산업사회에서 지식기반사회로의 전환에 따라 각종 산업체에서는 업무수행에 필요한 기술정보를 신속 정확하게 수집 분석하여 경영활동에 반영하기 위한 기술정보 관리의 필요성이 점증하고 있다. 이러한 시대의 요구에 부응하기 위해서는 기술정보를 효율적으로 수집 관리할 수 있는 기술정보 전문인력의 양성이 전제되어야 하며, 이를 위한 교육과정도 산업체에서 요구하는 현장 위주의 실무교육과도 연계되어야 한다. 이에 본 연구는 최근에 각광을 받고 있는 DACUM법을 적용하여 기술정보검색사에 대한 직무를 분석하고, 직무분석을 통해서 얻어진 결과를 바탕으로 기술정보 전문인력을 양성하기 위한 교육과정을 개발하였다. 본 연구의 결과, 얻어진 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 기술정보검색사의 직무영역은 이용자 정보요구 분석, 정보원 선정, 정보검색, 정보분석 및 가공, 검색결과 평가, 정보제공 및 활용의 6개 직무로 구성되며, 6개의 직무는 다시 40개의 작업으로 세분된다. 둘째, 기술정보검색사의 직무에서는 정보원 선정이 가장 중요하다. 셋째, 기술정보검색 사를 양성하기 위한 기관의 주요 교육내용은 데이터베이스 설계 및 구축, OA응용프로그램 활용, PC통신 활용, 동향정보 파악, 인터넷 분류 및 활용, 인터뷰기법, 정보가공, 정보검색, 정보분류, 정보원의 이해와 활용, 지적재산권, 홈페이지의 설계 및 구축 등이다.
현재 웹 상에서는 많은 검색 엔진들이 존재한다. 최근에는 Yahoo나 Altavista와 같은 검색 엔진 이외에도 CD나 책 등 특정 도메인에 한정된 정보만을 찾아주는 전문 검색 엔진들이 늘어나고 있다. 쇼핑몰, 포탈 서비스 제공 사이트 등 대부분의 사이트에서 기본적으로 정보 검색 기능을 가지고 있다. 이는 정보 검색이 인터넷에 접속하는 사람들의 가장 큰 관심사가 되는 작업임을 입증한다. 이 글에서는 정보 검색 분야에서 에이전트 관련 기술들이 어떻게 적용되고 있는지를 알아보기로 하겠다.
검색은행(Search Bank - http://www.searchban.com/searchbank/ala_web)은 미국 톰슨사 계열의 Information Access Company(IAC)사에서 제공하는 학술, 경영, 경제, 과학기술, 법률, 보건 등 여러분야의 정보를 제공하는 데이터뱅크로서 인터넷을 통해 네스케이프나 익스플로러와 같은 웹브라우저로 검색할 수 있다.
본 연구는 먼저, 북한의 통신망, 하드웨어, 소프트웨어 등 정보화 기반을 조사하고, 이를 바탕으로 도서관 정보화 현황을 파악하였다. 또한 과학기술정보를 중심으로 한 북한의 학술정보 유통체계를 조사하기 위하여 북한의 대표적인 과학기술통보기관인 중앙과학기술통보사 현황과 이 기관이 개발하여 널리 사용하고 있는 검색프로그램인 ‘광명시스템’을 통해 북한의 과학기술정보시스템을 분석하였다.
본 연구의 목적은 멀티미디어 시대에 필요한 새로운 검색도구를 조사하는 것이다. 시소러스가 유용한 검색도구이나 디스크립터가 명사로 이루어져 인간의 감성을 검색하기 위해서는 형용사의 사용이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 I R I사의 형용사 이미지 스케일을 사용하여 감성적 의미를 갖고 있는 색상을 이용하여 감성 시소러스를 실험적으로 구축하였다. 구축의 규모는 2 6 1개로 이루어졌으며, 관계설정은 스케일의 거리와 주요 이미지 스케일의 중첩도를 활용하였다. 구축에는 후보 디스크립터를 보관하고 구조화할 수 있는 용어풀 기능이 있는 감성 형용사 전용 구축 프로그램을 사용하였다.
