정보화 사회의 모토가 생산성 향상과 자원의 효율적 활용이라면, 최근 유행처럼 사용하는 "지식 사회"라는 용어의 본직은 새로운 가치창조라고 말할 수 있다. 지식은 다른 지식과 결합될 때 그 가치가 더욱 증가된다. 누구나 쉽게 지식을 제공하고, 또한 편리하게 접근할 수 있는 인터넷의 가상공간은 이러한 지식 결합을 위한 최적의 기반이다. 본고에서는 인터넷상에 산재되어 있는 정보통신 전문분야의 정보자원을 체계적이고 효과적으로 관리하며, 이용자들이 원하는 정보통신 전문 분야의 인터넷 정보 자원에 효과적으로 접근할 수 있게 하는 전문검색 사이트인 정보통신 메타데이터베이스 시스템의 개발에 대하여 소개하고자 한다.
최근 정보화 사회에서 정보의 처리와 공유에 대한 관심이 크게 증가하지만 기존 지리정보시스템(GIS)이 갖고 있던 상호 이질적인 지형공간데이타 포맷을 가지고는 효율적인 정보의 처리와 공유가 어려운 형편이다. 이러한 지형공간데이타 포맷의 문제로 인해 지형공간 데이터의 중복수집의 문제가 발생하였으며, 또한 많은 시간과 경비가 중복 투자퇴고 있다. 본 논문에서는 지형공간 데이타 중복수집의 문제점을 효과적으로 해결하고, 이미 구축되어 있는 지형공간 데이타를 필요로 하는 사람들과 공유하고 유통하기 위하여 KGDC(Korean Geospatial Data Clearinghouse)를 설계 및 구현하였다. KGDC를 통하여 ESRI와 Intergraph사의 상용 지리정보시스템들의 데이타를 별도의 처리과정 없이 공유할 수 있으며, 또한 OGC(OpenGIS Consortium)의 OpenGIS 구현명세에 기술되어 있는 표준 OpenGIS 인터페이스를 지원하는 지형공간 데이타 서버의 데이타도 효과적으로 공유할 수 있다. 특히, KGDC는 다양한 검색 기능과 다양한 정보를 제공하여 손쉬운 지형공간 데이타의 공유 및 유통을 가능하게 하며, 검색을 위한 정보와 검색의 결과로 이용하기 위해 ISO/TC211 표준 메타데이타를 부분적으로 지원하고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.406-408
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2002
컴퓨터 기술의 발전과 네트워크의 급속한 확산으로 사회전반에 걸쳐 특허, 기업뿐 아니라 교육 현장의 효율화를 지원하기 위한 분야에서도 웹이 응용되고 있다. 교육 현장에서 작성되어지고 있는 문서 중 학습 지도안 작성은 교육 정보의 체계적인 제공이 미흡하고, 많은 시간과 노력이 요구되는 활동이므로 교수 개인이 모든 교수 활동에 필요한 지도안을 작성하는데는 어려움이 있다. 이를 위해, 웹에서 정보를 공유하여 문서의 재사용성을 높일 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 웹에서 표준화된 XML을 이용하여 문서의 생성과 검색, 그리고 재사용이 가능하도록 제공함으로써 교수자의 다양한 요구사항을 융통성 있게 수용할 수 있다. 본 논문에서는 학습지도안 시스템을 분석하여 공통DTD(Document Type Definition)를 생성하고 공통 DTD를 통해 표준화된 XML 문서를 제공한다. 좀더 효율적인 수업을 위해 학습지도안 작성이 용이하도록 학습지도안 작성용 에디터를 제공하며, 또한 XML DOM(Document Object Model)을 이용하여 검색기에서는 구조기반, 패싯, 키워드 검색 방법을 제시하고, 등록기에서는 DOM을 이용하여 해당 데이터를 추출하고 DB에 등록한다. 이는 문서의 재사용성을 높일 수 있다. 따라서, XML을 학교 현장에서 이용함으로써 웹에서 정보의 공유를 원활히 하고, 문서 작성의 효율성을 높이고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.509-512
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2005
인터넷과 웹과 같은 정보사회의 교육환경 변화에 따른 교육정보의 교류 수요의 급속한 증가에 따라 교육정보 자료에 대한 메타데이터의 표준이 필요하게 되었다. 이에 따라 국내에서는 개별적으로 개발되고 있는 교육정보 자료를 통합적으로 공유, 재사용하기 위하여 KEM(Korea Education Metadata) Ver 2.0을 한국교육학술정보원에서 개발하였다. 또한 해외에서는 최근 급증하고 있는 멀티미디어 데이터의 적절한 표현을 위하여 MPEG-7 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 다양한 형태의 교육정보 자료 중에서 교육정보 이미지에 대한 검색시스템을 설계하였다. 본 검색시스템의 설계는 한국교육학술정보원에서 개발된 KEM Ver 2.0을 수용하기 위하여 교육정보 이미지의 메타데이터 표현을 KEM Ver 2.0에서 제안된 메타 데이터 표현을 MEPG-7으로 확장한 XML 스키마를 사용하였다. KEM Ver 2.0 기반의 high-level 메타데이터와 MEPG-7 기반의 low-level 메타데이터를 이용함에 따라 국내에서 사용되는 교육정보 이미지의 상호교환 뿐 아니라 체계적이고 빠른 검색과 추출이 가능할 것이다.
Korean Associaton of Information & Telecommunication
정보화사회
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s.174
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pp.16-17
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2005
휴대전화로 방송을 보고 TV로 인터넷을 하는 등 통신과 방송의 융합이 가속화되고 있다. 이동 중에도 방송을 볼 수 있는 위성DMB가 이미 정식 서비스를 시작했고, 인터넷 방송으로 불리는 IPTV도 올해 안에 모습을 드러낼 예정이다. 위성방송 스카이라이프는 얼마 전 'TV 주문 서비스'를 시작했다. 가입자가 리모콘으로 피자의 종류와 가격 등을 검색해 주문하면 거주지에서 가장 가까운 지점에서 배달해 준다. 통신과 방송의 융합 시대가 본격적으로 열리고 있는 것이다.
As social data become into the spotlight, mainstream web search engines provide data indicate how many people searched specific keyword: Web Search Traffic data. Web search traffic information is collection of each crowd that search for specific keyword. In a various area, web search traffic can be used as one of useful variables that represent the attention of common users on specific interests. A lot of studies uses web search traffic data to nowcast or forecast social phenomenon such as epidemic prediction, consumer pattern analysis, product