• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제18권3호
• /
• pp.123-145
• /
• 2008

Recently, as the information communication technology develops, the discussion regarding the ubiquitous environment is occurring in diverse perspectives. Ubiquitous environment is an environment that could transfer data through networks regardless of the physical space, virtual space, time or location. In order to realize the ubiquitous environment, the Pervasive Sensing technology that enables the recognition of users' data without the border between physical and virtual space is required. In addition, the latest and diversified technologies such as Context-Awareness technology are necessary to construct the context around the user by sharing the data accessed through the Pervasive Sensing technology and linkage technology that is to prevent information loss through the wired, wireless networking and database. Especially, Pervasive Sensing technology is taken as an essential technology that enables user oriented services by recognizing the needs of the users even before the users inquire. There are lots of characteristics of ubiquitous environment through the technologies mentioned above such as ubiquity, abundance of data, mutuality, high information density, individualization and customization. Among them, information density directs the accessible amount and quality of the information and it is stored in bulk with ensured quality through Pervasive Sensing technology. Using this, in the companies, the personalized contents(or information) providing became possible for a target customer. Most of all, there are an increasing number of researches with respect to recommender systems that provide what customers need even when the customers do not explicitly ask something for their needs. Recommender systems are well renowned for its affirmative effect that enlarges the selling opportunities and reduces the searching cost of customers since it finds and provides information according to the customers' traits and preference in advance, in a commerce environment. Recommender systems have proved its usability through several methodologies and experiments conducted upon many different fields from the mid-1990s. Most of the researches related with the recommender systems until now take the products or information of internet or mobile context as its object, but there is not enough research concerned with recommending adequate store to customers in a ubiquitous environment. It is possible to track customers' behaviors in a ubiquitous environment, the same way it is implemented in an online market space even when customers are purchasing in an offline marketplace. Unlike existing internet space, in ubiquitous environment, the interest toward the stores is increasing that provides information according to the traffic line of the customers. In other words, the same product can be purchased in several different stores and the preferred store can be different from the customers by personal preference such as traffic line between stores, location, atmosphere, quality, and price. Krulwich(1997) has developed Lifestyle Finder which recommends a product and a store by using the demographical information and purchasing information generated in the internet commerce. Also, Fano(1998) has created a Shopper's Eye which is an information proving system. The information regarding the closest store from the customers' present location is shown when the customer has sent a to-buy list, Sadeh(2003) developed MyCampus that recommends appropriate information and a store in accordance with the schedule saved in a customers' mobile. Moreover, Keegan and O'Hare(2004) came up with EasiShop that provides the suitable tore information including price, after service, and accessibility after analyzing the to-buy list and the current location of customers. However, Krulwich(1997) does not indicate the characteristics of physical space based on the online commerce context and Keegan and O'Hare(2004) only provides information about store related to a product, while Fano(1998) does not fully consider the relationship between the preference toward the stores and the store itself. The most recent research by Sedah(2003), experimented on campus by suggesting recommender systems that reflect situation and preference information besides the characteristics of the physical space. Yet, there is a potential problem since the researches are based on location and preference information of customers which is connected to the invasion of privacy. The primary beginning point of controversy is an invasion of privacy and individual information in a ubiquitous environment according to researches conducted by Al-Muhtadi(2002), Beresford and Stajano(2003), and Ren(2006). Additionally, individuals want to be left anonymous to protect their own personal information, mentioned in Srivastava(2000). Therefore, in this paper, we suggest a methodology to recommend stores in U-market on the basis of ubiquitous environment not using personal information in order to protect individual information and privacy. The main idea behind our suggested methodology is based on Feature Matrices model (FM model, Shahabi and Banaei-Kashani, 2003) that uses clusters of customers' similar transaction data, which is similar to the Collaborative Filtering. However unlike Collaborative Filtering, this methodology overcomes the problems of personal information and privacy since it is not aware of the customer, exactly who they are, The methodology is compared with single trait model(vector model) such as visitor logs, while looking at the actual improvements of the recommendation when the context information is used. It is not easy to find real U-market data, so we experimented with factual data from a real department store with context information. The recommendation procedure of U-market proposed in this paper is divided into four major phases. First phase is collecting and preprocessing data for analysis of shopping patterns of customers. The traits of shopping patterns are expressed as feature matrices of N dimension. On second phase, the similar shopping patterns are grouped into clusters and the representative pattern of each cluster is derived. The distance between shopping patterns is calculated by Projected Pure Euclidean Distance (Shahabi and Banaei-Kashani, 2003). Third phase finds a representative pattern that is similar to a target customer, and at the same time, the shopping information of the customer is traced and saved dynamically. Fourth, the next store is recommended based on the physical distance between stores of representative patterns and the present location of target customer. In this research, we have evaluated the accuracy of recommendation method based on a factual data derived from a department store. There are technological difficulties of tracking on a real-time basis so we extracted purchasing related information and we added on context information on each transaction. As a result, recommendation based on FM model that applies purchasing and context information is more stable and accurate compared to that of vector model. Additionally, we could find more precise recommendation result as more shopping information is accumulated. Realistically, because of the limitation of ubiquitous environment realization, we were not able to reflect on all different kinds of context but more explicit analysis is expected to be attainable in the future after practical system is embodied.

