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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이용자 정보이용환경이 웹으로 변화하면서, 기록관리기관들도 종전보다 더 많은 서비스를 웹을 통해 제공하고 있다. 이 연구는 국가기록원 웹사이트를 이용하는 이용자의 최근 유입경로와 10년 반 동안 매달 상위 100개의 검색어 데이터를 분석하고 그에 맞는 기록정보서비스방안을 제시한다. 분석 결과 유입경로는 크게 포털 사이트별 접속, 국가별 접속, 유사기관별 접속 및 모바일 접속으로 분류할 수 있었다. 이용자들의 검색어를 분석한 결과 이용자들이 10년 반 동안 가장 많이 검색한 검색어는 ‘토지조사부’였으며, 꾸준한 관심을 갖고 검색한 검색어 또한 ‘토지조사부’였다. 그 외에 정부 기관에서 생산한 문서 또는 관보에 대한 관심도 높음을 확인하였다. 그리고 이용자들이 가장 많이 검색한 검색어와 꾸준히 등장한 검색어를 파악한 결과, 검색어들을 크게 토지, 일제강점기, 6․25 전쟁과 남북관계, 기록관리 및 이용으로 묶어볼 수 있었다. 분석결과를 토대로 포털 사이트 및 모바일 등을 활용한 국가기록원 웹사이트의 연계성 강화와 검색 서비스의 고도화 방안을 제안하였다. 이 연구는 이렇게 웹로그나 이용자 검색어 등을 분석하면 기록관리기관 이용자들에게 제공하는 서비스를 고도화할 수 있는 의미 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Abstract
As the users’ information use environment changes to the Web, the archives are providing more services on the Web than before. This study analyzes the users’ recent inflow route and the highly ranked 100 search terms of each month for 10 and half years in the Web site of National Archives of Korea, and suggests suitable information services. As a result of the analysis, it was found out that the inflow route could be divided into access from portal site, by country, from related institutions, and via mobile platform. As a result of analyzing the search terms of users for the last 10 and half years, the most frequently searched term turned out to be ‘Land Survey Register’, which was also the search term that was searched for with steady interests for 10 and half years. Also, other government documents or official gazettes were of great interests to users. As results of identifying the most frequently searched and steadily searched terms, we were able to categorize the search terms largely in terms of land, Japanese colonial period, the Korean war and relationship of North Korea and South Korea, and records management and use. Based on the results of the analysis, we suggested strengthening connection of the National Archives Web site with portal sites and mobile, and upgrading and improving search services of the National Archives. This study confirmed that the analysis of Web log and user search terms would yield meaningful results that could enhance the user services in archives.
초록
정보통신의 기술이 발달하면서 정보의 양이 많아지고 사용자의 질의에 대한 검색 결과 리스트도 많이 추출되므로 빠르고 고품질의 문서 클러스터링 알고리즘이 중요한 역할을 하고 있다. 많은 논문들이 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 좋은 성능을 보이지만 시간이 많이 소요된다. 반면 K-means 알고리즘은 시간 복잡도를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 시스템인 콘도르(Condor) 시스템에서 간단하고 고품질이며 효율적으로 정보 검색 할 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 88%의 정확율을 보였다.
Abstract
Fast and high-quality document clustering algorithms play an important role in providing data exploration by organizing large amounts of information into a small number of meaningful clusters. Many papers have shown that the hierarchical clustering method takes good-performance, but is limited because of its quadratic time complexity. In contrast, with a large number of variables, K-means has a time complexity that is linear in the number of documents, but is thought to produce inferior clusters. In this paper, Condor system using K-Means algorithm Compares with regular method that the initial centroids have been established in advance, our method performance has been improved a lot.
