초록

본 연구에서는 디지털 도서관의 상호운영성 및 통합 관리 문제를 해결하기 위해 상호운영성을 위한 핵심 기술 및 디지털 도서관의 기능, 서비스를 분석하여 정보기술아키텍처의 기술참조모델을 설계하였다. 제시된 디지털 도서관의 정보기술아키텍처의 영역은 1)Metadata Management, 2)Library Services, 3)Service Integration 4)Service Management, 5)Open Interface, 6)Network, 7)Architecture 등 총 7개의 영역으로 구분되며, 20개의 세부 기술 영역으로 하였다. 이러한 연구결과는 정보시스템간의 상호운영성 및 호환성을 확보하기 위한 핵심 기술을 식별함으로서 디지털 도서관의 체계적인 구축과 효율성을 제고하기 위한 틀을 제공할 수 있을 것이다.

Abstract

In order to solve the problems of the digital library's Interoperability and integrated management, we analyzed core technologies for interoperability in digital library in terms of information creation, organization, service. And then we proposed information technology reference model that is composed of 7 scopes. The proposed scope included 1)Metadata Management, 2)Library Services, 3)Service Integration 4)Service Management, 5)Open Interface, 6)Network, 7)Architecture. Those results can be used as a framework for developing interoperable digital library system.

초록

최근 대학에서는 다양하게 변화하고 있는 실무현장과 학술연구분야를 반영하여 교과과정을 개편하자는 요구가 다양하게 나타나고 있다. 이에 이 연구에서는 교육과정 개편에 필요한 해외 문헌정보학 교육과정의 동향을 파악하고자 세 가지 측면에서 미국 문헌정보학 교과과정에 개설되어 있는 교과목을 분석하였다. 교과목 분석에 적용된 기준은 국가직무능력표준(NCS)의 문헌정보관리 직무단위, 한국연구재단의 국가과학기술표준분류와 학술연구분야 분류표에 나타난 문헌정보학 주제 분류이다. 세 가지 측면으로 분석한 결과 공통되게 나타난 현상은 시스템 구축설계 및 정보기술분야의 교과목 수가 많은 것이며 도서관 및 정보센터 경영과 이용자서비스도 교과목이 많은 주제 분야인 것으로 조사되었다.

Abstract

Since new issues and topics are emerging in the information and library science fields, diverse needs are identified to enhance the curriculum of library and information science education. This study investigated curriculum of library and information science in US and identified the topics of classes in the curriculum by the three aspects such as competency areas, scientific and technology category, and research fields. Consequently, topics related various information technology including system design and implement are the most popular topics in all analyses. Library and information center management and user service are also major topics of the curriculum.

초록

최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.

Abstract

Recently, as the amount of academic literature has increased rapidly and complex researches have been actively conducted, researchers have difficulty in analyzing trends in previous research. In order to solve this problem, it is necessary to classify information in units of academic papers. However, in Korea, there is no academic database in which such information is provided. In this paper, we propose an automatic classification system that can classify domestic academic literature into multiple classes. To this end, first, academic documents in the technical science field described in Korean were collected and mapped according to class 600 of the DDC by using K-Means clustering technique to construct a learning set capable of multiple classification. As a result of the construction of the training set, 63,915 documents in the Korean technical science field were established except for the values ​​in which metadata does not exist. Using this training set, we implemented and learned the automatic classification engine of academic documents based on deep learning. Experimental results obtained by hand-built experimental set-up showed 78.32% accuracy and 72.45% F1 performance for multiple classification.

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

과학기술 분류표, 시소러스, 용어사전 등의 주요한 색인 및 검색 도구를 한국어, 영어, 일본어의 3개 언어로 통합 구축하고 활용할 수 있도록 다기능, 다국어 과학기술 통합 개념체계의 개발 방안을 마련하였다. 개념을 기본 단위로 시소러스 모델을 개발하였으며, 용어사전 레코드는 ISO 12620 표준에 근거하여 필수요소를 지정하였다. 또한 과학기술분야 표준분류표를 대분류 수준까지 작성하고 기존 분류표와의 매핑 테이블을 작성하여 다른 분류표를 통한 접근이 가능하도록 하였다. 시소러스, 용어사전, 분류표의 원활한 상호 연계와 운용을 위해서 통합 개념체계 모형을 설계하였다. 본 연구에서 개발한 통합 개념체계를 이용하여 원자력 분야를 대상으로 한 프로토타입 시스템을 구축하고 실제 검색 사례를 제시하였다.