본 논문은 의료 영상에 대한 효과적인 분류와 검색을 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 분류와 검색을 위해서 MPEG-7 표준 기술자인 색 구조 기술자와 경계선 히스토그램 기술자를 사용해 영상들에 대한 특징 값을 추출한다. 이렇게 구해진 특징 값들을 의료 영상의 분류와 검색에 적용해 본 결과 비교적 낮은 성능을 보여줌을 확인하고 앞서 구해진 특징 값들을 교사 학습 방법인 SVM(Support Vector Machine)과 비교사 학습 방법인 FCM(Fuzzy C-means Clustering)에 적용시켰다. 기존 연구에서는 SVM과 FCM의 통합으로 의료 영상에 대한 분류와 검색을 시행하였지만 본 논문에서 실험한 결과 SVM과 MPEG-7 시각 기술자 중에 하나인 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 가중치 선형 결합하여 실험한 결과가 더 정확한 분류와 높은 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 연구는 이용자가 필요로 하는 과학기술정보를 찾기까지 학술지 목록 데이터베이스, 학술지기사 데이터베이스, 원문 데이터베이스를 각기 개별적으로 검색하는 기존의 방식에서 벗어나 통합검색을 지원하는 학술지 원 클릭 서비스 체제를 구현하고자 수행되었다. 데이터베이스 간, 그리고 DB와 전자 저널을 통합하여 학술지 원 클릭 서비스 체제를 구현함으로써 이용자는 학술지 브라우징, 학술지 검색, 학술지 기사검색, 전자 저널 보기, Alert 서비스, My Favorite Journal및 Keyword 등록관리, 원문복사신청을 단일 인터페이스 상에서 이용할 수 있다. 이용자는 학술지 OPAC을 통하여 모든 정보원을 검색하고 학술지 원문까지 입수할 수 있다.
문서분류기의 개발에 있어 교사학습기법을 이용할 경우 많은 양의 사람에 의한 범주 부착 말뭉치가 필요하다. 그러나 이의 구축은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 최근 이러한 범주 부착 말뭉치 대신 원시말뭉치와 범주마다 약간의 씨앗 정보를 이용하여 학습을 수행하여 문서분류기를 개발하는 방법론이 제시되었다. 본 논문에서는 이 방법론 하에서 다른 연구에서의 결과보다 좋은 성능을 나타내는 비교사 학습 기법을 소개한다. 본 논문에서 제시하는 기법의 특징은 씨앗 단어에서 출발하여 평균상호정보를 이용하여 다른 대표단어 및 그들의 가중치를 학습한 다음, 정보검색에서 많이 사용하는 기술을 이용하여 그 가중치를 갱신하는 것이다. 그리고 이 과정을 반복 수행하여 최종적으로 높은 성능의 시스템을 개발할 수 있음을 제시하였다.
질의응답 시스템이 정보검색 시스템과 다른 중요한 점은 질의 처리 과정이며, 자연어 질의 문장에서 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 것이다. 본 논문에서는 질의 주-형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의 문장에서 의문사에 해당하는 어휘들을 추출하고 주변에 나타나는 명사들의 의미 정보를 이용하여 세부적인 정답 유형을 결정할 수 있는 질의 유형 분류 방법을 제안한다. 의문사가 생략된 경우의 처리 방법과 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.
보안검색은 항공보안에서 가장 핵심적이고 기본적인 분야이다. 9.11 테러 이후 전 세계적으로 보안검색이 강화되었으나 보안검색단계에서 위해물품을 색출하는 것에는 한계가 따른다. 최근 국내 공항의 경우 언론에 보도된 보안검색 실패사례 외에도 다수의 실패사례가 보고되고 있으며 그에 따른 원인과 대책 방안의 하나를 법규에서 찾아보고자 한다. 본 연구는 현재 시행되고 있는 관련 법규와 선행연구 분석을 통해 얻은 결론으로 보안검색요원의 교육과 법적 지위 등의 제도적 문제점을 착안하고 그에 따른 개선안을 도출하여 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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