- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구의 목적은 연구데이터 서비스 자체의 유용성과 연구데이터에 대한 사용경험 기반의 유용성 측면에서 평가 모형을 개발하는 것이다. 다양한 사례에서 도출한 데이터 서비스의 유용성 평가 요소로부터 연구데이터에 내재된 평가척도인 검색성, 접근성, 상호운용성, 재활용성 4개와 각각의 측정지표 총 20개를 도출하였다. 그리고 Google Analytics, YouTube 광고료 책정 기준, 서울특별시, Altmetrics의 사례를 분석하여 연구데이터에 대한 이용자 경험 기반의 유용성 측정지표 12개를 도출하였다. 평가척도와 측정지표에 대한 타당성과 신뢰성 검정을 위해 연구데이터의 잠재적 이용자 164명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 평가척도의 타당성 검정을 위해 KMO Bartlett 분석을 하였으며, 측정지표의 성분분석을 위해 주성분 분석과 베리맥스 회전분석법을 사용하였다. 내재적 평가척도의 경우 4개 척도 모두 KMO Bartlett의 타당성 값을 충족시켰으며, 평가척도에 대한 측정지표의 성분분석 결과 모두 단일 성분으로 나타나 현재의 척도로 해당 지표에 대한 설명이 가능하였다. 그러나 이용자 경험 기반의 12개 측정지표의 성분분석 결과는 2개 성분으로 나누어지는 것으로 나타나 각각을 활용도와 참여도라는 개념의 2개 평가척도로 구분하였다. Cronbach’s alpha 계수에 의한 신뢰도 측정 결과 6개의 평가척도 모두 0.6 이상의 측정치를 충족시키는 것으로 나타났다.
Abstract
The Purpose of this study is to develop an evaluation model for usability of research data service from the angles of evaluating usefulness of research data service itself and research data use experience-based usability. First, the various cases of evaluating usability of data services are examined and 4 rating scales and 20 measuring indicators for research data service are derived as a result of comparative analysis. In order to verify validity and reliability of the rating scale and the measuring indicators, the study conducted a survey of 164 potential research data users. KMO Bartlett Analysis was performed for validity test, and Principle Component Analysis and Verimax Rotating Method were used for component analysis on measuring indicators. The result shows that the 4 intrinsic rating scales satisfy the validity criteria of KMO Barlett; A single component was determined from component analysis, which verifies the validity of measuring indicators of the current rating scale. However, the result of 12 user experience-based measuring indicators analysis identified 2 components that are each classified as rating scale of utilization level and that of participation level. Cronbach’s alpha of all 6 rating scales was 0.6 or more for the overall scale.
초록
본 연구에서는 정보자원의 메타데이터 작성시 메타데이터 간 의미의 일관성을 유지하기 위한 메타데이터 명명 방법론과 이를 실제 분야에 적용할 수 있는 메타데이터 명명 규칙의 실험적 모형을 제시하였다. 이를 위해 우선적으로 ISO/IEC 11179에서 제시하고 있는 메타데이터 레지스트리 메타모형과 데이터의 기본 속성 및 개념을 논의하였으며, 이러한 논의를 토대로 객체용어(object term)와 속성용어(property term) 및 표현(presentation)에 관한 명명 규칙의 실제 적용 사례를 제시하였다. 객체용어의 생성은 자료유형의 엔터티-관계(E-R) 모형에 근거한 휴리스틱 분석을 통해 이루어졌으며, 속성용어의 명명은 더블린코어의 메타데이터 셋을 기반으로, 표현은 SHOE 1.0 버전을 기반으로 하였다.
Abstract
To build the consistency among different metadata systems and to increase the interoperability of that systems even among different domains, naming rules and glossaries for the data elements are necessary. This study provides discussion of naming and identification of the data element concept, data element, conceptual domain, value domain, and its meta model. This study also describes example naming conventions based on ontology derived from the combination with object, properties, and representation of data elements. The naming principles and rules described in this study use E-R analysis, DC metadata set, and SHOE 1.0 as an example of the scientific documents. This study would be a guideline to build the naming rules of metadata based on ontology in various domains.