에너지 사용의 급증으로 인해 환경오염, 지구 온난화 현상, 오일 파동의 문제가 발생되고 있다. 이를 해결하기 위해 태양 에너지, 풍력, 소수력 등과 같은 대체에너지에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 미국, 유럽, 일본에서는 대체에너지원의 정보를 체계적으로 관리하고 활용하기 위한 시스템 개발에 많은 노력을 하고 있다. 그러나 국내에서는 아직 대체에너지 정보 시스템이 효과적으로 구축되지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 일사량 에너지 데이터를 저장 및 관리하는 대체에너지 정보 시스템을 제안한다. 이 시스템은 ArcView GIS를 이용하여 구현되었으며, 다양한 시공간 질의를 사용한 데이터 검색이 가능하도록 하였다. 아울러 사용자는 질의 결과를 챠트, 그래프, 등고선과 같은 형태로 확인할 수 있다. 구현된 시스템은 ArcIMS를 이용하여 인터넷 웹 서비스를 제공한다.
트위터, 블로그, 위키 등과 같은 web 2.0 서비스는 구조화가 덜 되어 있고, 정보량 폭증을 감당하기 어렵다는 한계를 갖고 있는 기존의 정보조직 방법을 향상시킬 것을 요구하고 있다. 이 같은 정보조직 방법을 향상시킬 수 있는 방안의 하나로 지난 10년간 온톨로지가 연구자의 주목을 받았음에도 불구하고 현행 시스템에까지 이것이 적극 활용되고 있지는 않은 것으로 보인다. 이 연구는 온톨로지 구축 및 방법론을 제안함으로써 향후 온톨로지의 방향성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 이 연구는 기존의 정보조직 방법론의 한계점을 살펴보고, 온톨로지 표현을 위한 데이터 모델을 서로 비교하고 분석하였다. 또한 토픽맵 기반 의학 정보시스템을 통해 온톨로지 구축 단계 및 방법론을 기술하였다.
자신의 연구성과를 발표하고 평가받는 학회의 이용자인 연구자는 수시로 발생되는 학회 정보 즉, 논문투고 일정, 학술대회 정보, 학회지 발간 정보, 논문 정보, 공지사항, 최신 연구소식 등 일련의 정보를 얻기 위해서 일일이 학회별 홈페이지를 방문하여 공지사항의 정보를 읽거나 또는 논문지의 최신 정보를 검색하고 조회하는 노력을 필요로 한다. 이와 반대로, 학술지를 발행하는 학회는 학회에서 수시로 발생하는 최신 정보를 알리기 위해 학회 회원들에게 메일을 보내거나 학회 홈페이지의 게시판에 공지사항을 기재하는 정도로 만족하고 있는 실정이다. 일반 연구자는 수많은 학회로부터 수시로 발생하는 정보를 한번의 클릭만으로 한눈에 파악할 수 있고, 학회는 한번의 공지를 통해서 학회 정보를 보고자하는 이용자 누구에게나 빠르고 쉽게 전달될 수 있는 체제가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 RSS 서비스 사이트의 국내외 현황을 살펴보고, 개인화 추세에 있는 웹 이용자의 개인적 취향을 맞추기 위한 접근 방법으로서 학회정보 개인화 지원을 위한 RSS기반 유통 모델을 제시하고자 한다.
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2018년 5월 19일 시점 1개월 기간을 설정하여 "인공지능" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능에 대한 1위 연관 검색어는 중국(4,122)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
인터넷 GIS란 인터넷에 GIS기법을 접목하여, 인터넷 환경에서 GIS서비스가 가능하도록 인터넷 상에서 구축된GIS를 말한다.인터넷 GIS는 동적 클라이언트/서버 컴퓨팅 환경에서 웹을 통해 공간 데이터에 대한 검색 및 분석을 가능케 한다. 본 논문에서는 강남구를 사례로 GIS를 이용한 새주소관리시스템 및 인터넷 GIS를 이용한 새주소 안내시스템 개발 사례를 소개한다. 새주소란 우리나라의 지번을 토대로 한 현행 주소체계가 갖고 있는 문제점을 보완하기 위해 도로방식에 의해 주소를 새로이 부여하는 것으로서 도로를 중심으로 도로명과 건물번호를 체계적으로 부여하는 제도이다. 새주소 관리시스템이란 도로의 신설, 건물의 신축, 소멸등에 따른 주소의 변화를 관리하기 위해 GIS를 이용하여 개발한 시스템이다. 새주소 안내시스템이란 새주소 관리시스템을 인터넷 상에서 구축하여 모든 사람에게 지리정보 및 주소에 대한 안내를 제공하는 시스템이다. 새주소 안내시스템은 GIS데이타의 공유와 통합환경에서 GIS구축의 효율성을 증진시키고, 시스템 구축에 따른 파급효과를 극대화할 수 있을 것으로 예견되었다.
