우리 사회는 산업 전반에 걸쳐 빠른 성장을 보이고 있으나 핵가족화와 고령화 시대에 접어들고 있어 노인에 대한 요양 서비스와 같은 사회복지 서비스의 수용가 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 그러나 노인과 관련된 요양시설에 종사하고 있는 사회복지사들의 직무가 명확하지 않아 직무 스트레스가 발생되고 있으며, 직무 만족도가 현저하게 낮아지고 있는 상황이다. 이에 본 논문에서는 노인요양시설의 사회복지사 직무와 관련하여 복지 서비스를 실천함에 있어 보다 좋은 환경 및 표준화된 절차에 의하여 서비스에 집중할 수 있도록 직무와 융합한 지식 기반의 관리시스템을 제안한다. 제안 시스템을 통하여 사회복지사들이 자기 개발 및 정보 공유를 통하여 신속한 업무 파악과 직무 스트레스에서의 탈피에 의한 업무 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
모바일 디바이스의 진화와 무선 네트워크의 발전으로 스마트폰 기반 모바일 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 증가하고 있다. 또한 실시간 의사소통과 정보공유에 따른 개인정보 유출이 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 먼저 OpenAPI를 이용하여 소셜 네트워크 서비스 플랫폼에 연동 가능한 프레임워크를 설계하고, 개인정보보호 강화를 위해 구현된 프레임워크에 인증과 탐지 메커니즘을 제안하였다. 인증 방식으로는 아이디와 패스워드를 사용하고 탐지 방법은 사용자가 지정한 입력패턴을 분석하여 개인정보보호 가이드라인에 해당하는지 사전에 미리 검증함으로써 소셜 네트워크 서비스 환경에서의 개인정보보안을 강화하였다. 마지막으로 성능 평가를 수행하여 본 연구의 효율성 및 타당성을 입증하였다.
스마트단말기에 장착된 다양한 센서들과 사용자의 앱 혹은 웹 활동 내역들은 사용자의 패턴을 파악하고 예상하기에 좋은 정보이다. 이러한 정보들을 적극적으로 활용하면 사용자 개인의 맞춤화가 가능한 콘텐츠 서비스도 기대할 수 있다. 이러한 기대는 콘텐츠 서비스가 단순히 스마트 단말기로 수많은 콘텐츠를 이용이 아닌 사용자가 원하고 즐겨 찾고 필요로 하는 콘텐츠를 선별하고 예상하여 추천하는 형태로의 변화를 촉진시키고 있다. 이러한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스를 위해서는 마치 미술관이나 박물관에서의 큐레이터의 역할을 해주는 시스템이 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 정보를 수집하고, 수집정보를 사용자 개인의 패턴 지식으로 형성, 패턴 지식을 기반으로한 추천 콘텐츠 선별의 과정을 가진 지능형 콘텐츠 큐레이션(Intelligent Contents Curation: ICCuration) 모델을 제안한다. ICCuration는 주요 작업에 따라 크게 3개의 하위 모듈이 존재한다. 수집된 사용자 정보는 시간에 따른 정보 요소들의 집합인 시나리오로 가공되며 시나리오를 기반으로 추천될 콘텐츠가 선택된다. 시나리오 상에서는 사용자의 기호 및 행동정보뿐만 아니라 사용하는 단말기정보도 포함된다. 이에 콘텐츠는 도메인 카테고리뿐만 아니라 단말기에 최적화 할 수 있는 미디어 형식까지도 사용자 맞춤화가 가능하다.
정보사회에서의 정보혁명은 많은 분야에서 전통적으로 행하던 업무 프로세스의 변화를 가져왔고 이러한 프로세스를 기반으로 21세기 지식정보사회의 패러다임이 새롭게 형성되어가고 있다. 이러한 환경변화 속에서 ISO 9000은 조직의 품질관리시스템을 개발하기 위한 국제적인 표준이 되었다. 효과적인 품질관리시스템은 기업의 제품 또는 서비스가 언제든지 고객의 요구를 충족시켜 줄 수 있는 환경을 제공하기 때문이다. 이러한 이유로 인해 근래에 정보 유통 서비스 분야의 품질향상을 위한 품질경영시스템의 도입에 대한 연구가 진행되어지고 있다. 본 연구에서는 지식정보의 유통과 서비스에 있어서 질적인 향상을 위한 노력의 일환으로 지식정보 유통${\cdot}$서비스 분야의 품질체계를 확립하는 ISO 9001:2000 인증제도의 도입과 운영에 대한 방향 및 사례를 제시함으로써 지식정보 유통${\cdot}$서비스 품질향상에 도움이 되고자 한다.
