를 WORD2VEC 기반 코사인 유사도 매트릭스로 구축하고, 매트릭스 내 의미적 관계가 유효한 범위 내에서 매트릭스 재정렬 및 분할 과정을 반복해 증강토픽(Augmented Topics, 이하 AT)을 추출한 뒤, 나머지 영역에서 코사인 유사도 평균값 순위와 BERTopic 토픽 규모 순위에 대한 조화평균을 통해 확장토픽(Extended Topics, 이하 ET)을 결정한다. 최적 표준으로 도출된 LDA 토픽모델링 결과와 AET 결과를 비교한 결과, AT는 LDA 토픽모델링 토픽을 한층 더 구체화하고 세분화하였으며 ET는 유효한 토픽을 발견하였다. AT(Augmented Topics)의 성능은 LDA 이상이었으며 ET(Extended Topics)는 일부 경우를 제외하고 대부분 LDA와 유사한 수준의 성능을 나타내었다.
신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.
본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
21세기 교육은 객관적 지식이나 정보를 전달하는 것에서 학습자들의 비판적사고력과 문제해결 능력을 배양하는 것으로 바뀌고 있다. 더욱이 대학교육에서는 학습자들이 졸업 후 진출하게 될 분야에서 담당하게 될 실제적인 업무를 미리 경험하게하고 자기주도적 학습과 협동학습 능력을 배양할 수 있는 학습자 중심 교육환경의 필요성이 대두되고 있다. PBL은 현재 학습자가 처한 상황을 고려하여 학습자의 흥미를 이끌어 낼 수 있는 현실적이고 실제적인 문제에 관심을 가진다. PBL에서 학습자는 일방적인 지식을 습득하기보다는 다양한 생각과 배경지식을 가진 동료 학습자들과 시식을 공유하고 의미를 협상해 나가는 과정을 통해 협력적 지식을 구축하는 사회적 학습을 경험한다. 이러한 PBL의 장점으로 인해 학교 현장에서 PBL방법의 활용도가 점차 확대되고 있다. 그러나 공학교육에서는 PBL방법이 활동되지 못하고 있다. 따라서 이러한 현 상황을 개선하기 위한 새로운 방법이나 방안들을 개발하거나 도입하여 이를 활용할 필요가 있다. 본 연구는 현대산업 사회에서 요구하는 창의적 문제 해결 능력을 갖춘 인재를 양성하기 위하여 효율적으로 학습할 수 있도록 하기 위한 방안으로 창의공학설계 교과목에 대한 PBL 교수설계 모형을 개발하였다. 이 모형은 크게 5가지 절차로 구성되어 있는데 즉, 분석, 설계, 개발, 실행, 평가로 구성된다. 개발한 PBL 교수설계 모형에 기반하여 창의 공학 설계 교과목을 설계하였다. 본 연구는 창의공학 설계 수업을 위한 PBL 교수 설계 과정에 초점을 두었다. 이러한 교수 설계가 실효성을 거두기 위해서는 실제 많은 강의 현장에 적용해 보는 연구가 뒷받침되어야 할 것이다.
스마트폰의 본격적인 보급은 이후 관련 산업 전반에 큰 변화를 가져왔다. 휴대폰 시장은 물론 스마트폰 애플리케이션 시장 역시 급격하게 성장하며 애플리케이션을 개발하는 소규모 개발사들 간의 경쟁이 심화되고 있다. 그러나 경쟁의 심화와 높은 시장진입 비용으로 인해 애플리케이션 개발사들은 사용자 관점에서의 접근을 바탕으로 한 애플리케이션 자체의 품질제고가 필요하다는 주장을 제기하고 있다. 그러나 스마트폰 애플리케이션 사용자 관점에 대한 연구는 아직 초기단계로 다양한 접근에서 이루어지지 못한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 근거이론의 개방형 코딩방법에 따라 국내 포털사이트의 관련 커뮤니티와 블로그를 대상으로 애플리케이션에 대한 리뷰 데이터 수집을 진행하여 사용자들이 애플리케이션 사용시 중요하게 고려하는 지표들을 도출하였다. 아울러 각 지표들이 노출되는 빈도를 계산하여 지표간의 비교분석을 하였다. 연구결과 사용자들은 애플리케이션 사용시 유희성과 통제가능성, 다양성, 사용용이성 등 총 30개의 하위범주에 속하는 지표들을 중요하게 생각하고 있었으며 하위범주들은 5개의 상위 범주로 분류되었다. 상위범주는 감성, 디자인, 기술, 가격, 사회성의 다섯가지로 구성된다. 본 연구의 결과는 애플리케이션 개발사들에게 사용자 니즈를 바탕으로 개발을 할 수 있는 디자인과 개발의 가이드라인을 제시하고 있으며 추후 심화 연구를 통하여 실제 애플리케이션들의 사용성 평가 도구 개발의 근거로 활용할 수 있을 것이다.
