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검색어: engineers, 검색결과: 42
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초록

시맨틱 라이브러리는 의미사전을 구축함으로써 EDI 전자문서의 교환에 활용될 수 있다. 본 논문은 실무 개발자들이 메타데이터를 이용한 의미사전을 개발하는 과정에서 참고할 수 있는 시맨틱 라이브러리 설계정보를 기술한다. 시맨틱 라이브러리를 구성하는 요소로는 크게 시맨틱 요소(Semantic Element)와 시맨틱 단위(Semantic Unit), 매핑 테이블(Mapping Table) 등 3개로 구성된다. 본 논문에서는 이러한 구성요소들의 기본적인 특성과 개발 관련 설계 방법을 제안한다. 또한 이러한 구성요소와 제반 규칙을 준용하여 메타 데이터 간 의미적 교환을 위한 사전을 구축한 사례를 소개한다.

Abstract

Semantic libraries can be used for EDI messages to exchange by implementing the semantic dictionaries. This paper describes the design information of semantic libraries for the field engineers to implement the semantic dictionary using metadata. The components of semantic libraries are semantic elements, semantic units and mapping tables. The basic characteristics and design methods related implementing are proposed. Also the metadata semantic dictionaries including the components and rules are introduced.

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정은경(이화여자대학교) ; 윤정원(University of South Florida) 2010, Vol.27, No.2, pp.37-60 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2010.27.2.037
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Abstract

The purpose of this study is to investigate image search query reformulation patterns in relation to image attribute categories. A total of 592 sessions and 2,445 queries from the Excite Web search engine log data were analyzed by utilizing Batley’s visual information types and two facets and seven sub-facets of query reformulation patterns. The results of this study are organized with two folds: query reformulation and categorical transition. As the most dominant categories of queries are specific and general/nameable, this tendency stays over various search stages. From the perspective of reformulation patterns, while the Parallel movement is the most dominant, there are slight differences depending on initial or preceding query categories. In examining categorical transitions, it was found that 60-80% of search queries were reformulated within the same categories of image attributes. These findings may be applied to practice and implementation of image retrieval systems in terms of assisting users’ query term selection and effective thesauri development.

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Abstract

The domain of digital libraries is one of interdisciplinary fields since it contains various aspects of digital libraries. The main findings of digital library interdisciplinarity have been discussed in terms of contents, management and infrastructural technologies within the field of library and information science. The purpose of this study is to identify and widen the interdisciplinary structure of digital library domain by analyzing the collaborations from different disciplines. With 1,394 research articles of digital libraries from 1997 to 2010, the analysis of collaborations of authors from various disciplines was conducted. The results identified that three subject areas of authors such as Information science and library science, Computer science and Engineering were found as the centers to collaborate with various disciplines. In addition, sub-domains of digital library were recognized in terms of core digital library area, natural science area, medical related area and biology and medical area. The findings of this study depict the domain of digital libraries as a variety of subject areas since digital library domain is characterized with both research and practices.

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김진원(명지대학교 문헌정보학과 석사과정) ; 이한슬(명지대학교 문헌정보학과 조교수) 2024, Vol.41, No.1, pp.411-438 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2024.41.1.411
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본 연구는 계량서지학적 분석 방법을 통해 여러 영역으로 나누어진 국내 건강정보 관련 연구를 통합적인 시각으로 보고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인 데이터베이스를 통해 2002년부터 2023년까지의 국내 ‘건강정보’ 관련 논문 1,193편을 수집하여 시기별 동향, 학문분야, 지적구조, 키워드 변화 시기를 분석하였다. 분석결과, 건강정보 관련 논문 수는 지속적으로 증가하였으며, 2021년 이후 감소하고 있다. 건강정보 관련 연구의 주요 학문분야는 ‘의공학’, ‘예방의학/직업환경의학’, ‘법학’, ‘간호학’, ‘문헌정보학’, ‘학제간연구’로 볼 수 있다. 건강정보 관련 연구의 지적구조를 파악하기 위해 단어동시출현분석을 시행하였다. 이후 도출된 네트워크의 구조와 군집파악을 위해 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 ‘건강정보에 대한 의료공학적 관점’과 ‘건강정보에 대한 사회과학적 관점’이라는 2개의 대군집을 중심으로 그에 속한 4개의 중군집, 17개의 소군집을 파악할 수 있었다. 학문분야와 키워드의 변화 시기를 추적하기 위해 변곡점 분석을 시도하였으며 공통적으로 2010년과 2011년 사이에 변화가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 평균 출판년도와 단어출현빈도를 통해 전략 다이어그램을 도출하였으며 고빈도 키워드를 ‘유망’, ‘성장’, ‘성숙’ 영역으로 구분하여 제시하였다. 본 연구는 주로 내용분석 중심의 선행연구들과 다르게 여러 가지 계량서지학적 방법을 통해 건강정보 관련 연구영역을 통합적인 시각으로 바라보았다는 데 의의가 있다.

