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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 국내 해양전문정보센터에서 효율적인 정보서비스를 위해 필요한 멀티미디어 메타데이터베이스와 디지털도서관 통합정보시스템을 구현할 목적으로 선행연구를 조사하고 분석하였다. 연구대상자원은 해양분야의 인쇄매체, 네트워크자원, 원문화일, 동영상 등을 범위로 하였다. 본 연구에서는 인쇄매체를 포함한 각종 멀티미디어 컨텐츠 자원의 기술과 조직을 위해 LC표준으로 사용하고 있는 MODS를 기반으로 하여 통합정보검색서비스를 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 해양분야 각종 정보자원 조사, 멀티미디어 정보처리, MODS 등 메타데이터 기술요소 분석, 메타데이터 분류체계, 시스템 구성 및 검색 구현방안의 연구를 수행하였다.
Abstract
A literature analysis for the planning and realization of the multimedia meta database and digital library's integrated information system was carried out to establish the various oceanographic resources in the Oceanographic Information Center, the first in Korea. The study targeted from printed matter, network resources, full-text and to VOD. The focus of the analysis lies in the providing practical integrated information retrieval service for oceanographic resources based on the framework of effective MODS metadata with network resources description. The analyses included oceanographic resources, multimedia information processing, MODS metadata descriptive elements, metadata classification, system organization, and retrieval for planning and implementation of the multimedia meta database system.
초록
정보이용자연구는 인간과 인문환경을 대상으로 삼는 연구 분야로서, 본질적으로 연구의 활용성과 확장성이 높다. 그러나 국내에서는 정보이용자연구에 대한 연구동향과 실태가 제대로 파악되지 않아, 정보이용자연구의 가치 있는 연구 결과물들의 공유와 확산이 미진한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 1980년부터 2015년까지 국내 문헌정보학 학술지 5개에 게재된 5,392편의 논문들 중, 정보이용자연구를 주제로 또는 정보이용자연구를 방법론으로 활용하여 생산된 논문들을 전수조사한 다음, 주제 분류표 및 분류 원칙을 설계하여 분류하고, 국내 정보이용자연구의 생산성과 연구동향을 질적인 내용 분석을 가미하여 분석하였다. 그 결과, 정보이용자연구는 도서관 주제가 가장 많았다. 또한 정보이용자연구 결과물을 활용하여, 타 인접 학문과의 연계를 바탕으로 학계에의 또는 사회 제문제 해결에 기여할 수 있는 방안을 제안하였다.
Abstract
As a type of humanities discipline, information user studies tend to have influence and applicability on the related research fields. However, research trends and status of the user studies in Korea have not been extensively explored and thus resulted in limited sharing of the research outcomes. In this research, all papers related to the information user studies were selected from 5,392 articles reported in the five Korean Library and Information Science Journals. The chosen papers were classified according to the subject categories then qualitatively analyzed in terms of research productivity and trends. Library was the main theme of the information user studies. A number of suggestions were generated to apply the information user studies outcomes in solving academic as well as wider societal problems.
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
이 연구에서는 문헌 및 질의의 내용을 대표하는 주제어의 중의성 해소를 위해 대표적인 지도학습 모형인 나이브 베이즈 분류기와 비지도학습 모형인 EM 알고리즘을 각각 적용하여 검색 실험을 수행한 다음, 주제어의 중의성 해소를 통해 검색 성능의 향상을 가져올 수 있는지를 평가하였다. 실험문헌 집단은 약 12만 건에 달하는 한국어 신문기사로 구성하였으며, 중의성 해소 대상 단어로는 한국어 동형이의어 9개를 선정하였다. 검색 실험에는 각 중의성 단어를 포함하는 18개의 질의를 사용하였다. 중의성 해소 실험 결과 나이브 베이즈 분류기는 최적의 조건에서 평균 92%의 정확률을 보였으며, EM 알고리즘은 최적의 조건에서 평균 67% 수준의 클러스터링 성능을 보였다. 중의성 해소 알고리즘을 통합한 의미기반 검색에서는 나이브 베이즈 분류기 통합 검색이 약 39.6%의 정확률을 보였고, EM 알고리즘 통합 검색이 약 36%의 정확률을 보였다. 중의성 해소 모형을 적용하지 않은 베이스라인 검색의 정확률 37%와 비교하면 나이브 베이즈 통합 검색은 약 7.4%의 성능 향상률을 보인 반면 EM 알고리즘 통합 검색은 약 3%의 성능 저하율을 보였다.