본 연구에서는 세계 여러 나라에서 이루어지고 있는 지식정보서비스(참고봉사)의 품질을 향상시키기 위한 것으로, 전문사서가 신속 정확하게 정보자원을 검색해서 제공할 수 있도록 하는 정보접근 환경의 조성방안, 즉 온라인 정보자원의 확보 및 효과적 연계방안을 제안하고 있다. 이를 위해 지금까지 논의되었던 이론적 논의와 국내외 온라인참고정보원 구축사례를 분석하고 이로부터 시사점을 도출하였으며, 이를 기반으로 한 본 연구의 제안 내용은 다음과 같다. 1) 온라인참고정보원의 공동 구축 및 공동활용, 2) 분류체계 개발 및 정보원의 주제별 세분화, 3) 메타데이터 등 표준화된 데이터포맷 개발, 4) 온라인참고정보원 선정기준 개발, 5) '질의/응답DB'를 주제별로 분류 제공, 6) 각종 국가 DB 및 오픈액세스 저널 등 연계 가능한 모든 자료를 연계.
최근 지식경제부는 스마트그리드 구축을 통한 저탄소 녹색성장 기반 조성이라는 비전을 가지고, 국가단위 스마트그리드 구축을 위한 지능형 전력망, 소비자, 수송, 신재생, 서비스 등 5대 분야에 대한 로드맵을 포함하는 스마트그리드 국가로드맵을 확정했다. 이러한 스마트그리드의 국가적 비전을 공유하고 스마트그리드의 성공적 구축 및 정착을 위해 통신 사업자로서 KT에서는 기 보유된 통신인프라와 핵심 ICT 기술 역량을 활용하여 KT 스마트그리드 사업을 준비하고 있다. 본 고에서는 스마트그리드와 홈네트워크 동향을 살펴보고 KT의 스마트그리드 홈 서비스에 대해 소개하고자 한다.
현대 사회는 디지털 지식기반을 통하여 빠르게 변화하고 있다. 통신과 방송의 용합을 통하여 네트워크의 광대역화와 통합 통신망 이 구축되고 이를 통한 다양한 콘텐츠의 유통 및 서비스 방식이 급속하게 변화하고 있으며, 홈네트워크를 통하여 개인의 생활패턴을 고려한 서비스들이 맞춤형으로 제공되는 시대를 맞이하게 된 것이다. 또한, 지능형 컴퓨팅 환경을 대표하는 유비쿼터스(ubiquitous) 기술은 언제, 어디서나, 원하는 형태의 정보와 서비스를 원하는 매체와 장치를 통하여 제공하는 지능형 네트워크의 개념으로 정립되어 가고 있다. (중략)
본 연구는 1982년부터 2002년까지 우리나라 15개 산업부분의 패널자료를 이용하여 지식생산함수추정을 시도하였다. 해당 산업부문의 지식생산활동에서 서로 다른 산업부문간에 산호작용영향이 중요하다는 관점을 고려하여 Mark et al. (2005)이 제시한 DSUR(Dynamic Seemingly Unrelated Regression)추정량을 이용하여 관련된 지식생산함수의 모수를 추정하였다. 본 연구의 추정결과를 살펴보면, 우리나라 지식생산함수에서 연구원 규모가 지식생산에 기여하는 탄력성정도는 0.25이며, 기존 지식축적량이 기여하는 탄력성정도는 0.353으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 우리나라의 경우에 기존 지식축적량이 새로운 지식생산에 기여하는 탄력성정도가 1보다 작음을 보여준다. 지식생산함수의 관하여 추정된 계수의 크기가 시사하는 바는 우리나라의 장기적 경제성장률은 제품 및 서비스생산함수에 관련된 탄력성과 인구성장증가율에 따라서 결정되기 때문에 정부의 직접적인 R&D정책개입보다는 지식관리 및 보급 그리고 공유체계정비라는 간접적 R&D정잭개입을 통하여 지속적인 경제성장전략을 추진해야한다는 주장을 뒷받침한다고 볼 수 있다.
지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산 테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론) 소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.
이 연구는 문헌정보 기반의 연구개발 기획 지원 서비스 발굴을 위해 SCI 학술지에 발표한 국내 바이오나노 분야의 논문을 인용한 논문들의 키워드를 기반으로 지식이전 행태를 분석하였다. 피인용 논문은 2004년, 2006년, 2008년에 발표한 논문 중 가장 인용빈도가 높은 바이오공정, 바이오센서, 바이오시스템 분야의 논문들을 대상으로 하였다. 인용한 논문들의 키워드 분석 결과, 바이오공정 분야는 바이오센서와 환경관련 분야로, 바이오센서 분야는 후각센서응용 분야와 면역증강응용 분야로, 바이오시스템 분야는 약물전달 및 암 진단 분야로 지식이 이전되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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