본 논문에서는 많은 사용자층을 가지고 있는 개인형 커뮤니티를 이용하여 양질의 정보를 중복 없이 집중적으로 관리하고 효과적인 검객 기능을 제공하는 교육용 커뮤니티 서비스 시스템을 제안한다. 이 시스템은 MetaData와 Category를 통해 검색과 관리의 효율성을 높인 것으로 개인형 커뮤니티의 장점은 살리고 단점을 개선한 자기 주도적인 교육용 커뮤니티 시스템이다. 이 시스템을 검증하는 도구로 블로그를 활용하여 자동으로 생성되는 교육용 블로그 체인 서비스인 EduLOG(Educational blog)를 구현하였다. 특별히 세계적인 MetaData의 기반인 더블린코어의 MetaData요소를 근거로 이 서비스에 맞는 MetaData를 추출하였고 교육용 커뮤니티 사이트와 공적인 교육관련 기관들이 제시한 교육 Category를 근거로 새로운 Category를 만들어 이 시스템에 적용하였다. 그리고 이 서비스가 원하는 성능을 제공하는지 웹사이트 평가인증표를 기준으로 설문지를 작성하고 전문가를 통해 평가하였다. 이 평가 결과에 의하면 검색의 정확성, 낮은 재현율, 정보 등록 및 접근의 용이성, Category별 정보의 집중관리 부분 등에서 평균 평점 3.5(/5.0) 이상의 좋은 점수를 얻어 그 효율성을 확인할 수 있었다. 그러므로 본 논문에서 제안한 시스템은 향후 효율적인 정보저장소와 검색소의 역할을 담당할 것으로 확신한다.
공연예술 콘텐츠의 효과적인 검색은 특화된 메타데이터를 근간으로 다양한 접근점을 제공할 때 이루어진다. 본 연구는 이용자가 찾고자하는 공연예술 콘텐츠에 대한 정확한 지식이 없더라도 쉽게 콘텐츠를 효율적으로 찾을 수 있는 검색 시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구는 공연예술 국내외 사이트가 제공하고 있는 접근점 요소와 내비게이션 요소를 파악하고 연극, 무용 음악을 전공하는 대학생들이 원하는 공연예술 검색 접근점 및 브라우징 요소를 분석하였다. 이와 같은 분석을 토대로 공연예술 콘텐츠 검색에 적합한 9개 패싯요소 즉, '공연예술장르', '공연예술가', '공연예술단체', '자료유형', '언어', '주대상관객', '이벤트', '장소', '시기'를 제안하였다. 또한, 다각적인 패싯 내비게이션이 가능하도록 공연예술 콘텐츠 기술요소 27개를 선정하였고 내비게이션이 이루어질 수 있는 인터페이스를 설계하였다. 이를 근거로 하여 3,360건의 실험 데이터를 구축하고 실제 검색 시스템을 구축하였다. 마지막으로 전문가의 심층 인터뷰 결과, 본 연구에서 구축한 시스템이 이용자가 원하는 패싯을 제공하여 만족스러운 브라우징을 수행할 수 있었으며 정보조우가 가능한 인터페이스임을 증명하였다. 공연예술 도메인에서 패싯 내비게이션 검색 기법의 응용은 이용자의 요구를 충족시키며 더 나아가 공연예술 정보에의 접근 및 활용에 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.
