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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
디지털 도서관을 통해 제공되는 정보 자원의 형태와 종류가 다양화됨에 따라 자료의 유형별로 적정 수준의 메타데이터를 정의하고 제공하는 것이 또 다른 과제로 대두되고 있다. 일반 텍스트 자료와 달리 수치로 표현된 데이터에 대한 해석을 필요로 하는 통계 자료의 특성상, 통계 도메인에서 메타데이터는 통계 자료의 검색뿐 아니라 검색된 자료의 정확한 이해와 활용을 위한 필수적인 도구로 인식되고 있다. 하지만 기존의 통계 메타데이터 연구는 통계 작성 기관이나 분석 기관의 전문적인 요구에 중점을 두고 있어, 인터넷을 통해 통계 자료에 접근하는 일반 이용자들의 관점에서의 논의는 상대적으로 부족한 실정이다.일반 이용자를 위한 통계 메타데이터에 대한 논의의 단초로서, 본 연구는 미국의 연방 통계 기관인 the Bureau of Labor Statistics (BLS, HYPERLINK "http://www.bls.gov/" http://www.bls.gov/) 및 the Energy Information Administration (EIA, HYPERLINK "http://www.eia.doe.gov/" http://www.eia.doe.gov/)의 웹사이트에 대한 내용 분석을 통해, 현재 인터넷을 통해 통계 자료에 접근하는 이용자들에게 제공되고 있는 메타데이터의 현황을 평가하였다. 본 사례 연구의 결과는 이들 웹사이트를 통해 제공되는 방대한 양의 자료에도 불구하고 메타데이터의 제공 수준은 국제 기구에 의해 정의된 최소 수준에 미치지 못함을 나타내고 있어,이용자 중심의 메타데이터 설계의 필요성을 재확인 하고 있다.
Abstract
As increasingly diverse kinds of information materials are available on the Internet, it becomes a challenge to define an adequate level of metadata provision for each different type of material in the context of digital libraries. This study explores issues of metadata provision for a particular type of material, statistical tables. Statistical data always involves numbers and numeric values which should be interpreted with an understanding of underlying concepts and constructs. Because of the unique data characteristics, metadata in the statistical domain is essential not only for finding and discovering relevant data, but also for understanding and using the data found. However, in statistical metadata research, more emphasis has been put on the question of what metadata is necessary for processing the data and less on what metadata should be presented to users.In this study, a case study was conducted to gauge the status of metadata provision for statistical tables on the Internet. The websites of two federal statistical agencies in the United States were selected and a content analysis method was used for that purpose. The result showing insufficient and inconsistent provision of metadata demonstrate the need for more discussions on statistical metadata from the ordinary web users’ perspective.
초록
본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정 결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상 초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다 더 높게 나타나 영상 초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털 도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.
Abstract
This study is designed to assess whether storyboard surrogates are useful enough to be utilized for indexing sources as well as for metadata elements using 12 sample videos and 14 participants. Study shows that first, the match rates of index terms and summaries are significantly different according to video types, which means storyboard surrogates are especially useful for the type of videos of conveying their meanings mainly through images. Second, participants could assign subject keywords and summaries to digital video, sacrificing a little loss of full video clips' match rates. Moreover, the match rate of index terms (0.45) is higher than that of summaries (0.40). This means storyboard surrogates could be more useful for indexing videos rather than summarizing them. The study suggests that 1)storyboard surrogates can be used as sources for indexing and abstracting digital videos; 2) using storyboard surrogates along with other metadata elements (e.g., text-based abstracts) can be more useful for users' relevance judgement; and 3)storyboard surrogates can be utilized as match sources of image-based queries. Finally, in order to improve storyboard surrogates quality, this study proposes future studies: constructing key frame extraction algorithms and designing key frame arrangement models.