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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템과 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템을 구축하고 두 실험시스템의 사용성을 비교 평가하여 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템의 유용성을 밝히고자 하였다. 사용성은 전체적으로 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템 보다 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템이 더 높게 나타났고, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 국내 도서관들이 인터넷서점, 검색엔진, 웹포털 등에서 공개한 도서검색용 Open API를 통해 제공되는 풍부한 콘텐트를 온라인목록에서 공유하고 활용하면 서지데이터의 확충, 주제접근과 주제검색 능력의 확대, 메타 검색서비스의 확장, 소장도서의 이용가능성 증대, 목록비용의 절감 등에 도움이 될 것으로 기대된다.
Abstract
The purpose of this study is aimed to clarify the usefulness of meta search system using Open API of library online catalog by constructing OPAC-based search system using Open API of library online catalog and meta search system using Open API of library online catalog, and comparing the usability of the two experimental search systems. As for usability, on the whole, it was higher in meta search system using Open API of library online catalog than OPAC-based search system using Open API of library online catalog, and there was statistically significant difference. Therefore, if libraries share and use enriched content which is provided through Open API for book search, which is opened by Internet bookstores, search engines and Web portals, it is expected that it will be helpful in enhancing bibliographic data, expanding subject access point, empowering subject search ability, extending meta search service, improving book availability, and reducing catalog cost.
초록
생명과학은 인간이 살아가는데 있어 직접적으로 영향을 미치는 중요한 학문분야 중 하나이다. 국내 생명과학 관련 연구자들은 산학연에 흩어져 중요한 연구를 수행하고 있으며, 이를 통한 연구결과는 다양한 형태(실질적인 연구결과물, 논문, 연구노트, 세미나 자료, 단행본, 교재 등)로 생산되고 있다. KISTI에서는 생명과학 관련 연구정보의 신속한 획득을 위해 생명과학관련 정보를 공유하고 교환할 수 있는 오픈 아카이빙 커뮤니티 (BioInfoNet)를 구축하여 연구자들이 커뮤니티를 발전시켜 가도록 인프라를 제공하고 있다. 본 연구에서는 최근 플랫폼으로서의 웹인 웹 2.0을 기반으로 오픈 액세스가 가능한 생명과학 문헌정보를 수집하여 메타 데이터베이스를 구축하였으며, 이용자들이 자발적으로 주제별 공개 BBS(BioBBS)를 구성하고 운영할 수 있도록 커뮤니티를 설계하고 구현하였다.
Abstract
Life science is one of the most important fields which have direct influence on human life. Many domestic life scientists in the industries, educational organizations and research institutes have been producing important results in a variety of forms such as papers, research notes, presentation materials, books and teaching materials. Open Archiving Community has been constructed in order to share and exchange research information related to life science between researchers. The domestic life scientists can acquire valuable information through the community quickly and efficiently. In this study, the community system has been designed and implemented to provide free access to all data including metadata registry of the bibliographic information on life science and research results accumulated by researchers of their own accord. The community system also has been designed and implemented based on Web 2.0 and provides users with BBS by subjects.
초록
본 연구는 대학도서관이 교수연구지원을 위해 기여하는 서비스 현황을 파악함으로써 대학도서관이 대학의 교수연구지원을 위해 그들의 정보요구에 부합되는 시스템을 운영하고 있는 가를 알아보며, 대학도서관 웹사이트를 이용한 학술연구정보 시스템 개발의 필요성과 로드맵을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 현재 국내 대학도서관 평가기준에 따라 변화되어 온 대학도서관 발전의 문제점과 이로 인한 대학도서관의 교수연구지원서비스의 한계점에 대하여 조사하였다. 또한 국내외의 12개 대학 도서관의 교수연구지원서비스 활동을 개관하고 분석함으로써 국내 대학도서관의 보다 진취적인 교수연구지원 서비스를 위한 벤치마킹을 모색하고자 하였으며, 서비스 전략의 방향을 제시하고자 하였다. 특히 본 연구에서는 교수 연구지원을 위한 고객관계관리(Customer Relationship Management: CRM) 서비스 전략이라고 할 수 있는 일대일, “mass-personalized services”를 제시함으로써 대학도서관의 “one-stop service execution wheel”을 토대로 한 교수연구지원 서비스의 가능성을 탐색하였다.
Abstract
This research aims to explore faculty research support systems in university libraries, assess their service performance for faculty research, and suggest the need and roadmap for new service development. We perform in-depth analyses of not only the current university library evaluation criteria as part of the overall university evaluation criteria, but also ten university libraries in the United States and two university libraries in Korea. Thorough benchmarking studies reveal the problems of the current university library evaluation criteria in its advances and limitations of current faculty support service systems. Especially this research suggests to develop a one-stop service execution wheel for the roadmap for the faculty research support system which is based on customer relationship management(CRM) for one-to-one, mass- personalized services to the faculty.