Abstract
This paper presents a semantic vector space retrieval model incorporating a word sense disambiguation algorithm in an attempt to improve retrieval effectiveness. Nine Korean homonyms are selected for the sense disambiguation and retrieval experiments. The total of approximately 120,000 news articles comprise the raw test collection and 18 queries including homonyms as query words are used for the retrieval experiments. A Naive Bayes classifier and EM algorithm representing supervised and unsupervised learning algorithms respectively are used for the disambiguation process. The Naive Bayes classifier achieved 92% disambiguation accuracy, while the clustering performance of the EM algorithm is 67% on the average. The retrieval effectiveness of the semantic vector space model incorporating the Naive Bayes classifier showed 39.6% precision achieving about 7.4% improvement. However, the retrieval effectiveness of the EM algorithm-based semantic retrieval is 3% lower than the baseline retrieval without disambiguation. It is worth noting that the performances of disambiguation and retrieval depend on the distribution patterns of homonyms to be disambiguated as well as the characteristics of queries.
초록
이 연구에서는 분포 유사도를 문헌 클러스터링에 적용하여 전통적인 코사인 유사도 공식을 대체할 수 있는 가능성을 모색해보았다. 대표적인 분포 유사도인 KL 다이버전스 공식을 변형한 Jansen-Shannon 다이버전스, 대칭적 스큐 다이버전스, 최소 스큐 다이버전스의 세 가지 공식을 문헌 벡터에 적용하는 방안을 고안하였다. 분포 유사도를 적용한 문헌 클러스터링 성능을 검증하기 위해서 세 실험 집단을 대상으로 두 가지 실험을 준비하여 실행하였다. 첫 번째 문헌 클러스터링 실험에서는 최소 스큐 다이버전스가 코사인 유사도 뿐만 아니라 다른 다이버전스 공식의 성능도 확연히 앞서는 뛰어난 성능을 보였다. 두 번째 실험에서는 피어슨 상관계수를 이용하여 1차 유사도 행렬로부터 2차 분포 유사도를 산출하여 문헌 클러스터링을 수행하였다. 실험 결과는 2차 분포 유사도가 전반적으로 더 좋은 문헌 클러스터링 성능을 보이는 것으로 나타났다. 문헌 클러스터링에서 처리 시간과 분류 성능을 함께 고려한다면 이 연구에서 제안한 최소 스큐 다이버전스 공식을 사용하고, 분류 성능만 고려할 경우에는 2차 분포 유사도 방식을 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
Abstract
In this study, measures of distributional similarity such as KL-divergence are applied to cluster documents instead of traditional cosine measure, which is the most prevalent vector similarity measure for document clustering. Three variations of KL-divergence are investigated; Jansen-Shannon divergence, symmetric skew divergence, and minimum skew divergence. In order to verify the contribution of distributional similarities to document clustering, two experiments are designed and carried out on three test collections. In the first experiment the clustering performances of the three divergence measures are compared to that of cosine measure. The result showed that minimum skew divergence outperformed the other divergence measures as well as cosine measure. In the second experiment second-order distributional similarities are calculated with Pearson correlation coefficient from the first-order similarity matrixes. From the result of the second experiment, second-order distributional similarities were found to improve the overall performance of document clustering. These results suggest that minimum skew divergence must be selected as document vector similarity measure when considering both time and accuracy, and second-order similarity is a good choice for considering clustering accuracy only.
초록
본 연구에서 제안하는 기법은 최대 개념강도 인지기법(Maximal Concept-Strength Recognition Method: MCR)이다. 신규 데이터베이스가 입수되어 자동분류가 필요한 경우에, 기 구축된 여러 데이터베이스 중에서 최적의 데이터베이스가 어떤 것인지 알 수 없는 상태에서 MCR 기법은 가장 유사한 데이터베이스를 선택할 수 있는 방법을 제공한다. 실험을 위해 서로 다른 4개의 학술 데이터베이스 환경을 구성하고 MCR 기법을 이용하여 최고의 성능값을 측정하였다. 실험 결과, MCR을 이용하여 최적의 데이터베이스를 정확히 선택할 수 있었으며 MCR을 이용한 자동분류 정확률도 최고치에 근접하는 결과를 보여주었다.
Abstract
The proposed method in this study is the Maximal Concept-Strength Recognition Method(MCR). In case that we don't know which database is the most suitable for automatic-classification when new database is imported, MCR method can support to select the most similar database among many databases in the legacy system. For experiments, we constructed four heterogeneous scholarly databases and measured the best performance with MCR method. In result, we retrieved the exact database expected and the precision value of MCR based automatic-classification was close to the best performance.
