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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 문헌정보학 정규교육과정에서 중점적으로 다뤄야 하는 정보조직분야의 주요 영역을 도출하고, 영역별 내용요소를 제안하였다. 이를 위해 문헌연구, 내용분석, 설문조사 및 전문가평가를 수행하였다. 이를 통해 정보조직분야를 정보조직일반, 분류, 목록, 실습이라는 4영역으로 구성하고, 총 31개의 영역별 내용요소를 제시하였다. 본 연구를 통해 영역별로 도출된 내용요소들은 정보조직분야 교과목에 대한 강의계획안이나 교수 요목을 설계할 때 도움이 될 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다. 또한, 본 연구에서 사용한 연구방법을 적용하여 정보조직분야의 주요 영역별 내용요소를 확장할 수 있기 때문에, 정보조직분야 교육내용을 설계를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study derives the main areas of information organization that should be covered in the formal curriculum of Library and Information Science, and suggests content elements for each area. Literature research, content analysis, survey and expert evaluation were conducted. Based upon these, information organization field was composed of four areas: information organization in general, classification, inventory, and practice, and a total of 31 content elements were presented. The content elements derived from each area through this study can be used as basic and helpful data when designing syllabus or teaching subjects in the field. In addition, it is possible to expand the content elements of each area of the information organization field through the research method used in this study. Finally, the results of this study will be used as basic materials when conducting the educational contents of information organization field.
초록
본 연구는 인용 정보와 주제범주 분류체계를 기반으로 한 기존 하향식 접근법과 달리 문헌에 출현한 단어정보를 기반으로 세부주제를 자동 추출하는 토픽 모델링을 사용하여 학제성을 측정하였다. JCR 2013의 Information & Library Science 주제범주에서 5년 영향력 지수 상위 20개 학술지의 최근 5년 동안의 논문 제목과 초록 텍스트를 분석대상으로 사용하였다. 학제성을 측정하기 위한 지수로 ‘분야적 다양성’을 나타내는 Shannon 엔트로피 지수와 Stirling 다양성 지수, ‘네트워크 응집성’을 나타내는 지수로는 토픽 네트워크의 평균 경로길이를 사용하였다. 계산된 다양성과 응집성 지수를 통해 학제성의 유형을 분류한 후 각 유형을 대표하는 학술지들의 토픽 네트워크를 비교하였다. 이를 통해 본 연구의 텍스트 기반 다양성 지수는 기존의 인용정보 기반 다양성 지수와 다른 양상을 보이고 있어 상호보완적으로 활용될 수 있으며, 다양성과 응집성을 모두 고려하여 분류된 각 학술지의 토픽 네트워크를 통해 개별 학술지가 다루는 세부주제의 특성과 연결 정도를 직관적으로 파악할 수 있었다. 이를 통해 토픽 모델링을 통한 텍스트 기반의 학제성 측정이 학술지의 학제성을 나타내는 데에 다양한 역할이 가능함을 확인하였다.
Abstract
This study has measured interdisciplinarity using a topic modeling, which automatically extracts sub-topics based on term information appeared in documents group unlike the traditional top-down approach employing the references and classification system as a basis. We used titles and abstracts of the articles published in top 20 journals for the past five years by the 5-year impact factor under the category of ‘Information & Library Science’ in JCR 2013. We applied ‘Discipline Diversity’ and ‘Network Coherence’ as factors in measuring interdisciplinarity; ‘Shannon Entropy Index’ and ‘Stirling Diversity Index’ were used as indices to gauge diversity of fields while topic network’s average path length was employed as an index representing network cohesion. After classifying the types of interdisciplinarity with the diversity and cohesion indices produced, we compared the topic networks of journals that represent each type. As a result, we found that the text-based diversity index showed different ranking when compared to the reference-based diversity index. This signifies that those two indices can be utilized complimentarily. It was also confirmed that the characteristics and interconnectedness of the sub-topics dealt with in each journal can be intuitively understood through the topic networks classified by considering both the diversity and cohesion. In conclusion, the topic modeling-based measurement of interdisciplinarity that this study proposed was confirmed to be applicable serving multiple roles in showing the interdisciplinarity of the journals.
초록
본 연구는 음악의 내용에 해당하는 음렬 패턴을 대상으로 분류자질을 선정하고 이를 기준으로 음렬간 유사도를 측정한 후 음렬간 군집을 형성하였다. 이는 내용기반음악검색 시스템에서 유사한 음렬을 검색 결과로 제시함으로써 이용자 탐색을 용이하게 하기 위함이다. 실험문헌집단으로는 「A Dictionary of Musical Themes」에 수록된 주제소절의 kern 형식 파일을 사용하였으며, 음렬 처리도구로는 Humdrum Toolkit version 1.0을 사용하였다. 음렬의 분절 여부와 시작 위치에 따른 네 가지 형태의 유사도 행렬을 대상으로 계층적 클러스터링 기법을 사용하여 유사한 음렬간 군집을 형성하였다. 이들 결과에 대한 평가는 외적 기준이 되는 수작업 분류표가 있는 경우 WACS 척도를 사용하였고, 음렬 내 임의의 위치에서부터 시작한 음렬을 대상으로 한 경우, 클러스터링 결과로부터 얻어낸 군집 내 공통 자질 패턴 분포를 통해 내적 기준을 마련하여 평가하였다. 평가 결과에 의하면 음렬의 시작 위치와 무관하게 분절한 자질을 사용하여 클러스터링한 결과가 그렇지 않은 것에 비해 뚜렷한 차이를 보이며 높게 나타났다.
