초록

본 연구에서는 웹기반 정보검색시스템을 사용함에 있어 이용자 편의성을 최적화할 수 있는 검색 인터페이스 표준 용어를 제안하였다. 이를 위해 국립중앙도서관을 비롯하여 주요 전문 정보를 제공하고 있는 기관의 웹페이지를 조사. 분석하였다. 분석한 결과에 근거하여 웹기반 정보검색시스템에서 사용자 오류와 혼란을 최소화하고 검색 편의성을 극대화할 수 있는 표준 용어를 제안하였다. 제안의 기준은 해당 용어의 사용빈도와 의미를 활용하였다. 분석은 검색관련 기본 모듈을 비롯하여 검색범위설정 모듈, 이용자 지원 모듈에서 사용된 용어 가운대 최소 50%이상의 기관에서 제공하는 기능에 존재하는 용어만을 대상으로 하였다. 본 연구의 결과는 웹 기반 검색화면 설계 및 구축 전문가에게 검색 관련 용어선정을 위한 표준 자료로 활용될 것이다.

Abstract

This research suggesrs the method of standardizing terms for raising the dffectiveness of information retrival. Especiallly for web search, I propose the proper terms which they will use in retriveal by surveying and analysing the related terms abour information retrieval interface. The proper terms will solve the eqyivocaiton for user and increase the retrieval effectiveness. And I think the proposed terms will be used to standard data for designers who are construct the user interface systems.

초록

최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.

Abstract

Recently, many information services allow users to collaborate to produce and use information. Sharing information is also important for users who have similar taste or interest. As various channels are available for users to share their experiences and knowledge, users’ data have also been accumulated within the information services. This study collected movie lists made by users of IMDB service. Co-word analysis and ego-centered network analysis were adapted to discover relevant information for users who chose a specific movie. Three factors of movies including movie title, director and genre were used to present related movie information. Movie title is an effective feature to present related movies with various aspects such as theme or characters and the popularity of directors affects on identifying related directors. Genre is not useful to find related movies due to the complexity in the topic of a movie.

초록

Abstract

The purpose of this study is to identify topic areas of academic library research using two informetric methods; word clustering and Pathfinder network. For the data analysis, 139 articles published in major library and information science journals from 2005 to 2009 were collected from the Korean Science Citation Index database. The keywords that represent research topics were gathered from two sections: an abstract and titles in references. Results showed that reference titles usefully represent topics in detail, and combining abstracts and reference titles can produce an expanded topic map.

초록

여가를 위해 독서를 하는 독자는 특정 작가를 선호하는 경우가 많은데 독서분야를 확장할 때에도 자신이 선호하는 작가와 연관된 작가나 장르로 독서분야를 확장하는 성향이 있다. 이 연구에서는 중심작가로 에드거 앨런 포를 선정한 후 독자들이 에드거 앨런 포와 연관하여 다른 독자에게 추천하는 작가와 작품정보를 기반으로 작가 이미지를 분석하였다. 에드거 앨런 포와 동시출현한 작가와 작품의 빈도수를 분석하고 추천작가간, 작품간 관계를 네트워크 기법으로 분석하였다. 분석결과 에드거 앨런 포의 장르적 이미지와 연관된 작가군, 작가들 간의 관계, 연관 도서가 파악되었다, 이 연구에서 제시한 특정 작가의 이미지, 연관 작가 및 작품 정보를 도출하는 방안은 특정 작가를 중심으로 도서관 독서 프로그램이나 문화 프로그램, 북 큐레이션을 하게 될 경우 활용할 수 있는 도구가 될 것이다.

Abstract

Many readers tend to read books of a specific author and to expand their reading areas according to the author. This study chose Edgar Allan Poe and analyzed the image of the author using co-recommended authors and books by other readers. The frequencies of co-occurred authors and books were investigated and the relations of authors and books were analyzed with network analysis methods. As a result, genre images of Poe, related authors, and related books are discovered. This study also suggested the methods to identify the image of a author, related author groups, and related books for libraries’ reading programs and book curation.

