기록정보 서비스는 기록관리의 궁극적인 목적이자 결과이며, 기록의 수요와 기록물을 연결시키는 일련의 활동들을 의미한다. 기록물의 지적요구를 정보공개 절차를 통해 제공하는 것은 국민의 알 권리 보장과 기록정보 수요에 능동적으로 대응하기 위함이다. 이를 위해서 열람프로세스의 원활한 수행을 위해 청구인 기록물 검색도구 및 열람제공자라는 속성들의 조화로운 순환이 선행되어야 정보공개의 질적 향상을 기대할 수 있다. 이에 따라 본 연구는 첫째, '열람서비스'에 영향을 미치는 요인과 특징에 관한 현상을 밝힘으로써 열람서비스 프로세스의 현안과 실제를 내부적 관점에서 제시하고 둘째, 기록물 청구 및 검색과 제공의 과정에서 열람제공자-청구인-검색도구-기록물 간의 긴밀한 상호작용에 관한 현상을 보여주며 셋째, 국가기록원 열람 프로세스 현안을 중심으로 총체적인 통합 검색도구에 관한 필요성을 제안하며 넷째, 열람제공자에게 실무적 측면에서의 기록정보 활용에 대한 이해를 제공하고 다섯째, 열람제공자의 인식과 태도에 따라 정보제공 품질에 주요한 차이를 보인다는 것을 시사하는 데 있다.
본 연구의 목적은 사용자의 정보 서비스 이용행태를 분석하여 검색하는 의도와 관심분야를 국가과학기술표준분류기반으로 파악하고 추적하며, 이를 이용해 과학기술정보를 개인화하는 것이다. 즉 과학기술정보 검색 성능을 개선하여 사용자가 원하는 정보를 탐색하는데 효율성과 만족도를 동시에 충족시키고자 하였다. 실시간 관심분야 추적, 관심태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 개발하여 전문가 실험집단과 통제집단과의 검색 성능 비교를 통해 개인화 정보의 적합성 및 개인화 기능 유용성을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 제안된 개인화 서비스가 비교 대상 서비스보다 검색 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 더 높은 유용성을 제공하는 것을 입증하였다.
Purpose: The purpose of this study is to review the previous studies on the characteristics of the image search service provided by using artificial intelligence, the social impact characteristics, and the moderating effect of perceived anthropomorphism, and conduct empirical analysis to identify the constituent factors affecting purchase intention. To clarify. Through this, I tried to present theoretical and practical implications. Research design, data, and methodology: Research design was that characteristics of image search service (ubiquity and information quality) and social impact characteristics (subjective norms, electronic word of mouth marketing) are affected by mediation of satisfaction and flow, therefore, control of perceived anthropomorphism have an effect on purchase intention to increase. For analysis, research conducted literature review, and developed questionnaires, so that EM firm which is a specialized research institute has collected data. This was conducted on 410 people between the 20s and 50s who have mobile shopping experiences. SPSS Statistics 23 and AMOS 23 had been used to perform necessary analysis such as exploratory factor analysis, reliability analysis, feasibility analysis, and structural equation modeling based on this data. Results: first, ubiquity, information quality and subjective norms were found to have a positive effect on purchase intention through satisfaction and flow parameters. Second, satisfaction and flow were found to have a mediating effect between ubiquity, information quality, and subjective norms and purchase intentions. However, there was no mediating effect between eWOM information and purchase intention. Third, perceived anthropomorphism was found to have a moderating effect between information quality and satisfaction, and it was found that there was no moderating effect on the relationship between information quality and flow. Conclusions: The information quality of image search services using artificial intelligence has a positive effect on satisfaction, and it has been found that there is a positive moderate effect of perceived anthropomorphism in this relationship, which may be an academic contribution to the distribution science utilizing artificial intelligence. Therefore, it is possible to propose a distribution strategy that improves purchase intention by utilizing image search service and anthropomorphism in practical business and providing a more enjoyable immersive experience to customers.
최근 우리사회는 집중호우, 산사태 등의 재해발생으로 사회적으로 적지 않은 피해를 입고 있다. 이에 따라 재난 관련기관에서는 효과적인 대응체계를 마련하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 특히, 스마트폰이 사회 여러 분야에서 폭넓은 활용이 이루어짐에 따라 재난방재 분야에서도 이를 활용하는 시스템 구축에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 대부분 간단한 형태의 재난정보만 제공하기 때문에 사용자의 상황 및 요구조건을 고려하는 재난정보 서비스는 제공되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 재난정보수집 및 제공이 상호 연계적으로 가능한 체계 구성과 사용자의 요구에 따라 정보를 검색할 수 있는 애플리케이션 기능을 구현하여 더욱 효율적인 재난정보서비스를 구축한다.
PURPOSES : This research describes how to predict the life cycles of fatigue cracking based on NCHRP Report 704 as well as modified harmony search (MHS) algorithm. METHODS : The fatigue cracking regression model of NCHRP Report 704 was used in order to calculate the ESAL (Equivalent Single Axle Load) numbers up to pavement failure, based on using material parameters, composite modulus, and surface pavement thickness. Furthermore, the MHS algorithm was implemented to find appropriate material parameters and other structural conditions given the number of ESALs, which is related to pavement service life. RESULTS : The case studies show that the material and structural parameters can be obtained, resulting in satisfying the failure endurance of asphalt concrete structure, given the number of ESALs. For example, the required ESALs such as one or two millions are targeted to satisfy the service performance of asphalt concrete pavements in this study. CONCLUSIONS : According to the case studies, It can be concluded that the MHS algorithm provides a good tool of optimization problems in terms of minimizing the difference between the required service cycles, which is a given value, and the calculated service cycles, which is obtained from the fatigue cracking regression model.