Abstract
In this paper, classification feature is selected with focus of musical content, note sequences pattern, and measures similarity between note sequences followed by constructing clusters by similar note sequences, which is easier for users to search by showing the similar note sequences with the search result in the CBMR system. Experimental document was 「A Dictionary of Musical Themes」, the index of theme bar focused on classical music and obtained kern-type file. Humdrum Toolkit version 1.0 was used as note sequences treat tool. The hierarchical clustering method is by stages focused on four-type similarity matrices by whether the note sequences segmentation or not and where the starting point is. For the measurement of the result, WACS standard is used in the case of being manual classification and in the case of the note sequences starling from any point in the note sequences, there is used common feature pattern distribution in the cluster obtained from the clustering result. According to the result, clustering with segmented feature unconnected with the starting point Is higher with distinct difference compared with clustering with non-segmented feature.
초록
이 연구의 목적은 대량의 최신정보를 제공하는 정보필터링 시스템에서 이용자 피드백에 의해 수정질의를 자동생성하여 재검색을 수행함으로써 검색 성능을 최적화할 수 있는 방안을 찾는 데 있다. 이용자가 입력한 초기질의를 사용하여 정보필터링 시스템이 검색한 문헌에 대해 이용자가 적합성 여부를 온라인으로 입력하도록 하고, 이 피드백 결과를 토대로 '중복제거법'과 '저빈도제거법' 두 가지 방법에 의해각각 17개의 수정질의를 생성하여 재검색한 결과를 초기 검색결과와 비교 분석하였다. 수정질의는 각각의 방법마다 17개 패턴의 불논리 질의형태를 미리 만든 다음 초기질의에 디스크립터와 분류기호를 결합하여 생성하였으며, 재검색 결과에 대한 적합성 평가를 통해 최적의 수정질의식을 도출하였다.
Abstract
In this study an information filtering system was implemented and a series of relevance feedback experiments were conducted using the system. For the relevance feedback, the original queries were searched against the database and the results were reviewed by the researchers. Based on users' online relevance judgements a pair of 17 refined queries were generated using two methods called "co-occurrence exclusion method" and "lower frequencies exclusion method." In order to generate them, the original queries. the descriptors and category codes appeared in either relevant or irrelevant document sets were applied as elements. Users' relevance judgments on the search results of the refined queries were compared and analyzed against those of the original queries. [ 더 많은 내용 보기 ]
초록
도서기호는 분류기호와 구별되어 도서의 서가 위치를 지정해주는 독자적인 장치로서 문헌의 기본기입요소, 즉 저자, 서명, 출판연 등을 포괄하는 문헌 속성의 조합으로 구성되어야 한다. 현재 우리나라 대학도서관은 동서용 9종과 양서용 2종으로 총 11종의 도서기호법이 사용되고 있다. 본 연구는 전국의 대학도서관 110개를 표본으로 선정하여 도서기호 업무를 담당하는 전문사서를 대상으로 설문조사를 실시하여 현행 도서기호법에 대한 문제점과 현행 도서기호법을 수정하거나 새로운 도서기호법으로 변경할 경우 고려사항의 인식 정도를 조사하였다. 이에 대학도서관의 전문사서들이 인식하고 있는 도서기호법의 가장 큰 문제점은 도서기호의 중복과 효율적인 장서관리로 조사되었다. 아울러 현행 도서기호법을 수정하거나 새로운 도서기호법으로 변경할 경우 가장 고려해야 할 사항으로 도서기호 중복 해소와 기존체계와의 일관성 및 서가배열을 중요 요소로 인식하고 있음이 파악되었다. 이에 본 연구는 이러한 문제점과 고려사항을 기반으로 현행 도서기호체계의 개선방안과 다양하게 사용되고 있는 현행 도서기호법의 표준화 필요성을 제시하였다.攀＊＊＊Exchange Faculty, University of Northern Iowa, Cedar Falls, IA(cho519@wm.cau.ac.kr) 논문접수일자 : 2004년 11월 18일 게재확정일자 : 2004년 12월 15일攀攀
Abstract
Book numbers can be defined as the device for providing a unique self location for each book. They should include main entry which consists of author, title, the date of publication. Now, the university libraries are using eleven different methods on book numbers, in other words, nine eastern methods and two western methods. The aim of this study is to investigate problems that the present book number system has and some concerns that should be taken into account in case of the modification of the book number system and change into a new one. This study is based on the survey in that the librarian gave to 110 university libraries throughout the nation. As a result, the survey indicates that the crucial concerns of the participathing libraries are ineffective book management and the duplication of book numbers. In addition, the survey indicates that the priorities of the libraries is removing duplicated numbers, adhering to the current system, and keeping the same book arrangement system. Therefore, this study suggests the components for the expansion of the book number system and the necessity of standardization of diverse book numbers.