• 지능정보연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.47-63
• /
• 2015

지식경영전략은 코드화(Codification) 전략과 대인화(Personalization) 전략으로 대별할 수 있으며(Hansen et al., 1999), 성공적인 지식경영의 도입과 활용을 위한 두 전략의 운영 방안에 대한 연구가 계속되어 왔다. 그리고 지식경영 시스템에 대한 기존 연구는 주로 대기업의 일부 조직에서 활용한 사례를 대상으로 하고 있어, 중소 규모의 기업 전체를 대상으로 하는 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 중소 규모의 기업에 적합한 지식경영 시스템으로 기업용 마이크로블로그를 특정하고, 기업용 마이크로블로그를 활용한 중소기업의 지식경영전략을 코드화 전략과 대인화 전략의 관점에서 검토한다. 지식경영전략과 기업용 마이크로블로그에 대한 선행연구를 통하여 "기업의 성장에 따라 기업용 마이크로블로그의 활용은 코드화 전략에서 대인화 전략 중심으로 변화한다"는 가설을 설정하였다. 이 가설을 확인하기 위하여 창업 초기부터 현재까지 '야머'(Yammer)라는 기업용 마이크로블로그를 사용하고 있는 소규모 기업을 대상으로 사례연구를 진행하였다. 사례연구는 기업용 마이크로블로그의 사용 기간을 창업 '초기', 현재의 조직 형태를 갖추게 된 '중기', 그리고 연구가 진행된 '현재' 등 세 시점으로 나누고 콘텐츠를 분석하는 종단 분석을 실시하였다. 그리고 각 시점별 야머에 등록된 콘텐츠의 커뮤니케이션 유형을 분석하여 사례기업의 기업용 마이크로블로그 사용행태를 분석하고, 지식경영전략의 변화를 확인하는 방법을 사용하였다. 연구의 결과로 소규모 기업에서 지식경영전략의 운영과 그에 적합한 지식경영 시스템의 활용에 대한 실질적인 시사점을 제시하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.169-178
• /
• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.

• 벤처창업연구
• /
• 제10권6호
• /
• pp.69-80
• /
• 2015

협업을 촉진할 수 있는 환경과 시스템을 갖추는 것은 기업경쟁력 확보에 중요한 요인으로 인식되고 있다. 협업이란 여러 사람이 협동적이고 조직적으로 일하며, 공동의 목표 혹은 가치를 추구하여 정보와 프로세스를 공유함으로써 노동 생산성을 향상시키는 상호작용을 의미한다. 협업을 촉진시키는 요인에는 비전 공유, 비전을 반영한 조직의 원칙 및 규칙, 온라인 시스템 구축, 의사소통 등이 있다. 첫째, 비전을 구체화 할수록 조직원의 적극적이고 자발적인 참여가 이루어질 수 있다. 둘째, 구성원이 수용하는 규칙이나 원칙이 단합과 좋은 성과로 이어지게 된다. 또한 능력에 맞는 업무 분담과 자기 계발을 위한 활동이 업무로 이어지고 정기적인 팀 활동을 만들어 협업 환경 및 분위기를 조성하는데 도움이 된다. 셋째, 체계적인 온라인 협업 시스템의 구축으로 효율적이고 신속한 업무가 이루어진다. 기업들은 클라우드 서비스와 소셜미디어를 활용하여 업무의 저비용과 고효율을 이룰 수 있었으며, 이때 구성원들의 적극적 활용과 참여를 유도하는 지속적 교육이 반드시 수반되어야 한다. 넷째, 기업을 알리고 조직 내 외부 사람들과 적극적으로 소통하는 활동은 기업의 이미지를 바꾸고, 기업 성과를 창출해 내는 기반이 된다. 본 연구의 목적은 글로벌 사업진출과정에 발생하는 문제해결 방안으로 산학협력 협업촉진모델을 제안하는데 있다. 이를 위하여 기업조직에서 협업이 잘 이루어지기 위한 촉진요인을 전략적 연동 모형(strategic alignment model)을 기반으로 협업을 이해하고, 스마트워크 도구를 활용하는 팀 사례분석을 통한 성공요인을 도출한다. 연구결과 체계적인 협업촉진모델을 만들기 위하여 조직 구성 단계에 맞는 역할들을 도출하였다. 첫째, 리더는 확고하고 명확한 비전을 만들어 조직구성원에게 전파하여 공감과 믿음 그리고 소속감을 가지도록 하여야 한다. 둘째, 중간관리자를 포함한 리더는 조직의 비전을 팀원간에 전파하기 위해 규칙과 원칙을 만들고, 시스템을 구축하고 효율적으로 사용할 수 있도록 관리하여야 한다. 셋째, 팀원은 기업의 비전을 내재화하여 역할에 책임을 다할 뿐만 아니라 외부로 기업을 알리는 역할에 충실해야 한다. 연구결과는 향후 실증 연구를 위한 기반을 제시할 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
• /
• 제14권2호
• /
• pp.138-144
• /
• 2010

