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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 논문은 임상의사가 환자치료 시 발생하는 문제를 해결하기 위해 온라인상에서 정보검색하는 과정을 연구하였다. 이를 위해 국내 대학병원 내과 전문의 10명을 대상으로 관찰조사와 심층면담을 수행하였다. Wilson의 문제 해결 모형을 기반으로 임상의사가 임상질문 해결을 위해 온라인상에서 검색하는 단계별 특성과 정보검색의 효용성에 대해 분석하였다. 그 결과, 임상의사는 사전 배경지식을 바탕으로 즉각적인 임상질문을 구성하지만, 실제 검색에서는 대부분 기본 검색전략만 사용하였으며, 본인에게 익숙한 특정 정보원만을 선호하였다. 하지만, 온라인 정보검색 평균 만족도는 7점 리커트 스케일 기준 5.7로 높게 나타났으며, 정보검색 후에 문제해결지수가 상승하였다. 임상의사는 잘 정리된 근거 중심의 신뢰성 높은 정보를 빠르고 쉽게 이용하기를 원하기 때문에 환자 진료시스템에서 바로 치료에 필요한 정보를 보여줄 수 있는 검색시스템의 연계가 필요함을 알 수 있다. 또한, 구글이나 PubMed 외에 다른 온라인 정보원에 대한 인지도는 현격히 낮게 나타나 다른 정보원에 대한 적극적인 홍보와 정보활용교육의 활성화도 필요함을 알 수 있다.
Abstract
This study aims to analyze physicians’ online information search process to solve the clinical questions at the point of care. To achieve this purpose, ten university hospital-based physicians participated in-depth interviews and observation studies. Based on Wilson’s problem solving process, this study analyzed the characteristics of each information search stage and efficiency of online searching. The results showed that participants tend to relatively immediately formulate their clinical questions. However, basic searching strategies were only used and a few preferred information sources were chosen. However, average satisfaction degree of online searching appeared high with 5.7 (7 Likert-scale) and problem-solving index increased after searching. As physicians are likely to use well organized and evidenced-based credible information easily, it implies the needs for an integrated search system within the electronic medical record (EMR). In addition, as other online resources’ awareness is lower comparing Google and PubMed, active promotions and training of other resources are needed.
초록
공연예술 콘텐츠의 효과적인 검색은 특화된 메타데이터를 근간으로 다양한 접근점을 제공할 때 이루어진다. 본 연구는 이용자가 찾고자하는 공연예술 콘텐츠에 대한 정확한 지식이 없더라도 쉽게 콘텐츠를 효율적으로 찾을 수 있는 검색 시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구는 공연예술 국내외 사이트가 제공하고 있는 접근점 요소와 내비게이션 요소를 파악하고 연극, 무용 음악을 전공하는 대학생들이 원하는 공연예술 검색 접근점 및 브라우징 요소를 분석하였다. 이와 같은 분석을 토대로 공연예술 콘텐츠 검색에 적합한 9개 패싯요소 즉, ‘공연예술장르’, ‘공연예술가’, ‘공연예술단체’, ‘자료유형’, ‘언어’, ‘주대상관객’, ‘이벤트’, ‘장소’, ‘시기’를 제안하였다. 또한, 다각적인 패싯 내비게이션이 가능하도록 공연예술 콘텐츠 기술요소 27개를 선정하였고 내비게이션이 이루어질 수 있는 인터페이스를 설계하였다. 이를 근거로 하여 3,360건의 실험 데이터를 구축하고 실제 검색 시스템을 구축하였다. 마지막으로 전문가의 심층 인터뷰 결과, 본 연구에서 구축한 시스템이 이용자가 원하는 패싯을 제공하여 만족스러운 브라우징을 수행할 수 있었으며 정보조우가 가능한 인터페이스임을 증명하였다. 공연예술 도메인에서 패싯 내비게이션 검색 기법의 응용은 이용자의 요구를 충족시키며 더 나아가 공연예술 정보에의 접근 및 활용에 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.
Abstract
The effective searching for performing arts contents can be achieved by providing various access points and searching methods based on specialized metadata. The purpose of this study is to develop a faceted navigation interface which user could effectively and efficiently retrieve performing arts contents even if the users do not know accurate descriptive information about them. Therefore, the study, first, investigated search access points and navigation items providing by other the performing arts retrieval systems and to analyze information seeking behaviors of university students who major in music, dance and theater. And then, the study proposed the 36 facets with the 9 main facet categories suitable for performing arts and also proposed 27 descriptive elements suitable for performing arts contents. Finally, the study developed the performing arts contents retrieval system based faceted navigation interface with 3,360 experimental data and conducted an in-depth interview in terms of usability, serendipity, and efficiency. The applying the faceted navigations for searching performing arts contents will help users access and utilize them in the retrieval system and moreover satisfy user demands.