초록
이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. ‘White LED’ 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.
Abstract
The combined approach of using ego-centric network analysis and dynamic citation network analysis for refining the result of LDA-based topic modeling was suggested and examined in this study. Tow datasets were constructed by collecting Web of Science bibliographic records of White LED and topic modeling was performed by setting a different number of topics on each dataset. The multi-assigned top keywords of each topic were re-assigned to one specific topic by applying an ego-centric network analysis algorithm. It was found that the topical cohesion of the result of topic modeling with the number of topic corresponding to the lowest value of perplexity to the dataset extracted by SPLC network analysis was the strongest with the best values of internal clustering evaluation indices. Furthermore, it demonstrates the possibility of developing the suggested approach as a method of multi-faceted research trend detection.
초록
한류3.0 시대를 맞이하여 기존 미디어 중심의 한류문화에서 벗어나 다양한 한류문화콘텐츠 개발을 통해 한국문화의 세계화와 지속가능성을 높일 수 있는 전략적 방안을 마련할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 LOD기반의 음식문화콘텐츠 서비스 제공을 통해 음식문화 관련 정보뿐만 아니라 다른 문화콘텐츠들과도 망라적으로 연결시켜 다양한 한류문화콘텐츠들이 발전할 수 있는 기반을 마련하는데 목적이 있다. 이를 위해 문헌연구 및 사례분석을 통해 음식문화의 개념을 정립하고 분류하였으며, LOD기반의 음식문화콘텐츠 서비스의 적용가능성을 분석하였다. 나아가 음식문화 LOD 구축 프로세스 및 서비스 모형을 제안함으로써 LOD기반의 한류문화서비스 확장에 관한 기초 연구를 제공하고자 하였다.
Abstract
In the Korean wave 3.0 age, it is needed to prepare how to globalize and hold Korean culture through development of various Korean wave culture contents from existing contents focused on media. The goal of this study is to establish the foundation for developing the various Korean wave culture contents as linking information about other culture contents as well as food culture by extending Korean culture contents service based on LOD. For this purpose, this study established and assorted the concept of food culture through the literature review and case study and analyzed the applicability of the services of food culture contents based on LOD. Futhermore, this study provides the basis on extension of Korean wave culture service and suggests the process of implementation of food culture LOD and service model.
초록
국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터 수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.
초록
본 연구는 차세대 포탈(EP) 기능의 평가 프레임워크를 지식창출의 관점에서 제시하는데 목표를 두고 있다. 스마트 엔터프라이즈 통합포탈 (SES)과 같은 차세대 상품이 기존의 EP 기능에 협업과 컨텐츠 관리를 통합시킴으로써, EP는 더 이상 정보와 컨텐츠의 단순 통로가 아니게 되었다. EP는 상호보완적인 정보기술의 통합체로서 거듭나고 있다. 이러한 통합현상의 일반화와 더불어 지식창출의 중요성을 감안한다면 EP기능을 지식창출의 관점에서 평가할 수 있는 기반을 마련하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 문헌조사를 통하여 EP 기능의 기본적 요소를 설정하였다. 이를 기반으로 델파이 조사법을 이용하여 각각의 요소를 실증적으로 검증함과 동시에 지식창출 모델에 근거하여 분류하였다. 델파이 조사법에 사용된 전문가 그룹은 엔트루 컨설팅 파트너스에 근무하고 있는 7명의 지식경영 전문 컨설턴트로 구성되었다. 본 연구의 결과는 이론적 모델을 실무와 통합시킴으로써 EP의 평가에 있어서 새로운 비전을 제시하였다고 할 수 있다.
Abstract
The purpose of this paper is to imply for the assessing framework of next generation Enterprise Portals'(EPs) function through the lens of organizational knowledge creation. As the emerging “suite” products such as Smart Enterprise Suite (SES) converges EPs with collaboration and content management, EPs are no longer just a gateway to information and content. EPs are emerging as the center of convergence for many complementary technologies. Considering that this trend is common and knowledge creation is one of key goals of EPs, it is important to assess EPs’ function through the knowledge creation process. This paper reviews literatures to set initial assessing elements of EPs’ function, then adopts Delphi Technique to prove and categorize the elements according to the knowledge creation process. The samples are consisted of 7 professional knowledge management consultants at Entrue Consulting Partners, LG CNS. This paper may be significant in providing a new vision to the evaluation of EPs by combining a theoretical model with a practical situation.