초록

Abstract

The purpose of this study was to develop a methodology of user participation evaluation of a scholarly information site in the field of science and technology and to enhance the site by applying a set of testing protocols. Experiments were conducted in a laboratory setting. Data from multiple sources, including eyetracking, search logs and post surveys, were collected and analyzed quantitatively. Based on the results of eyetracking, the contents and images were reorganized after removing unessential elements in the site. The resulting data from the search logs showed that the users were able to finish the tasks more quickly with the revised user interface. The results of the data analysis of post surveys indicated an overall improvement in the revised website compared to the original one.

초록

국가적 차원의 연구 성과평가와 연구정보서비스의 연계를 위한 프레임워크를 메타데이터 표현과 교환의 두 가지 측면에서 모색하였다. 이를 위해 과학기술분야 연구개발사업을 대상으로 국가적 차원의 연구 성과평가 메타데이터의 기능적 요건을 도출하였고, 이에 기초하여 주요 기능별로 국제적인 표준의 적용 방안을 제안하였다. 또한 웹 아키텍처 상에서 연구정보를 재사용 및 교환할 수 있는 국제표준으로서 OAI-ORE에 기반하여 성과평가 메타데이터를 표현 및 연계하기 위한 구현 방안과 사례를 제시하였다.

Abstract

This study aims to investigate a framework for linkage of national research performance evaluation and research information service from the perspective of metadata representation and exchange. Based on results of the functional requirements for metadata of national research performance evaluation are derived, this study suggests strategies for the application of international metadata standards. Also, this study presents an method to implement the metadata of research performance evaluation based on OAI-ORE, which is an international standard that can reuse and exchange the research information on web architecture.

초록

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.

Abstract

Large-scaled information extraction plays an important role in advanced information retrieval as well as question answering and summarization. Information extraction can be defined as a process of converting unstructured documents into formalized, tabular information, which consists of named-entity recognition, terminology extraction, coreference resolution and relation extraction. Since all the elementary technologies have been studied independently so far, it is not trivial to integrate all the necessary processes of information extraction due to the diversity of their input/output formation approaches and operating environments. As a result, it is difficult to handle scientific documents to extract both named-entities and technical terms at once. In order to extract these entities automatically from scientific documents at once, we developed a framework for scientific core entity extraction which embraces all the pivotal language processors, named-entity recognizer and terminology extractor.