한의학 분야에서는 오랜 기간 동안 한의학 용어가 혼재되어 사용되어 왔다. 대한한의학회에서는 우리나라에서 사용되고 있는 한의학 용어를 체계적으로 정리하고 표준화하여 표준한의학용어집을 발간하였다. 본 연구에서는 표준한의학용어집의 콘텐츠를 바탕으로 표준한의학용어집 온라인 서비스를 구축하였다. 표준한의학용어집 온라인 서비스는 표준 한의학 용어와 해설을 찾아보고 용어의 해설에 대한 의견을 모아서 반영할 수 있는 시스템이다. 표준용어와 시맨틱 검색 결과와 네이버 지식백과 검색 결과를 한 화면에서 볼 수 있어 한의학 표준용어를 다양하게 비교하고 참조할 수 있도록 하였다. 또한 로그를 분석하여 검색기능 개선, 홍보 활용, Open API 제공 등 향후 발전 방향을 제시하였다. 로그를 통해 일관된 방문자와 수요가 존재함을 알 수 있었으며, 올해 6월을 기점으로 검색 건수가 점점 상승하고 있는 것을 알 수 있었다. 향후 표준화된 한의학 용어는 국내 학술연구, 한의 임상은 물론 한의학 국제 표준화에도 중요한 근거가 될 것으로 기대된다.
인터넷이 대중화됨에 따라 누구나 쉽게 자신의 의견을 온라인상에 표현할 수 있게 되었다. 그 결과 생각이나 느낌을 나타내는 의견 데이터들의 양이 급속도로 방대해졌으며, 이러한 데이터들을 이용한 여러 응용 사례들의 등장으로, 효율적인 검색 및 자동 분류 기술이 요구되고 있다. 이런 기술적 흐름에 맞추어 의견 데이터 분류에 관한 여러 연구들이 이루어져 왔다. 이러한 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 사용한 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용한다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 주요 연구 주제로 사용되었다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한국어의 특색으로 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미 부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하므로 분류 정확도가 영어권에 연구 결과에 비해 떨어진다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
일반적으로 사람들은 특정 상품에 관한 의견을 표현할 때 그 상품이 갖는 개별속성에 대해 긍부정 성향을 표시한다. 어떤 경우에는 상품이 갖는 동질의 개별 속성에 대해 포괄적으로 긍부정 성향을 표현하거나 상품 자체에 대해 표현하기도 한다. 따라서 의견검색 분야에서 추출 대상이 되는 의견 속성명에는 상품의 개별 속성명, 이 개별 속성들을 포함하는 전체어, 그리고 상품명이 존재한다. 그러나 의견 대상을 상품명이나 전체어로 표현할 때, 경우에 따라 의견문장 표면에 나타나는 속성명과 의견 작성자가 의도한 실제 대상이 일치하지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 의견문장으로부터 의견 대상을 추출하는 방법을 제시한다. 무엇보다 우리는 의도한 대상과 일치하지 않는 속성명으로부터 의도한 대상을 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제시하는 방법에서는 단어간 의존관계를 이용하여 의견속성 후보쌍을 추출하고, 추출된 후보쌍들 중 의견 대상과 일반적으로 빈번히 불일치하는 속성명을 선택한다. 선택된 속성명을 작성자가 의도한 개별속성으로 변경한 뒤, 이를 포함한 전체 의견속성 후보쌍들로부터 적합한 의견속성을 추출하기 위해 사람들이 관심 있어할만한 순으로 재배열하게 된다.