Objectives The purpose of this review is to analyse the trend in papers related with Korean Medicine Treatment after musculoskeletal disorder surgery. Methods We reviewed Korean Medicine papers by searching Korean web databases 'Korea Traditional Knowledge Portal', 'Scientific and Technological Information Integration Service (NDSL)', 'Academic Research Information Service (RISS)', 'Korea Medical Informati on Portal (OASIS)'. We classified the papers by the year of publishment, the title of journals, the type of study, surgery region, chief complain after surgery, main treatment, periods after surgery, assessment for outcomes. Results 1. Korean Medicine treatment after musculoskeletal disorder surgery has received more attention than in the past and there are attempts to do various studies besides the case reports. 2. 41 research papers were divided in to 3 original articles, 3 review articles, 35 case reports. But almost presented a low level of evidence. 3. Pain was the most common symptom after the musculoskeletal disorder surgery. Pain should be the primary goal of Korean rehabilitation treatment after musculoskeletal disorder surgery. 4. Assessment tools for outcome were concentrated in questionnaries, VAS and NRS. In order to evaluate better, it is necessary to evaluate the overall condition of the patient such as the quality of life evaluation and patient satisfaction. Conclusions In this study, we expect that the development and clinical application of Korean rehabilitation treatment program after musculoskeletal disorder surgery will be actively pursued.
최근 포털 사이트들을 중심으로 거리 기반의 파노라마 영상 서비스(Street-Level Imagery, SLI)가 제공되고 있다. SLI는 거리상에서 실세계를 바라보는 것과 동일한 영상으로 매우 직관적이고 상세한 정보 제공이 가능하다. 이러한 특성을 가지는 SLI는 타 공간정보와 합성을 통하여 활용성이 더욱 증대될 수 있다. 하지만, 서로 다른 공간정보 데이터셋을 합성할 경우 실세계의 동일 객체가 서로 다른 위치에 표현되는 위치 편차 문제는 합성의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 따라서 본 연구는 SLI를 현재 가장 널리 활용되고 있는 2D 지도와 합성하기 위한 상호간의 위치 편차 제거를 목표로 한다. 위치 편차 제거는 (1) 컨트롤 포인트 쌍 탐색을 위한 SLI 촬영 궤적과 2D 지도의 도로 레이어간 교차로 매칭, (2) 경향성 분석을 통한 부정확한 컨트롤 포인트 쌍 제거, (3) 정확한 컨트롤 포인트 쌍을 이용한 국지적 조정 등의 세부 프로세스를 포함한다. 또한, SLI를 포함하는 합성 결과에 적합한 정확도 평가 방법을 제시하고, 이를 통하여 위치 편차 제거의 효과를 검증한다.
본 연구에서는 퍼즐 기반 학습에서 이루어지는 초등정보영재의 컴퓨팅적 문제 해결 접근법을 분석함으로써 퍼즐 기반 학습의 체계적 개선을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 제약조건, 최적화, 확률, 통계, 패턴인식, 전략의 6가지 유형별 교육용 퍼즐을 구성하고 초등정보영재를 대상으로 퍼즐 기반 학습을 수행하였다. 또한 각 퍼즐 유형에 따른 학습자의 문제 해결 접근법을 확인하기 위해 사전 사후검사 결과의 정답률 및 정답자와 오답자의 문제 해결 접근법을 비교 분석하였다. 연구 결과, 각 퍼즐 유형별 빈번한 오류 발생의 원인인 몇 가지 양식 오류와 다양한 직관들을 확인하였으며, 오답자들은 '백트래킹', '동적 프로그래밍', '추상화', '모델링', '문제 축소'와 같은 컴퓨팅적 전략을 적용하지 못함으로 인해 완전한 해법에 도달하지 못한다는 것을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 퍼즐 문제 표현 방식의 개선, 인지적 피드백의 적시 제공, 퍼즐 기반 학습 지원을 위한 웹 기반 시스템 개발 등 퍼즐 기반 학습 개선 방안을 제안하였다.
본 연구의 목적은 도서관의 성과를 도서관 서비스가 국민 개인의 삶에 미치는 영향을 통해 종합적으로 파악하려는 Vakkari와 Serola(2012)의 성과측정지표에 근거하여 한국 공공도서관의 서비스 성과를 평가하는 것이다. 우리나라 성인들의 인구사회학적 분포에 기반하여 전국의 성인 1,000명을 대상으로 웹설문조사를 실시하여 지난 1년간 공공도서관을 이용해 본 경험이 있다고 응답한 629명의 응답을 분석하였다. 조사 결과, 일상생활 19개 영역 가운데 응답자의 약 2/3 정도가 "소설 및 비소설류 독서", "교육 및 학습 기회제공", "여가 중 자기 계발" 등 세 영역에서 공공도서관의 혜택을 가장 크게 인식하는 것으로 나타났다. 나머지 16개 영역에서의 혜택은 상대적으로 낮게 인식되고 있었다. Vakkari와 Serola성과척도의 요인구조를 우리나라 연구 참여자에게 적용한 결과, 원래의 구조와는 다른 구조가 발견되었다. 기존의 "일상생활"과 "여가활동" 영역은 유지한 가운데, "일/업무"와 "학습"이 하나의 요인으로 결합되었고, "여가활동"에서 분리되어 나온 "독서/자기계발" 영역이 새로운 요인을 형성하고 있었다. 마지막으로 인구사회학적 특성에 따른 공공도서관 서비스 혜택에 대한 인식차를 조사한 결과, 남성은 일/학습, 여성은 독서/자기계발 영역에서 혜택을 더 크게 인식하고 있는 것으로 나타나 성별 차이가 밝혀졌다. 본 연구 결과는 인구사회학적 분포에 비례하여 표집한 전국 성인을 대상으로 그들이 인식하는 도서관 서비스의 혜택을 조사함으로써 2014년 현재 우리나라 공공도서관 서비스의 전체적인 성과 수준을 파악하려 했다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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