바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

logo

검색어: 위키, 검색결과: 6
1
이정연(이화여자대학교 이화사회과학원) ; 전수현(우아한형제들 데이터애널리스트) 2020, Vol.37, No.2, pp.171-195 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.2.171
초록보기
초록

본 연구는 대표적인 온라인 협업커뮤니티인 한국 위키피디아의 초기 2002년부터 2019년까지의 편집로그 빅데이터를 해체하여 공동협업과정을 시계열적으로 분석하였다. 공개된 오픈데이터의 표준화된 XML 문서편집 기록을 활용해 Phython과 R을 이용하여 분석 요소를 추출하여 이를 활용하였다. 연구 분석 결과 한국 위키피디아 편집자의 참여 방법, 데이터 내용의 특징, 문서 생성의 추이 등을 설명할 수 있었다. 소수 편집자들의 적극적 활동과 대다수 편집자들의 느슨한 참여도 밝혀졌으며, 온라인에서도 나타나는 사회 문화적 특징이 한국 위키피디아에서도 나타났다. 집단지성을 지속화시키기 위해서는 새롭고 다양한 외부자원이 필수인데 신규 진입자들이 공동편집 커뮤니티에 안착하기 위한 다각적인 고려가 필요하며, 관리자 그룹의 고착화를 탈피하여 순환구조를 통한 개방성이 필요함을 제언하였다.

Abstract

This study analyzed the collaborative process in time series by dismantling the edit log big data of Wikipedia Korea, a representative online collaboration community, from early 2002 to 2019. Analysis elements were extracted from the document edit records, formatted in standardized XML, and analyzed using Python and R. The ways of editors’ contribution, the characteristics of data contents, and the trend of document creation were explained by the analysis. An active contribution of a small set of editors and a loose participation of the majority were revealed. In addition, sociocultural characteristics that appear in online communities were also found in Wikipedia Korea. A new, diverse set of external resources is necessary to sustain the collective intelligence. An effort to settle new editors into the wikipedia community and an openness through circulation structure to avoid the exclusiveness of the management group are suggested.

2
김용환(연세대학교) ; 정영미(연세대학교) 2012, Vol.29, No.2, pp.155-171 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.2.155
초록보기
초록

텍스트 범주화에 있어서 일반적인 문제는 문헌을 표현하는 핵심적인 용어라도 학습문헌 집합에 나타나지 않으면 이 용어는 분류자질로 선정되지 않는다는 것과 형태가 다른 동의어들은 서로 다른 자질로 사용된다는 점이다. 이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 문헌에 나타나는 동의어들을 하나의 분류자질로 변환하고, 학습문헌 집합에 출현하지 않은 입력문헌의 용어를 가장 유사한 학습문헌의 용어로 대체함으로써 범주화 성능을 향상시키고자 하였다. 분류자질 선정 실험에서는 (1) 비학습용어 추출 시 범주 정보의 사용여부, (2) 용어의 유사도 측정 방법(위키피디아 문서의 제목과 본문, 카테고리 정보, 링크 정보), (3) 유사도 척도(단순 공기빈도, 정규화된 공기빈도) 등 세 가지 조건을 결합하여 실험을 수행하였다. 비학습용어를 유사도 임계치 이상의 최고 유사도를 갖는 학습용어로 대체하여 kNN 분류기로 분류할 경우 모든 조건 결합에서 범주화 성능이 0.35%~1.85% 향상되었다. 실험 결과 범주화 성능이 크게 향상되지는 못하였지만 위키피디아를 활용하여 분류자질을 선정하는 방법이 효과적인 것으로 확인되었다.

Abstract

In text categorization, core terms of an input document are hardly selected as classification features if they do not occur in a training document set. Besides, synonymous terms with the same concept are usually treated as different features. This study aims to improve text categorization performance by integrating synonyms into a single feature and by replacing input terms not in the training document set with the most similar term occurring in training documents using Wikipedia. For the selection of classification features, experiments were performed in various settings composed of three different conditions: the use of category information of non-training terms, the part of Wikipedia used for measuring term-term similarity, and the type of similarity measures. The categorization performance of a kNN classifier was improved by 0.35~1.85% in F1 value in all the experimental settings when non-learning terms were replaced by the learning term with the highest similarity above the threshold value. Although the improvement ratio is not as high as expected, several semantic as well as structural devices of Wikipedia could be used for selecting more effective classification features.

초록보기
초록

이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 시소러스를 갱신하고, 그 결과를 평가함으로써 시소러스 갱신에 있어 집단지성의 활용가능성에 대해 확인하고자 하였다. ASIS&T 시소러스를 대상으로 시소러스를 갱신한 결과, 용어 포괄성의 측면에서 ASIS&T 시소러스에 비해 위키 시소러스가 우수한 것으로 나타났다. 또한, 갱신된 시소러스를 평가한 결과, 위키피디아가 시소러스 갱신에 활용될 수 있음이 증명되었다. 특히, 리디렉션, 카테고리, 상호 링크로 요약되는 위키피디아의 구조적 특성은 시소러스의 의미관계를 추출하는 데 있어 적합하다는 것을 확인하였다. 이 연구의 결과를 일반화하기 위해 다국어 시소러스를 포함한 다양한 시소러스를 대상으로 적용해 볼 필요가 있다.

Abstract

The purpose of this study is to suggest how the classic thesaurus structure of terms and links can be mined and updated from Wikipedia encyclopedia, which is the best practice of collective intelligence. In a comparison with ASIS&T thesaurus, it was found that Wikipedia contains a substantial coverage of domain-specific concepts and semantic relations. Furthermore, it was resulted that the structural characteristics of Wikipedia, such as redirects, categories, and mutual links are suitable to extract semantic relationships of thesaurus. It is needed to apply to update various thesauri, including multilingual thesaurus, in order to generalize the results of this research.