Abstract

초록

기록이나 문헌의 자동분류에 관한 연구는 오래 전부터 시작되었다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하면서 기계학습이나 딥러닝을 접목한 연구로 발전되고 있다. 이 연구에서는 우선 문헌의 자동분류와 인공지능의 학습방식이 발전해 온 과정을 살펴보았다. 또 기계학습 중 특히 지도학습 방식의 특징과 다양한 사례를 통해 기록관리 분야에 인공지능 기술을 적용해야 할 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 실제로 지도학습 방식으로 서울시의 결재문서를 ETRI의 엑소브레인을 통해 정부기능분류체계로 자동분류해 보았다. 이를 통해 기록을 다양한 방식의 분류체계로 자동분류하기 위한 각 과정의 고려사항을 도출하였다.

Abstract

Research on automatic classification of records and documents has been conducted for a long time. Recently, artificial intelligence technology has been developed to combine machine learning and deep learning. In this study, we first looked at the process of automatic classification of documents and learning method of artificial intelligence. We also discussed the necessity of applying artificial intelligence technology to records management using various cases of machine learning, especially supervised methods. And we conducted a test to automatically classify the public records of the Seoul metropolitan government into BRM using ETRI’s Exobrain, based on supervised machine learning method. Through this, we have drawn up issues to be considered in each step in records management agencies to automatically classify the records into various classification schemes.

초록

이 연구는 보존 기록 자료로서의 우리의 고전 장서를 보다 안전하게 보호하고 연구자나 이용자들에게는 시공을 초월한 열람이 가능토록 하기 위한 디지털 도서관으로서의 방법을 모색하는 데 목적이 있다. 즉, 우선 동양 전래의 사부 분류법과 현대적인 주제 분류, 그리고 색인어 등을 통해 다양한 접근점을 제공하고, 둘째, MARC나 XML 등을 활용한 DL시스템을 구축하되, 서지적 기술요소를 최대한 확대시키며, 셋째, 쉬운 해제와 색인어로 이용자의 이해를 극대화하고, 마지막으로 원본의 손상을 막기 위해 원문 DB를 구축하여 열람용으로 사용한다. 이는 향후 국내외 한국 고전 관련기관과 협력, 공유할 수 있는 네트워크 체제를 통해 국제적 서지통정으로 발전될 수 있을 것이다.

Abstract

The most of all, this study is planned to search an ideal methods to develop the digital library system for our korean ancient books for their safe preservation and, at the same time, for their perusal of transcendental time and space : first, to offer the various access points like traditional oriental Four parts Classics classification, current subject classification and index keyword, etc. ; second, to program a digital library system using MARC or XML, but with all bibliographic descriptive elements as possible; third, to prepare the more easy annotated bibliography and index for users' better comprehension, and last, to build original text database for practical reading to avoid the damage of original text. This type of korean ancient books digital library will be developed to the real international bibliographic control by networking enter the same kinds of internal and external organizations.

초록

4차 산업혁명을 대표하는 신기술들이 이미 도서관 서비스에 구현이 되고 있다. 그러나 전통적인 사서 업무이자 향후 지속해야 하는 ‘분류’ 업무에 새로운 기술을 도입하여 업무 효율을 증대하고자 하는 방안 연구는 활발하지 않다. 해외 웹 버전 분류법인 WebDewey, Classification Web, UDC Online은 2000년대 초반에 개발되어 현재는 인쇄본보다 웹 버전이 더 활발히 사용되고 있고, 2018년 이후 듀이십진분류법(DDC)은 더 이상 인쇄본을 발간하지 않고 있다. 본 연구는 WebDewey, Classification Web, UDC Online 사례를 분석하고, 한국십진분류법(KDC) 웹 버전 개발을 위해 필요한 기능을 도출하여, AHP 분석을 통해 KDC 웹 버전 개발에 타당한 최종적인 기능을 제안했다.