본 논문에서는 전자정부 시스템의 대 국민 사용성과 효율성을 증진시키기 위한 의미기반 문서 분류 방법(CoWDC)을 제시한다. 기존 의미기반 문서분류 방법에서 많은 양의 키워드들의 계층적 컨셉들을 이용하는 것을 지양하고 사용자들이 사용하는 키워드들 간의 관계를 중심으로 문서를 분류한다. 즉, 문서의 컨텍스트(context)에 근거하여 깊고 정확한 의미를 키워드 간 관계를 분석하여 적은 양의 정보로 효율적인 문서분류를 하게 된다. 이를 위해 제안한 CoWDC(Concept Wright Document Classification) 시스템은 기존의 시소러스/온톨로지의 의존도를 줄이고 키워드 관계, 관계의 경중 고려, 상하위 개념으로 변환 등을 통한 실험과 평가가 이루어졌다. 전자정부 시스템의 구조 및 특징 분석을 통해 CoWDC 실험 결과는 대국민 서비스 향상을 위해 매우 필요함을 인지하고 이를 접목하기 위한 기술적, 정책적 제언을 제시하였다. CoWDC를 통해 의미기반 검색기술의 우수함을 입증하였고 이는 전자정부 시스템의 지식베이스 구축, 운영체제의 운용, 시소러스의 구성 등의 과정에서 체계적으로 통합 운영되어야 한다.
본 논문에서는 지식정보의 메카인 대학의 전문기술과 인력에 대한 정보, 분야별 기술정보, 교육정보, 기술자문 등의 유·무형 지식정보, 그리고 해당분야 전문가들의 검증을 거쳐 제공되는 기초과학기술, 경제경영이론 등의 학문적 지식과 기술특허, 소프트웨어, 데이터베이스 등의 실용적 지식과 생산현장기술, 고객서비스, 일선경영지식 등의 현장경험지식 등을 웹 상에서 지식베이스(Knowledge Base)화하여 이를 필요로 하는 사람은 누구든지 관련 지식을 검색할 수 있고, 이를 학습이나 기업활동, 기초과학기술 등의 전문분야에서 활용할 수 있도록 하여 교수의 연구교류는 물론이고 일반·기업·학생 등의 많은 사람들 간에 효과적인 공유 및 교류가 가능하도록 시스템을 설계 구현하였다.
디지털 방송 시대가 열리면 채널의 수가 수백 개로 증가하기 때문에 시청자가 원하는 프로그램을 검색하는 일은 매우 어려워지게 된다. 이와 더불어 스마트 디바이스의 등장과 대중화로 인해서 사용자들은 기존에 제공받지 못했던 스마트한 서비스를 제공받기 원하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 TV 프로그램 추천시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 그러나 현재 TV 프로그램 추천을 위한 연구들은 대부분 웹 기반에서 연구되었던 연구결과를 TV 방송에 적용한 경우가 대부분이며, 현재 TV를 시청하고 있는 구성원들의 조합에 대해서는 고려하고 있지 않는다. 따라서 본 논문에서는 TV를 시청하고 있는 시청자의 환경 즉 구성원의 조합을 고려한 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 구성원의 조합은 얼굴인식기법을 이용하여 해당 사용자의 연령과 성별을 중심으로 그룹을 생성한다.
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
문서를 대표하는 키워드를 추출하는 것은 문서의 정보를 빠르게 전달할 수 있을 뿐만 아니라 문서의 검색, 분류, 추천시스템 등의 자동화서비스에 유용하게 사용 될 수 있어 매우 중요하다. 그러나 웹사이트 문서에서 출현하는 단어의 빈도수, 단어의 동시출현관계를 통한 그래프 알고리즘 등의 기반으로 키워드를 추출할 경우 웹페이지 구조상 잠재적으로 주제와 관련이 없는 다양한 단어를 포함하고 있는 문제점과 한국어 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 형태소 분석기 성능의 한계점 때문에 의미적인 키워드를 추출하는데 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 의미적 단어 위주로 구축된 후보키워드들의 집합과 의미적 유사도 기반의 후보 키워드를 선택하는 방법으로써 의미적 키워드를 추출하지 못하는 문제점과 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 문제점을 해결하고 일관성 없는 키워드를 제거하는 필터링 과정을 통해 최종 의미적 키워드를 추출하는 기법을 제안한다. 실 중소기업 웹페이지를 통한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법의 성능이 통계적 유사도 기반의 키워드 선택기법보다 34.52% 향상된 것을 확인하였다. 따라서 단어 간의 의미적 유사성을 고려하고 일관성 없는 키워드를 제거함으로써 문서에서 키워드를 추출하는 성능을 향상시켰음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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