정보통신기술의 발달로 온라인 정보검색과 사회연결망을 통한 정보 교류가 빈번해지면서 오프라인 공간에서 교통망으로 주어지는 물리적 접근성을 근간으로 구축된 기존의 입지이론으로는 설명할 수 없는 상업 입지의 양상이 전개되고 있다. 본 연구는 도시민의 일상생활과 밀접하게 연관된 생활밀접형 업종 중 음식점을 대상으로 스마트폰 출시 이후 지난 10여 년 동안 서울시 소재 음식점 입지의 분포 변화와 입지 영향 요인을 실증 분석한다. 특히 SNS상에서 맛집 검색 등 온라인 검색 활동과 음식점 입지와의 관계도 파악한다. 이를 위하여 개업, 폐업, 영업 중인 음식점 입지의 커널밀도 및 모란지수를 측정하여 음식점 분포의 군집성과 군집 양상의 변화 추이를 살펴보고, 최적의 공간회귀모형을 추정하여 음식점 입지에 영향을 미치는 온·오프라인 속성을 파악한다. 본 연구의 분석 결과는 소비자의 장소 선택 의사 결정 과정에 있어 장소에 대한 정보검색 과정이 더해지는 초연결사회에서 음식점 입지를 계획하고 관련 정책을 수립하는 데 있어 중요한 기초자료가 될 것이다.
본 연구는 모든 지식조직체계의 근간인 용어관계가 동일성, 계층성, 연관성이라는 세 가지 포괄적인 기준에 의해 정의되어 사용됨으로써 정보의 정확성이 중시되는 오늘날의 정보 환경에서 제 기능을 다하지 못하고 있으므로, 그 해결 방안의 하나로 용어관계의 분류 모형을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존의 여러 지식조직체계에 나타나는 각종 용어관계의 사례와 용어관계에 대한 이론적 연구들을 광범위하게 수집하여 다양한 용어관계의 유형을 파악하였다. 그리고 이를 바탕으로 용어관계를 명확하게 정의하고 범주화할 수 있는 용어관계 분류의 근거를 세우고 용어관계의 분류 모형을 개발하였다. 더 나아가 이 분류 모형을 정보검색을 비롯한 다양한 방면에 활용할 수 있는 방안을 모색하고 향후 용어관계 분류 연구에 대한 제언을 했다.
본 논문에서는 인지적 텍스트 이해 모형을 제시하고 이에 기반한 자동 요약 시스템을 구현하였다. 문서는 정보의 단순한 집합체가 아닌 정형화된 언어 표현 양식으로서 단어의 의미적 정보와 함께 표현 양식, 문장의 구조와 문서의 구성을 통해 정보를 전달한다. 요약 목적의 텍스트 이해 및 분석 과정을 위해 경제 분야 기사 1000건에 대한 수동 요약문을 분석, 이해 모델을 정립하였고. 경제 분야 기사 1000건에 대한 테스트 결과를 토대로 문장간의 관계, 문서의 구조에서 요약 정보 추출에 사용되는 정보를 분석하였다. 본 텍스트 이해 모형은 단어 빈도수에 의존하는 통계적 모델과 비교해 볼 때, 단어 간의 관련성을 찾아내고, 문서구조정보에 기반한 주제문 추출 및 문장간의 관계를 효과적으로 사용함으로서 정보를 생성한다. 그리고 텍스트 이해 과정에서 사용되는 요약 지식과 구조 분석정보의 상관관계를 체계적으로 연결함으로서 자동정보 추출에서 야기되는 내용적 만족도 문제를 보완한다.
본 연구는 대학의 다양한 정보시스템을 단일의 통합인증을 통하여 통합검색을 제공하고 학내구성원 그룹별에 따라 개별화 맞춤형 정보를 제공하는 대학 종합정보서비스의 포털 구축을 제안하였다. 특히 웹 기반 하에 대학정보화의 종합정보서비스와 단일 게이트를 수용하는 대학 종합정보서비스의 포털 모형으로 구축방안을 제시하였다.
목록의 기능은 크게 두 가지로 대별되는데, 하나는 집서 중의 특정 문헌을 식별하여 검색하는 기능이고 다른 하나는 특정 저자의 모든 저작과 특정 저작과 관련된 자료를 목록 상에서 한자리에 집중하는 기능이다. 본 논문에서는 목록의 기능을 재검토하고, 목록의 기능을 효과적으로 수행하기 위한 참조 개념 모형 (conceptual model)으로서 IFLA에서 제안한 서지레코드의 기능요건(Functional Requirements for Bibliographic Records, FRBR) 모형에 대해서 검토하였다.
정보검색 엔진이 제공하는 홈페이지의 분류체계는 사용자보다는 시스템을 고려하여 구성되기 쉽다. 본 연구는 대표적인 검색엔진들을 중심으로 분류체계에서 대분류 및 중분류에 대한 사용자들의 심성 모형을 조사하고, 이를 바탕으로 중복 분류체계와 단선 분류체계를 구성하였다. 중복 분류체계에서는 한 하위 분류 명이 여러 상위 분류에 소속될수 있으며, 단선 분류체계에서는 그렇지 않다. 심마니 분류체계를 포함시켜, 세 분류체계를 디자인한 다음 검색 문제를 제시하여 이에 대한 분류 검색 수행을 2차에 걸쳐 관찰하였다. 정답 빈도. 검색에 소요된 단계수 및 경과한 시간 등의 자료를 종합적으로 볼 때, 중복 분류체계에서의 수행이 다른 두 조건보다 좋았다. 이는 적절한 분류체계에서 분류 검색이 향상될 수 있음을 시사한다. 그러나, 분류체계에 대한 재인 검사 점수는 단선 분류체계에서 가장 좋았다. 이는 분류 검색 수행과 분류체계의 재인 기억이 분류체계의 학습에서 상이한 측면을 반영할 것임을 시사한다. 끝으로 분류의 조직화, 인터페이스 방식, 사전지식, 탐색학습 및 응용 영역에 대한 논의가 있었다.
