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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
Abstract
This study proposed and evaluated electroencephalography (EEG)-based and eye-tracking-based methods to determine relevance by utilizing users’ implicit relevance feedback while navigating content in a digital library. For this, EEG/eye-tracking experiments were conducted on 32 participants using video, image, and text data. To assess the usefulness of the proposed methods, deep learning-based artificial intelligence (AI) techniques were used as a competitive benchmark. The evaluation results showed that EEG component-based methods (av_P600 and f_P3b components) demonstrated high classification accuracy in selecting relevant videos and images (faces/emotions). In contrast, AI-based methods, specifically object recognition and natural language processing, showed high classification accuracy for selecting images (objects) and texts (newspaper articles). Finally, guidelines for implementing a digital library interface based on EEG, eye-tracking, and artificial intelligence technologies have been proposed. Specifically, a system model based on implicit relevance feedback has been presented. Moreover, to enhance classification accuracy, methods suitable for each media type have been suggested, including EEG-based, eye-tracking-based, and AI-based approaches.
초록
정보관리기관은 기관의 디지털 성숙도를 효과적으로 평가하고 개선 방향을 명확히 하여 급속도로 발전하는 정보기술환경에 대응할 필요가 있다. 본 연구는 급변하는 정보환경 속에서 정보관리기관의 효과적인 평가 및 방향설정이 용이하도록 디지털 전환의 관점에서 KISTI가 개발한 디지털 큐레이션 성숙도 모델의 가중치를 도출하였다. AHP기법을 통해 모델의 대분류와 중분류에서 상대적 중요도를 가중치로서 도출하였다. 그 결과를 정리해 보면, 전체 모형의 대분류를 100점 기준으로 측정할 때 기술은 27점, 데이터는 24점, 전략은 19점, 조직(인력)은 16점, (사회적)영향력은 14점으로 계산 가능하였다. 그리고 각 대분류 내 중분류에 대해서도 세부항목 별 가중치를 각각 100점 만점을 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 도출한 영역별 가중치를 디지털전환 성숙도 평가 모델에 적용함으로써 보다 객관적이고 합리적인 평가가 가능할 것으로 기대된다.
Abstract
In the rapidly developing information technology environment, information management organizations need to effectively evaluate their digital maturity and clarify the direction of improvement to effectively respond to rapidly changing environments. This study derived weights for the digital curation maturity model developed by KISTI from the perspective of digital transformation to facilitate effective evaluation and direction setting of information management organizations. Relative importance was derived as a weight in the major and middle categories of the model through the AHP technique. Summarizing the results, when the major categories of the entire model are measured on the basis of 100 points, technology is 27 points, data is 24 points, strategy is 19 points, organization (manpower) is 16 points, and (social) influence is calculated as 14 points. In addition, weights for each subcategory were presented for each major classification based on a perfect score of 100 points. It is expected that a more objective and reasonable evaluation will be possible by applying the weights for each area derived from this study to the digital transformation maturity evaluation model.
초록
최근 특허기술의 가치평가가 크게 강조되고 있으며, 특허의 피인용횟수는 특허기술 가치평가에 있어 중요한 척도이다. 본 연구에서는 국내 특허를 대상으로 피인용횟수에 영향을 주는 변수들을 도출하기 위하여 일반화 선형모형 회귀분석을 실시하였다. 총 12개의 변수를 형태적, 기술적 그리고 개념적 요인으로 분류하였고, 국내 의료기기 특허 14개의 분야에 적용하여 분석한 결과 출원인 국적, 출원인 유형, 발명자 수, 출원국가 수, IPC 수, 참고문헌 수, 서지결합도가 특허 피인용횟수에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 국내 실정에 적용 가능한 연구를 수행함으로써 국내 특허에 대한 인용 분석 방법론에 있어서 실질적인 기초적 자료를 제공했다는데 의의가 있다.
Abstract
The valuation of patented technology has been recently emphasized, and the patent citation is known as an important factor. This study performed a generalized linear model to find variables that effect the patent citation. We classified 13 variables as morphological, technological and conceptual factors and used them to find out effective variables in 14 medical devices classification. Through the empirical study, we found seven effective variables (assignee nationality, assignee character, the number of inventors, the number of application countries, the number of IPC, the number of references, the strength of bibliographic coupling). In order to apply to Korean industry, this study has significance that provides basic research to citation analysis model.
초록
인터넷 정보검색과정에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 검색방법은 키워드 검색이다. 키워드 검색은 정확률과 재현율의 관점에서 여러가지 단점을 지니고 있다. 이러한 키워드 검색의 단점을 보완해 줄 수 있는 장치로서 다수의 웹 포털에서 디렉토리 검색서비스를 제공하고 있다. 검색포털에서 제공하고 있는 디렉토리 서비스는 포털별로 상이한 분류체계를 사용하는 이유로 이용자에게 불편을 주고 있으며, 이러한 불편의 해소를 위해 디렉토리 서비스간 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 구축필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 이 연구에서는 네이버, 야후, 엠파스 등 국내 주요 포털의 디렉토리 서비스를 대상으로 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 모형을 구축하고 그 성능을 평가하였다.
Abstract
The most widely used information searching method in the current internet environment is the keyword-based one, which has certain limitations in terms of precision and recall. Most major internet portals provide directory-based searching as a means to complement these limitations. However, that they adopt different classification schemes brings significant inconvenience to the users, and it consequently suggests a need to develop mapping gateway to provide cross-portal, or cross-directory information searching. In this context, this study attempts to develop a prototype system of intermediary gateway for integrated search, using the directory services of three major portals, Naver, Yahoo and Empas, and test its performance.
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
본 연구는 OPAC에서 계층 클러스터링을 응용하여 소장자료를 계층구조로 분류하여 열람하는데 사용될 수 있는 최적의 계층 클러스터링 모형을 찾기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌정보학 분야 단행본과 학위논문으로 실험집단을 구축하여 다양한 색인기법(서명단어 자동색인과 통제어 통합색인)과 용어가중치 기법(절대빈도와 이진빈도), 유사도 계수(다이스, 자카드, 피어슨, 코싸인, 제곱 유클리드), 클러스터링 기법(집단간 평균연결, 집단내 평균연결, 완전연결)을 변수로 실험하였다. 연구결과 집단간 평균연결법과 제곱 유클리드 유사도를 제외하고 나머지 유사도 계수와 클러스터링 기법은 비교적 우수한 클러스터를 생성하였으나, 통제어 통합색인을 이진빈도로 가중치를 부여하여 완전연결법과 집단간 평균연결법으로 클러스터링 하였을 때 가장 좋은 클러스터가 생성되었다. 그러나 자카드 유사도 계수를 사용한 집단간 평균연결법이 십진구조와 더 유사하였다.
Abstract
This study is to develop a hiararchic clustering model for document classification and browsing in OPAC systems. Two automatic indexing techniques (with and without controlled terms), two term weighting methods (based on term frequency and binary weight), five similarity coefficients (Dice, Jaccard, Pearson, Cosine, and Squared Euclidean), and three hierarchic clustering algorithms (Between Average Linkage, Within Average Linkage, and Complete Linkage method) were tested on the document collection of 175 books and theses on library and information science. The best document clusters resulted from the Between Average Linkage or Complete Linkage method with Jaccard or Dice coefficient on the automatic indexing with controlled terms in binary vector. The clusters from Between Average Linkage with Jaccard has more likely decimal classification structure.