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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
본 연구는 아동용 홈페이지 아이콘의 평가기준을 설정하여 현재 사용하고 있는 9개의 국내외 주요 아동용 홈페이지의 핵심 아이콘 66개를 평가하고 초등학생을 대상으로 이들의 의미 인지도를 조사한 후 이들의 상관관계를 살펴보았다. 연구 결과 아동용 홈 페이지에서 사용되고 있는 아이콘의 문제점과 아동의 인지능력에 적당한 아이콘을 제시하였다.
Abstract
The study examined 131 icons that appeared in major Web sites for the use of children. Out of 131 icons, 66 icons were selected as core icons by calculating the number of their occurrence in the same category. The 66 icons were examined to find out whether they meet the evaluation criteria. And also 66 icons were presented to the children to find out whether they immediately recognize the meaning of each icons. Finally, the study investigated to find out the correlations between the results of evaluations by criteria and the results of the children's recognitions of meaning of each icons. As a results of the study, it presented 16 icons that were proved to be appropriate for the use of children.
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.
초록
인터넷의 대중화와 함께, 인터넷의 불법유해정보의 존재는 정부와 인터넷 사용자들에게 큰 근심거리가 된지 오래다. 불법유해정보 문제에 대한 다양한 해법들 중에서, 인터넷 콘텐츠 필터링 기술은 사용자들이 스스로 유해정보 문제에 대처할 수 있도록 개발되어 왔다. 지난 몇 년 사이, 상업 필터링 제품에 대한 관심이 높아지고 있다. 부모, 교사, 심지어는 정부 당국도 청소년을 인터넷 유해정보로부터 보호하는 기술적 대안으로써 상업 필터링 제품을 선택하고 있고, 그 시장도 빠르게 성장하고 있다. 하지만 시민단체들을 중심으로 인터넷 콘텐츠 필터링에 대한 비판의 목소리가 높다. 필터링은 기술적 측면에서 태생적인 약점을 가지고 있을 뿐 아니라, 표현의 자유를 위축시키는 결과를 초래할 것이라는 비판이다. 이 논문은 인터넷 콘텐츠 필터링, 특히 일세대 필터링과 구분되어 내용등급시스템으로 불리는 PICS/RDF 기반의 라벨 필터링의 기술적 측면을 분석하고 표현의 자유, 사용자 자율성과 관련된 문제들을 살펴봄으로써, 불법유해정보에 대한 기술적 해법의 타당성에 대하여 논하고자 한다.
Abstract
Since the use of the Internet has proliferated, the availability of illegal and harmful content has been a great concern to both governments and Internet users. Among various solutions for issues related to such content, Internet content filtering technologies have been developed for enabling users to deal with harmful content. In recent years, commercial filtering has become massively popular. Many parents, teachers and even governments have chosen commercial filtering software as a feasible technical solution for protecting minors from harmful information on the Internet. The Internet content filtering software market has grown significantly. However, Internet content filtering software has led to intense debate among civil liberties groups. They deem this to be censorship and argue that Internet filtering technologies are simply unworkable because they have inherent weaknesses. They are critical of the fact that most filtering has violated free speech rights and will eventually wipe out minor and controversial, yet innocent incidences of free speech on the Internet. In this article Internet content filtering, in particular PICS/RDF-based label filtering, so-called Internet content rating system, will be explored and its advantages and drawbacks relating to end-users' autonomy and freedom of expression will be discussed.
초록
본 연구에서는 미국 도서관에서 행해지고 있는 실시간 정보서비스를 소개하고 13개 도서관을 대상으로 현황조사를 분석하였다. 그 결과 도서관에서 사용된 소프트웨어로는 AOL Instant Messenger, Conference Room from WebMaster, LivePerson 등의 순이었으며 이용시간대는 주로 일반 참고봉사 업무시간과 비슷한 곳이 많았고 이용자는 주로 해당대학 및 회원기관의 학생 및 교직원, 졸업생들로 제한하고 있으며 일부 도서관에서는 특별한 제한 없이 사용가능하였다. 또한 이 연구에서는 미국 의회도서관 실시간 참고서비스를 실제로 이용한 결과 즉각적인 해답을 얻을 수 있고, 사서와 인터액티브 방식으로 서비스를 하기 때문에 참고서비스를 효율적으로 할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This paper outlines the concept of real time reference service(RTRS). Then, it analyzes real time reference service in the 13 libraries for effective reference service. As a result, the most used software was AOL instant Messenger, followed by Conference Room from WebMaster, and LivePerson. Hours of service was generally same as reference desk hours. The users were Students, faculty, staff, and alumni, This study also demonstrated how the RTRS in LC works. The results showed that real time reference was able to response to patrons quickly for reference questions with interactive method.
