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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
본 연구는 대학도서관 정보서비스 연구동향을 살펴보고자 함이 목적이며 이를 수행하기 위하여 2006년부터 2015년까지 문헌정보학 주요 4개 학회지에 발표된 대학도서관 정보서비스 논문을 대상으로 내용분석을 실시하였다. 조사항목으로는 대학도서관 정보서비스 연구 건수, 정보서비스 기능별 하위 주제, 연구방법, 자료수집방법, 연구 이용자 대상 그리고 이론 연구 vs. 실제 서비스 연구이다. 연구결과, 대학도서관 대상의 정보서비스 연구는 다른 분야에 비해 많은 연구가 이루어졌다. 정보서비스 기능에서는 정보제공 기능이, 하위 주제별로는 전자정보서비스, 정보활용교육, 정보(참고)봉사 일반에 관한 연구가 주를 이루고 있었다. 연구방법으로는 조사연구, 사례연구가 주로 사용되었으며 자료수집방법으로는 질문지와 웹사이트 방법이 많이 사용되었다. 학부생 대상의 이용자 연구가 많았으며 실제 서비스 연구가 많은 비중을 차지하였다.
Abstract
With the purpose of looking into the information service study tendency, targeted at university library, this performed a content analysis of the articles in print from 2006 to 2015 on major four academic journals of Library and Information Science. Investigation items were study number of information services, subsidiary themes classified with information service functions, study method, collection method, user object, and theory study vs. service study in reality. As a result, information service studies were performed more than other areas. Information service functions targeted at the study were that of information supply. Major subsidiary themes were electronic information service, information literacy instruction, and information (reference) services general. Major study methods were survey research method,, case study, and major material collection methods were questionnaire and web-based research methods. Major user studies were targeted at undergraduates, and service study in reality took a great share.
초록
이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.
Abstract
This paper carried out co-word analysis of noun and noun phrase using text-mining technique in order to grasp the research trends on domestic and international information science articles. It was conducted based on collected titles and articles of the papers published in the Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM) and Journal of American Society for Information Science and Technology (JASIST) from 1990 to 2013. By dividing whole period into five publication window, this paper was organized into the following processes: 1) analysis of high frequency co-word pair to examine the overall trends of both information science articles 2) analysis of each word appearing with high frequency keyword to grasp the detailed subject 3) focused network analysis of trend after 2010 when distinctively new keyword appeared. The result of the analysis shows that KOSIM has considerable portion of studies conducted regarding topics such as library, information service, information user and information organization. Whereas, JASIST has focused on studies regarding information retrieval, information user, web information, and bibliometrics.
초록
국가적 차원의 연구 성과평가와 연구정보서비스의 연계를 위한 프레임워크를 메타데이터 표현과 교환의 두 가지 측면에서 모색하였다. 이를 위해 과학기술분야 연구개발사업을 대상으로 국가적 차원의 연구 성과평가 메타데이터의 기능적 요건을 도출하였고, 이에 기초하여 주요 기능별로 국제적인 표준의 적용 방안을 제안하였다. 또한 웹 아키텍처 상에서 연구정보를 재사용 및 교환할 수 있는 국제표준으로서 OAI-ORE에 기반하여 성과평가 메타데이터를 표현 및 연계하기 위한 구현 방안과 사례를 제시하였다.
Abstract
This study aims to investigate a framework for linkage of national research performance evaluation and research information service from the perspective of metadata representation and exchange. Based on results of the functional requirements for metadata of national research performance evaluation are derived, this study suggests strategies for the application of international metadata standards. Also, this study presents an method to implement the metadata of research performance evaluation based on OAI-ORE, which is an international standard that can reuse and exchange the research information on web architecture.
초록
웹 정보체계에서 여러 가지 다양한 종류의 정보자원을 보다 효과적으로 관리하기 위하여, 인터넷 정보를 기술하고 있는 서로 다른 메타데이터 표준들간의 상호운용성 문제가 점차 중요한 비중을 차지하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 IFLA의 FRBR, INDECS, ABC 모델 등의 상호연동 모델들을 비교·분석함으로서, 다양한 형태의 메타데이터간의 상호연동을 위한 새로운 방식의 상호운용성 모델을 개발, 제안하였다. 리소스모델의 기본·메타데이터 항목 요소들로부터 중심이 되는 개체(core entity)와 이와 연관된 주요 사건(core event)들을 식별하고. 이를 리소스중심 중간모델과 이벤트중심 중간모델로 변환(swapping)하는 과정을, 구체적인 방법을 제시함으로써, 이들 모델간 전환 방법을 명확하게 제시하였다.