급변하는 의료환경 속에서도 변함없이 의료기관들은 환자 안전관리 부분의 중요성을 인식하여 관리하고 있다. 하지만 현재 환자안전관리는 사후관리와 처벌이 강조된 프로세스들로 조직원들의 참여성이 결여된 문제를 보이고 있다. 본원 핵의학과 에서는 참여형 니어미스 사고예방 활동을 시행하여 환자안전사고에 사전관리를 시작하고 사고보고에 따른 불이익이 없는 시스템을 구축하여 니어미스 감소 와 환자안전사고 제로화를 목적으로 본 연구을 시작하였다. 또한 핵의학과만의 차별화된 환자안전관리System구축도 그 목적으로 하고 있다. 1. 팀원들의 과거 니어미스 및 현재 발생되고 있는 니어미스와 사고 사례수집(1차 자료수집). 2. 설문을 통해 중요도, 긴급도를 파악하고 니어미스 및 사고사례를 정량화(2차 자료수집). 3. 자료 분석을 통한 중요 접점 파악과 사고 사례 정량화. 4. 중요 접점 부분에 대한 매뉴얼 제작과 표준화, 오류방지를 위한 참여형 개선활동 시행. 5. 니어미스 보고체계 구축을 위한 웹 기반 커뮤니티 활동. 6. 설문과 FGI를 통해 활동 전후 평가 시행. 1) 비계량적이었던 핵의학과 내 안전사고 및 니어미스를 계량화(월 50여 회의 니어미스와 년 1건의 안전사고발생) 2) 계량화된 데이터를 통해 개선방안을 수립(0여건의 참여형 개선활동, 프로세스 개선, 표준화를 위한 약속 매뉴얼 제작) 3) 안전문화 시스템을 형성하고 팀원들의 높은 관여도를 형성.(보고체계구축, 체크리스트 제작, 안전문화 슬로건 제작, 평가 인덱스 구축) 4) 니어미스 및 사고 사례를 공유하고 반면교사로 삼기 위한 커뮤니티 개설. 5) 활동 전후 니어미스 발생률은 50% 감소 하였고 안전사고 제로. 핵의학과의 최고의 서비스는 환자안전이 보장된 양질의 검사와 치료를 제공하는 것이다. 참여형 개선활동으로 니어미스사고를 예방하고 안전문화를 형성하여 시스템을 구축함으로써 니어미스 발생 사례는 50% 줄었으며 안전사고는 발생하지 않았다. 이는 환자안전사고의 사전관리란 측면에서도 시사하는 바가 있다. 또한 불이익이 없는 사고보고체계도 마련하여 솔직하게 보고하고 인정하는 문화도 만든 계기가 되었다. 기본에 충실한 뛰어난 시스템은 환자에게 제공되는 최고의 서비스이며 형성된 안전문화 시스템은 결국 고객만족으로 이어질 것이다. 따라서 본원 핵의학과 에서는 마련된 시스템을 정착하고 안정시켜 차별화된 환자안전문화를 형성해 나가고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.207-235
• /
• 2022