Abstract

New technologies representing the Fourth Industrial Revolution are already being realized in library services. There is not, however, active research on measures to increase work efficiency by introducing a new technology in the work of “classification” that is part of the traditional librarian jobs they should continue in the future. The Dewey Decimal Classification (DDC) has not issued a print version since 2018. This study analyzes cases of WebDewey, Classification Web, and UDC Online. The functions required for the development of the Korean Decimal Classification (KDC) web version were derived, and the final functions suitable for the development of the KDC web version were proposed through AHP analysis.

초록

국제 표준인 ISO 15489와 관련코드에 따르면 공공조직이든 민간조직이든지를 막론하고 안정적인 기록물 분류체계를 구현하게 하는 기능 분류 사용을 권고하고 있다. 기업에서도 이를 따라 업무 수행 기록물을 분류․축적하여 검색․활용할 수 있는 체계를 구축하는 것은 기업 성장을 위해서 중요하다. 따라서 기업의 기록물 분류체계 개발에 적용할 수 있는 분류기준이나 개발 방법론 연구 및 모형의 연구가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 대기업 3개 회사와 중소기업 4개 회사 등 총 7개의 종합건설기업의 기록물 분류체계 사례연구를 통하여 분류체계의 내용을 비교 분석하였다. 사례연구를 통하여 도출한 분류원칙을 정리 종합하여 핵심적인 건설기록물 분류기준을 제시하고, 건설기록물 분류체계 모형을 도출하기 위하여 대기업 사례기업의 본사조직 및 프로젝트조직의 대분류 및 중분류 항목 구성을 상호 비교하면서 표준적인 본사조직 및 프로젝트조직 기록물 분류 항목을 도출하는 과정을 기술하고 그 결과로 개발된 건설기록물 분류체계 모형을 제시하였다.

Abstract

The international standards, ISO 15489 and Family Code, recommend using functional classification method both in public and private organizations. In this study made a comparative analysis of the details of classification systems through case studies on records classification systems of a total of seven comprehensive construction companies in Korea including three large corporations and four small and medium-size businesses. Findings of this study suggester the direction of developing construction records classification system and its methodology. By summarizing classification standards derived from these case studies, key construction records classification standards were presented.

초록

듀이십진분류법(DDC)은 문헌분류체계로 도서관에서 뿐만 아니라 인터넷자원을 분류하는 기반으로 사용되고 있는데, 이는 DDC가 주기적이며 지속적인 용어 확장을 통해 최신성과 실용성을 유지하기 때문이다. 반면, 한국십진분류법(KDC)은 비정기적인 개정 주기로, 용어의 최신성과 실용성이 떨어진다. KDC가 도서관뿐만 아니라 인터넷자원 분류에도 활용 가능하기 위해서는 실용적인 분류 항목명이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 인터넷 자원의 디렉토리 분류체계와 KDC에서 사용하고 있는 분류항목명을 비교 분석하고 KDC에 추가할만한 분류항목명을 확장 제안하였다. 네이버, 야후, 교보문고, 아마존의 디렉토리 분류체계에서 음식문화 분야의 용어를 분석하였으며, 다른 분류체계를 참조하여 KDC로의 적용 방안을 제안하였다. KDC에 추가적인 분류항목명이 필요한 분야는 식품위생, 음료기술, 식품공학, 식품과 음료, 식사 및 식탁차림, 주방, 식당 공간이었으며 부족한 항목명은 음식 관련 용어 및 한식 관련 요리명이 주를 이루었다. 본 연구를 통해 KDC의 부족한 항목명과 적용방안을 제시함으로써 KDC가 도서관과 인터넷자원 분류에 활용될 수 있는 기반을 마련하였다.

Abstract

Library classification system is based upon academic disciplines, However, it is difficult to classify for Internet resources due to its lack of up-to-datedness and practicality. Especially, headings of Korean Decimal Classification need to reflect practical aspects and it should be also developed for classification of web based resources. The purposes of this study are to analyze the structures of directory classifications in Internet resources and to suggest additional headings of KDC as a practical library classification as well as a classification system for internet resources. Directory classification systems of Naver, Yahoo, Kyobo Internet book store, Amazon were selected and their food and culture subjects were analyzed for this study. The headings of KDC were compared to them and new possible headings were suggested with reference of NDC and DDC in the area of food and culture. This study provided a way of developing KDC for a classification system for Internet resources as well as library materials.