Abstract
The Dublin Core, MARC. IFLA-FRBR user communities are developing international standards for describing textual, physical and audiovisual resources to enable their resources discovery over the Internet. Therefore the metadata interoperability Problem has been exacerbated by the need for more complex metadata descriptions. In this paper we propose a new mechanism for metadata interoperability based on the new semantic web applications : IFLA-FRBR framework, INDECS metadata and an event-aware ABC models. This study introduces a new approach method which is essential to the generation of interoperable metadata descriptions, particularly in the context of multimedia contents.
초록
시멘틱 웹은 현재의 월드와이드웹의 진화된 모습으로 컴퓨터와 인간이 서로 협업할 수 있도록 컴퓨터가 이해할 수 있는 지식데이터베이스인 온톨로지 기술을 활용한다. 그러나, 온톨로지를 활용하여 정보의 의미를 이해하고 처리 가능하도록 데이터의 표현형식이 표준화 되더라도, 각기 다른 개발자가 서로 다른 개념하에 구축한 온톨로지를 기반으로 작성된 데이터는 상호 불일치 문제를 유발할 수 있다. 따라서, 서로 다른 개념 하에 구축된 온톨로지 간에는 상호 서로 다른 온톨로지 간 정렬작업이 필요하다. 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 자동화 처리된 의미정렬 시 인간전문가가 참으로 판단한 사실을 거짓으로 잘못 판단하는 문제상황(false negative)에 의해 정렬오류문제가 발생하게 되는데, 본 연구에서는 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 의미정렬과정에서 발생하는 false negative 오류를 최소화 할 수 있는 알고리즘을 새롭게 개발, 제시하였다.
Abstract
Semantic web technology is the evolution of current World Wide Web including a machine-understandable knowledge database, ontology, it may be enable machine and people to work together. However, problems arise when we try to communicate with different data, which are annotated by different ontologies created by different people with different concepts. Thus, to communicate between ontologies, it needs to align between heterogeneous ontologies. When it is aligned between concept nodes of heterogeneous ontologies, one of main problems is a misalignment situation caused by false negative of automatic ontology mapping. So, in this paper, we present a new method to minimize the false negative error in the process of aligning concept nodes of different ontology.
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
정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라와 같은 상업용 검색엔진의 검색속도와 조작 편의성이라는 상대적 장점 때문에 학술데이터베이스가 갖고 있는 학술적 가치와 신뢰성에도 불구하고 이용자는 구글스칼라를 선호하고 있는 실정이다. 이 연구에서는 구글스칼라가 갖는 장점을 반영한 메타서치시스템의 특성과 가치를 인터페이스 측면과 전자정보원 측면에서 분석하였다. 또한 이러한 새로운 검색채널로서 메타서치시스템과 이와 연계된 링크리졸버를 이용하는 대학도서관의 이용통계를 분석하였다. 이를 바탕으로 구글스칼라와 차별화될 수 있는 도서관만의 특징인 이용자 이용행태 패턴과 주제별 전자정보 이용행태를 도출하여 전자정보 서비스의 방안으로 활용할 수 있음을 조사하였다.
Abstract
The amount of online scholarly information rapidly expands in numerous resources, while user behavior demands single search box interface like Google Scholar. Despite scholarly values of e-resources libraries provide, users consider Google Scholar as the most efficient research tool attracted by its speed, simplicity, ease of use, and convenience. Characteristics of Metasearch System compared with Google Scholar are analyzed from perspectives of the interface and e-resource. Based on usage statistics of Metasearch System along with a link resolver in one academic library, e-resource accessibility patterns and information seeking behaviors of subject-specific areas are investigated for electronic information services.