Abstract

This study aims to identify and comprehensively view health information-related research trends using a bibliometric analysis. To this end, 1,193 papers from 2002 to 2023 related to “health information” were collected through the Korea Citation Index (KCI) database and analyzed in diverse aspects: research trends by period, academic fields, intellectual structure, and keyword changes. Results indicated that the number of papers related to health information continued to increase and has been decreasing since 2021. The main academic fields of health information-related research included “biomedical engineering,” “preventive medicine/occupational environmental medicine,” “law,” “nursing,” “library and information science,” and “interdisciplinary research.” Moreover, a co-word analysis was performed to understand the intellectual structure of research related to health information. As a result of applying the parallel nearest neighbor clustering (PNNC) algorithm to identify the structure and cluster of the derived network, four clusters and 17 subgroups belonging to them could be identified, centering on two conglomerates: “medical engineering perspective on health information” and “social science perspective on health information.” An inflection point analysis was attempted to track the timing of change in the academic field and keywords, and common changes were observed between 2010 and 2011. Finally, a strategy diagram was derived through the average publication year and word frequency, and high-frequency keywords were presented by dividing them into “promising,” “growth,” and “mature.” Unlike previous studies that mainly focused on content analysis, this study is meaningful in that it viewed the research area related to health information from an integrated perspective using various bibliometric methods.

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사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 릴 인터페이스 에이전트 시스템인 7f 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특징 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.

Abstract

Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However. as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user's action and agent's visit. The proposed agent system learns the user's visiting actions following the input of the data to be searched, and then helps rapid searches of the data wanted.

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최광남(한국과학기술정보연구원) ; 조현양(경기대학교) ; 안세필(Kins,Inc) 2002, Vol.19, No.4, pp.77-94 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2002.19.4.077
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본 연구에서는 한국과학기술정보연구원에서 구축중인 한국과학기술인용색인을 바탕으로 국내 주요 과학기술계 학술지에 수록된 연구 논문을 중심으로 연구자들의 인용현황을 분석하였다. 또한 기계공학 분야를 실험 대상으로 선정하여 현재 SCI의 기계공학 분야의 인용 순위와 비교한 결과 SCI의 JCR과는 실질적인 차이가 있음을 발견하였다. 본 연구는 국내 연구자에게 분야별 필수적인 연구 정보원의 제공과 국내 기관별, 분야별 과학기술 수준을 파악하고 평가하기 위한 도구로서 활용이 가능한 한국인용색인데이터베이스의 효율적인 구축방안 및 서비스모델을 제안한다.

Abstract

In this study we analyze the present situation of cited and citing references among researchers, based on Korean Science Citation Index developed by Korea Institute of Science & Technology Information. There are some differences on the rank of frequently cited journals between JCR of ISI and KSCI, especially in the field of mechanical engineering. The purpose of this study is to find an efficient way of constructing KSCI database and to propose a service model which can be available as a tool to evaluate research activities and to provide researcher with basic information resources.

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이말례(여수대학교) ; 배금표(중앙대학교) 2002, Vol.19, No.1, pp.5-22 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2002.19.1.005
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사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 웹 인터페이스 에이전트 시스템인 웹 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특정 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.

