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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
본 논문은 C대학도서관의 학술정보시스템(LAS)에 구축되어 있는 장서와 대출기록 및 고객관련 데이터를 수집하여 이를 분석하고 그 결과를 고객관계관리(CRM)에 적용할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 자료는 C 대학도서관에서 소장하고 있는 대출이 가능한 단행본 총 269,387책의서지데이타와고객 12,281명의 데이터, 이용자 대출기록 39,269건이었다. 대출기록 분석 데이터에서 관계변수로 이용자 신분, 대출빈도, 대출책수와 대출횟수, 출판년도를 추출하여 데이터 마이닝 기법으로 분석하고, 상관계수로 검증하였다.
Abstract
The books and circulation-related data in the Library Automation System(LAS) of C-academic library were collected and analyzed, and also the method which may be applied to the Customer Relationship Management (CRM) based on the results was suggested in this paper. Collected data were 269,387 bibliographic data of books, 12,281 patron data, and 39,269 circulation records. User identity, circulation frequencies, total number of circulated books, and publication year as relation factor from the analyzed data of circulation records were extracted. They were also analyzed, and verified by correlation coefficient.
초록
공공도서관에서 제공하고 있는 디지털참고봉사의 현황과 발전을 이해하기 위하여, 전국의 공공도서관 홈페이지를 직접 접속하여 관찰하고 이용 데이터를 수집하여 분석하였으며. 2003년에 수집하였던 데이터와 비교하였다. 모두 404개의 디지털참고봉사 사이트에 대하여, 접근수준, 서비스방식, 링크명칭, 서비스정책, 웹폼, FAQ 등 서비스 제공 관련 특성을 분석한 후, 15일간 수행된 질문응답 데이터를 수집하여 이용도서관, 이용수준, 응답비율, 질문유형 등 서비스 성능을 분석하였다. 서비스 현황에 대한 이해와 문제점, 그리고 4년 동안에 걸친 변화가 식별되었으며, 향후 발전을 위한 제언이 이루어졌다.
Abstract
To understand the present status and the development of the digital reference service in Korean public libraries, a nationwide site observation was attempted in 2007. The collected data was analyzed, then compared with the previous analysis based on a 2003 data. For the 404 sites offering digital reference, operational characteristics, such as access level, service mode, link description, policy, web form, and FAQ, are analyzed. Performance analysis focused on the presence of question posting, volume of usage, response rate, and types of the questions, for the data collected for 15 days through question and answer transcript recording. Results reveal findings on the present situation as well as changes over 4 years.Related problems are identified. The conclusion includes suggestions for improving digital reference service.
초록
본 연구는 어린이전자책에 대한 체계적인 연구를 통해 전자적인 형태의 아동 도서에 대한 주도권을 포털사이트에서 도서관으로 이동시키고 도서관의 정보서비스를 향상시키는데 도움을 주고자 한다. 이를 위하여 A대학도서관에서 서비스 중인 어린이전자책사이트 이용현황을 주 분석대상으로 정하였으며, 도서관 어린이전자책서비스의 활성화를 위한 바람직한 수서정책도 제시하였다.
Abstract
The objective of this study is to move the initiative of children's electronic books from portal sites to libraries and to help improving libraries' information services through their systematic study. The present use state of an e-book site for children that is currently serviced by A-academic library was mainly analyzed for the study. The desirable acquisition policies were also suggested for the activation of the juvenile e-book services for libraries.
초록
이 연구에서는 TREC이 제시한 토픽 검색의 정의에 따라 질의에 적합한 웹 사이트를 검색하는 효과적인 토픽 검색 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 성능을 평가하였다. 이 연구의 토픽 검색 알고리즘은 먼저 질의에 대한 웹 페이지 검색 결과로부터 적합한 웹 사이트를 선정한 다음, 선정된 사이트의 구조를 이용하여 질의에 대한 적합성 점수를 산출한다. TREC의 .GOV 실험 문헌 집단과 TREC-2004 실험의 질의 및 적합문헌 리스트를 이용한 검색 실험 결과 이 토픽 검색 알고리즘은 상위 10위 안에 최소 2개 이상의 적합 사이트를 검색하여 비교적 높은 수준의 성능을 보였다. 또한 TREC-2004의 적합문헌 리스트 분석을 통해 적합문헌 선정에 토픽 검색의 정의가 엄격하게 적용되지 않은 경우가 있음을 확인하고, 수정된 적합문헌 리스트를 이용하여 토픽 검색 성능을 재평가한 결과 이 연구에서 제안한 토픽 검색 알고리즘의 성능이 월등히 향상되었다.
