본 논문은 과학 기술 분야 학술 정보에 내재된 기술 지식을 효과적으로 추출하기 위한 시스템인 SINDI-WALKS를 소개한다. 이 시스템은 학술 정보에 자주 등장하며 내용 전개에 핵심적인 역할을 수행하는 PLOT, 즉 인명, 지명, 기관명, 그리고 기술용어를 자동으로 인식하고 이들 간의 의미적 연관 관계를 추출할 수 있는 통합 지원 도구이다. 논문에서 소개하는 다양한 지원 도구들을 바탕으로 기술 지식추출의 성능을 특정 분야 혹은 자원에 최적화할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
2018년 현재 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 계산과학공학 플랫폼 기반으로 온라인 시뮬레이션이 가능한 EDISON(EDucation-research Integration through Simulation On the Net) 서비스를 제공하고 있다. 해당 플랫폼 서비스는 7개 전문분야(전산의학, 전산설계, 전산열유체, 구조동역학, 계산화학, 나노물리, 도시환경)의 학생 및 연구자들이 학습 및 시뮬레이션을 실행하고 결과를 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 하지만 EDISON 플랫폼은 시뮬레이션 서비스에 초점을 맞춰 개발과 서비스를 제공했기 때문에 국내외 MOOC(Massive Open Online Course) 서비스들에 비해 아직 교육 콘텐츠가 부족하다. 그리하여 본 논문에서는 계산과학공학 플랫폼에 교육 콘텐츠를 체계적으로 제공하기 위한 커리큘럼 서비스를 설계 및 제안하였다.
정보생산량의 폭발적 증가(2008년 4,870억GB에서 2010년 12,000억GB로 62% 증가, 미국 EMC & 스위츠 IMD 기준) 및 각 정보(콘텐츠) 간 연관 지식의 요구 증대는 다양한 디지털 콘텐츠에 대한 효율적인 통합 관리의 필요성을 더욱더 증대시키고 있으며, 또한 더 나은, 그리고 새로운 서비스를 위한 다양한 정보 간 연계에 대한 필요성이 더욱더 요구되고 있다. 본 고(考)에서는 문헌데이터와 시맨틱 데이터에 대한 체계화되고, 표준화되며, 일원화된 정보관리 수행과 두 정보 간 연계를 통한 SMART 서비스를 실현할 수 있도록 디지털 콘텐츠 관리체계를 새로이 설계하고, 이를 구축하였다.
정보의 상호운용성 확보를 위해서 여러 형태로 정의되어 있는 스키마들을 매칭하는 것은 반드시 필요한 작업이다. 워드넷은 영어의 의미 어휘목록으로 유의어 집단과 어휘 목록사이의 다양한 의미관계를 기록하여 자동화된 본문 분석과 인공지능 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 워드넷을 이용하여 스키마 엘리먼트 이름의 의미 집합을 추출하고 대응하는 엘리먼트 의미 집합과의 유사도를 측정함으로써 스키마 엘리먼트를 매칭하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 다중매칭된 복잡한 관계를 간단한 방법으로 단일매칭화함으로써 사용자가 직관적이고 용이하게 사용할 수 있다. 이를 통하여 데이터 통합, 변환, 분산 검색 등 정보의 상호운용이 필요한 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
과학빅데이터 실험 장비와 ICT 기술의 비약적인 발전으로 엑사바이트 이상 규모의 데이터가 생성되고 있으나, 이러한 빅데이터를 전송하는 기술은 응용과학연구자의 요구에 맞는 수준에 이르지 못하고 있다. 과학빅데이터에 대한 고성능 데이터 전송을 위하여 QoS(Quality of Service) 기반의 다양한 기술이 개발되고 있지만, 기반이 되는 인프라 네트워크의 전반적인 변경을 요구하기도 한다. 반면 ScienceDMZ 기술은 전송 성능에 큰 지장을 초래하는 방화벽을 우회함으로써, 과학빅데이터 전송 성능 향상을 도모하며, 또한 기존 네트워크의 큰 변화 없이 구현이 가능하다. 본 논문에서는, KREONET(국가과학기술연구망) 기반의 국제간 장거리 환경에서 과학빅데이터 고속 전송을 통하여 ScienceDMZ를 구축하고 성능을 검증하였다. 또한, ScienceDMZ의 확장으로써, GPU 플랫폼을 분산 환경에서 연계하는 방안을 소개하고자 한다.
고령화는 국가사회적 최상위 현안문제 (National Agenda)의 하나로, 최근 출산률 저하와 수명 연장에 따라 점차 심화되고 있다. 이는 이미 퇴행성 척추 질환 및 관련 수술이 큰 폭으로 증가되는 현상으로 나타나고 있다. 따라서 고령화 사회를 대비하고 노령 인구의 삶의 질 향상을 위해, 노령 척추 질환에 대한 적절한 진단과 치료, 재활에 도움을 줄 수 있는 가상 척추의 개발이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 국가문제해경형 연구사업(NAP)의 일환으로 가상 척추의 기반이 될 인체 척추 정보 데이터베이스를 구축하고 관리하는 시스템을 소개한다.
한국과학기술정보연구원(KISTI)은 2007년부터 국내학술논문의 국제적 영향력제고를 위해 DOI 등록관리기관 (DOI RA, Digital Object Identifier Register Agency)인 Crossref의 DOI 대행 등록 지원사업을 추진하였다. 그러나 2016년 KISTI가 전세계 10번째 DOI등록관리기관이 되면서 KISTI에 DOI를 직접 등록할 수 있는 체제로 변화되었다. 하지만, DOI Name은 접두사를 관리하는 등록관리기관에 종속되어, KISTI 관리주체가 아닌 접두사를 KISTI에서 등록할 수 없는 문제가 있어 지속적으로 기존의 Crossref를 통해 등록해야 하는 문제가 발생했다. KISTI DOI를 신청한 학술단체를 대상으로 접두사 관리주체를 Crossref에서 KISTI로 해석(resolution)의 중단 없이 변경 하고 DOI 검색 서비스를 위해 Crossref에 등록된 DOI를 KISTI로 이전해야 하는 과업을 해결하기 위해 기존에 등록된 Crossref를 KISTI DOI로 변경하는 연구가 진행되었다.
Park, Seongjin;Noh, Minki;Kim, Seunghae;Kwon, Woochang;Park, Chanjin;Cho, Buseung
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.154-163
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2022
The purpose of this paper is to illuminate the role and importance of National Research & Education Network (NREN) in the national research and education field and to establish the future strategy of KREONET in Korea. To this end, we first carefully analyze the footsteps of NREN in major overseas countries, KREONET achievements, and future demand for KREONET. The history of NREN's development is divided into the 2000s, 2010s, and present by era, and classified into network infrastructure, network service, and next-generation network technology by subject. KREONET achievements are divided into advanced research support, network backbone and operation, and network service. Future demand analysis of users who use KREONET was conducted through Korea Research International Incorporation, a survey company. This paper presents the future development strategy of KREONET by analyzing KREONET achievements and future demand.
This paper provides the market opportunity analysis process and technology providing matching process based on the efficient quantitative analysis of a large amount of papers and network analysis. In the future, it is required to analyze and complement the quantitative analysis result by commercialization experts and to build emerging issue database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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