국내의 교육정책정보서비스를 제공하는 교육정책당국, 전문 연구기관과 전문사이트의 10개 웹사이트를 선정하여 내용분석법의 방법으로 이들이 제공하는 주요 정책정보의 종류, 분류체계, 검색시스템의 정보검색 기능 등을 중심으로 분석하였다. 비교 분석한 결과 제시된 문제점을 검토하여 표준화된 교육정책정보 분류체계 개발, 교육정책정보원의 메타데이터 표준화와 검색시스템의 편의성 제고, 정책당국 밀착형 맞춤서비스 제공, 분야별 정책정보 전문센터 운영, 정책분야 간 협력체제 구축을 개선점으로 제안하였다. 또한, 교육정책정보원, 교육정책정보시스템, 운영체제, 협력체제로 구성된 교육정책정보전문센터 모형을 제시하였다.
법률 전문 지식이 없는 사람들이 법률 정보 검색을 성공적으로 하기 위해서는 일반 용어를 검색하더라도 전문 용어가 사용된 법령정보가 검색되어야 한다. 하지만 현 판례 검색 시스템은 사용자 선호도 검색이 불가능하며, 일반 용어를 사용하여 검색하면 사용자가 원하는 전문 자료를 도출하는 데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 일반용어가 사용된 질의문과 전문용어가 사용된 판례를 자동으로 연결해 주고자 하였다. 질의문과 연관된 판례를 자동으로 연결해 주기 위해 전문용어가 사용된 전문가 답변을 바탕으로 문서분류에 높은 성능을 보이는 Doc2Vec을 이용한다. Doc2Vec 문서 임베딩 기법을 이용하여 전문용어가 사용된 전문가 답변과 유사한 답변을 제안하여 비슷한 주제의 답변들끼리 분류하였다. 또한 전문가 답변과 유사도가 높은 판례를 제안하여 질의문에 해당하는 판례를 자동으로 연결하였다.
본 논문에서는 SGML(Standard Generalized Markup Language)을 사용하여 텍스트 검색시스템을 구축하였다. SGML은 개괄적 마크업언어로서 문헌을 문헌요소라는 객체 단위로 이루어진 것으로 보고 이러한 문헌요소간의 관계를 표현하므로, 텍스트 검색시스템에서 SGML을 이용하면 문헌을 구조화할 수 있고 전문(full text)을 효율적으로 조직하고 검색하는 것이 가능하다.
CBSE(Component Based Software Engineering)은 소프트웨어 엔지니어링 세계에서 소프트웨어 개발 패러다임으로 바뀌고 있다. 이 영향은 전자상거래 소프트웨어의 개발에도 미치고 있다. 본 논문의 전자상거래 전문 검색 시스템은 이전의 IHWA(Information Harvest WArehouse) 검색엔진을 기초로 한다. 본 논문에서 CBSD에 입각해 IHWA 기반의 사용자 훈련가능한 전자상거래 검색 시스템의 새롭게 수정된 컴포넌트 구조를 소개한다. 전체 시스템 구조는 UML을 사용해 모델링 되었다.
본 연구는 공공기관이 소장한 이미지데이터의 검색 및 열람 등의 활용성을 높이기 위한 전문검색서비스 구현 시 필수적인 문서인식시스템의 고도화를 목표로 한다. 주요한 연구방향은 공공기관이 소장하고 있는 데이터를 사전에 분석하여 문서이미지 전처리 및 문서구조분석 기술을 개발하고, 문서인식 과정에서 활용하기 위한 이미지내용DB, 문자모델DB, 용어DB로 구성되는 특화된 지식베이스를 구축하는 것이다. 또한, 지식베이스 관리도구를 개발하여 향후 다양한 형태의 문서이미지로의 확장을 가능하게 한다. 최근 본 연구는 국가기록원에서 소장하고 있는 이미지데이터에 적합한 문서구조분석 라이브러리와 특화된 지식베이스를 결합한 문서인식 프로토타입 시스템 개발을 완료했다. 향후 본 연구의 결과는 방대한 소장자료의 검색 및 활용을 극대화할 전문검색시스템 연계를 위한 성능평가 및 테스트베드 구축에 활용될 것이다.
전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특수한 정보를 수집 검색하기 위한 검색 엔진을 지칭한다. 특정 전문 분야를 위한 검색 엔진은 제작하기 위해서는 해당 분야만으로 구성된 웹 문서가 필요하다. 본 논문에서 제안한 전문가 검색 엔진은, 특정 분양의 웹 문서만 수집하기 위해서 개념 지식을 사용하여 웹 문서의 특정 분야 귀속 여부를 판단하였다. 개념 지식을 사용하여 웹 문서의 특정 분야 귀속 여부를 판단하기 위해서는, 개념 지식이 특정 분양에 대해 충분히 수집이 되어야 하며, 다른 분야와 충돌하지 않아야 한다. 이러한 개념 지식을 구축하는 것은 사람의 손으로 하는 것은 매우 어려운 일이므로, 본 논문에서는 학습을 토하여 개념 지식을 확장하고, 이를 전문가가 개입하여 학습 과정을 확인하였다. 본 논문은 개념 지식의 학습과 효용성에 대한 실험 및 결과에 대한 논문이다.
정보검색 시스템에서 문서 클러스터링 기법은 사용자 질의에 대하여 검색된 문서를 문서간의 관련도에 따라 클러스터로 구성하고 사용자에게 검색 결과로 보여주는 것이다. 본 논문에서는 사용자의 질의에 대하여 검색된 문서를 자동 문서 요약기를 통해 얻은 요약 문서와 문서 전문을 문서들간의 유사도를 기반으로 동적으로 클러스터링 한다. 구현한 시스템의 클러스터링 효과를 검증한 결과 검색된 문서 전문을 클러스터링 한 방식에 비해 요약 문서를 클러스터링 한 방식이 정확률 측면에서 더 나은 성능을 보였다.
전문데이터베이스는 원문의 접근가능성과 전문탐색의 장점으로 인해 최근 급속하게 발전하고 있다. 그러나 이제까지 대부분의 전문데이터베이스는 문헌의 구조를 고려하지 않고 본문의 문자열에서 자동추출한 색인어를 대상으로 비통제탐색방법을 사용하여 왔으므로 효율적이고 다양한 검색방법을 적용하기 어려웠다. 본 연구에서는 SGML을 이용하여 문헌을 구조화하고 이를 이용한 색인시스템을 설계함으로써, 문헌구조를 이용한 다양한 검색이 가능하도록 하였다. 이를 위해 논문을 대상으로 하여 문헌의 구조를 분석하고, 주요 문헌요소인 초록, 목차, 본문, 참고문헌의 특성을 색인에 반영하였다. 색인시스템은 문헌요소를 태그와 텍스트데이터로 분석하여 색인하는 일차색인과, 일차색인에 의해 만들어진 문헌요소테이블과 내용데이터파일을 이용하여 주요 문헌요소를 색인한 이차색인으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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