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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
기존 메타데이터의 품질 측정 방법은 오류가 발생한 레코드를 단순히 계수하여 그 비율로 품질을 측정하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 메타데이터 요소별로 상대적 중요 정도를 나타내는 가중치를 적용함으로서, 메타데이터 품질을 체계적으로 계량화 하는 측정 방법을 제시하고자 하였다. 구체적인 가중치 부여 방법으로 엔트로피, 이용자 과업, 그리고 이용 통계를 활용하였다. 또한 이들을 결합하여 통합 가중치를 제시하고 실제 서비스 되고 있는 학술지 기사 메타데이터에 적용하였다. 실험 결과, 엔트로피 가중치 방법은 데이터 자체의 특성을 잘 반영하며, 이용자 과업을 적용한 방법은 이용자의 정보요구를 해결하는 필요한 메타데이터 요소를 제시하며, 통합 가중치는 특정 메타데이터 요소의 오류에 영향을 받지 않으면서 균형 잡힌 측정값을 제시하여 계량화 방법에 적합한 것으로 나타났다.
Abstract
Most metadata quality measurement employ simple techniques by counting error records. This study presents a new quantitative measurement of metadata quality using advanced weighting schemes in order to overcome the limitations of exiting measurement techniques. Entropy, user tasks, and usage statistics were used to calculate the weights. Integrated weights were presented by combining these weights and were applied to actual journal article metadata. Entropy weights were found to reflect the characteristics of the data itself. User tasks presented the required metadata elements to solve user's information need. Integrated weights showed balanced measures without being affected by the influence of error elements, This finding indicates the new method being suitable for quantitative measurement of metadata quality.
초록
본 연구에서는 비디오의 의미를 잘 표현하고 있는 키프레임들을 추출하는 알고리즘을 설계하고 평가하였다. 구체적으로 영상 초록의 키프레임 선정을 위한 이론 체계를 수립하기 위해서 선행 연구와 이용자들의 키프레임 인식 패턴을 조사하여 분석해 보았다. 그런 다음 이러한 이론 체계를 기초로 하여 하이브리드 방식으로 비디오에서 키프레임을 추출하는 알고리즘을 설계한 후 실험을 통해서 그 효율성을 평가해 보았다. 끝으로 이러한 실험 결과를 디지털 도서관과 인터넷 환경의 비디오 검색과 브라우징에 활용할 수 있는 방안을 제안하였다.
Abstract
The purposes of the study are to design a key-frame extraction algorithm for constructing the virtual storyboard surrogates and to evaluate the efficiency of the proposed algorithm. To do this, first, the theoretical framework was built by conducting two tasks. One is to investigate the previous studies on relevance and image recognition and classification. Second is to conduct an experiment in order to identify their frames recognition pattern of 20 participants. As a result, the key-frame extraction algorithm was constructed. Then the efficiency of proposed algorithm(hybrid method) was evaluated by conducting an experiment using 42 participants. In the experiment, the proposed algorithm was compared to the random method where key-frames were extracted simply at an interval of few seconds(or minutes) in terms of accuracy in summarizing or indexing a video. Finally, ways to utilize the proposed algorithm in digital libraries and Internet environment were suggested.
초록
이 연구는 최근 신설된 저작권법 제35조의 4와 동법 시행령의 관련 규정을 디지털도서관의 구축과 서비스에 적용할 수 있는지 점검하기 위한 것이다. ｢저작권법｣ 제31조와 제50조를 비롯한 관련 규정과 선행연구에서의 논의들을 살펴보면서 법률 개정이 이루어지게 된 배경과 필요성을 이해하였다. 그리고 나서 신설된 법령의 구체적인 내용을 법률과 시행령, 문화체육관광부령을 두루 참조하여 상세하게 분석하였다. 아울러 ｢저작권법｣ 제31조와 제50조와의 비교를 통하여 신설된 조항의 특징과 의의, 한계와 문제점을 분석하였다. 이를 바탕으로 그 실효성을 높일 수 있는 네 가지의 방안을 제안하였다.
Abstract
This study is to examine the possibility of applying the Article 35-4 of the Copyright Act and the relevant regulations of the enforcement decree of the same law to the construction and service of digital library. The background and necessity of the revision were understood by examining the related regulations and discussions in previous studies, including Articles 31 and 50 of the Copyright Act. Then, the detailed contents of the provision were analyzed by referring to the laws, enforcement decrees, and ordinance of the Ministry of Culture, Sports and Tourism. In addition, through comparison with Articles 31 and 50 of the Copyright Act, the characteristics, significance, limitations, and problems of this provisions were analyzed. Based on this, we proposed four ways to increase the effectiveness of this provision.
