본 연구는 실제 정리사서에게 요구되는 자격요건에 대한 인식을 조사하였다. 정리사서에게 요구되는 목록 및 분류지식, 도서관 정보화 시스템, 자료유형, 메타데이터 유형, 전거통제, 외국어 능력, 컴퓨터 능력, 인성 및 관리 능력, 목록교육에 대한 만족도, 목록교육의 개선점을 조사하였다. 이를 바탕으로 자질을 갖춘 사서를 양성하기 위하여 목록교육의 시사점을 논의하였다. 이를 위해 대전 충남지역 사서를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구는 실무자의 인식조사를 위한 기초연구로 향후 계속적인 연구를 통해 정리사서 직무기술서 개발의 토대가 될 것으로 기대한다.
본 논문은 국내.외적으로 심각한 유해정보로 인한 피해를 막고자 개발된 유해사이트 차단 소프트웨어들의 동향과 문제점들을 제시해 새로운 유해사이트 차단 소프트웨어 개발에서 구현해야할 부문에 대해 제시했다. 각 소프트웨어들은 독창적인 기능들을 보유하고 있으나 기능상의 문제점을 안고 있다. 유해 정보 차단 기술을 바탕으로 만들어진 유해 차단 소프트웨어들은 사용된 기술에 따라 차단 목록기반의 선별 기술을 사용한 소프트웨어는 차단 목록의 주기적인 갱신이 어려움이 있고 불건전 사이트에 노출 위험이 상대적으로 크며, 허용 목록 기반의 선별 기술에서는 접근할 수 있는 사이트가 극히 제한적이라는 것이며, 내용 등급 기반의 선별 기술은 해당 사이트의 모든 정보를 차단하므로 유익한 정보까지 차단한다. 차단 목록 기반의 선별 기술과 허용 목록 기반의 선별 기술은 지속적인 데이터베이스의 갱신이 필요하다. 내용 등급 기반의 선별 기술은 아직까지는 웹사이트의 99%이상이 등급 표시가 없으나 앞으로는 등급 시스템과 등급 표시제를 강화해 등급에 따른 유해사이트 차단이 이루어져야 하며 그러기 위해서는 현재로는 부모의 역할에 의해 이루어지는 것을 웹 문서에 등급 정보가 반드시 삽입되도록 하는 강제적인 방법이 동원되어야 하며 브라우저 상에서 등급 정보가 없는 사이트에 대해서는 볼 수 없도록 차단하는 방법이 유해사이트를 차단하는데 효과적일 것이다.
본 연구는 디지털도서관 콘텐츠를 관리할 KORMARC/EAD 통합시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연 구의 목적은 명지대학 디지털도서관의 국제한국학 콜렉션과 단행본을 관리할 메타데이터를 설계하고 아울러 기록물정보관리의 모형 구축을 위한 기초 자료를 제시하는 것을 목적으로 한다. 메타데이터를 설계하기 위해서 기록물의 목록 규칙과 관련된 네 가지 종류의 자료 즉 국제표준기록물기술[ISAD(G)], 미국 기록물/필사본 기계가독목록(USMARC AMC), EAD 및 Ebind를 참조하였다. 시스템은 검색 모드와 입력 모드로 구성된다. 검색은 KORMARC를 이용하여 단행본과 콜렉션을 통합 검색할 수 있으며 콜렉션인 경우 링크를 통해서 EAD/XML을 활용한 인벤토리로 연결된다. 인벤토리는 기록물에 대한 상세 정보 뿐 아니라 PDF 형식의 전문 이미지 데이터를 제공하며 단행본인 경우 KORMARC 의 856 태그를 이용하여 전문 이미지 데이터를 제공한다. 입력 모드는 목록과 인벤토리 정보를 입력할 수 있는 스크린을 제공한다. 시스템에 대한 이용자 만족도, 시스템의 개선점 및 향후 콜렉션을 포함한 다양한 기록물 관리 시스템을 구현하기 위한 기초 자료를 얻기 위하여 설문지를 이용하여 시스템을 평가해 보았다. 평가 분석 결과는 향후 시스템을 갱신할 때 활용할 수 있도록 정리하였고, 제안된 시스템이 좀 더 개선되기 위한 방안 세가지를 끝으로 제시하였다.
최근 사이버 쇼핑몰에서 기업과 고객간의 제품 구매 활동을 도와주는 검색 에이전트 시스템에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 많은 비교 검색 에이전트 시스템들은 고객이 입력한 키워드 기반의 검색 목록만을 체공하고 있으며, 검색된 유사상품 목록 중에서 어떤 상품이 적합한지 선정해 주는 의사결정지원 기능은 충분히 제공하지 못하고 있다 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰 환경을 기반으로 키워드 입력에 의한 제품 검색뿐만 아니라 고객 선호도가 높은 제품 선정을 지원해 주는 의사결정지원 시스템을 제안한다. 제안한 의사결정지원 시스템은 고객이 입력한 각 속성들의 표준계수와 가중치를 점수화 하여 선호도가 높은 상품을 우선적으로 제시함으로써 고객의 상품 선정을 위한 의사결정을 지원하도록 하였으며, 또한 각 속성별 다양한 반영 비율에 따라 어느 제품이 전체적으로 적합한지를 분석하는 민감도 분석 기능을 추가하였다.