Abstract
This study proposes a topic distillation algorithm that ranks the relevant sites selected from retrieved web pages, and evaluates the performance of the algorithm. The algorithm calculates the topic score of a site using its hierarchical structure. The TREC .GOV test collection and a set of TREC-2004 queries for topic distillation task are used for the experiment. The experimental results showed the algorithm returned at least 2 relevant sites in top ten retrieval results. We performed an in-depth analysis of the relevant sites list provided by TREC-2004 to find out that the definition of topic distillation was not strictly applied in selecting relevant sites. When we re-evaluated the retrieved sites/sub-sites using the revised list of relevant sites, the performance of the proposed algorithm was improved significantly.
초록
통신기술과 정보기기의 발달로 대학에서 교육과정에 정보를 활용하는 방식이 급격히 변화하고 있어 저작권이 있는 정보를 윤리적, 합법적으로 교육 자료로 사용하게 될 경우 인지해야할 사항들이 점점 늘어나고 있다. 이 연구에서는 대학에 필요한 교육적 목적의 정보 공정사용에 관련한 저작권 법과 각종 지침을 분석한 후 대학도서관에서 교육자와 학생에게 인지시켜야 할 주요 개념을 도출하여 대학 도서관이 정보 공정사용 지침에 포함해야 할 주요 영역을 제시하고자 하였다. 또한 영역별로 도출된 주요 개념들이 국내 대학 도서관 사이트에서 적절하게 교육자와 학생들에게 제공되고 있는지를 조사하였다.
Abstract
Due to the radical changes of information technology, it becomes indispensable for educators and students of university to learn how to use copyrighted works ethically and legally without violating the copyright law. As a result, academic libraries need to take responsibilities to inform them fair use criteria and to provide proper fair use guidelines. This study analysed various fair use guidelines for them and copyright law to identify key areas of fair use guideline for the academic libraries. It also investigated 10 university libraries' web sites to find that the identified key areas are delivered to the educators and students.
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
오늘날 정보환경은 정보이용자로 하여금 도서관 장서뿐만 아니라 다양한 디지털 정보자원으로의 접근을 가능하게 하였다. 변화하는 환경에서 이용률이 증가하는 디지털 정보자원으로 웹사이트, 각종 데이터, 홈페이지 등을 들 수 있다. 이 연구는 ISI Web of Knowledge의 Essential Science Indicators에서 제공하는 인용정보를 이용하여 임상의학 분야의 피인용 횟수가 높은 저자들과 이 저자들의 논문을 인용한 저자들의 홈페이지에 수록된 연구 성과물을 추출한 후, 의학대학 디지털 도서관 및 학술포털과 비교 분석하였다. 10,000여명의 저자 중 연구 성과물 정보를 제시하는 146명의 홈페이지 연구정보를 분석하였는데, 홈페이지에서만 제공하는 연구정보는 학술지 논문, 단행본, 학술대회 발표논문, 강의노트를 포함하였다. 이 중 학술지 논문은 약 15%, 단행본은 약 32%, 학술대회 발표논문은 약 48%, 강의노트는 100% 모두 홈페이지를 통해서만 접근할 수 있는 연구 성과물로 분석되었다. 실제로 의학대학 도서관과 학술포털에서 제공하는 연구정보가 대부분 일치했던 점을 고려할 때, 저명한 연구자들의 홈페이지를 통한 연구정보의 확충이 디지털 도서관 장서개발의 양적, 질적 향상을 위한 방안이 될 수 있다.
Abstract
Nowadays the information environment enables users to access the traditional library collection as well as various digital information resources. In this rapidly changing environment, the use of digital information resources such as web sites, data, and homepages has increased. In this research, highly-cited authors' research outcomes as well as the research outcomes of the people, who cited the highly-cited authors' works, were extracted then compared with information stored in the medical colleges' digital libraries and the academic information portals in the clinical medicine area by using the citation information provided by Essential Science Indicators from ISI Web of Knowledge. Out of 10,000 authors, 146 people's homepages, which present research outcomes, were analyzed. The research outcomes listed in the homepages included journal papers, monographs, conference proceedings, and lecture notes. About 15% of the journal papers, 32% of the monographs, 48% of the conference proceedings, and 100% of lecture notes were accessible only through the homepages. The research outcomes accessible from the homepages were almost analogous to the ones available through the medical college's digital libraries and the academic information portals. Therefore, the digital library collection will be improved and expanded quantitatively and qualitatively by collecting and using the information in the homepages of the prestigious researchers.