초록
본 연구는 한국연구재단 등재지 1,890종의 저작권 관련 문서를 분석하여 국내 학술지의 저작권 관리 현황과 문제점을 파악하고자 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 등재지의 32.6%가 저작권 소유에 대하여 어떠한 공지도 하고 있지 않았다. 둘째, ‘규정’을 통하여 공지를 하고 있는 1,141종의 학술지 중에서도 77.1%가 구체적으로 양도할 권리를 명시하지 않고 있었다. 셋째, 발행자측이 저작권을 소유하고 있는 학술지(61%) 중에서 저자에 대한 이용허락을 밝히고 있는 학술지는 매우 적었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 학술지 발행기관이 논문의 배포 목적과 방법을 명확히 설정하고 그에 맞는 저작권 정책을 마련하여 공지해야 할 것이다.
Abstract
This study analyzed 1,890 KRF journals to understand the current situation and problems related to copyright management by journal publishers. The results of the study are as follows: 32.6% of journals did not provide any copyright notice, 77.1% of 1,141 journals which gave copyright information with regulation documents did not specify the type of author’s property right to be transferred and most of the journals which owned copyright transferred from the author did not specify the permission needed to use their article. This study suggested that journal publishers establish the object and method for distribution of journal articles and then develop and publish their copyright policy suited to their own objective.
초록
본 연구에서는 국내 주요 검색 포털들인 구글 코리아, 네이버, 네이트, 다음, 야후 코리아의 모바일 검색 기능을 분석, 평가하고자 한다. 좀 더 구체적으로 이 연구에서는 유선 검색과 차별화되는 모바일 검색 기능인 음성 검색, 음악 검색, 코드 검색, 비주얼 검색(사물 검색) 등에 초점을 맞추고, 이러한 검색 기법의 특징을 포털별로 조사하고, 검색 성능을 인식의 정확도와 인식 속도에 근거하여 비교, 평가하고자 한다. 조사 결과, 네이버와 다음이 가장 다양한 모바일 검색 기능을 제공하고 있었으며, 구글은 음성 검색만을 제공하고 있었고, 네이트와 야후는 어떠한 특화된 기능도 제공하지 않고 있었다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 효과적인 모바일 검색 기능의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study aims to investigate the current status of mobile search functions of Korean search portals, namely Google Korea, Naver, Nate, Daum, and Yahoo Korea. This study focuses on unique mobile search functionalities, such as voice search, music search, code search, and visual/ object search. In particular, this study analyzed characteristics of these search functions and evaluated their performances based on the accuracy and the speed of recognition. The results of this study show that both Naver and Daum support various mobile searching functions, whereas Google only supports voice search. Nate and Yahoo do not offer any unique function. The results of this study can be applied to the portal's effective development of mobile search functionalities.
초록
본 논문은 다음과 같은 두 부분으로 구성된다. 논문의 전반부는 네 개의 정보검색 모형을 다루고 있는데 이는 전통적 정보검색 모형과 보다 최근에 나온 세 연구자의 이용자 중심 인터액티브 모형을 포함한다. 인터액티브 정보검색 모형은 Belkin, Ingwersen, 그리고 Saracevic 에 의하여 제시된 것인데, 전통적 정보검색 모형을 포함한 각 모형의 장점과 한계점이 기술된다. 논문의 후반부에서 저자는 이상과 같은 모형들의 분석을 토대로 그 자신의 인터액티브 모형, 즉 빙산모형(Iceberg Model)을 제시하고 있다. 빙산모형의 타당성으로 다음과 같은 세 가지 사항을 강조하고 있는데, 즉, 보다 구체화된 시스템 특성의 포함, 보다 명확한 인터액티브 정보검색 요소간의 상호작용, 그리고 정보매개자의 증가된 역할 등이 그것이다. 요약하면, 빙산모형은 변화하는 정보추구환경에서 진화할 수 있는 틀을 제시하고 있다.
Abstract
This paper is divided into two parts. The first part elaborates on four Information Retrieval (IR) models: a traditional IR model and three more recent, user-oriented models of IR interaction presented by Belkin, Ingwersen, and Saracevic. The strengths and limitations of each model are discussed. The second part, based on an analysis of the previous models, presents the author's interactive model, namely, the Iceberg Model. The rationales that are given to explain the design of this model are associated with the following: a greater specificity of system attributes; more concrete interplays among different components of IR interaction; and, the increased role of the Human Information Intermediary (HII). In sum, the new model presents a framework that can evolve in varying information-seeking contexts.
초록
본 연구는 뇌파측정기술(EEG)의 ERP와 판별분석을 이용하여 이용자 기반의 비디오 키프레임들을 자동으로 추출할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로, 20명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해서 이미지 처리 과정을 다섯 개의 정보처리단계들(자극주목, 자극지각, 기억인출, 자극/기억 대조, 적합 판정)로 구분하여 각 단계별로 적합한 뇌파측정기술의 ERP 유형을 제안하여 검증해 보았다. 검증 결과, 각 단계별로 서로 다른 ERP 유형(N100, P200, N400, P3b, P600)을 나타냈다. 또한 세 그룹(적합, 부분적합 및 비적합 프레임)간을 구별할 수 있는 중요한 변수들로는 P3b에서 P7의 양전위 최고값과 FP2의 음전위 최저값의 잠재기로 나타났고, 이러한 변수들을 이용해 판별분석을 수행한 후 적합 및 비적합 프레임들을 분류할 수 있었다.