Google, NAVER와 같은 대형포털에서 지도 기반의 다양한 서비스를 제공함에 따라, 지역관련 정보를 얻으려는 사용자들의 관심과 요구 또한 증가하고 있다. 하지만, 대형포털의 서비스들은 특정 지역에 대한 상세정보가 충분하지 않고 관련 정보를 획득하는 과정이 반복되는 번거로움이 존재하기 때문에, 사용자가 특정 지역의 관련 정보를 자세하고 종합적이며 손쉽게 획득할 수 있도록 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 지역정보 획득에 유용한 시스템의 구축을 위해, 맵 인터페이스와 지식처리를 활용한 시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 '지역정보 웹 문서 Layer', '고유지역키워드 Layer', '맵 인터페이스 Layer'의 3-Layer로 구성된다. 이 모델을 기반으로 한 지역관련정보 통합검색 시스템은 (l) 특정 지역의 대표 키워드 추출 (2) 관련 웹 페이지 수집 (3) 연관 키워드 집합 추출 및 키워드간의 연관도 계산 (4) 사용자 인터페이스 구축의 4단계 과정을 거쳐 구현한다. 구체적으로 고양시 지역을 대상으로 한 시스템의 구축을 통해 제안한 모델과 유사도 행렬을 이용한 지역정보의 지식처리 알고리즘, 사용자의 검색 편의를 돕는 UI 등의 타당성을 검증하였다. 본 시스템은 단순히 개별 '정보'로 존재하는 지역정보들을 융합하고, 새로운 '지식'을 생산 및 체계화하여 사용자들에게 제공해준다. 이를 통해 사용자는 다양하고 상세한 지역정보를 제공받을 수 있고 관련 정보도 쉽게 얻을 수 있다.
쇼핑몰들의 상품 정보를 효과적으로 비교할 수 있는 비교 쇼핑(comparison shopping) 시스템에서 사용자가 찾고자하는 상품에 대한 정확한 지식이 없이 검색할 경우, 불필요한 검색 결과로 인해 시스템의 효용성을 떨어지고, 사용자는 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교 쇼핑 시스템(Comparison Shopping Systems using Image Retrieval based on Semantic Web)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 각 쇼핑몰들의 상품 이미지들을 온톨로지(Ontology) 기반으로 주석(annotation)처리한 후, 주석처리 된 이미지들을 통해 쇼핑몰을 구축하게 된다. 사용자는 이렇게 생성된 쇼핑몰에서 복잡한 키워드 검색을 이미지 검색으로 대체하여, 자신의 요구사항을 반영하고, 보다 정확한 검색을 할 수 있게 된다. 제안된 시스템의 성능평가를 위해 기존의 키워드 검색 기반 시스템과 단순 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템의 성능을 비교 평가하였다. 그 결과, 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교쇼핑 시스템이 키워드 검색기반과 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템보다 평균적으로 50%, 20% 향상된 성능을 보였다.
최근 저가의 모바일 기기들이 출시되면서 단순한 휴대용 전자수첩에서 벗어나 학습과 업무용을 많은 이용되고 있으며 일반적인 응용프로그램 또한 많이 생산되고 있다. 그러나 휴대용 모바일 기기들의 단점중 하나가 저속의 소용량 시스템이라는 것이다. 이로 인해 일반 시스템에서 가동 중인 데이터베이스나 검색 알고리즘을 이식 시킬 경우 시스템의 성능을 저하되고 만다. CBDS trio알고리즘을 적용하여 모바일 환경에 맞는 저 용량 색인과 빠른 검색을 실현시킬 수 있게 되었다. 성능을 파악하기 위해 B-tree로 구현된 자바 Treeset API와 비교해본 결과 속도에서는 약간 느렸으나 저장 공간에서는 약 29$\%$의 공간 절약을 할 수 있어 실용 가능함을 보여주고 있다.
본 논문은 공간다중화 MIMO 시스템인 ML 수신기법의 연산량을 감소시키는 최소거리탐지 알고리즘 (MDSA: Minimum Distance Searching Algorithm)을 제안한다. 선형수신기의 출력값을 기준비트로 설정하여 탐색공간을 줄이고 기준비트와 수신심벌과의 최소거리를 이용하여 최종송신심벌로의 최적경로를 구함으로써 ML의 연산량을 효율적으로 감소시킨다. 제안한 기법의 연산 반복수는 송신안테나 4개, 성상차수 16일 때, ML 방식에 비해 0.21%로 감소되었다. 성능분석 시뮬레이션 결과는 16QAM에서 송신 안테나 2개, 수신안테나 3개 이상일 때 MDS 는 ML과 성능이 거의 동일하였고, QPSK에서 송신 안테나 4개, 수신안테나 6개 이상일 때 MDS의 성능은 ML에 비해 약간 열화됨을 확인 할 수 있었다.