life cycle, financial invest modeling and so on. Also web search traffic data have begun to be applied to predict tourist inbound. Proper demand prediction is needed because tourism is high value-added industry as increasing employment and foreign exchange. Among those tourists, especially Chinese tourists: Youke is continuously growing nowadays, Youke has been largest tourist inbound of Korea tourism for many years and tourism profits per one Youke as well. It is important that research into proper demand prediction approaches of Youke in both public and private sector. Accurate tourism demands prediction is important to efficient decision making in a limited resource. This study suggests improved model that reflects latest issue of society by presented the attention from group of individual. Trip abroad is generally high-involvement activity so that potential tourists likely deep into searching for information about their own trip. Web search traffic data presents tourists' attention in the process of preparation their journey instantaneous and dynamic way. So that this study attempted select key words that potential Chinese tourists likely searched out internet. Baidu-Chinese biggest web search engine that share over 80%- provides users with accessing to web search traffic data. Qualitative interview with potential tourists helps us to understand the information search behavior before a trip and identify the keywords for this study. Selected key words of web search traffic are categorized by how much directly related to "Korean Tourism" in a three levels. Classifying categories helps to find out which keyword can explain Youke inbound demands from close one to far one as distance of category. Web search traffic data of each key words gathered by web crawler developed to crawling web search data onto Baidu Index. Using automatically gathered variable data, linear model is designed by multiple regression analysis for suitable for operational application of decision and policy making because of easiness to explanation about variables' effective relationship. After regression linear models have composed, comparing with model composed traditional variables and model additional input web search traffic data variables to traditional model has conducted by significance and R squared. after comparing performance of models, final model is composed. Final regression model has improved explanation and advantage of real-time immediacy and convenience than traditional model. Furthermore, this study demonstrates system intuitively visualized to general use -Youke Mining solution has several functions of tourist decision making including embed final regression model. Youke Mining solution has algorithm based on data science and well-designed simple interface. In the end this research suggests three significant meanings on theoretical, practical and political aspects. Theoretically, Youke Mining system and the model in this research are the first step on the Youke inbound prediction using interactive and instant variable: web search traffic information represents tourists' attention while prepare their trip. Baidu web search traffic data has more than 80% of web search engine market. Practically, Baidu data could represent attention of the potential tourists who prepare their own tour as real-time. Finally, in political way, designed Chinese tourist demands prediction model based on web search traffic can be used to tourism decision making for efficient managing of resource and optimizing opportunity for successful policy.