Abstract

Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However, as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user’s action and agent’s visit. The proposed agent system learns the user’s visiting actions following the input the data to be searched, and then helps rapid searches of data wanted.

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기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.

Abstract

For the purpose of extending the Web that is able to understand and process information by machine, Semantic Web shared knowledge in the ontology form. For exquisite query processing, this paper proposes a method to use semantic relations in the ontology as relevance feedback information to query expansion. We made experiment on pharmacy domain. And in order to verify the effectiveness of the semantic relation in the ontology, we compared a keyword based document retrieval system that gives weights by using the frequency information compared with an ontology based document retrieval system that uses relevant information existed in the ontology to a relevant feedback. From the evaluation of the retrieval performance, we knew that search engine used the concepts and relations in ontology for improving precision effectively. Also it used them for the basis of the inference for improvement the retrieval performance.

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포털사이트는 검색엔진을 넘어 사이버스페이스 자체를 의미할 정도로 개념과 영역이 확대되었다. 일반인들뿐만 아니라, 필요로 하는 학술정보가 서비스되기 때문에 연구자도 포털사이트를 많이 이용한다. 그동안 포털의 검색은 얼마나 많은 정보를 검색하게 해 줄 것인가 하는 양적인 면에 관심을 두었다. 그러나 최근에는 검색의 질에 보다 관심이 많아지고 있다. 이 논문은 포털이 제공하는 학술정보검색의 문제점을 분석하고, 비교적 신뢰성을 인정받는 사전 서비스와 학술정보를 연계함으로써 학술정보검색의 질을 향상하기 위한 시범적인 시도이다. 즉, 검증되고 압축적으로 정리된 사전의 표제어와 해당 표제어를 키워드로 하는 권위 있는 연구 성과를 연계시킴으로써, 사전을 검색할 때 주제어 관련 연구 성과까지 검색할 수 있게 하는 방안을 제시하고자 한다.

Abstract

Internet portals have been revolutionized not only as simple search engines but also as a new space for the Internet users. They have developed to give satisfying search results for academic information users. academic fields. However, their attention was given to the quantity rather than the quality of the results. This tendency is now changing. This study addresses the problems in the search process using the current portal sites and presents an integrated scholarly information service where users can access more organized and trustworthy information linked with online technical keyword dictionary. When a user enter a keyword on a portal site, he/she can access to high quality scholarly information resources linked with keyword. This could assure the user to get an expanded knowledge with confirmation.

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이 논문에서는 학술지 인용 데이터와 웹 링크 데이터를 이용하여 8개 과학기술 분야의 학제적 구조를 파악하고 각 학문분야 간 학제성을 비교하였다. 분석 대상이 되는 학술지와 웹 페이지의 주제적 성격을 파악하기 위해 기존의 과학기술 분류체계를 재구성하여 이용하였다. 이 연구에서 학제성은 여러 학문분야 간 학제적 연결의 측면에서 파악하였으며, 학제성의 정도는 연관 학문분야의 수로 측정한 학제적 다양성과 자기인용률에 의해 평가하였다. 분석 결과 학술지 인용 분석에서는 밝혀내지 못한 새로운 학제적 연결을 웹 링크 분석에 의해 파악하였으며, 이를 통해 웹 링크 분석이 학제성을 연구하는 수단으로서 유용함을 알 수 있었다. 또한 인용 분석과 링크 분석에서 모두 자연과학 분야에 비해 공학 분야의 학제성이 대체로 더 높게 나타났다.

Abstract

This study identifies the interdisciplinary structures of 8 scientific disciplines in science and technology using the data from journal citations and web links, and compares the interdisciplinarity among these scientific disciplines. The interdisciplinarity refers to interdisciplinary connections among scientific fields and the degree of interdisciplinarity is measured by the number of associated fields and the rate of self-citation. A re-arranged classification scheme for science and technology was adopted to identify subject categories of journals and web pages. Web link analysis revealed a few additional interdisciplinary connections that were not identified by the journal citation analysis, thus demonstrating that it is useful means of investigating the interdisciplinarity of scientific fields. Besides, in most of the cases the interdisciplinarity of the engineering fields were found greater than that of the fields in natural sciences in both analyses.

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