초록
이 논문의 주요목적은 정보이용자들이 어떤 수준의 정확률 차이에서 유의미하게 차이를 인지하는지를 알아보고자 하는 것이다. 그에 관련한 몇 가지 흥미 있는 결과가 도출되었다. 그 외에 적합성 판정은 이용자의 판정시간과 관계가 없는 것으로 나타났다. 그리고 주제에 대한 이용자의 배경지식과 적합성 판정의 관계가 두드러졌다. 또한, 적합문서의 숫자가 적었을 때 이용자들은 적합성 판정에 더욱 어려움을 겪었다. 마지막으로, 검색결과리스트중 상위 N 문서의 적합성 판정에 대한 중요성을 확인할 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate what level of difference in precision would be significantly perceived by a human user of an information retrieval system. Not many researches have been conducted with regards to this issue in information retrieval field. Despite the non-significant results, there were several interesting findings in recognizing different levels of precision rates. The correctness of relevance task had little to do with the taken time for the task. In addition, the strong relationship between the subjects' topic familiarity and rate of correct judgments is one of the most interesting results in this study. It turned out that the subjects have more difficulty in a situation they have to judge between the two lists having more non-relevant documents than in a situation they do between the lists having more relevant documents. Finally, the serious influence from the first top N documents in a list for relevance judgment task has been confirmed.
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.
초록
본 연구는 약물 연구 분야에 속하는 특허 사이에 나타나는 지식의 흐름을 살펴보고 이들 간의 영향력을 파악해보기 위해 특허데이터에서 나타나는 인용 관계를 분석하였다. 특허데이터의 수집은 Google Patents에서 진행하였다. 약물 연구와 관련된 특허 문서를 검색하여 상위 25개의 출원인을 선정하였고, 이를 바탕으로 출원인 사이에서의 인용 관계를 알아보고 각 출원인의 각 문서에 대한 피인용빈도와 순위를 활용하여 h-지수와 h-지수의 파생지표들의 값을 계산하여 비교하였다. 분석 결과를 종합하면, ‘Pfizer, MIT, Abbott’ 등의 출원인이 약물 연구 분야에서 영향력이 높은 출원인으로 드러났다. 5개의 계량서지학적 지표 중에서 g-지수와 hS-지수가 서로 유사한 결과를 보여주었고, 총인용빈도, 최대인용빈도, CPP의 순위를 가장 잘 반영하는 지표로 나타났다. 또한, 총인용빈도, CPP, 최대인용빈도 순으로 5개의 계량서지학적 지표와의 상관관계가 높았다. 한편, 기존의 특허 출원인의 기술적 영향력을 나타내는 것으로 알려진 지표인 CPP만으로는 정확한 비교가 어려운 경우도 나타났다.
Abstract
This study analyzes the relationship of citations appearing in the patent data to understand knowledge transfers and impacts between patent documents in the field of pharmaceutical research. Patent data were collected from a website, Google Patents. The top 25 assignees were selected by searching for patent documents related to pharmaceutical research. We identify the citation relationships between assignees, then calculate and compare the values of h-index and derived indicators by using the number of citations and rank for each document of each assignee. As a result, in the case of pharmaceutical research, the assignee, such as ‘Pfizer, MIT, and Abbott’ shows a high impact. Among the five bibliometric indicators, the g-index and hS-index show similar results, and the indicators are the most related to the rankings of Total Citation Frequency, Cites per Patents, and Maximum Citation Frequency. In addition, it is highly related to the five indicators in the order of Total Citation Frequency, Cites per Patents, and Maximum Citation Frequency. In some cases, it is difficult to make an accurate comparison with Cites per Patents alone, which is previously known to indicate the technological influence of patent assignees.
초록
본 연구는 기존의 도서관정보시스템에서 기록물을 검색, 이용할 수 있도록 기록물용 KORMARC 데이터필드 개발을 위한 메타데이터 요소를 설정하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.첫째, 본 연구에서는 ISAD(G)2에서 제시하고 있는 7개 영역 외에 보존영역(conservation area) 과 물리적 기술영역(physical description area)을 추가하였다. 그리고 ISAD(G)2는 26가지 요소만을 제시하 고 있어 상세수준의 기술요소를 필요로 하는 기관에서는 불충분하다는 선행연구에서 제시된 문제점을 보완하기 위해 분석결과를 토대로 영역별 하위요소를 종합하여 선정하였다.둘째, 우리나라 기록물의 특수성을 기술요소에 반영하기 위해 사무관리규정시행규칙과 전자정부 구현을 위한 행정업무 등의 전자화 촉진에 관한 법률에서 제시하고 있는 종이 공문서 및 전자문서 서식의 분석을 통해 선정한 기록물 기술요소를 추가하였다. 또한 공공기관의 기록물 관리에 관한 법률 시행령에서 규정하고 있는 공개여부 및 등급, 공개 일자, 공개범위, 보존기간, 보존등급, 보존가치, 기록물의 상태기술 요소를 추가하였다.셋째, 기록물 관리를 위해 512 생산일자 관련주기(creation dates note)와 5 검색보조도구주 기(finding aids note), 583 작업현황 주기(action note), 584 245 표제저자사항(title statement), 30 물리적 기술(physical description), 306 재생/연 주시간(playing time), 506 접근제한주기(restriction on acces note), 534 원본주기(original version note), 535 원본/사본의 소장처주기(location of originals/duplicates note), 540 이용과 복제제한에 관한 주기(terms governing use and reproduction notes), 541 직접적 graphical or historical note), 581 출판주기(publication note), 850 소장처(holding institution) 데이터필드의 식별기호를 재구성, 추가하였다.