초록
본 연구는 온라인 과학기술정보 서비스 품질에 대한 기대수준과 성과에 대한 지각수준이 이용자 만족도와 충성도에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하고자 하였다. 이를 위해 한국과학기술정보연구원에서 제공하고 있는 온라인 과학기술정보 서비스인 NDSL의 서비스 품질 측정 모형인 NDSLQual을 사용하여 조사 및 분석을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 일곱 가지 기대 요인 가운데 신뢰성, 편리성, 시스템사용성, 정보품질의 네 가지 요인이 이용자 만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 일곱 가지 기대 요인 가운데 충성도에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 서비스문제해결을 제외한 신뢰성, 편리성, 시스템사용성, 대응성, 보안, 정보품질의 여섯 가지 요인은 모두 충성도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 일곱 가지 성과에 대한 지각 요인 가운데 신뢰성, 편리성, 정보품질의 세 가지 요인이 이용자 만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 일곱 가지 성과에 대한 지각 요인 가운데 신뢰성, 편리성, 정보품질의 세 가지 요인이 충성도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 결과, 일곱 가지 서비스 요인 가운데 정보품질, 신뢰성, 편리성에 대한 기대수준과 성과에 대한 지각수준이 NDSL의 이용자 만족도와 충성도를 높일 수 있는 공통 요인으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to reveal the influence of the expectation and perceived performance of the online science & technology information service quality on user satisfaction and royalty. To achieve this goal, we use the NDSLQual model to measure the quality of NDSL service. The results were as follows: First, among seven expectation factors, four factors (reliability, convenience, system usability and information quality) had a positive effect on the user satisfaction. Second, while service recovery had a negative effect on the royalty, the other six factors (reliability, convenience, system usability, responsiveness, security and information quality) had a positive effect on the royalty. Third, among seven perceived performance factors, three factors (reliability, convenience and information quality) had a positive effect on the user satisfaction. Fourth, among seven perceived performance factors, three factors (reliability, convenience and information quality) had a positive effect on the royalty. As a result, information quality, reliability and convenience of the expectation and perceived performance are common factors influencing user satisfaction and royalty.
초록
이 연구는 짧은 텍스트인 서명에 단어 임베딩이 미치는 영향을 분석하기 위해 Word2vec, GloVe, fastText 모형을 이용하여 단행본 서명을 임베딩 벡터로 생성하고, 이를 분류자질로 활용하여 자동분류에 적용하였다. 분류기는 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였고 자동분류의 범주는 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 기준으로 하였다. 서명에 대한 단어 임베딩을 적용한 자동분류 실험 결과, Word2vec와 fastText의 Skip-gram 모형이 TF-IDF 자질보다 kNN 분류기의 자동분류 성능에서 더 우수한 결과를 보였다. 세 모형의 다양한 하이퍼파라미터 최적화 실험에서는 fastText의 Skip-gram 모형이 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 이 모형의 하이퍼파라미터로는 계층적 소프트맥스와 더 큰 임베딩 차원을 사용할수록 성능이 향상되었다. 성능 측면에서 fastText는 n-gram 방식을 사용하여 하부문자열 또는 하위단어에 대한 임베딩을 생성할 수 있어 재현율을 높이는 것으로 나타났다. 반면에 Word2vec의 Skip-gram 모형은 주로 낮은 차원(크기 300)과 작은 네거티브 샘플링 크기(3이나 5)에서 우수한 성능을 보였다.