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
본 연구는 서울특별시 A구 산하 9개 도서관 이용자들의 대출 기록을 모두 조사하여 주제별 장서이용 행태를 분석하고 주제 분야 간 어떠한 연관성을 지니고 있는가를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 2006년 6월부터 2014년 6월까지 발생한 2,723,115건의 대출 기록을 수집하여 분석하였다. 한국십진분류(KDC)에 따라 총류(000)부터 역사(900)까지 10개 대분류와 총류(000)부터 전기(990)까지 100개 중분류로 나누어 주제별 대출빈도를 분석하였으며, 도서관 이용자들의 대출기록 기록을 중분류에 따른 상관계수에 근거한 군집분석을 통하여 주제별 연관성을 분석하였다.
Abstract
The goal of this study is to analyze use patterns of library collections using circulation statistics of 9 public libraries user’s of the Seoul borough “A”. For this study, the 2,723,115 circulation-related data of 9 public libraries located in borough “A” which were occurred between June 2006 and June 2014 were collected and used. According to the Korea Decimal Classification (KDC), All circulation records is divided into 10 categories from general (000) to history (900) and 100 divisions from general (000) to biography (990), is analyzed the frequency by category and is analyzed by cluster analysis based on thematic relevance.
초록
본 연구는 특정 영역 소규모 업무(Small Unit Operation) 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형 개발에 관한 것이다. 기존 정보관리에서 효과적으로 진화된 지식시스템을 구축하기 위해서는 사전 작업인 온톨로지 개발이 필요하다. 대표적 SUO의 하나인 시민단체를 대상으로 선정하여 시민단체의 조직특성, 기대역할과 부진한 기능, 그리고 업무과정에서 발생되는 정보관리나 활용실태 등을 조사하였다. 그러나 온톨로지 구현의 기초 자료로 삼을 수 있는 시민운동이나 단체들에 대한 분류체계나 시소러스 등이 없는 상황에서 단체 특성 및 관련 업무 그리고 출판물 등의 생산정보나 사이트구성, 활동주제 및 내역 등의 기존 데이터만으로는 지식획득은 부족하다. 따라서 본 연구에서 채택된 모형 개발 방법론은 해당 분야 실무자 및 전문가와의 심도 높은 면담과 관찰이며 이를 통해 현장실무의 업무처리 과정에서 발생하는 지식을 추출하고 정보의 흐름 구조를 파악하여 그를 기반으로 시민단체의 역할 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형을 구현하였다.
Abstract
This paper presents a model of Task-Ontology for small unit operations(SUO) such as non-government organizations. Despite the rapid development and extension of NGOs in domestic area, most has insufficient structural domain resources in existence and underestimates the importance of information management. To improve the citizen's participation and to activate the conjoint actions among the NGOs, which are critical to its social role-playing in global society, the modeling Task-Ontology is ultimately intended to implement the knowledge management system of NGO. In the perspective of ontology competency, not only the analysis of resources in vary, but also in-depth interviews with the NGO's practicing personnels and subject experts, and also the intensive observations of task-processing are required for the knowledge acquisition.
초록
본 연구에서는 국내 주요 웹 검색 포탈인 네이버, 야후 코리아, 엠파스가 제공하는 웹 디렉토리들의 커버리지 및 커버리지 중복성을 분석하였다. 이를 위하여 본 연구는 웹 디렉토리에 등록된 사이트들의 수집 방법을 개발하고, 대분류 매핑, 중복 분류 및 참조 링크 고려와 같은 커버리지 및 커버리지 중복성 분석에 필요한 방법론을 제시하였다. 조사 결과, 참조 링크의 허용 여부가 웹 디렉토리의 커버리지에 매우 큰 영향을 미치며, 국내 웹 디렉토리들 사이의 커버리지 중복성이 매우 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 국내 웹 디렉토리들에 대한 이해를 넓히고, 웹 디렉토리들의 커버리지 및 커버리지 중복성 분석에 필요한 방법론을 제시함으로써, 웹 디렉토리에 관한 연구에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
This study examines coverage and coverage overlap of the three major Korean web directories, Naver, Yahoo Korea, and Empas. This study also suggests a methodology for collecting and processing web sites provided by these web directories. A method for mapping main categories was developed. Each directory provided registered web pages in a slightly different way. Reference links had a significant influence on the coverage of each web directory. The overlap of pages among three directories was quite low. It is expected that this study could contribute to the field of web research by providing insights to how directories provide web pages and suggesting a methodology for the analysis of directory coverage.