기존의 전통적인 이미지 데이터로의 접근방식은 각 이미지를 기술하는 색인어 및 키워드들에 의하여 이루어졌다. 이러한 키워드에 의한 전통적인 방식은 색인의 객관성 및 이용자들의 적절한 탐색어 선택에 따르는 부담을 수반하는 것이어서 이미지 검색의 문제점으로 제시되어 왔다. 이 연구는 객관성 있는 이미지 기술의 어려움과 키워드 탐색의 한계성을 인식하고 색인어와 매칭되는 탐색어 선택에 따르는 이용자의 부담을 덜 수 있는 방법의 하나로 비주얼 브라우징 기법을 제시하였다. 키워드 탐색 방법과 비주얼 브라우징 방법, 그리고 이 두 가지를 혼합 사용하는 방법을 비교하는 실험을 통하여 각 방법의 효율성을 측정하고 장점 및 단점을 살펴보았다. 실험 결과 키워드 탐색 방식은 탐색의 효율적인 측면을 고려할 때에 적합한 것으로 나타났으며 비주얼 브라우징 방식은 탐색 결과의 포괄적인 측면을 기대할 때에 이용될 수 있는 것으로 드러났다. 이러한 결과는 한 방식이 다른 방식보다 절대 우위의 효율성을 가진다기보다는 이용자가 요구하는 정보의 양과 정확성에 따라 각 방식의 효율성이 달라진다는 것을 제시하고 있다. 이 연구는 비주얼 브라우징 방식을 통하여 현재의 키워드 중심의 이미지 탐색 방식의 문제점을 완화시키고 이용자 중심의 탐색 방식과 이미지 검색 시스템의 디자인을 위한 방향을 제시하고 있다.
본 논문에서는 사전과 시소러스를 이용하여 문장음성 이해를 위한 확률모델을 제안한다. 제안한 확률모델은 입력되는 음성과 텍스트 문장에서 단어를 추출한다. 컴퓨터가 선택한 카테고리의 사전 DB와 입력된 문장에서 추출된 단어와 비교하고 확률모델로부터 확률값을 얻는다. 이때 컴퓨터로부터 상위어 정보를 알아내고 상위어 사전을 검색하여 단어를 추출하고 입력된 단어와 확률 모델을 비교하여 결과값을 얻는다. 사전과 상위어 사전으로부터 얻은 두개의 확률값을 더하고 그 값을 미리 정해진 임계값과 비교하여 문장의 이해도를 측정한다. 이와 같은 이해 시스템을 스무고개 게임에 적용시켜 그 성능을 평가 하였다. 상위어 확률 값($\alpha$)이 0.9이고 임계값 ($\beta$)은 0.38일 때 문장음성 이해의 정확도는 79.8%였다.
이 연구에서는 우리나라 국 공립 대학의 전자기록관리시스템이 보다 적합한 전자기록물을 검색할 수 있는 기반환경을 조성하기 위하여 온톨로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 OntoStudio 1.4를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험에 사용된 실험 컬렉션의 구성은 다음과 같다: (1) 문서는 한국해양대학교의 2005년도 전자문서관리시스템에서 생성한 '인사발령통보' 5,099건의 전자기록물, (2) 질의집단은 장문10개와 단문10개 총20개, 그리고 (3) 적합성평가는 전문가 집단에 의하여 이루어졌다. 한편 기반 검색시스템의 성능평가 실험은 기존의 전자기록관리시스템을 이용하여 10명의 피실험자에 의하여 온톨로지 기반 검색시스템과 동일한 실험 컬렉션을 사용하여 이루어졌다. 재현율과 정확률에 의한 성능을 비교해본 결과 온톨로지 기반의 검색시스템이 기반의 검색시스템 보다 높은 성능을 보였다. 또한 장문과 단문의 질의집단 비교평가에서도 온톨로지 기반의 검색 성능이 기반의 검색시스템 보다 뛰어난 것으로 나타났다.
본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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