초록
본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This study aims to develope a scholarly metadata information system based on conceptual elements of text structure of Korean studies research articles and to identify the applicability of text structure based metadata as compared with the existing similar system. For the study, we constructed a database(Korean Studies Metadata Database, KMD) with text structure based on metadata of Korean Studies journal articles selected from the Korea Citation Index(KCI). Then we verified differences between KCI system and KMD system through search results using same keywords. As a result, KMD system shows the search results which meet the users’ intention of searching more efficiently in comparison with the KCI system. In other words, even if keyword combinations and conditional expressions of searching execution are same, KMD system can directly present the content of research purposes, research data, and spatial-temporal contexts of research et cetera as search results through the search procedure.
초록
본 연구는 영유아 도서의 자료조직 실태를 파악하기 위하여 J시에 소재한 8개 시립도서관 영유아실을 대상으로 자료조직 현황과 문제점을 분석하고 이를 토대로 개선방안을 제시하였다. 조사방법은 분석대상 도서관의 어린이실 담당 사서 8명, 영유아실을 방문한 부모 25명을 대상으로 인터뷰를 실시하였다. 조사 결과, 모든 도서관에서 KDC를 적용하여 분류하고 있었으나 배가는 분류체계와는 달리 출판사명의 자모순 배가를 실시하고 있었다. 이러한 출판사별 배가 방식은 사서 측면에서는 정리의 편리성이 높은 것으로 평가되었으나 이용자들은 분류체계와 배가의 이원화로 인해 자료 검색의 어려움을 겪고 있는 것으로 조사되었다. 또한, 온라인검색목록시스템의 검색 결과에 도서 위치에 대한 정확하고 충분한 정보가 제공되지 않는 경우가 많았다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 (1) KDC를 유지하되 배가 방식을 청구기호 순으로 전환하는 방안과 (2) 새로운 영유아용 분류표를 개발하는 두 가지 개선방안을 제안하였다.
Abstract
With a purpose of investigating the current status of resource organization for infants and young children’s resources, this study examined 8 municipal libraries in J city and suggested recommendations for improvements. To do that, interviews were conducted with 8 children’s librarians and 25 users, who were parents visiting the libraries. All libraries examined were using KDC to classify young children’s resources, but books were shelved by the alphabetic order of publishers’ names. This arrangement strategy was regarded very convenient in re-shelving materials from the perspective of librarians, but users had difficulties in finding books because of the separation of the classification system and the arrangement system. Also, the online public cataloging system did not provide accurate and sufficient information to locate a book. Based on the results, this study suggested two ways for improvements: (1) classifying and arranging books by KDC, (2) developing a new classification system customized to infants and young children.
초록
해외에 진출한 국내기업의 소송 사례가 증가하면서 기업들의 전자증거개시제도의 대응에 대한 요구가 증가하고 있다. 영미법에서 유래된 제도인 전자증거개시제도는 절차 진행과정에서 여러 곳에 산재해 있는 전자적 정보들을 중 제한된 시간 내에 소송과 관련된 전자적 정보들을 찾아 증거자료로 검토하여 제출하는 제도이다. 이는 하루에도 수많은 전자기록이 생산되는 국내기업들의 기록관리가 잘 이루어지지 않고 있는 현실에서 제한된 시간 이내에 증거자료를 추리고 검토하여 제출하는 것은 쉽지 않은 일이다. 검토대상을 줄이고 검토과정을 효율적으로 진행하는 것은 소송에서 승소를 위한 가장 중요한 과제 중 하나이다. Predictive Coding은 전자증거개시 검토 과정에서 사용되는 도구로써 기계학습을 이용하여 기업들이 보유하고 있는 전자적 정보들의 검토를 도와주는 도구이다. Predictive Coding이 기존의 검색 도구보다 효율성이 높고 잠재적으로 소송과 관련된 전자적 정보를 추려내는데 강점이 있다고 판단된다. 기업의 효율적인 검색도구의 선택과 지속적인 기록관리를 통해 검토비용의 시간적, 비용적 절감을 꾀할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 기업은 전자증거개시 제도에 대응하기 위해서 시간과 비용적 측면을 고려한 전문적인 Predictive Coding 솔루션의 도입과 기업 기록관리를 통해 가장 효과적인 방법을 모색해야 할 것이다.
Abstract
As the domestic companies which have made inroads into foreign markets have more lawsuits, these companies’ demands for responding to E-Discovery are also increasing. E-Discovery, derived from Anglo-American law, is the system to find electronic evidences related to lawsuits among scattered electronic data within limited time, to review them as evidences, and to submit them. It is not difficult to find, select, review, and submit evidences within limited time given the reality that the domestic companies do not manage their records even though lots of electronic records are produced everyday. To reduce items to be reviewed and proceed the process efficiently is one of the most important tasks to win a lawsuit. The Predictive Coding is a computer assisted review instrument used in reviewing process of E-Discovery, which is to help companies review their own electronic data using mechanical learning. Predictive Coding is more efficient than the previous computer assister review tools and has a merit to select electronic data related to lawsuit. Through companies’ selection of efficient computer assisted review instrument and continuous records management, it is expected that time and cost for reviewing will be saved. Therefore, in for companies to respond to E-Discovery, it is required to seek the most effective method through introduction of the professional Predictive Coding solution and Business records management with consideration of time and cost.