초록보기
초록

본 연구에서는 교육 도구로써 위키의 가능성을 탐색하기 위해서, 위키 환경인 구글 사이트에서 협력학습 기반 그룹 프로젝트를 수행하는 학습자들의 행태와 인식을 조사하였다. 이를 위해 파일 업로드, 웹 페이지 사용, 댓글, 네비게이션 바와 관련된 개별 학습자 및 그룹별 형태 분석과 구글 사이트 사용에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구 결과를 토대로 구글 사이트를 활용한 학습자들의 협력학습 기반 그룹 프로젝트 활동의 특징을 논의하였다. 또한 협력학습의 교육적 효과성과 학습활동 진행 과정 평가의 용이성을 증대시키기 위하여 위키 환경 시스템이 어떻게 개선되어야 하는지를 제시하였다.

Abstract

The study aims at investigating students' behaviors and perceptions regarding the collaborative learning based group project using the wiki environment. The study utilized Google Sites as a case, and analyzed file unloads, the use of web pages, navigation bars, and comments as well as surveys. The study discusses main characteristics of students' activities in the collaborative learning group project, which are drawn from the analysis of students' behaviors and perceptions. The study also provides implications for improvement of wiki environment to support collaborative learning in education.

초록보기
초록

세계에는 수많은 도서관이 있지만 어떤 시스템도 이 모든 도서관에 대한 정보를 총체적으로 제공하는 기관은 없다는 인식에서, 본 연구에서는 위키원리 기반 도서관지도정보시스템을 구축하고자 하였다. 또한 구글지도서비스를 매쉬업함으로써 도서관위치정보서비스도 제공하고자 하였다. 새로운 서비스 시스템이 개발됨에 따라, 이 시스템을 통해 제공될 정보의 효과적 조직 및 관리를 위해 새로운 메타데이터를 개발할 필요가 있었으며, 이를 위해 델파이 연구기법을 적용하였다. 델파이 전문위원으로 대학, 전문, 학교, 공공, 국가도서관의 사서를 포함하여 도서관 지도정보의 전문가인 연구소의 연구원 및 대학의 교수진 등 총 13명을 위촉하였다. 이들을 대상으로 한 제 3차에 걸친 델파이 설문분석과정을 통해, 초기 메타데이터 항목에 대한 추가, 수정, 삭제가 이루어졌으며, 도서관 위치정보, 도서관 정보, 장서정보, 행사정보로 구성된, 4개 부문 49개 항목의 메타데이터가 최종적으로 제안되었다.

Abstract

This study aimed to construct the Library Map Information System(LMIS) based on the Wiki theory of Web 2.0. We built this system because there was no collective source of information about every library in the world. Also, this system was developed to provide a library location information service by mashing-up with the Google Map. Through this study, the metadata applied to the newly constructed system was developed by using the Delphi method. A total of 13 experts including librarians of schools, public, academic, special, and national libraries as well as LIS faculty members and researchers, were commissioned as Delphi experts. Through three rounds of a Delphi survey analysis, the addition, modification, and deletion of the initial metadata elements was accomplished, and then the library contact/location information, library information, collection information, and event information was proposed. The metadata for LMIS was organized into four sectors and then 49 elements, each assigned to a sector.

초록보기
초록

본 연구는 ALA의 American Libraries 웹사이트에서 제시한 도서관 서비스 향상과 직원의 커뮤니케이션 및 협력 증진에 활용할 수 있는 10가지 방법에 대한 국내 대학도서관 사서들의 인식을 조사한 것이다. 이를 위하여 국내 25개 대학도서관의 156명의 사서를 대상으로 설문조사를 실시하여 10가지 방법에 대한 각각의 필요성과 효과성, 난이성, 발전가능성 정도를 측정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 도서관에서 활용할 수 있는 10가지 방법 중에는 도서관 직원을 위한 지속적 기술훈련 프로그램 제공하기와 이용자에게 맞춤형 개인화서비스 제공하기, 이용자에 대한 도서관 공지사항을 문자메시지로 전송하기가 필요성과 효과성이 모두 높다. 둘째, 10가지 방법에 대한 난이도는 이용자에게 맞춤형 개인화서비스 제공하기와 특수주제별 위키 작성하기, 도서관 직원을 위한 지속적 기술훈련 프로그램 제공하기의 순으로 높다. 셋째, 10가지 방법에 대한 발전가능성은 도서관 직원을 위한 지속적 기술훈련 프로그램 제공하기와 도서관 홈페이지의 최신정보를 자동으로 트위터에 전송하기의 순이다.

Abstract

In this study we determine the level of awareness among academic librarians of ten technological tools as outlined in American Libraries. Towards this end, we conducted a survey targeting 156 academic librarians in 25 Korean university libraries. Questionnaires were designed to determine both the viability and level of acceptance of the ten technological proposals in question. Conclusions drawn after analyzing the responses to the survey were as follows: 1) Customer service can be improved by first drawing up a list of technological skills required for staff members. Methods to develop the cataloging service to more closely match individual user preferences and the use of SMS to send alerts proved to be the proposals, of the ten that were proposed, that not only bore the greatest necessity but also proved to be the most effective once they were implemented. 2) Proposals that proved to be the most difficult to implement were: Using technology to improve the cataloging service to make it more capable of evolving according to the individual preferences of users; the special event wiki for users; and improvements in customer service arising from identifying and drawing up a list of technological skills required for staff members.

정보관리학회지