초록
문헌간 유사도를 자질로 사용하는 분류기에서 미분류 문헌을 학습에 활용하여 분류 성능을 높이는 방안을 모색해보았다. 자동분류를 위해서 다량의 학습문헌을 수작업으로 확보하는 것은 많은 비용이 들기 때문에 미분류 문헌의 활용은 실용적인 면에서 중요하다. 미분류 문헌을 활용하는 준지도학습 알고리즘은 대부분 수작업으로 분류된 문헌을 학습데이터로 삼아서 미분류 문헌을 분류하는 첫 번째 단계와, 수작업으로 분류된 문헌과 자동으로 분류된 문헌을 모두 학습 데이터로 삼아서 분류기를 학습시키는 두 번째 단계로 구성된다. 이 논문에서는 문헌간 유사도 자질을 적용하는 상황을 고려하여 두 가지 준지도학습 알고리즘을 검토하였다. 이중에서 1단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성에만 활용하므로 간단하며, 2단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성과 함께 학습 예제로도 활용하는 알고리즘이다. 지지벡터기계와 나이브베이즈 분류기를 이용한 실험 결과, 두 가지 준지도학습 방식 모두 미분류 문헌을 활용하지 않는 지도학습 방식보다 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 실행효율을 고려한다면 제안된 1단계 준지도학습 방식이 미분류 문헌을 활용하여 분류 성능을 높일 수 있는 좋은 방안이라는 결론을 얻었다
Abstract
This paper studies the problem of classifying documents with labeled and unlabeled learning data, especially with regards to using document similarity features. The problem of using unlabeled data is practically important because in many information systems obtaining training labels is expensive, while large quantities of unlabeled documents are readily available. There are two steps in general semi-supervised learning algorithm. First, it trains a classifier using the available labeled documents, and classifies the unlabeled documents. Then, it trains a new classifier using all the training documents which were labeled either manually or automatically. We suggested two types of semi-supervised learning algorithm with regards to using document similarity features. The one is one step semi-supervised learning which is using unlabeled documents only to generate document similarity features. And the other is two step semi-supervised learning which is using unlabeled documents as learning examples as well as similarity features. Experimental results, obtained using support vector machines and naive Bayes classifier, show that we can get improved performance with small labeled and large unlabeled documents then the performance of supervised learning which uses labeled-only data. When considering the efficiency of a classifier system, the one step semi-supervised learning algorithm which is suggested in this study could be a good solution for improving classification performance with unlabeled documents.
초록
심사자 자동추천시스템은 심사 대상에 대한 포괄성, 전문성, 공정성, 타당성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 다면적인 학문분야분류표의 각 범주 간 연관성을 자동으로 산출할 수 있는 확률적 온톨로지를 적용하여 포괄적으로 심사자 추천 범위를 넓히고 전문성을 반영한 심사자 랭킹을 가능하도록 한다. 또한 연구자 간의 멘터, 공저역, 공동연구를 포함하는 연구자 네트워크를 구축하고 이를 심사자 배제 규칙으로 활용함으로써 공정한 심사자 추천이 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 전문가들을 통해 상기 방법론과 패널 결과를 검증 받아 타당성 있는 시스템이 갖추어야 할 방향을 제시한다.
Abstract
Automatic Recommendation System of Panel pool should be designed to support universal, expertness, fairness, and reasonableness in the process of review of proposals. In this research, we apply the theory of probabilistic ontology to measure relatedness between terms in the classification of academic domain, enlarge the number of review candidates , and rank recommendable reviewers according to their expertness. In addition, we construct a researcher network connecting among researchers according to their various relationships like mentor, coauthor, and cooperative research. We use the researcher network to exclude inappropriate reviewers and support fairness of reviewer recommendation process. Our methodology recommending proper reviewers is verified from experts in the field of proposal examination. It propose the proper method for developing a resonable reviewer recommendation system.
초록
본 연구는 디지털 형태의 학위논문, 학술지논문, 연구보고서 등과 같은 다양한 형태의 학술자료를 저장, 배포, 관리하는 학술 기관 레포지터리를 활성화시키기 위한 방안으로 이용자, 연구자, 학회기관 등을 위한 부가 서비스 페이지를 제안하였다. 이를 위하여 문헌조사, 사례조사 및 이화여자대학교 학과교수 홈페이지 분석을 실시하였으며, 이 결과를 바탕으로 부가 서비스 페이지 구성에 필요한 기능 및 요소 등을 도출하였다. 제안하는 부가 서비스 페이지의 도입은 연구자들의 기관 레포지터리에 대한 참여를 유도하여 보다 적극적으로 저작물을 제출하게 함으로써, 궁극적으로 기관 레포지터리 활성화를 도모할 것이다.
Abstract
This study proposes additional service pages for users, researchers, institutions to activate academic institutional repository which captures, disseminates, and manages various academic resources, i.e. theses, dissertations, journal articles, research reports, and so on. The research methods include literature study, case study, and site analysis on the current homepages of Ewha Womans University faculties & institutions. As a result, components and functions of additional service pages such as researchers' pages are suggested. Additional service pages will be made it possible for researchers to submit their products willingly and for academic institutional repositories to activate their services and improve content recruitment in the end.