초록

최근 의학정보 분야에서는 임상의 지식관리와 의학정보 검색의 효율화를 위한 수단으로 온톨로지의 개념 모델링을 이용한 의학용어 시스템에 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 우리나라의 의학정보 분야에 이러한 시스템의 응용이나 새로운 시스템 개발에 기초적인 자료제공을 목적으로, 정보 모델링과 온톨로지의 이론에 대해 고찰하였고, 외국의 의학정보 분야에서 온톨로지를 이용한 용어 시스템이 개발된 4가지 대표적인 사례를 분석하여 비교하였다. 연구결과 비형식적인 수준의 온톨로지로 파악된 MeSH의 의학용어 표준화와 UMLS의 용어 개념화, 형식적인 수준의 온톨로지인 ON9의 의학 온톨로지 통합의 이론화, 그리고 GALEN의 의학지식의 의미 모델과 형식화로 핵심적 특징을 요약할 수 있었다. 온톨로지의 응용은 목적하는 시스템에 따른 수준적 차별화가 이루어져야 할 것이고, 본 연구의 분석 결과가 참고 될 수 있을 것이다.

Abstract

Recent research in the field of medical information systems has paid much attention to an ontology based medical terminology system to support clinical study and effective information search. This study aims to conduct research for further application or construction of ontology systems in Korea. This research reviews the theory of concept modeling and ontology, and analyses 4 cases of conceptual modeling of medical terminologies by ontology. The findings of this study display these specific characteristics in medical ontologies : (1) The standardization of terminology on MeSH. (2) The conceptualization of terminology on UMLS. (1) and (2) are showed as unformal ontologies. (3) The theory of ontology integration in ON9. (4) The reference model of medical knowledge with formalization in GALEN. (3) and (4) are showed as formal ontologies. The application and construction of ontology should be differentiated according to the level of the proposed system, and then this analysis will provide useful information for the researcher and developer of the system.

초록

본 연구의 목적은 대학도서관 웹사이트의 효율적인 이용을 위하여 웹사이트 메뉴구조와 용어를 제안하는데 있다. 메뉴구조는 7가지의 웹사이트 메뉴패턴을 기준으로 분석하였고, 용어는 빈도순에 의한 항목을 분석하였다. 메뉴구조의 분석결과는 전반적으로 2가지 이상의 메뉴구조를 혼합하여 사용하고 있었고, 구조패턴은 <테이블>과 <프레임 + 테이블> 메뉴패턴이 유리한 것으로 나타났다. 메뉴에 사용된 용어는 다양하게 나타나고 있어서 체계적인 재분류와 절제된 표현이 요구된다. 본 연구의 결과는 도서관 웹사이트 제작자와 일선 사서들의 메뉴구조와 용어선정 문제에 도움을 주고, 이용자에게 도서관이 제공하는 서비스의 개념적 혼동과 이해부족 문제를 해소할 것으로 기대 된다.

Abstract

The purpose of this study is to propose new menu structure and terms to be used by Website design for utilization of academic library Website. The menu structure was analyzed, based on seven menu patterns of Website which is widely used, and terms were analyzed by the frequency appearing at the Website. According to the analyzed result, the menu structure used to more than two menu patterns and the terms appear variety. The profitable menu pattern appears 〈table〉 and 〈frame + table〉 menu structures and the terms needs to systematic re-classification and controlled presentation. It is expected that this study can help a designer to the development and implementation of efficient Website. It helps not only to solve the problem of menu structure and term selection for librarian, but get rid of confusion of library services for users.

초록

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.

Abstract

Large-scaled information extraction plays an important role in advanced information retrieval as well as question answering and summarization. Information extraction can be defined as a process of converting unstructured documents into formalized, tabular information, which consists of named-entity recognition, terminology extraction, coreference resolution and relation extraction. Since all the elementary technologies have been studied independently so far, it is not trivial to integrate all the necessary processes of information extraction due to the diversity of their input/output formation approaches and operating environments. As a result, it is difficult to handle scientific documents to extract both named-entities and technical terms at once. In order to extract these entities automatically from scientific documents at once, we developed a framework for scientific core entity extraction which embraces all the pivotal language processors, named-entity recognizer and terminology extractor.

초록

패싯 내비게이션의 구성 요소인 패싯의 명칭과 하위 구성 용어, 패싯의 순서, 지나치게 많은 검색 결과의 수 등이 이용자 중심적인지를 분석하였다. 연구 방법은 국내의 15개 대학도서관 목록에서 3개의 검색어로 검색한 결과를 분석하였으며, 이용자가 이들 용어에 대해서 느끼는 친숙도 조사도 함께 수행하였다. 국내 대학도서관들에서 제공하고 있는 발행년도와 총서명 등의 패싯 명칭과 멀티미디어와 비도서, 미디어 자료 등의 하위 용어들은 이용자들이 직관적으로 이해할 수 없었으며, 목록규칙에서 사용된 용어들과 사서들이 사용하는 용어들이 많았다. 그리고 패싯을 적용해도 검색 결과의 수가 많아지는 단점을 해결하기 위해서 적합성 순위화와 같은 기법을 적용할 필요가 있다. 그리고 지나치게 많은 하위 수준이 발생할 수 있는 가능성도 발견할 수 있었으며, 이것도 도서관 목록에 대한 이용자 경험에 악영향을 미칠 것으로 보인다.