Data which is created and shared on the Web is characterized by the massive amount of user generated content on various applications and dynamically evolving content on the basis of user interests. Thus, in order to benefit from Web data, it is essential to provide (a) the mechanisms which enable scalable processing of large data collections and (b) the organization schemes which reduce the navigational overhead within complex and dynamically growing content. Between these two impending needs, in this paper, we are interested in developing an indexing scheme which aims to reduce the time and effort needed to access the relevant piece of information by leveraging ontologies. In particular, considering evolving nature of Web contents, the proposed technique in this paper computes the sub-ontology, which best matches a given data collection, from the existing large size of ontology. Case studies show that the proposed indexing scheme in this paper indeed helps organize dynamically evolving content.
O, Jeong-Seok;Kim, Ji-Seung;Lee, Jun-Ho;Lee, Sang-Ho
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.5
no.5
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pp.611-618
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1999
An efficient and effective access to needed information becomes an important factor in the modern information society. Many people have developed information retrieval (IR) systems that retrieve needed information from a large amount of data at a given time. However, most freely available IR systems have been developed for English text rather than for Korean text. In this research, we have analyzed the IR system freeWAIS-sf, and localized it with the Korean morphological analyzer, namely HAM. The localized freeWAIS-sf can handle both English text and Korean text simultaneously. We have also modified the weighting scheme of freeWAIS-sf. The experimental result shows that the modified weighting scheme outperforms the original one in terms of retrieval effectiveness.
Objective: The purpose of this study was to perform a systematic literature review focusing on international studies to identify various factors affecting the quality of life(QOL) of dementia patients admitted to long-term care facilities. Methods: From January 2000 to July 2018, the articles published in foreign journals were searched through CINAHL and MEDLINE databases. The main search terms were'dementia or Alzheimer's'. 'quality of life', 'long-term care', 'care home', 'nursing home', 'care institution', 'residential care', 'small- scale setting'. The first 1706 articles were searched, but 10 studies were selected using the selection and exclusion criteria. Results: Analysis of ten cross-sectional studies showed that factors such as physical functioning status, ability to perform activities of daily living, and cognition showed a positive correlation with QOL. Depression and anxiety, severity of dementia, and neuropsychiatric symptoms were found to be negatively correlated with QOL. In addition, two longitudinal studies have confirmed that factors affecting QOL are affected by individual functional status and social environmental factors rather than the size and form of care facilities. Conclusion: This study summarized 10 papers and analyzed them through a systematic review of literature. We found that factors such as individual characteristics and social environment determine QOL of patients with dementia. In this study, various intervention methods to improve QOL of patients with dementia should be developed and used in long-term care facilities by identifying the factors affecting QOL of dementia patients and using them.
Recently, multimedia DBMS is appeared to be the core technology of the information society to store, manage and retrieve multimedia data efficiently. In this paper, we propose a new method for content based-retrieval system using wavelet transform, energy value to extract automatically feature vector from image data, and suggest an effective retrieval technique through this method. Wavelet transform is widely used in image compression and digital signal analysis, and its coefficient values reflect image feature very well. The correlation in wavelet domain between query image data and the stored data in database is used to calculate similarity. In order to assess the image retrieval performance, a set of hundreds images are run. The method using standard derivation and mean value used for feature vector extraction are compared with that of our method based on energy value. For the simulation results, our energy value method was more effective than the one using standard derivation and mean value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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