트위터에서 제공해주는 기본 검색 기능은 검색어가 담긴 트윗 뿐 아니라 검색어를 포함하는 닉네임을 가진 유저가 쓰는 모든 트윗들을 보여준다. 따라서 검색 키워드와 관계 없는 트윗들도 검색 결과로 노출하게 되어 해당 키워드가 포함된 트윗 만을 검색하려고 하는 많은 사용자들에게 불편함을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 검색 키워드가 들어있는 트윗만을 검색하는 알고리즘을 만들어 트위터 검색 기능을 개선하였다. 개선된 기능은 ASP.NET MVC5를 이용하여 웹 서비스로 구현하여 많은 사람들이 이용할 수 있다. 검색 결과를 모아놓은 객체에 C#의 강력한 컬렉션 메소드를 사용하여 '리트윗' 이나 '마음에 들어요' 의 개수가 많은 순서대로 출력할 수도 있고, 리트윗 숫자가 설정한 수치보다 적을 경우 검색 결과에서 제외할 수 있는 필터 기능도 추가하였다. 따라서 사람들에게 관심을 많이 받는 의견을 빠르게 탐색할 수도 있으며, 이는 검색 이용자와 데이터 분석가들이 트위터에서 검색하는데 편리함을 줄 것으로 기대된다.
최근 학교 현장에서는 웹 기반의 멀티미디어 자료에 대한 활용이 매우 크게 증가하고 있다. 이에 따라 멀티미디어 자료를 수월하게 검색하기 위한 다양한 메타데이터 요소 정의가 등장하고 있으나 국제 표준을 중심으로 제시되고, 국내 현장 교사들의 의견은 거의 반영되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 현장 교사들의 의견을 반영하여 웹 페이지 안에 포함되어 있는 멀티미디어 자료들을 효율적으로 검색, 관리할 수 있는 메타데이터 요소를 정의하고 실제 활용을 위한 XML DTD를 제시하고자 한다. 본 연구 결과는 멀티미디어 자료의 공유 및 활용을 높이는데 사용될 수 있다.
트위터, 페이스북 등의 소설 네트워크가 이슈가 되는 사건에 의견을 표시하는 수단으로 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 이슈 키워드 추출 및 트위터와 유투브에 기반한 실시간 검색 시스템을 구현한다. 본 시스템에서는 가장 최근 신문 기사들의 제목과 스니핏을 이용하여 이슈가 되는 키워드를 실시간으로 추출하여 사용자들에게 보여주고 트위터와 유투브 OpenAPI를 이용하여 추출된 키워드에 대한 컨텐츠들을 실시간으로 사용자들에게 보여준다, 본 시스템을 통해서 이슈가 되는 사건에 대한 실시간 반응을 찾을 수 있다.
현대에 이르러 개인의 힘으로는 해결하기 난해한 문제들이 갈수록 많아지고 있다. 따라서 문제를 해결하기 위한 정보의 유통 구조도 기존의 수직적이고 단방향적인 구조에서 수평적이고 양방향적인 구조로 변화하고 있다. 이에 맞추어 웹 2.0 플랫폼이 대두되었고 위키피디아, 지식 검색 등 집단의 힘을 빌려 문제를 해결하는 방법들이 주목을 받고 있다. 하지만 집단의 힘에 기대어 정보를 생산하는 것이 언제나 옳고 효율적이라고 말할 수 없다. 누구든 참여할 수 있다는 특징으로 인해 악용되는 부작용도 있을뿐더러 전문적인 의견이 필요한 영역의 경우에는 일반 지식의 힘이 도움이 못 되는 경우도 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 대중들에게 쉽게 사용되고 있는 검색 사이트와 집단 지성의 대표 사례 중 하나인 위키 피디아를 통해 집단 지성의 힘이 충분히 발휘될 수 있는 문제의 영역에 대해 탐색하고자 한다.
국가기록원에서는 국민에게 소장하고 있는 공공기록물에 대한 접근점을 제공하기 위해 국가기록포털이라는 대국민 검색서비스를 운영 중이다. 그러나 지속적으로 검색 결과에 대한 이용자 만족도가 낮다는 의견들이 수렴되고 있으며, 그와 더불어 포털 이용률도 감소하고 있는 추세이다. 본 연구는 이러한 상황을 극복하기 위해 수행한 국가기록포털 검색서비스 품질 점검 연구의 후속 연구로, 국가기록포털의 문제점을 규명하고 그에 따른 개선안을 제안하고, 나아가 그 실효성을 검증하는 것을 목표로 한다. 선행된 품질 평가를 통해 국가기록포털의 주요 문제점으로 검색 도구의 저조한 성능, 검색 결과의 일관성 결여, 기본검색 기능 부재를 비롯한 6가지 문제점을 도출하였으며 이에 대한 개선방안을 규명했다. 제안한 방안의 실효를 검증하기 위해 이 중에서 현실적으로 당장 도입 가능한 방안을 적용한 파일럿 시스템을 구축, 국가기록포털과 검색 성능 비교를 수행하였다. 평가 결과, 파일럿 시스템 검색 도구의 정확률, 재현율, MRR 모든 측면에서 유의미한 상승을 확인하였으며 그 효과를 입증하였다.