지식과 정보산업이 경제의 주축인 지식기반 사회에 있어 지식의 공유와 확산 및 체계적인 관리는 국가 경쟁력 향상뿐만 아니라 지속 가능한 사회 발전의 필수 전략으로 인식되고 있다. 정보기술과 경영의 융합이 다양한 방식으로 일어나고 있는 정보시스템(Information Systems: IS) 연구분야에서, 연구자들이 서로 협력하여 오래된 지식을 과학적 지식네트워크의 관점에서 새로운 지식으로 만들어 낼 때 비로소 지식의 진화가 일어난다. 특히, 인용과 공저, 키워드와 같은 네트워크 기반의 학제적 접목을 통해 해당 연구분야의 관심 주제와 적용된 방법론, 연구동향 등을 파악함으로써 새로운 통찰을 이끌어낼 수 있다. 선행연구에서는 연구주제와 방법론, 공동저자 등의 관계를 밝혀 해당 커뮤니티의 지식체계 구조와 연구동향을 파악하려는 다양한 시도가 있어 왔으나, 두 개 이상의 저널을 일부 기간으로 한정해서 비교한 연구가 대부분을 차지하였으며, IS 연구의 전 역사를 아우르면서 연구동향을 살펴본 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 IS 연구분야에서 관련 지식을 넓히는 데 주도적인 역할을 수행하고 있는 MIS Quarterly (MISQ) 저널을 중심으로 창간호(1977년)부터 최근(2022년 1분기)까지 게재된 모든 논문으로부터 (1) 키워드를 추출하고, (2) 추출된 키워드를 연구주제와 방법론, 이론 등으로 각각 구분한 후, (3) 토픽모델링과 키워드 네트워크 분석을 활용하여 IS 연구분야의 태동부터 현재까지의 변화 양상을 연대기적으로 파악하였다. 본 연구를 통해 MISQ에 게재된 IS 연구의 변화 양상을 살펴봄으로써, IS 연구분야의 발전 방향을 예측하고, IS 분야의 연구자들에게 새로운 연구방향을 제시하여 미래 지향적인 연구를 진행하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.133-149
• /
• 2014

대학은 교육을 통한 인재육성과 더불어, 사회적 가치를 창출할 수 있는 새로운 지식 및 아이디어를 창출하는 것을 주요한 목적으로 한다. 이러한 지적 자원은 비단 교수들이 생산하는 논문에 국한되지 않으며, 학생들로부터 창출되는 창의적인 아이디어, 독창적 문제인식 및 솔루션을 포괄하고 있다. 대학에서 창출되는 주요한 지적자원은 학술적인 지식인 '논문', 교육적 용도의 '강의자료', 텀프로젝트, 공모전 등을 통해 창출되는 창의적 형태의 '아이디어', 그리고 법적인 지적재산권이 확보된 '특허'등이 있다. 그러나, 이러한 대학의 지적 자원은 대부분 강의실 이외의 공간으로 유통되지 못하고 있으며, 대학 내에서조차 체계적으로 관리되지 못한다. 본 연구는 인문사회계열의 대학에서 창출되는 다양한 형태의 지적 자원을 기업에 유통시키고, 이를 통하여 대학의 인적자원이 기업에 연계될 수 있도록 하는 새로운 형태의 시스템 플랫폼을 제안한다. 즉, 대학의 지적자원을 실제로 이를 활용할 기업에게 시스템적으로 유통시킬 수 있는 방안을 연구하였으며, 이와 더불어 대학에서 배출되는 우수한 인재들의 정보를 기업에 함께 전달하여, 산학연계를 공고히 할 수 있는 시스템의 플랫폼을 설계하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 시스템의 주요 사용자인 학생 및 교수, 그리고 기업의 실무담당자 총 100명에 대한 사용자 요구도를 조사하고, 이를 토대로 대학의 지적/인적자원에 대한 유통플랫폼 및 이에 대한 그래픽 사용자 인터페이스 (Graphic User Interface) 프로토타입을 구성하였다. 마지막으로, 제안된 플랫폼을 효과적으로 운영할 수 있는 방안에 대한 정책적 시사점을 제안하였다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
• /
• 제29권1호
• /
• pp.65-75
• /
• 2004