초록
본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.
Abstract
This research evaluated differences of classification performance for feature selection methods using LDA topic model and Doc2Vec which is based on word embedding using deep learning, feature corpus sizes and classification algorithms. In addition to find the feature corpus with high performance of classification, an experiment was conducted using feature corpus was composed differently according to the location of the document and by adjusting the size of the feature corpus. Conclusionally, in the experiments using deep learning evaluate training frequency and specifically considered information for context inference. This study constructed biomedical document dataset, Disease-35083 which consisted biomedical scholarly documents provided by PMC and categorized by the disease category. Throughout the study this research verifies which type and size of feature corpus produces the highest performance and, also suggests some feature corpus which carry an extensibility to specific feature by displaying efficiency during the training time. Additionally, this research compares the differences between deep learning and existing method and suggests an appropriate method by classification environment.
초록
본 연구는 기관 레포지터리에 셀프 아카이빙하고 있는 미국 연구중심 대학 교수 109명의 데이터를 혁신확산이론의 주요 개념을 바탕으로 분석한 것이다. 이들 교수들의 대다수가 기관 레포지터리 담당자의 직접적인 연락이나 발표를 통해 기관 레포지터리를 인식하고 있었다. 혁신의 5가지 특성과 관련하여 디지털 보존과 이용통계 제공이 기관 레포지터리의 상대적 우위성을 강조할 수 있는 서비스 기능으로 나타났다. 또한 기관 레포지터리의 기반이 되는 오픈액세스의 가치와 학자들이 지향하는 지식과 학문의 발전이라는 가치 사이에 적합성이 존재하는 것으로 나타났다. 파일럿 프로젝트를 통한 기관 레포지터리의 시험적 사용가능성을 확인할 수 있었으며 기관 레포지터리의 수용을 통해 긍정적이고 가시적인 피드백을 얻은 교수들은 기관 레포지터리를 보다 적극적으로 지원하고 있었다. 혁신의 계속 수용이라는 측면에서 볼 때 기관 레포지터리의 수용을 지속시킬 수 있는 안정적이고 효율적인 서비스를 제공하는 것이 필요할 것이다.
Abstract
This study examined perceptions of 109 professors at doctorate-granting universities in the U.S. who have self-archived in Institutional Repositories(IRs), predicated on the Diffusion of Innovations Theory. The majority of the faculty learned about IRs through the contact from IR staff or their presentations. Relating to five characteristics of an innovation, digital preservation and usage statistics of an IR were considered to be its relative advantage. The principle of Open Access(OA) was found to have compatibility with the values that professors ultimately pursued. The trialability of an IR was determined by the fact that IRs were adopted by faculty through the participation of pilot projects. Professors who gained positive and visible results from IR adoption seemed more strongly support the repository. In addition, it is necessary for IRs to provide stable and effective services that support the continued adoption of IRs.
초록
국가 R&D 사업관리 시스템에서는 국내의 국가 연구개발과제 정보를 관리하고 검색할 수 있도록 하고 있다. 특히 연구개발과제들을 분류하고 다양한 검색 및 분석 서비스를 제공하기 위해서 다양한 분류체계를 이용하고 있다. 하지만 하나의 분류체계에 대해 하나의 분류만 입력 가능하도록 하고 있기 때문에 과제의 성격을 명확히 파악하는데 어려움이 있다. 또한 연구개발과제를 위한 분류체계는 모든 분야에 대한 일반적인 분류를 제공하고 있으나 한의학과 같은 특정 분야에 맞는 분류체계는 제공하지 않고 있다. 반면에 한의학 분야에서는 한의학에 대한 분류체계 연구가 진행되어 왔지만 이 분류체계 또한 한의학 전반에 관한 일반적인 분류이기 때문에 한의학 연구개발과제를 위한 분류로는 적합하지 않는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 한의학 분야의 연구개발과제들의 성격을 명확히 파악하고 검색 및 분석에 활용할 수 있는 분류를 제안한다.
Abstract
NTIS(National Science & Technology Information Service) provides the information for domestic research projects. It in particular has several classification schemes to classify research projects and provide better retrieval and analysis services. It however is difficult to understand the characteristic of a research project clearly since only a classification in a classification scheme can be chosen about a research project. Moreover, the classification scheme covers the high-level classification for every research areas so that it cannot cover the area specialized to the oriental medicines. On the other hand, the classification schemes for oriental medicines have recently been studied in oriental medicine field. However, it also covers the high-level classification for oriental medicine so that it may not suit to a classification scheme for research projects. Therefore, in this paper we propose a classification scheme to understand clearly the characteristic of research projects in oriental medicine and use to use them to retrieval and analysis services.
