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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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
본 연구는 음악의 내용에 해당하는 음렬 패턴을 대상으로 분류자질을 선정하고 이를 기준으로 음렬간 유사도를 측정한 후 음렬간 군집을 형성하였다. 이는 내용기반음악검색 시스템에서 유사한 음렬을 검색 결과로 제시함으로써 이용자 탐색을 용이하게 하기 위함이다. 실험문헌집단으로는 「A Dictionary of Musical Themes」에 수록된 주제소절의 kern 형식 파일을 사용하였으며, 음렬 처리도구로는 Humdrum Toolkit version 1.0을 사용하였다. 음렬의 분절 여부와 시작 위치에 따른 네 가지 형태의 유사도 행렬을 대상으로 계층적 클러스터링 기법을 사용하여 유사한 음렬간 군집을 형성하였다. 이들 결과에 대한 평가는 외적 기준이 되는 수작업 분류표가 있는 경우 WACS 척도를 사용하였고, 음렬 내 임의의 위치에서부터 시작한 음렬을 대상으로 한 경우, 클러스터링 결과로부터 얻어낸 군집 내 공통 자질 패턴 분포를 통해 내적 기준을 마련하여 평가하였다. 평가 결과에 의하면 음렬의 시작 위치와 무관하게 분절한 자질을 사용하여 클러스터링한 결과가 그렇지 않은 것에 비해 뚜렷한 차이를 보이며 높게 나타났다.
Abstract
In this paper, classification feature is selected with focus of musical content, note sequences pattern, and measures similarity between note sequences followed by constructing clusters by similar note sequences, which is easier for users to search by showing the similar note sequences with the search result in the CBMR system. Experimental document was 「A Dictionary of Musical Themes」, the index of theme bar focused on classical music and obtained kern-type file. Humdrum Toolkit version 1.0 was used as note sequences treat tool. The hierarchical clustering method is by stages focused on four-type similarity matrices by whether the note sequences segmentation or not and where the starting point is. For the measurement of the result, WACS standard is used in the case of being manual classification and in the case of the note sequences starling from any point in the note sequences, there is used common feature pattern distribution in the cluster obtained from the clustering result. According to the result, clustering with segmented feature unconnected with the starting point Is higher with distinct difference compared with clustering with non-segmented feature.