Abstract
This study proposed a key-frame automatic extraction method for video storyboard surrogates based on users’ cognitive responses, EEG signals and discriminant analysis. Using twenty participants, we examined which ERP pattern is suitable for each step, assuming that there are five image recognition and process steps (stimuli attention, stimuli perception, memory retrieval, stimuli/memory comparison, relevance judgement). As a result, we found that each step has a suitable ERP pattern, such as N100, P200, N400, P3b, and P600. Moreover, we also found that the peak amplitude of left parietal lobe (P7) and the latency of FP2 are important variables in distinguishing among relevant, partial, and non-relevant frames. Using these variables, we conducted a discriminant analysis to classify between relevant and non-relevant frames.
초록
본 연구는 비디오의 오디오 정보를 추출하여 자동으로 요약하는 알고리즘을 설계하고, 제안된 알고리즘에 의해서 구성한 오디오 요약의 품질을 평가하여 효율적인 비디오 요약의 구현 방안을 제안하였다. 구체적인 연구 결과를 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 제안 오디오 요약의 품질이 위치 기반 오디오 요약의 품질 보다 내재적 평가에서 더 우수하게 나타났다. 이용자 평가(외재적 평가)의 요약문 정확도에서는 제안 요약문이 위치 기반 요약문 보다 더 우수한 것으로 나타났지만, 항목 선택에서는 이 두 요약문간의 성능 차이는 없는 것으로 나타났다. 이외에 비디오 브라우징을 위한 오디오 요약에 대한 이용자 만족도를 조사하였다. 끝으로 이러한 조사 결과를 기초로 하여 제안된 오디오 요약 기법을 인터넷이나 디지털 도서관에 활용하는 방안들을 제시하였다.
Abstract
The study proposed the algorithm for automatically summarizing the audio information from a video and then conducted an experiment for the evaluation of the audio extraction that was constructed based on the proposed algorithm. The research results showed that first, the recall and precision rates of the proposed method for audio summarization were higher than those of the mechanical method by which audio extraction was constructed based on the sentence location. Second, the proposed method outperformed the mechanical method in summary making tasks, although in the gist recognition task(multiple choice), there is no statistically difference between the proposed and mechanical methods. In addition, the study conducted the participants' satisfaction survey regarding the use of audio extraction for video browsing and also discussed the practical implications of the proposed method in Internet and digital library environments.
초록
코로나19 대유행이 장기화됨에 따라 비대면 사회로 전환되고 있으며, 이는 국내외 도서관계의 서비스 방법론에도 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구에서는 공공도서관의 코로나19 대응조치에 관한 사서인식을 조사하였으며, 분석된 결과를 토대로 신종 감염병이 확산 및 장기화되고 있는 상황에서의 공공도서관의 대응방안을 제안하였다. 구체적으로 살펴보면, 첫째, 유행성 질병에 대해 공동으로 대응하는 국가 중심의 도서관 대책 마련, 둘째, 정부 차원의 예산 지원을 통한 다양하고 체계적인 공공도서관 비대면 및 온라인서비스 강화, 셋째, 직원 및 이용자 측면에서의 철저한 방역 및 선제적 대응, 넷째, 정보불평등 계층의 디지털 문화 격차를 해소하기 위한 도서관서비스 확대를 제안하였다.
Abstract
With the COVID-19 pandemic being prolonged, the society is being converted into an untact society, thereby affecting the service methodology of domestic and foreign library systems. This study thus surveyed the librarians’ awareness of COVID-19 response measures of public libraries, and proposed public libraries’ response measures in situations where the novel infectious disease is spreading and prolonging. Specifically, the proposed measures include, first, preparing national-centered library countermeasures to jointly respond to the epidemic disease, second, strengthening various untact and online services of various public libraries through government-level budget support, third, a thorough prevention of epidemics and preemptive response from the viewpoint of employees and users, and fourth, the expansion of library services aimed at resolving the digital cultural divide among classes of people, including information unfairness.
초록
국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 ｢학술연구분야분류표｣ 상의 분류 범주를 국내 학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
As basic data that can systematically support and evaluate R&D activities as well as set current and future research directions by grasping specific trends in domestic academic research, I sought efficient ways to assign standardized subject categories (control keywords) to individual journal papers. To this end, I conducted various experiments on major factors affecting the performance of automatic classification, focusing on feature selection techniques, for the purpose of automatically allocating the classification categories on the National Research Foundation of Korea’s Academic Research Classification Scheme to domestic journal papers. As a result, the automatic classification of domestic journal papers, which are imbalanced datasets of the real environment, showed that a fairly good level of performance can be expected using more simple classifiers, feature selection techniques, and relatively small training sets.