Abstract
To analyze the impact of word embedding on book titles, this study utilized word embedding models (Word2vec, GloVe, fastText) to generate embedding vectors from book titles. These vectors were then used as classification features for automatic classification. The classifier utilized the k-nearest neighbors (kNN) algorithm, with the categories for automatic classification based on the DDC (Dewey Decimal Classification) main class 300 assigned by libraries to books. In the automatic classification experiment applying word embeddings to book titles, the Skip-gram architectures of Word2vec and fastText showed better results in the automatic classification performance of the kNN classifier compared to the TF-IDF features. In the optimization of various hyperparameters across the three models, the Skip-gram architecture of the fastText model demonstrated overall good performance. Specifically, better performance was observed when using hierarchical softmax and larger embedding dimensions as hyperparameters in this model. From a performance perspective, fastText can generate embeddings for substrings or subwords using the n-gram method, which has been shown to increase recall. The Skip-gram architecture of the Word2vec model generally showed good performance at low dimensions(size 300) and with small sizes of negative sampling (3 or 5).
초록
패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬 최근접 이웃 클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.
Abstract
Recently there are many bibliometric studies attempting to utilize Pathfinder networks(PFNets) for examining and analyzing the intellectual structure of a scholarly field. Pathfinder network scaling has many advantages over traditional multidimensional scaling, including its ability to represent local details as well as global intellectual structure. However there are some limitations in PFNets including very high time complexity. And Pathfinder network scaling cannot be combined with cluster analysis, which has been combined well with traditional multidimensional scaling method. In this paper, a new method named as Parallel Nearest Neighbor Clustering (PNNC) are proposed for complementing those weak points of PFNets. Comparing the clustering performance with traditional hierarchical agglomerative clustering methods shows that PNNC is not only a complement to PFNets but also a fast and powerful clustering method for organizing informations.
초록
본 연구에서는 의견이나 감정을 담고 있는 의견 문서들의 자동 분류 성능을 향상시키기 위하여 개념색인의 하나인 잠재의미색인 기법을 사용한 분류 실험을 수행하였다. 실험을 위해 수집한 1,000개의 의견 문서는 500개씩의 긍정 문서와 부정 문서를 포함한다. 의견 문서 텍스트의 형태소 분석을 통해 명사 형태의 내용어 집합과 용언, 부사, 어기로 구성되는 의견어 집합을 생성하였다. 각기 다른 자질 집합들을 대상으로 의견 문서를 분류한 결과 용어색인에서는 의견어 집합, 잠재의미색인에서는 내용어와 의견어를 통합한 집합, 지도적 잠재의미색인에서는 내용어 집합이 가장 좋은 성능을 보였다. 전체적으로 의견 문서의 자동 분류에서 용어색인 보다는 잠재의미색인 기법의 분류 성능이 더 좋았으며, 특히 지도적 잠재의미색인 기법을 사용할 경우 최고의 분류 성능을 보였다.
Abstract
The aim of this study is to apply latent semantic indexing(LSI) techniques for efficient automatic classification of opinionated documents. For the experiments, we collected 1,000 opinionated documents such as reviews and news, with 500 among them labelled as positive documents and the remaining 500 as negative. In this study, sets of content words and sentiment words were extracted using a POS tagger in order to identify the optimal feature set in opinion classification. Findings addressed that it was more effective to employ LSI techniques than using a term indexing method in sentiment classification. The best performance was achieved by a supervised LSI technique.
초록
인터넷 정보검색과정에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 검색방법은 키워드 검색이다. 키워드 검색은 정확률과 재현율의 관점에서 여러가지 단점을 지니고 있다. 이러한 키워드 검색의 단점을 보완해 줄 수 있는 장치로서 다수의 웹 포털에서 디렉토리 검색서비스를 제공하고 있다. 검색포털에서 제공하고 있는 디렉토리 서비스는 포털별로 상이한 분류체계를 사용하는 이유로 이용자에게 불편을 주고 있으며, 이러한 불편의 해소를 위해 디렉토리 서비스간 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 구축필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 이 연구에서는 네이버, 야후, 엠파스 등 국내 주요 포털의 디렉토리 서비스를 대상으로 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 모형을 구축하고 그 성능을 평가하였다.
Abstract
The most widely used information searching method in the current internet environment is the keyword-based one, which has certain limitations in terms of precision and recall. Most major internet portals provide directory-based searching as a means to complement these limitations. However, that they adopt different classification schemes brings significant inconvenience to the users, and it consequently suggests a need to develop mapping gateway to provide cross-portal, or cross-directory information searching. In this context, this study attempts to develop a prototype system of intermediary gateway for integrated search, using the directory services of three major portals, Naver, Yahoo and Empas, and test its performance.
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.