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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 국내 대표적 쇼핑 검색 사이트인 1300K 이용자들의 PC와 모바일 검색 행태를 비교, 분석하였다. 이를 위하여 1300K에서 2016년 4월 한 달 동안 생성된 검색 로그를 수집, 분석하였다. 연구 결과, 모바일에서 발생한 세션 수가 PC에서 발생한 세션 수보다 약간 많았으며, PC에서는 이용자들이 질의 검색 방식보다 디렉토리 브라우징을 약간 더 많이 수행하는 반면, 모바일에서는 디렉토리 브라우징보다 질의 검색을 2배 이상 더 많이 수행하는 것으로 나타났다. 제품 정보 클릭은 PC에서 더 빈번하게 발생하는 반면, 장바구니 담기, 제품 주문하기와 같은 주요 의사 결정은 모바일에서 더 빈번하게 발생하는 것으로 나타났다. 이용자들이 PC와 모바일에서 검색하는 인기 질의들은 다수 중복되었으며, 이용자들이 PC와 모바일에서 브라우징하는 인기 카테고리들 역시 다수 중복되었다. 또한 PC보다 모바일에서 특정 인기 질의 및 카테고리에 대한 쏠림 현상이 매우 강한 것으로 나타났다. 전반적으로 모바일 상에서의 검색 행태가 더 단순하고 수동적이며, 집중 현상이 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 매체별로 차별화된 검색 서비스의 개선 및 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study aims to compare information seeking behavior of 1300K users on PC and mobile phone. Transaction logs of 1300K, a major Korean shopping search engine, were analyzed. These transaction logs were collected over 1 month period, from April 1 to April 31, 2016. The results of this study show that there are a little more mobile sessions than PC sessions. Users conducted slightly more browsing on PCs than mobile phones, whereas users submitted queries more than two times on mobile phones than on PCs. Users clicked more search results on PCs than mobile phones, whereas users made important decision makings such as product purchases more on mobile phones than PCs. Top queries and categories were similar between PCs and mobile phones. Queries and categories on mobile phones were more focused than queries on PCs. Overall, mobile search behavior is more simple, passive, and focused than PC search behavior. The results of this study can be implemented to the effective improvement and development of search services for different devices.
초록
웹을 통해 제공되는 서비스는 현재 문서중심에서 데이터 중심으로 변화를 겪고 있으며, 그 변화의 중심에는 Linked Open Data(LOD)가 존재한다. 본 연구는 이러한 흐름에 부응하여 기록정보의 LOD 구축을 위한 구체적인 절차와 방법을 살펴보고자 하였다. 또한 소규모 아카이브의 서비스 지속가능성을 염두에 두고, 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 LOD 구축 절차를 진행하는 범례를 제시하고자 했다. 이에 본 연구에서는 LOD 구축을 위한 5단계의 프레임워크를 제안했다. 그리고 일상아카이브인 ‘인간과 기억 아카이브’의 일기 기록물 컬렉션을 수집하여, 제안된 5단계 프레임워크에 따라 오픈소스 소프트웨어인 Protege와 Apache Jena Fuseki를 활용하여 POC(Proof of concept)를 진행하였다. 오픈소스를 활용하여 기록정보의 LOD를 구축한 뒤, 상호연결(Interlinking)과 SPARQL 검색을 통해서 외부 LOD와 연결되는 모습을 확인할 수 있었다. 또한 기록정보의 LOD 구축 절차 진행과정의 경험을 바탕으로 내용정보 기술의 품질 향상, 아키비스트의 역량 고도화, 기록정보의 접근성 향상을 위한 상호연결 고도화, LOD 서비스의 수준 결정, LOD 구축을 위한 도구 선정 등, 기록관 LOD 구축을 위한 필요요건을 제시했다.
Abstract
Recently, the web service environment has changed from document-centered to data-oriented focus, and the Linked Open Data(LOD) exists at the core of the new environment. Specific procedures and methods were examined to build the LOD of records information in accordance with this trend. With the service sustainability of small-scale archive in consideration, an exemplification on LOD building process by utilizing open source software was developed in this paper. To this end, a 5-step service framework for LOD construction was proposed and applied to a collection of diary records from ‘Human and Memory Archive’. Proof of Concept(POC) utilizing open source softwares, Protege and Apache Jena Fuseki, was conducted according to the proposed 5 step framework. After establishing the LOD of record information by utilizing the open source software, the connection with external LOD through interlinking and SPARQL search has been successfully performed. In addition, archives’ considerations for LOD construction, including improvement on the quality of content information, the role of the archivist, were suggested based on the understanding obtained through the LOD construction process of records information.
초록
여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문 인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.
Abstract
Through a wide variety of disciplines, practices on data access and re-use have been increased recently. In fact, there has been an emerging phenomenon that researchers tend to use the data sets produced by other researchers and give scholarly credit as citation. With respect to this practice, in 2012, Thomson Reuters launched Data Citation Index (DCI). With the DCI, citation to research data published by researchers are collected and analyzed in a similar way for citation to journal articles. The purpose of this study is to identify the characteristics and intellectual structure of sociology field based on research data, which is one of actively data-citing fields. To accomplish this purpose, two data sets were collected and analyzed. First, from DCI, a total of 8,365 data were collected in the field of sociology. Second, a total of 12,132 data were collected from Web of Science with a topic search with ‘Sociology’. As a result of the co-word analysis of author provided-keywords for both data sets, the intellectual structure of research data-based sociology was composed of two areas and 15 clusters and that of article-based sociology was composed with three areas and 17 clusters. More importantly, medical science area was found to be actively studied in research data-based sociology and public health and psychology are identified to be central areas from data citation.
초록
기술문서는 지식정보사회에서 생성되는 중요 연구 성과물로, 이를 제대로 활용하기 위해서는 정보 요약 및 정보추출과 같은 개선된 정보 처리 방법을 토대로 기술문서 활용의 편의성을 높여줄 필요가 있다. 이에 본 연구는 기술문서의 핵심 정보를 추출하기 위한 방안으로, 기술문서의 구조와 정의문 패턴을 기반으로 전문용어 및 정의문을 자동 추출하고, 이를 기반으로 전문용어사전을 구축할 수 있는 시스템을 제안하였다. 나아가 전문용어사전을 지식메모리로서 보다 다양하게 활용할 수 있도록 전문용어사전에 기반한 개인화서비스 제공방안을 제안하였다. 이처럼 전문용어 및 정의문 자동추출을 기반으로 전문용어사전을 구축하게 되면 새롭게 등장하는 전문용어를 빠르게 수용할 수 있어 이용자들이 최신정보를 보다 손쉽게 찾을 수 있다. 더불어 개인화된 전문용어사전을 이용자에게 제공한다면 전문용어사전의 가치와 활용성, 검색의 효율성을 극대화할 수 있다.
Abstract
Technical documents are important research outputs generated by knowledge and information society. In order to properly use the technical documents properly, it is necessary to utilize advanced information processing techniques, such as summarization and information extraction. In this paper, to extract core information, we automatically extracted the terminologies and their definition based on definitional sentences patterns and the structure of technical documents. Based on this, we proposed the system to build a specialized terminology dictionary. And further we suggested the personalized services so that users can utilize the terminology dictionary in various ways as an knowledge memory. The results of this study will allow users to find up-to-date information faster and easier. In addition, providing a personalized terminology dictionary to users can maximize the value, usability, and retrieval efficiency of the dictionary.