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
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
변호사의 정보추구행태연구는 전문가 정보추구행태 연구의 하나로서 연구되어왔다. Leckie 등의 모델과 같은 선행 연구들에서 분석되었던 변호사의 정보추구행태가 오늘날 한국 변호사에도 적용될 수 있는가를 연구 질문으로, 본 연구는 변호사의 정보추구행태를 분석하기 위하여 21명의 변호사를 대상으로 설문조사과 인터뷰를 실시하였다. 특히 변호사의 경험(경력)과 소속 로펌규모 별로 조사대상을 선정하여 정보추구행태의 특성을 파악하였다. 그 결과 Leckie 등의 모델은 오늘날 한국 변호사에도 실제적으로 적용가능하며, 또한 선행 연구에서 파악되었던 변수(변호사 경력, 로펌규모 등) 역시 여전히 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면, 오늘날 변호사들은 비공식커뮤니케이션을 통한 비공식 정보보다는 공식 채널을 통한 정보추구를 보다 선호하며, 전자형태 정보를 더 많이 이용하는 것으로도 분석됨으로써 기존 선행 연구와는 상이한 정보추구행태를 보여주었다. 나아가 개별 인터뷰를 통해서는 첫 번째 온라인 검색이 실패한 경우에 동료나 선후배를 통한 비공식 커뮤니케이션 방식을 보다 적극적으로 활용하고 있다는 점도 파악할 수 있었다.
Abstract
The prior studies on the practical lawyer’s information seeking behaviors, including Leckie et al. (1996) model showed that role of the work and nature of the work in attorney’s practices had an significant influence on the attorney’s information seeking behaviors. This study now asks if these prior analyses can be applicable to attorneys’ practices nowadays. This study performed surveys and interviews with 21 practical attorneys in korea who were grouped by their experience period and the size of law firms. This study concludes that role of the work in Leckie et al. model still affects the attorneys’ information seeking behaviors today and moreover, the attorney’s experience and the size of law firms as variables also have made an impact on attorney’s behaviors so far. By the way, this study further finds that the attorneys prefer the digital information in online database and formal information like statutes or case laws. These results are definitely different from them of the prior studies. In addition, this study suggests that the behavior such as meaningful using of the informal information in difficulties with improper information can be kinds of the attorney’s information seeking behaviors.
초록
본 연구는 전국적으로 공공도서관 디지털자료실 구축사업이 완료된 이후 약 5년이 경과한 현 시점에서 디지털자료실의 운영 현황을 조사․분석한 결과를 토대로 향후 디지털 자료실의 활성화와 효율적인 운영 방안을 모색해 보았다. 그 결과, 무엇보다도 인프라 측면의 보완 및 개선이 가장 시급한 것으로 드러났다. 또한 공공도서관 디지털자료실의 향후 운영 방안으로는 크게 디지털자료실 통합운영체계 구축과 디지털자료실 기능 다변화를 추진하여야 한다. 먼저 공공도서관 디지털자료실의 운영실태 조사 내용과 활성화 전략을 다각도로 검토한 결과, 현 시점에서는 디지털자료실에서 가능한 부문을 위주로 최대한 통합하여 운영하는 것이 최선의 대안이 될 수 있다. 다음으로 공공도서관 디지털자료실의 기능 다변화는 기존의 디지털자료실 기능에 다양한 유형의 원자료 및 전용 어플리케이션을 활용한 정보의 제작뿐만 아니라 교육 기능, 참고정보서비스 기능, 온라인/오프라인 커뮤니티 형성 및 정보공유 활성화 기능 등을 추가 또는 강화하여 효율적으로 추진할 수 있다. 이를 통해 향후 공공도서관 디지털자료실은 단순한 인터넷 정보의 접근 및 이용을 위한 장소에서 사서와 이용자, 이용자와 이용자간 커뮤니케이션의 활성화는 물론 정보나 지식의 공유 및 협력활동을 위한 온라인/오프라인 공간으로 발전되어야 할 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to find methods for utilizing digital room in public library and its efficient operation by analyzing the status quo of the digital rooms in public libraries, which had been built nation-widely about 5 years ago. It is found that it is urgent to supplement and improve the infrastructure of them. It is also required to build multi-functional digital rooms and an integrated operational system for digital rooms. Implementation of an integrated operational system, first of all, for applicable sections of digital room may be the best alternative. The multi-functional digital rooms can be built, which, in addition to its traditional function, can include a variety of original information resources and function of information creation using application programs, as well as functions such as education, information services, online/offline community creation, and activating information sharing. In the future, the digital rooms in public libraries must play a significant role as online/offline spaces, which are not the places for use and access to internet information resource, but for information/knowledge sharing and collaborative activities. It also must provide a communication channel between librarians and users as well as among users themselves.