도서관의 기본적인 서비스 중 하나는 이용자에게 자료에 대한 효율적이고 쉬운 검색을 제공하는 것이다. 국내·외적으로 관종별, 이용자별, 장서별 자료의 접근성 향상을 위한 다양한 논의들이 있었고, 그 중심에 분류와 목록 시스템의 개선에 관한 이슈가 존재한다. 하지만 국내 학교도서관 자료 접근의 중심도구가 되는 DLS 목록의 자료 접근성을 다루는 이 분야 연구는 많지 않다. 본 연구는 학교도서관 현장에서 제기되어온 이용자들의 도서 검색, 특히 문학 분야 도서 검색과 접근에 대한 어려움에서 시작하였다. 본 연구는 이러한 어려움의 원인을 다양한 측면에서 고찰해 보고자한 탐색적 연구이다. 이를 위해 학교도서관 장서 현황, 학교도서관 지원시스템 DLS의 자료 등록과 이를 통해 생산된 목록레코드의 주제 접근가능성, 학교도서관 사서교사 및 사서의 의견을 조사·분석하였다. 연구 결과, 학교도서관 장서는 문학 분야에 상당히 집중되어 있었고, 이들 장서 검색에 효율적인 접근을 제공할 수 있는 목록레코드 작성은 충분하지 않은 것으로 나타났다. 또한 이를 보완할 수 있는 DLS 검색 기능 역시 다소 부족한 것으로 나타났다. 학교도서관 사서교사 및 사서들의 설문조사에서도 이런 문제점은 인식되었고 학교도서관 목록의 자료 접근성을 향상시킬 수 있는 방법으로 풍부한 주제 색인과 검색키워드 부여가 다수의 의견으로 도출되었다. 이 주제에 대한 계속적인 논의로서 학교도서관 자료의 접근성 향상을 위한 방안은 향후 이용자 연구나, 서가 분류에 대한 새로운 도전 등을 통해 더욱 구체화 될 수 있을 것이다.
소수 의견을 포함하는 온라인 상품평은 긍정 또는 부정 일변도인 상품평에서는 찾기 어려운 유익한 정보를 내포하기도 한다. 본 논문에서는 주어진 상품평 집합 속에서 소수상품평을 검색하는 방법을 제안한다. 제안방법은 개별 상품평을 먼저 긍정/부정 상품평으로 자동분류한 뒤, 주어진 상품평 집합의 긍정/부정 상품평의 비대칭도를 계산하여 소수상품평을 검색한다. 소수상품평 검색에서는 긍정/부정 자동분류 성능이 소수상품평 검색성능에 영향을 주는데, 본 논문에서는 도메인에 특화된 감성사전과 그렇지 않은 일반적인 감성사전을 가지고 상품평을 긍정/부정으로 감성분류한 뒤 비대칭도를 계산하여 소수상품평 검색성능을 비교한다. 스마트폰과 영화를 다룬 온라인 영문 상품평에 대하여 도메인에 특화된 감성사전을 가지고 소수상품평 검색성능을 평가한 결과, F1점수는 각각 24.6%와 15.9%였고, 정확도는 각각 56.8%와 46.8%였다. 이는 스마트폰과 영화의 개별 상품평 긍정/부정 분류 정확도가 각각 85.3%와 78.8%일 때의 성능이다. 본 논문에서는 또 긍정/부정 자동분류 성능이 주어졌을 때의 이론적인 소수상품평 검색성능에 대해서도 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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