Abstract
The study intended to develop KORMARC for archives in order to integrate archives with library materials. The results of the study can be sumarized as folows; (1) 2 areas for conservation and physical description are aded study has also proved that the existing 26 elements of ISAD(G)2 are not fuly enough to satisfy the information demands of institutions and its users as wel. (2) For the use of domestic archives in particular, the study h as added the description elements of archives that apeared in the Government Regulations of Ofice Managemen t and those forms of documents that are specified by law for the sake of computerization. The study has aded the possible release and grade, release dates, release range, conservation periods, conservation grade, conservation value, the status description of archives elements that are specified in Public Record Management Law.(3) The study has developed the following data fields to be add ed into KORMARC. and 584 accumulation note. Also it reorganizes and adds the indicators of the 245 title statement, 300 physica l description, 306 playing time, 506 restriction on access note, 534 original version note, 535 location of orig inals/duplicates note, 540 terms governing use and reproduction notes, 541 imediate source of acquisition not publication note, 850 holding institution data fields.
초록
현대 업무환경 변화의 중심은 디지털 기술이라고 할 수 있다. 특히 업무관리시스템 및 문서생산시스템에서 생산한 기록으로 업무를 증명하는 일반적인 공공기관에서 기록관리체계는 업무환경 그 자체이기도 하다. 김포시는 제4차 산업혁명기술 시대에 선제적으로 대응하고 업무환경 혁신을 이루기 위해 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2021년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사업에 지원하였고 선도 기관으로 확정되어 3억 3천의 지원을 받아 공공 클라우드 기반의 AI-OCR을 통한 기록물 검색 및 활용기능 강화 프로젝트를 진행하였다. 이를 통해 규격화된 색인 값에 의존한 검색과 이미지 열람에 그치던 비전자기록의 한계를 넘어 데이터화 하였고 AI-OCR이라는 신기술 적용으로 98%의 인식률을 구현하였다. 공공기관에 디지털 기술을 사용하여 업무 효율화, 생산성 향상, 개발비용 절감, 내․외부 이용자들의 기록관리 서비스 수준의 제고를 이루었기에 신기술과 기록물관리의 결합 사례연구를 통해 기록관리 분야 본연의 전문성을 높이는 방향과 업무환경 혁신 구현 사례를 공유하고자 한다.
Abstract
It can be said that digital technology is at the center of the change in the modern work environment. In particular, in general public institutions that prove their work with records produced by business management systems and document production systems, the record management system is also the work environment itself. Gimpo City applied for the 2021 public cloud leading project of the National Information Society Agency (NIA) to proactively respond to the 4th industrial revolution technology era and implemented a public cloud-based AI-OCR technology enhancement project with 330 million won in support of 330 million won. Through this, it was converted into data beyond the limitations of non-electronic records limited to search and image viewing that depend on standardized index values. In addition, a 98% recognition rate was realized by applying a new technology called AI-OCR. Since digital technology has been used to improve work efficiency, productivity, development cost, and record management service levels of internal and external users, we would like to share the direction of enhancing expertise in the record management and implementation of work environment innovation.
