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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
시소러스의 효율성을 유지하기 위해서는 지속적인 용어 관리가 절대적으로 필요하다. 실제적으로 특정 주제영역의 정보와 키워드들은 생성과 분화, 소멸 과정 등이 동적으로 이루어지기 때문에 시소러스의 효율적인 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계 등을 활용하여 시소러스 관리를 위한 구조화 방안을 제안하였다. 한편 구조체계의 맵핑 알고리즘과 구조체계의 병합 알고리즘을 이용한 시소러스 기본관계와 세부관계 표현 방법도 제안하였다. 또한 토픽 타입을 이용한 연결중심문서를 기준으로 디스크립터의 확장과 디스크립터의 대치 방안을 제시하였다. 특히, 고정된 개념을 통한 이중 용어관리라는 새로운 방안도 개발하였다. 이는 시간과 공간의 비종속적인 개념을 표현하는 용어를 고정시키고, 해당 개념의 범주에 속하면서 외부의 정보적 상황에 따라 디스크립터를 자유롭게 선정하는 방법이다.
Abstract
The terminology management is absolutely necessary for maintain ing the efficiency of thesaurus. This is because the c reating, differentiating, disappearing, and other processes of e management of thesaurus a very difficult task. Therefore, a device is required for acco mplishing methods to construct and maintain the thesaurus.This study proposes the methods to construct the thesaurus mana elements of a topic map which are topic, ocurrence, and associ ation. Second, the study proposes the methods to represent the basic and specific instances using the systematic maping algorithm and merging algorithm.methods to expand and subsitute the descriptors using the topic type. The new method applying fixed concept for double layer manageme nt on terms is developed, too. The purpose of this method is to fix the conceptual term which and space, and to select the des criptor freely by external info rmation circumstance.
초록
본 연구에서는 정보자원의 메타데이터 작성시 메타데이터 간 의미의 일관성을 유지하기 위한 메타데이터 명명 방법론과 이를 실제 분야에 적용할 수 있는 메타데이터 명명 규칙의 실험적 모형을 제시하였다. 이를 위해 우선적으로 ISO/IEC 11179에서 제시하고 있는 메타데이터 레지스트리 메타모형과 데이터의 기본 속성 및 개념을 논의하였으며, 이러한 논의를 토대로 객체용어(object term)와 속성용어(property term) 및 표현(presentation)에 관한 명명 규칙의 실제 적용 사례를 제시하였다. 객체용어의 생성은 자료유형의 엔터티-관계(E-R) 모형에 근거한 휴리스틱 분석을 통해 이루어졌으며, 속성용어의 명명은 더블린코어의 메타데이터 셋을 기반으로, 표현은 SHOE 1.0 버전을 기반으로 하였다.
Abstract
To build the consistency among different metadata systems and to increase the interoperability of that systems even among different domains, naming rules and glossaries for the data elements are necessary. This study provides discussion of naming and identification of the data element concept, data element, conceptual domain, value domain, and its meta model. This study also describes example naming conventions based on ontology derived from the combination with object, properties, and representation of data elements. The naming principles and rules described in this study use E-R analysis, DC metadata set, and SHOE 1.0 as an example of the scientific documents. This study would be a guideline to build the naming rules of metadata based on ontology in various domains.
초록
이 연구는 입지선정 과정에서 다양한 집단의 의사를 반영하고 객관성 있는 입지후보지를 선정하는 방법을 제시하고자 하였다. 제안하는 도서관 입지선정 모형은 입지기준의 중요도를 측정하는 계층분석법과 구체적인 입지를 선정하는 지리정보시스템을 통해서 이루어졌고 이를 서초구에 적용하였다. 먼저, 문헌연구를 통해 도서관 입지기준을 설정하였고 설정된 기준을 계층화하였다. 계층화된 기준 중에서 서초구 환경에 적합한 기준을 추출하여 설문지를 작성하였고 이를 도서관 이용자, 전문가, 행정 공무원의 세 집단을 대상으로 설문조사를 실시했다. 일관성을 유지하고 있는 설문만을 분석하여 각 기준들의 상대적인 중요도를 측정하였다. 다음으로, 도서관 입지 배제지역을 설정하였고 입지기준들의 지도 레이어를 작성하였다. 레이어를 설문을 통해 얻은 각 기준의 상대적인 중요도를 가중치로 하여 중첩함으로써 75개 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지들을 기준별 유사도에 따라 5개의 클러스터로 군집화했고 적합도가 낮은 한 개의 군집을 제외한 네 개의 후보지를 최종 입지후보지로 제시했다.
Abstract
This study proposes a new site selection model which reflects integrated opinions of several groups and identifies sites through objectivity of selection procedure. The proposed model consists of two parts, Analytic Hierarchy Process(AHP) and Geographic Information(GIS). This model was applied to Seocho-gu in Seoul. First, library site selection criteria were determined through literature study. Hierarchical relationship based on the questionnaire was determined and refined to be suited to Seocho-gu case. A survey was conducted with three groups, namely, library users, librarians, and public worker. A few inconsistent answers to the survey questionnaire were excluded and the relative importance of each criterion was measured. Next, an overlay method was used and the relative importance was used as a weight for selecting candidates. This process excluded the areas where a library was unable to be built, for example, rivers, military areas, other restricted areas by law, etc. and resulted in seventy-five sites. Five groups of candidates were identified according to the similarity of criteria. Finally, four groups, after eliminating one lowly fitted group, were determined.