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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 기록물관리 전문요원의 인구사회학적 특성에 따른 직무스트레스, 우울, 상태불안 수준의 차이와, 그들의 직무스트레스가 우울 수준에 미치는 영향 관계에 있어 상태불안 수준의 매개효과가 유의하게 나타나는지를 분석하였다. 이를 위해 기록물관리 전문요원들을 대상으로 인구사회학적 특성을 포함해 총 9요인으로 구성된 직무스트레스와 우울 수준, 상태불안 수준을 묻는 설문지를 배포해 최종적으로 98부의 설문데이터를 회수했고, 다중회귀분석을 이용해 매개분석을 시도했다. 그 결과 모든 요인에서의 직무스트레스와 우울 사이에서 상태불안이 완전매개 효과를 보이는 것으로 나타나, 기록물관리 전문요원들의 우울수준을 낮추기 위해 그들의 상태불안 수준이 필히 관리되어야 하는 것으로 분석되었다.
Abstract
This study examined differences in job stresses, depression and state anxiety levels relating to sociological characteristics of records managers and studying whether the mediating effect of state anxiety levels significantly occurs on the depression followed by their job stresses. So we distributed questionnaires of 9 factors including sociological characteristics to record managers, asking them job stresses, depression, and state anxiety levels, and collected 98 questionnaires finally. We analyzed the effect of mediation on the surveyed data using Regression Analysis. As a result, it was found that there is a full mediating effect of state anxiety level between job stress and depression, and that, therefore, state anxiety levels of the record managers must be managed to lower their depression levels.
초록
본 연구는 네이버 전문정보, 구글 스칼라, 그리고 MS Academic Search에서 제공하는 학술정보서비스에 대한 특성을 살펴보고 135명의 대학생을 대상으로 그 이용 및 품질에 대해 콘텐츠, 서비스 및 효과성을 중심으로 비교․평가 하였다. 분석결과 콘텐츠 부분에서는 구글 스칼라에 대한 이용자 평가가 높게 나타났고, 검색성의 경우 구글 스칼라가, 디자인 부분에서는 네이버 전문정보가 상대적으로 높게 평가되었다. 접근성에 있어서는 네이버 전문정보와 구글 스칼라가 MS Academic Search보다 높게 평가되었고, 정보의 유용성과 이용자 만족도에서는 구글 스칼라가 다른 포털 학술정보서비스보다 높게 평가되었다.
Abstract
This study was to evaluate the quality of academic information services provided by Naver Academic Information Service, Google Scholar, and MS Academic Search. This academic information services were evaluated in terms of the contents, service, and effectiveness. 135 four year college students were recruited for the survey. The results showed that the Google Scholar in contents section had higher score than Naver and MS Academic Search. In regard to service, Google Scholar had higher score in retrieval section while Naver had higher score in design section respectively. Finally, both Google Scholar and Naver in the access section had higher score than MS Academic Search.
초록
본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정 결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상 초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다 더 높게 나타나 영상 초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털 도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.
Abstract
This study is designed to assess whether storyboard surrogates are useful enough to be utilized for indexing sources as well as for metadata elements using 12 sample videos and 14 participants. Study shows that first, the match rates of index terms and summaries are significantly different according to video types, which means storyboard surrogates are especially useful for the type of videos of conveying their meanings mainly through images. Second, participants could assign subject keywords and summaries to digital video, sacrificing a little loss of full video clips' match rates. Moreover, the match rate of index terms (0.45) is higher than that of summaries (0.40). This means storyboard surrogates could be more useful for indexing videos rather than summarizing them. The study suggests that 1)storyboard surrogates can be used as sources for indexing and abstracting digital videos; 2) using storyboard surrogates along with other metadata elements (e.g., text-based abstracts) can be more useful for users' relevance judgement; and 3)storyboard surrogates can be utilized as match sources of image-based queries. Finally, in order to improve storyboard surrogates quality, this study proposes future studies: constructing key frame extraction algorithms and designing key frame arrangement models.