초록
협동 디지털참고서비스의 이용자 정보요구를 파악하기 위하여, 국립중앙도서관의 ‘사서에게 물어보세요’에 2014년 전반기에 실제로 접수된 질문엔트리(N=661)를 대상으로, 질문의 수와 본질, 주제, 정보요구 발생정황, 이용자가 원하는 최종산물, 사서의 활동, 답변에 사용된 정보원 등을 분석하였다. 엔트리에 포함된 평균 질문 수는 1.17건이며 순수참고질문은 77.82%로 나타났다. 주제별로는 총류가 45.68%를 차지하고, 요구정황은 부과된 질문이 주를 이루었으며(84.17%), 이용자가 원하는 최종산물은 서지에(60.48%) 집중되었다. 사서의 활동은 문헌탐색(37.67%), 연구조사(19.67%), 사실탐색(18.67%) 순서이다. 답변제공에 사용된 정보원은 이차자료가 지배적이었으며(73.62%), 각종 웹사이트도 14.75%를 차지하고 있다. 부문별 세부항목별 내용을 분석하였으며, 결과에 기초하여 디지털참고서비스 진흥을 위한 도서관계의 노력을 제언하였다.
Abstract
This study analyses the questions addressed to the collaborative digital reference service run by the National Library of Korea. The data consist of 661 question entries to the 'Ask a Librarian' service during first 6 months in 2014. Each entry includes average 1.17 questions, and 77.82% of the total questions are real reference in nature. Questions are analyzed by classification division, context of the questioner, desired end product, activities of librarians, and the resources used to respond them. Each category is subdivided and analyzed in detail. Results revealed interesting findings and problems, and suggestions for further endeavor are provided.
초록
유비쿼터스 컴퓨팅의 주요 기술인 상황인지는 환경을 구성하는 다양한 종류의 정보 기기로부터 전달되는 상황 정보를 이해하고 처리하며, 다양한 도메인에 유연하게 적용할 수 있는 상황인지 모델을 필요로 한다. 시맨틱 웹 기술 기반의 온톨로지는 구조화된 공통의 포맷을 이용하고 의미적인 정보의 표현이 가능하므로, 시스템이 상황 정보를 공유하고 이해, 추론함으로써 효과적인 상황인지가 가능하다. 따라서 온톨로지를 이용한 상황인지 모델이 여러 연구에서 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 연구들에 대한 분석을 바탕으로 상황인지 모델의 범용성과 확장성을 위해 온톨로지의 구조를 계층화하고 이를 기반으로 상황인지 시스템을 구현하여 실제 u-Convention 도메인에 적용하였다. 또한 OWL-DL의 기술논리와 SWRL 규칙 추론을 결합함으로써 복합적인 상황을 효과적으로 추론하는 방법을 제시하였다.
Abstract
Context-awareness as a key technology of ubiquitous computing needs a context model that understands and processes situational information coming from diverse sensors and devices, and can be applied diversely in various domains. Semantic web based ontologies use structured standard format and express meaning of information, so it is possible to recognize effectively context-awareness situations, allowing the system to share information and understand situation by inference. In this paper, we propose a layered ontology model to support generality and scaleability of the context-awareness system, and applied the model to u-Convention domain. In addition, we propose a effective reasoning method to handle compound situation by combining OWL-DL and SWRL rules.
초록
최근 다양한 주제 분야의 블로그가 이용자의 정보요구를 충족시켜주는 웹 정보원 중 하나로 활용되고 있다. 본 연구에서는 블로그 페이지의 검색 성능을 향상시키기 위하여 이용자가 부여한 태그 및 트랙백을 이용하여 블로그 페이지의 검색 실험을 수행하였다. 실험을 위해 4,908개의 블로그 페이지와 각 페이지에 트랙백으로 연결된 다른 블로그 페이지의 URL을 수집하였다. 검색 자질로 본문의 용어에 이용자 태그를 추가하였을 경우와 네트워크 중심성 값을 반영하였을 경우 모두 검색 성능이 향상되었고, 본문 용어와 이용자 태그를 검색 자질로 함께 사용하고 여기에 중심성 값을 반영하였을 경우 가장 좋은 성능을 보였다.
Abstract
Blogs are now one of the major information resources on the web. The purpose of this study is to enhance the performance of blog retrieval by means of user assigned tags and trackback information. To this end, retrieval experiments were performed with a dataset of 4,908 blog pages together with their associated trackback URLs. In the experiments, text terms, user tags, and network centrality values based on trackbacks were variously combined as retrieval features. The experimental results showed that employing user tags and network centrality values as retrieval features in addition to text words could improve the performance of blog retrieval.