목적: 본 연구의 목적은 미국 아이오와 대학에서 개발된 Nursing Interventions Classification (NIC)을 사용하여 신경기계 병동과 정형외과 병동에 근무하는 간호사들이 가장 빈번히 수행하는 간호중재를 파악함으로서 이러한 부서의 간호중재 리스트를 개발하는데 있다. 그리고 확인된 간호중재의 리스트를 미국 간호협회의 핵심 간호중재 목록과 비교함으로써 양국간의 간호중재의 유사성과 차이를 비교함으로써 한국간호의 발전을 도모하는데 있다. 방법: 8개의3차병원 및 종합병원 근무하는 간호사에게 NIC을 번역하여 소개한 뒤 가장 자주 수행하는 간호중재 30개를 선택하게 하였다. 선택된 간호중재는 빈도와 백분율 이용하여 분석하였고 미국의 핵심간호 중재목록과 영역(domain)별, 분류군 (class)별로 비교하였다. 결과: 신경기계 병동은 30개의 간호중재를 정형외과 병동은 34개를 핵심간호중재로 확인하였다. 한국과 미국의 간호중재를 비교해본 결과 신경기계 병동의 간호중재와 미국American Association of Neuroscience Nurses (AANN) 의 핵심간호중재 목록과는 단지 5개의 간호중재가 일치하였지만 정형외과 병동의 간호중재목록은 미국의 National Association of orthopaedic Nurses (NAON) 의 핵심중재목록과 27개의 간호중재가 일치되어 더 많은 유사성을 나타내었다. 두 나라의 간호중재를 영역(domain)별로 비교해보면 한국 간호사의 간호중재는 미국간호단체의 핵심간호 중재 목록보다 신체적 간호에 보다 많은 편중을 보였다. 결론: 한국간호사의 간호중재가 신체적 간호중재에 집중되어 있으므로 환자간호에 보다 전인적인 간호중재가 수행될 수 있도록 노력해야 할 것이다. 그리고 본 연구를 통해 개발된 핵심 간호중재 목록은 병원의 간호정보시스템을 개발하는데 사용될 수 있으며, 간호지식의 확장이나 staffing, 간호 수가화, 그리고 궁극적으로는 간호의 효과성 연구를 자극할 수 있을 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 상환인식 서비스 구축은 일반 응용서비스와는 달리 사용자 요구를 만족시키기 위해 차별화된 처리를 요구한다. Context Toolkit은 상황인식 서비스 구축을 제공하는 프레임워크이며, 입출관리 시스템은 사용자의 위치인식과 방문자목록 가입을 토대로 서비스를 제공해주는 시스템이다. 본 논문에서는 사용자의 방문을 효과적으로 관리할 수 있는 방문관리를 위해 Context Toolkit을 기반으로 한 방문관리 시스템을 설계하고 적용한다.
최근 컴퓨터와 인간간의 대화 수단으로 음성을 활용하는 기술인 음성정보기술이 발달함에 따라 대어휘 연속 음성 인식 및 무제한 어휘 음성 합성의 고도화를 위한 연구가 진행되고 있다. 음성 인식의 경우 HMM으로 대표되는 통계적 수법의 발달에 따라 시스템의 학습을 위해 대량의 음성데이터가 필요하며, 음성 합성의 경우에도 최근 대형의 음성 데이터 베이스로부터 임의 길이의 음성 부분을 골라내어 접속함으로써 좋은 합성 품질을 얻고 있다. 본 논문에서는 이러한 음성 인식 및 합성을 위해 공동으로 사용하기 위한 음성 데이터베이스의 발성 목록을 설계하고 설계된 결과에 대하여 논의한다.
본 논문에서는 많은 정보로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용되는 정보 검색 시스템에서 이용이 가능한 동의어/유의어 사전을 구축하고 구축된 정보의 평가를 수행하였다. 사용한 자원으로는 미리 구축된 한-영 사전과 영-한사전을 이용하였다. 이들의 사용으로 다른 동의어사전과 달리 보다 많은 유의어 정보를 포함하는 이익을 얻었다. 본 논문의 시스템은 사전을 구축하기 위해 기본 자원을 이용하여 동의어/유의어 후보 목록들을 획득하고, 획득된 정보를 바탕으로 후보 목록의 빈도수와 사전의 위치 정보, 마지막으로 입력 명사 정보를 이용하여 동의어/유의어를 확정한다. 작성된 동의어/유의어사전은 한-영사전에 수록된 한국어 명사 64,630개를 대상으로 하였다. 작성된 사전을 문서 필터링 시스템에 추가하여 적용 전보다 성능이 향상됨을 확인하였다. 또한 질의 색인어 확장에 이용하여 보다 정답을 추출하는데 추가적으로 확장된 유의어 정보가 정답을 추출하는데 유용하게 사용됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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