이 연구는 우리나라 지자체가 운영하는 통합도서관들을 대상으로 통합검색 서비스의 기능적 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석대상은 서울시의 25개 지자체에서 운영하는 통합도서관들이며, 분석항목은 통합검색과 관련된 12가지 영역의 서비스 기능들로 선택하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 통합도서관은 자치구 내 공공도서관과 작은도서관의 연합체이며, 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 제공되는 통합검색 서비스의 기능, 서지정보의 항목과 패싯의 유형이 다양하지 못하다. 둘째, 검색결과의 레코드는 타이틀 형식이 아니라, 대부분 아이템 형식이었다. 셋째, 도서정보를 보완하는 보강정보는 책에 대한 소개와 연관정보, 책과 관련된 키워드, 대출관련 정보 등으로 구성된다. 넷째, 통합검색이 디스커버리형 검색보다, 통합목록DB를 기반으로 하는 통합OPAC의 형태를 나타내고 있다. 자치구 내 공공도서관이나 작은도서관들에 분산되어 있는 소장목록DB들에 대한 통합검색을 제공하는데 집중하고 있다. 다섯째, 대부분의 통합도서관은 유사한 서비스 형태를 제공한다. 이 결과를 바탕으로 국내 공공도서관들이 디스커버리형 통합검색 서비스를 기대할 수 있는 개선방안을 제안하였다.
인기 검색어 리스트는 현재 가장 인기 있는 검색어의 순위를 보여주는 서비스로서 네이버와 같은 포털사이트가 제공한다. 이 리스트에서의 순위 변화는 특정 검색어에 대한 사람들의 관심의 변화를 반영한다. 본 논문은 인기 검색어의 순위 변화를 예측하기 위해 시계열 모델링 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 과거 순위와 기계학습 모델이 적용되었고, 여기서 해결해야 할 두 가지 문제점이 있다. 첫째, 과거 순위 데이터를 분석한 결과, 70% 이상의 검색어가 리스트에서 소멸 후 재출현하는 현상을 보였다. 소멸 후의 순위는 손실 값으로 볼 수 있으며, 이를 해결하기 위해서 다양한 처리 방법을 적용하였다. 둘째, 과거 순위 데이터는 시계열 데이터이므로 최적 윈도우 크기를 계산하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최적 윈도우 크기는 동일한 검색어들이 서로 다른 두 시점에서 내용상 의미가 달라지는 최단 소멸기간으로 볼 수 있음을 밝혔다. 성능 평가를 위해서 4가지의 기계학습 기법과 2년 동안 수집한 네이버, 다음, 네이트의 인기 검색어 리스트 데이터를 사용하였다.
웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다.
검색엔진 서비스는 필요한 정보를 찾아 볼 수 있는 장점을 지녔지만 한편으로는 이용자의 원하지 않은 개인정보까지 검색할 수 있는 위험성이 있다. 이러한 위험성에도 불구하고 많은 이용자들은 검색상에 자신의 개인정보가 노출되어 있는지 인식조차 못하고 있으며, 인식을 하고 있더라도 개인정보 삭제 신청을 어떻게 하는지도 모르는 상황이다. 2015년 국정감사에서는 공무원들의 개인정보 오남용 및 공공기관 개인정보 구글 검색 노출이 지적되었다. 이것은 정부차원에서도 개인정보 검색 노출 문제를 중요히 바라보고 있는 상황이며, 앞으로도 검색으로 인한 개인정보 노출이 개선되어야 함을 지적하고 있다. 본 연구는 검색포털 사이트를 중심으로 개인정보 노출의 실태와 문제점을 조사하였다. 이 결과를 토대로 노출된 개인정보 삭제에 관한 검색엔진 서비스 제공자 측면과 이용자 측면의 해결책을 제시한다.
본 논문에서는 Sentence-BERT 모델을 활용한 법률 문서 검색 방법을 제안한다. 법률 검색 서비스를 이용하고자 하는 일반인들은 법률 용어 및 구조에 대한 이해가 부족함에 따라 관련 판례 검색 등에 있어 어려움을 겪고 있다. 기존의 키워드 및 텍스트마이닝 기반 법률 검색 방법은 판결문의 문맥에 대한 정보가 없으며, 동음이의어 및 다의어에 대해 구분하기 어려워 성능을 높이는 데 한계가 있었다. 그로 인해 법률 문서 검색 결과에 대한 정확도가 낮아 신뢰하기가 어려웠다. 이를 위해, 대법원 판례 및 법률구조공단 상담사례 데이터에서 일반인의 법률 검색 문장에 대한 성능을 개선하고자 한다. Sentence-BERT 모델은 판례 및 상담 데이터에 대한 문맥 정보가 임베딩 되므로, 문장의 의미 손실이 적어 TF-IDF 및 Doc2Vec 검색 방법과 비교했을 때보다 검색 정확도가 개선된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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