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
본 연구는 W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템을 구축하였다. 특히, 개념의 범위를 AAT의 Furniture 패싯 이하의 용어에 한정하였고 이 중 개념관계가 다양하고 많은 어휘를 가진 하위 패싯인 Chair 개념을 중심으로 시스템 구현 및 테스트를 하였다. 이 시스템은 온톨로지로 정의된 개념을 검색하며, 동의어에 대해 항상 우선어(Preferred term)를 제시하여 어휘를 제어한다. 또한 질의어를 중심으로 한 용어간의 관계를 이용자에게 제시하고 관련어 및 개념의 분류기준 속성을 제시한다. 그 밖에 개념에 인스턴스 값을 입력하고 이를 RDF 문서로 재생산하는 시스템을 구축하여 온톨로지 시스템 응용의 일례를 제시하였다. 이 과정에서 여러 온톨로지를 도입하였고, 인스턴스 값을 담기위한 컨테이너 기반으로 메타데이터 요소를 사용하였다.
Abstract
The purpose of the study was to construct a system based on the semantic web environment's ontology by utilizing the ontology schema derived from the facet-type Art and Architecture Thesaurus(AAT). The aforementioned ontology schema is based on the Web Ontology Language(OWL), which is being widely considered the standard ontology language for the W3C-centered semantic web environment. Also, the concepts were limited to terms within AAT's Furniture Facet, and the system was tested using the Chair concept, which is a lower-level facet that has a diverse conceptual relationship and broad vocabulary base. The ontology system is capable of searching for concepts, while controlling the search results by always providing a 'Preferred term' for synonymous terms. In addition, the system provides the user with first, a relationship between the terms centered around the inquiry, and second, related terms along with their classification properties. Also, the system is presented as an application example of the ontology system that constructs a information system that intakes an Instance value and reproduces it into a RDF file. During this process, utilization of multiple ontologies was introduced, and the stored Instance value's meta-data elements were used.
초록
본 연구는 잊힐 권리와 관련한 뉴스 기사와 학술지 게재 논문을 대상으로 텍스트마이닝 분석을 활용해 각 문서 내에 나타난 논점과 특성을 살펴보았다. 분석을 위해 ‘잊힐 권리’와 ‘잊혀질 권리’ 키워드를 검색어로 하여 2010년부터 2020년까지의 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 대상으로 키워드 분석과 토픽모델링 분석을 수행한 결과, 지난 10년간 뉴스 기사와 학술지 논문에서 다루어진 쟁점은 크게 다르지 않으며, 접근 방법 또한 유사한 것으로 나타났다. 다만 뉴스 기사와 학술지 논문 간 비교를 통해 이들 간 공통적으로 나타나는 쟁점과 부분적인 쟁점의 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 쟁점을 중심으로 기록관리학 분야에서도 적극적인 논의가 이루어져야 할 필요가 있으며, 공통적인 쟁점들을 우선적으로 고려하되, 쟁점 상 이견이 존재하는 경우, 이를 다각적으로 논의하는 것이 필요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 국내 기록관리학계에서 잊힐 권리와 관련된 논의가 이루어지고 있지 않은 현재의 상황에서 기록관리학 분야에서 잊힐 권리의 의미와 향후 발생할 수 있는 이슈를 도출해볼 수 있었다는데 의의가 있으며, 본 연구의 결과를 중심으로 기록관리학 분야에서 잊힐 권리에 대한 다양한 논의가 이루어지기를 기대한다.
Abstract
This study examined the issues and characteristics that appeared in news and journal articles related to the ‘right to be forgotten’ using text mining analysis. Data for analysis were collected from 2010 to 2020 with the keyword ‘right to be forgotten’. Keyword analysis and topic modeling analysis were performed on the collected data. As a result, in the last 10 years the issues about ‘right to be forgotten’ are not much different in news and journal articles and the approaches also are similar. However, it confirmed common issues and the partial difference between news and journal articles through comparison. Therefore in Archives and Records Management Studies, it is necessary to discuss derived in this study. In particular common issues are considered first but if there are differences in issues, it is needed to discuss them in various ways. This study is meaningful to understand the meaning and to draw issues that may arise in the future of the ‘right to be forgotten’. The results of this study will contribute to be variously discussed on the ‘right to be forgotten’ in Archives and Records Management Studies.