현재 보건소를 중심으로 이루어지고 있는 예방접종 등록사업은 향후 전국의 민간의료기관에 확산 적용되어 공공보건의료기관과 민간의료기관이 상호 연계되고 데이터가 통합, 운영됨으로써 국가예방접종사업이 완성될 수 있다. 따라서 민간의료기관에 기반한 예방접종 사업의 정보화 추진에서의 발생할 수 있는 문제점들을 예측하고 이를 해결할 수 있는 성공전략을 개발하는 것은 매우 중요하다. 그 중에서도 민간의료기관이 Non-chart system의 예방접종 모듈을 분석하여 예방접종 전산화를 위한 기본적인 문제점과 개선방안을 도출하고 공공보건의료기관과의 통합적 연계운영을 위한 기초자료를 제공하는 것은 예방접종전산등 곡사업의 핵심사업과제중의 하나이다. 예방접종 정보관련 프로그램을 평가하기 위하여 현재 민간의료기관(내과, 소아과, 산부인과 및 가정의학과)에서 주로 사용하고 있는 4개 보험청구 및 진료기록관리 프로그램인 Non-chart system과 현재 보건소에서 사용하고 있는 예방접종등록정보 프로그램인 (주)포스테이터의 보건소정보시스템과 (주)미드컴퓨터의 예방접종등록시스템 두가지를 대상으로 하였다. 분석의 표준은 현재 보건소에서 사용하고 있는 예방접종 관련 소프트웨어를 중심으로 하여 민간의료기관의 예방접종관련 프로그램 및 관련 모듈을 분석하였다. 모듈의 분석은 보건소정보시스템 및 예방접종 등록 프로그램을 기본으로 하여 예방접종 업무의 흐름과 활용 및 기능에 따라 분석하였다. 접수 및 신상등록에 있어서 기본적인 자료의 입력내용이 민간의료기관의 내용을 기준으로 보완됨이 바람직할 것으로 보여지는 데 특히 추후 검색과 리마인드(reminder) 및 리콜(Recall)기능의 이용을 대비하여 E-mail주소 등 개인신원의 내용을 충분히 파악할 필요가 있다고 판단된다. 예방접종 예진부분은 모든 프로그램에서 누락되어 있는데 필수적인 예진표의 내용을 반드시 포함시킬 필요가 있다. 개인의 접종기록 및 검색은 개인별 접종표 화면이 출력과 필수적인 접종내역란이 구성으로 접종표 형식이 단순화되어 사용하기에 편리하게 구성되어야 할 것이다. 접종대상 및 실적보고 서식 출력은 법령에 따라 Non-chart system을 이용한 자동화된 전산처리가 가능하여야 하며 자동화된 출력서식의 모듈이 제공되어야한다. 예방접종 증명서 발급기능은 2005년 이후부터 초등학교 입학시 예방접종증명서 제출 의무화가 예정되어 있으므로 예방접종 증명서의 발급기능이 추가되어야 한다. 접종자료의 전송기능으로는 의료보험의 EDI 청구를 위한 전송기능을 이용한 기능이 추가되어야하며 추후 예방접종 자료의 DB변환과 더불어 전송될 수 있는 기능이 추가되어야 한다. 리마인드(Reminder) 및 리콜(Recall)기능은 예방접종 등록사업의 필수적인 부분이며, E-mail을 통한 방법, 전화 또는 편지를 발송하는 방법 등이 추가되어야한다. 백신의 등록 및 재고관리 기능은 다양한 제약회사의 백신생산 및 백신의 효율적인 공금과 유효기간내 접종 등 관리와 견제되므로 백신등록 추가기능이 필요하며 아울러 연령별, 용량별, 백신종류별 등으로 구분되어 기록될 필요가 없었다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제21권1호
• /
• pp.103-122
• /
• 2011