Abstract

This research analyzed how the main requisites of faceted navigation as names of facets, subterms of facets, order of facets, too many results were user-centric. On the research method, this research analyzed the results of the three keywords retrieved in the 15 university libraries’ catalogs and how was user’s familiarity to the terms. Although domestic universities have serviced facet navigation, the names of the facet of publication date and series title in format and the terms under the facets as multimedia and nonbook material, media material are too difficult intuitively to understand and there were lots of formal terms used in cataloging rules and the terms librarians have usually used. Because of the terms, there is high possibility to deteriorate users’ satisfaction and usability to library catalog in future. Even though they serviced facet navigation, there was also weakness as too many results and the university libraries need to use relevance ranking method to solve the weakness. This research has found the possibility of being used too many of levels of the facets and this may also badly affect the users’ experience to library catalog.

초록

본 연구에서는 의견이나 감정을 담고 있는 의견 문서들의 자동 분류 성능을 향상시키기 위하여 개념색인의 하나인 잠재의미색인 기법을 사용한 분류 실험을 수행하였다. 실험을 위해 수집한 1,000개의 의견 문서는 500개씩의 긍정 문서와 부정 문서를 포함한다. 의견 문서 텍스트의 형태소 분석을 통해 명사 형태의 내용어 집합과 용언, 부사, 어기로 구성되는 의견어 집합을 생성하였다. 각기 다른 자질 집합들을 대상으로 의견 문서를 분류한 결과 용어색인에서는 의견어 집합, 잠재의미색인에서는 내용어와 의견어를 통합한 집합, 지도적 잠재의미색인에서는 내용어 집합이 가장 좋은 성능을 보였다. 전체적으로 의견 문서의 자동 분류에서 용어색인 보다는 잠재의미색인 기법의 분류 성능이 더 좋았으며, 특히 지도적 잠재의미색인 기법을 사용할 경우 최고의 분류 성능을 보였다.

Abstract

The aim of this study is to apply latent semantic indexing(LSI) techniques for efficient automatic classification of opinionated documents. For the experiments, we collected 1,000 opinionated documents such as reviews and news, with 500 among them labelled as positive documents and the remaining 500 as negative. In this study, sets of content words and sentiment words were extracted using a POS tagger in order to identify the optimal feature set in opinion classification. Findings addressed that it was more effective to employ LSI techniques than using a term indexing method in sentiment classification. The best performance was achieved by a supervised LSI technique.

초록

본 연구에서는 정보자원의 메타데이터 작성시 메타데이터 간 의미의 일관성을 유지하기 위한 메타데이터 명명 방법론과 이를 실제 분야에 적용할 수 있는 메타데이터 명명 규칙의 실험적 모형을 제시하였다. 이를 위해 우선적으로 ISO/IEC 11179에서 제시하고 있는 메타데이터 레지스트리 메타모형과 데이터의 기본 속성 및 개념을 논의하였으며, 이러한 논의를 토대로 객체용어(object term)와 속성용어(property term) 및 표현(presentation)에 관한 명명 규칙의 실제 적용 사례를 제시하였다. 객체용어의 생성은 자료유형의 엔터티-관계(E-R) 모형에 근거한 휴리스틱 분석을 통해 이루어졌으며, 속성용어의 명명은 더블린코어의 메타데이터 셋을 기반으로, 표현은 SHOE 1.0 버전을 기반으로 하였다.

Abstract

To build the consistency among different metadata systems and to increase the interoperability of that systems even among different domains, naming rules and glossaries for the data elements are necessary. This study provides discussion of naming and identification of the data element concept, data element, conceptual domain, value domain, and its meta model. This study also describes example naming conventions based on ontology derived from the combination with object, properties, and representation of data elements. The naming principles and rules described in this study use E-R analysis, DC metadata set, and SHOE 1.0 as an example of the scientific documents. This study would be a guideline to build the naming rules of metadata based on ontology in various domains.