영상검색은 컴퓨터 비전과 데이터 마이닝 분야의 주요한 주제 중 하나이다. 현재 상용화된 영상 검색 시스템이 놀라운 성능을 보여주고 있음에도 불구하고, 폭발적으로 증가하는 웹상의 영상정보를 효율적으로 검색하기 위하여, 영상 검색 기술의 성능향상이 꾸준히 요구되고 있다. 재순위화는, 이런 요구를 만족시키기 위한 방법 중 하나로서, 영상 검색 시스템이 도출한 초기 결과를, 독자적인 알고리즘을 통해 연관도를 한 번 더 계산하고, 그에 따라 검색 결과의 성능을 향상시키는 방법이다. 지금까지 제안된 많은 재순위화 알고리즘이, 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 개발되어 왔지만, 현재 Google 과 Baidu 등 많은 상업적 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 패턴에 대한 정보를 사용하기 시작함에 따라 이러한 가정이 어긋나고 있다. 또한, 영상 검색 시스템들이 독자적인 환경에서 개발되었기 때문에, 다수의 영상 검색 시스템의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 예측되는 상황에도 불구하고, 이에 대한 연구가 부족했다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여, 두 영상 검색 시스템이 사용하는 시각적 특징을 바탕으로, 두 시스템의 상보적인 정보를 이용하는 방법에 대하여 제안한다. 성능에 대한 평가는 가상 모형에서 이루어졌으며, 제안된 방법을 통하여 성능향상이 가능하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 우리나라 연구지원기관에서 기구축한 연구과제 데이타베이스 기술요소를 분석하여 CERIF(Common European Research Information Format)를 준용한 국내 연구과제정보 교환을 위한 데이타 포맷(KRIF)을 정의하였다. KRIF에서는 국내에 기구축된 연구과제정보 기술항목의 특성을 고려하여 CERIF를 확장 적용하였으며, 각 엔티티에 로컬정의 필드를 두어 교환이 불필요한 데이타요소를 로컬이 재량껏 정의할 수 있도록 설계하였다. 또한 본 논문에서는 이를 바탕으로 국내에 기구축된 이형의 연구정보를 단일 창구고 검색할 수 있는 국내통합연구현황정보 데이타베이스 구축 모형을 제안하였다.
인터넷 상의 상거래는 새로운 유통혁명이라고 일컫고 있으며 소비자의 입장에서 합리적인 소비를 위한 새로운 가능성을 제공하고 있다. 이러한 전자상거래 상에서 가장 적합한 품목중의 하나가 바로 도서이다. 인터넷 서점은 도서를 다룬다는 점과 상품(도서를 포함한)의 효과적인 검색기능 및 서평 제공이 가능한 분야라는 관점에서 문헌정보학 전공자들이 좀더 많은 기여를 할 수 있는 분야라고 본다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 서점 사이트 구축에 경험이 없는 비전문가들이 비교적 간편한 분석방법으로 인터넷 서점을 구축할 수 있는 방법을 제시함으로써 인터넷 서점 사이트를 구축할 수 있는 기초자료를 제공하고자한다. 이를 위하여 현재 국내외에서 활발하게 운영 중인 인터넷 서점 7개를 선정하여 인터페이스, 정보원 구성, 기능적 측면에 중점을 두고 조사·분석하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 1) 이용자중심의 메뉴구성, 2) 효과적인 검색기능, 3) 다양하고 질 높은 서평을 제고할 수 있는 인터넷 서점의 효과적인 웹사이트 모형을 제안한다.
X-선 탐지장치는 검색 대상물에 대한 단면 정보만을 제공하기 때문에 내용물에 대한 판정의 한계가 있다. 스테레오 X-선 탐지 장치는 검색 대상체에 대한 단면 정보와 논문에서 제안된 볼륨기반의 3차원 형상복원 알고리즘을 통해 3차원 정보를 제공하여 검색효율을 높일 수 있다. 또한, 고속 검색을 위해 자동화 검색에 대한 식별자로 형상복원 결과를 적용하고자 유사한 모형의 15개 샘플에 대한 형상 복원 및 검출율을 분석하였다. 검색대상 모델에 대한 복원 결과는 실측 모델과 비교할 때 각각 폭 (2.56%), 높이 (6.15 %)와 깊이 (7.12 %)의 오차를 보이며 높은 정확도를 나타내었다. 또한 K-Mean 클러스터링 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 97 %의 검출 효율이 보였다. 본 논문의 결과는 자동화 시스템을 위한 새로운 검색식별자를 제시하며 추가연구를 통해 검색 시스템의 효율성 향상을 위한 연구를 진행할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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