Recently, numerous documents have been made available electronically. Internet search engines and digital libraries commonly return query results containing hundreds or even thousands of documents. In this situation, it is virtually impossible for users to examine complete documents to determine whether they might be useful for them. For this reason, some on-line documents are accompanied by a list of keywords specified by the authors in an effort to guide the users by facilitating the filtering process. In this way, a set of keywords is often considered a condensed version of the whole document and therefore plays an important role for document retrieval, Web page retrieval, document clustering, summarization, text mining, and so on. Since many academic journals ask the authors to provide a list of five or six keywords on the first page of an article, keywords are most familiar in the context of journal articles. However, many other types of documents could not benefit from the use of keywords, including Web pages, email messages, news reports, magazine articles, and business papers. Although the potential benefit is large, the implementation itself is the obstacle; manually assigning keywords to all documents is a daunting task, or even impractical in that it is extremely tedious and time-consuming requiring a certain level of domain knowledge. Therefore, it is highly desirable to automate the keyword generation process. There are mainly two approaches to achieving this aim: keyword assignment approach and keyword extraction approach. Both approaches use machine learning methods and require, for training purposes, a set of documents with keywords already attached. In the former approach, there is a given set of vocabulary, and the aim is to match them to the texts. In other words, the keywords assignment approach seeks to select the words from a controlled vocabulary that best describes a document. Although this approach is domain dependent and is not easy to transfer and expand, it can generate implicit keywords that do not appear in a document. On the other hand, in the latter approach, the aim is to extract keywords with respect to their relevance in the text without prior vocabulary. In this approach, automatic keyword generation is treated as a classification task, and keywords are commonly extracted based on supervised learning techniques. Thus, keyword extraction algorithms classify candidate keywords in a document into positive or negative examples. Several systems such as Extractor and Kea were developed using keyword extraction approach. Most indicative words in a document are selected as keywords for that document and as a result, keywords extraction is limited to terms that appear in the document. Therefore, keywords extraction cannot generate implicit keywords that are not included in a document. According to the experiment results of Turney, about 64% to 90% of keywords assigned by the authors can be found in the full text of an article. Inversely, it also means that 10% to 36% of the keywords assigned by the authors do not appear in the article, which cannot be generated through keyword extraction algorithms. Our preliminary experiment result also shows that 37% of keywords assigned by the authors are not included in the full text. This is the reason why we have decided to adopt the keyword assignment approach. In this paper, we propose a new approach for automatic keyword assignment namely IVSM(Inverse Vector Space Model). The model is based on a vector space model. which is a conventional information retrieval model that represents documents and queries by vectors in a multidimensional space. IVSM generates an appropriate keyword set for a specific document by measuring the distance between the document and the keyword sets. The keyword assignment process of IVSM is as follows: (1) calculating the vector length of each keyword set based on each keyword weight; (2) preprocessing and parsing a target document that does not have keywords; (3) calculating the vector length of the target document based on the term frequency; (4) measuring the cosine similarity between each keyword set and the target document; and (5) generating keywords that have high similarity scores. Two keyword generation systems were implemented applying IVSM: IVSM system for Web-based community service and stand-alone IVSM system. Firstly, the IVSM system is implemented in a community service for sharing knowledge and opinions on current trends such as fashion, movies, social problems, and health information. The stand-alone IVSM system is dedicated to generating keywords for academic papers, and, indeed, it has been tested through a number of academic papers including those published by the Korean Association of Shipping and Logistics, the Korea Research Academy of Distribution Information, the Korea Logistics Society, the Korea Logistics Research Association, and the Korea Port Economic Association. We measured the performance of IVSM by the number of matches between the IVSM-generated keywords and the author-assigned keywords. According to our experiment, the precisions of IVSM applied to Web-based community service and academic journals were 0.75 and 0.71, respectively. The performance of both systems is much better than that of baseline systems that generate keywords based on simple probability. Also, IVSM shows comparable performance to Extractor that is a representative system of keyword extraction approach developed by Turney. As electronic documents increase, we expect that IVSM proposed in this paper can be applied to many electronic documents in Web-based community and digital library.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.375-384
• /
• 2018

국내 건설경기의 하락과 함께 건설산업의 해외시장 진출은 건설업계 및 정부의 핵심적인 과제로 인식되고 있으며, 최근 대형 기업들의 해외진출뿐만 아니라 중소업체들의 해외시장 진출이 주요한 건설정책 및 건설업계의 이슈가 되고 있다. 따라서 본 연구는 건설엔지니어링분야의 해외건설 지원정책을 도출하여 평가한 결과, 시장개척자금 지원사업 정책, 전문인력 육성 및 교육정책, 수주정보 제공 지원정책 순으로 높게 평가되었다. 해외근무 경력의 인센티브 정책 만족도는 39.6점에 그쳐 상대적으로 낮았다. 이러한 정책평가 결과를 통하여 정부측면과 업체 측면에서 개선방안을 제안하였다. 정부측면에서 건설엔지니어링분야의 해외건설지원정책 개선방향으로는 PM, CM, 설계업체의 엔지니어에 맞는 정보제공 방안과 건설엔지니어링분야의 해외전문인력 양성 및 교육지원정책의 확대로 실무인력 배출방안을 제안하였다. 건설엔지니어링업계 측면에서는 건설엔지니어링의 기술역량 확보를 위한 해외 글로벌 전문인력의 확보방안을 제안하였다. 또한 신규사업 발굴과 해외건설 시장개척지원 사업의 성과를 공유할 수 있는 체계 구축방안과 중소 건설엔지니어링업체가 해외사업을 위한 건설사업관리 역량강화 및 계약 및 리스크 관리의 강화방안을 제안하였다.