초록
이 연구는 정보관리학회지의 초록의 현황에 대한 조사와 분석을 통해 초록의 특징을 진단하고자 한다. 이를 위해 학회지의 저자초록을 중심으로 초록의 구성요소, 초록의 유형 등을 분석하였다. 대상초록은 1984년부터 2015년까지 간행된 학회지 논문이다. 그 결과 수록논문은 1,168편, 지시적 초록은 96.6%, 통보적 초록은 3.4%, 국어와 영어 병기 초록은 99.5%였다. 연구방법에서 문헌사례 52.8%, 설문조사 21.1%, 실험이 26.1%였다. 문단과 문장에서 1문단이 92.1%, 2문단 이상이 7.9%, 5문장 이하가 79%, 6문장 이상이 21%, 1인칭 사용이 90.5%로 나타났다. 주제영역은 도서관/정보센터경영 19.4%, 정보서비스 17.3%, 정보공학 16.4%, 정보검색 15.1%, 계량정보 9.6% 등의 순으로 나타났다.
Abstract
This study aims to identify the characteristics of abstracts by analyzing the status of abstracts published in ‘Journal of the Korean Society for Information Management.’ To this end, the study analyzed the components of and the types of abstracts. Target abstracts were those published in the journal from 1984 to 2015. The journal published 1,168 articles with indicative abstracts accounting for 96.6%, informative abstracts 3.4%, and abstracts written in both English and Korean 99.5%. As for research methods, case study through literature review was 52.8%, surveys 21.1%, and experimentation 26.1%. The percentage of abstracts consisting of one paragraph was 92.1%, more than two paragraphs were 7.9%, fewer than 5 sentences were 79%, and 6 sentences or more were 21%. The use of the first person was 90.5%. In terms of topic areas, library and information center management was 19.4%, information services 17.3%, information technology 16.2%, information retrieval 15.1%, and informetrics 9.6%, etc.
초록
본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 ‘공학’ 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 ‘GIS/통신’ 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 ‘의학/인문사회과학’ 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.
Abstract
This study aims to investigate the research trends of disaster in Korea through a bibliometric analysis. To do that, it analyzed 772 scholarly articles published from 2002 to 2016, retrieved from KCI (Korean Citation Index) database. For analysis, discipline profiling analysis, journal profiling analysis, and co-word analysis methods were used. The study found that the number of scholarly articles on disaster has increased, especially after Sewol ferry disaster occurred in 2004. The major discipline areas were identified as ‘policy sciences/public administration’ area, ‘engineering’ area, ‘GIS/telecommunication’ area, and ‘medical/humanities/social sciences’ area. In terms of time series, the proportion of scholarly articles published in ‘policy sciences/public administration’ area has decreased since 2014 and at the same time, discipline areas have been diversified including law, medical, and journalism.
초록
다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 ‘metadata’라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
As the usage of information resources produced in various media and forms has been increased, the importance of metadata as a tool of information organization to describe the information resources becomes increasingly crucial. The purposes of this study are to analyze and to demonstrate the intellectual structure in the field of metadata through co-word analysis. The data set was collected from the journals which were registered in the Core collection of Web of Science citation database during the period from January 1, 1998 to July 8, 2016. Among them, the bibliographic data from 727 journals was collected using Topic category search with the query word ‘metadata’. From 727 journal articles, 410 journals with author keywords were selected and after data preprocessing, 1,137 author keywords were extracted. Finally, a total of 37 final keywords which had more than 6 frequency were selected for analysis. In order to demonstrate the intellectual structure of metadata field, network analysis was conducted. As a result, 2 domains and 9 clusters were derived, and intellectual relations among keywords from metadata field were visualized, and proposed keywords with high global centrality and local centrality. Six clusters from cluster analysis were shown in the map of multidimensional scaling, and the knowledge structure was proposed based on the correlations among each keywords. The results of this study are expected to help to understand the intellectual structure of metadata field through visualization and to guide directions in new approaches of metadata related studies.
초록
본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.
Abstract
This study aimed to design a semi-automatic web-based pilot system 1) to build a Korean novel geo-name, 2) to update the database using automatic geo-name extraction for a scalable database, and 3) to retrieve/visualize the usage of an old geo-name on the map. In particular, the problem of extracting novel geo-names, which are currently obsolete, is difficult to solve because obtaining a corpus used for training dataset is burden. To build a corpus for training data, an admin tool, HTML crawler and parser in Python, crawled geo-names and usages from a vocabulary dictionary for Korean New Novel enough to train a named entity tagger for extracting even novel geo-names not shown up in a training corpus. By means of a training corpus and an automatic extraction tool, the geo-name database was made scalable. In addition, the system can visualize the geo-name on the map. The work of study also designed, implemented the prototype and empirically verified the validity of the pilot system. Lastly, items to be improved have also been addressed.