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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
본 연구에서는 FRBRoo 분석을 바탕으로 FRBR 시리즈 개념모형을 확장하고 개선하기 위한 방안을 제시하고자 했다. FRBRoo는 CIDOC CRM과 연계된 플러그인 온톨로지다. FRBR 모형을 대체하는 것이 아니라 박물관 분야와의 협력을 위해 개발된 것이다. 연구 과정에서 FRBR 시리즈 모형이 IFLA LRM으로 통합 개정되었다. 이에 LRM에 대한 분석도 추가하였다. 서지 정보가 도서관의 업무와 이용자를 지원해야 한다면, 도서관이 당면한 새로운 과제를 지원하기 위해 서지정보를 분석하는 방식도 개선되어야 할 것이다. 이를 위해서는 시간과 관련된 이벤트 개념이 서지정보의 모델링에 반영되어야 한다. 또한 서지정보의 구축과 교환 단위를 서지레코드보다 더 작은 단위나 더 큰 단위로도 확대해야 하며, FRBRoo를 서지정보의 공유를 위한 외부와의 연계 통로로 활용하는 것이 바람직하다.
Abstract
In this study, based on the analysis of FRBRoo, we tried to propose suggestions to expand and improve the FRBR family conceptual model. FRBRoo is a plug-in ontology of CIDOC CRM with cooperation of museum field. As FRBR family models also revised and integrated into IFLA Library Reference Model, the additional analysis on IFLA LRM was performed. If bibliographic information is required to support the technical and user services of the library, the way to analyze the bibliographic information should be improved in order to cope with the new challenges faced by the library. To do this, time-related event concepts should be reflected in the modeling of bibliographic information. It is also necessary to expand the creation and exchange unit of bibliographic information to smaller units or larger units than legacy bibliographic records. Using FRBRoo as a linkage tool for the sharing of bibliographic information is also suggested.
초록
본 연구는 여성의 건강과 밀접한 관련이 있는 모바일 월경주기 측정 애플리케이션을 대상으로 토픽모델링 기법과 함께 다양한 텍스트 마이닝 기법을 도입하여 사용자 경험 평가를 실시하였으며 그 결과를 허니콤(Honeycomb)모델과 결합하여 분석하였다. 월경주기측정 애플리케이션 리뷰에서 드러난 사용자 경험을 평가하기 위해 월경주기측정 애플리케이션의 한국어 리뷰 47,117개를 수집하였다. 리뷰에서 드러난 사용자 경험에 관한 전체적인 담론 확인을 위해 토픽모델링 분석을 실시하였고, 각 토픽 별 구체적인 경험을 확인하고자 동시출현 네트워크 관계로 구축한 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 또한 사용자의 정서적 경험을 파악하기 위해 감정분석(Sentiment Analysis)을 실시하였다. 이를 기반으로 월경주기측정 애플리케이션의 개발 전략을 정확도, 디자인, 모니터링, 데이터관리 및 사용자관리 측면에서 제시하였다. 연구 결과, 애플리케이션의 월경주기측정 정확도 및 모니터링 기능을 개선해야 함이 확인되었으며 다양한 디자인적 시도가 필요함이 관찰되었다. 또한 개인정보와 사용자의 생체 데이터 관리방법에 대한 보완의 필요성도 확인되었다. 본 연구는 월경주기측정 애플리케이션의 사용자 경험(UX)을 심층적으로 탐색하여 이용자들이 경험한 다양한 요인을 밝히고 더 나은 경험을 제공하기 위한 실질적인 개선점을 제시하였다. 또한 사용자 경험을 평가하는 과정에서 방대한 양의 리뷰 데이터를 연구자가 면밀하게 파악할 수 있도록 토픽모델링과 텍스트 네트워크 분석 기법을 결합하여 방법론을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study conducted user experience evaluation by introducing various text mining techniques along with topic modeling techniques for mobile menstrual cycle measurement applications that are closely related to women’s health and analyzed the results by combining them with a honeycomb model. To evaluate the user experience revealed in the menstrual cycle measurement application review, 47,117 Korean reviews of the menstrual cycle measurement application were collected. Topic modeling analysis was conducted to confirm the overall discourse on the user experience revealed in the review, and text network analysis was conducted to confirm the specific experience of each topic. In addition, sentimental analysis was conducted to understand the emotional experience of users. Based on this, the development strategy of the menstrual cycle measurement application was presented in terms of accuracy, design, monitoring, data management, and user management. As a result of the study, it was confirmed that the accuracy and monitoring function of the menstrual cycle measurement of the application should be improved, and it was observed that various design attempts were required. In addition, the necessity of supplementing personal information and the user’s biometric data management method was also confirmed. By exploring the user experience (UX) of the menstrual cycle measurement application in-depth, this study revealed various factors experienced by users and suggested practical improvements to provide a better experience. It is also significant in that it presents a methodology by combines topic modeling and text network analysis techniques so that researchers can closely grasp vast amounts of review data in the process of evaluating user experiences.
초록
본 연구는 문헌사를 대치하는 구술사에 관하여 기록물로서의 중요성을 제시하면서 구술사 기록물을 구조화 할 수 있는 표준 메타데이터 모형과 설계 요소를 개발 하고자 하였다. 이를 위하여 구술사 기록의 내용과 형태를 정보원으로 표현할 수 있는 표준 메타데이터 기술 요소를 분석하였으며, 디지털 구술 아카이빙 구축을 위하여 프로젝트, 관리, 레코드 그리고 관련 레코드 영역으로 메타데이터 모델링을 설계 하였다. 또한 기본 요소와 세부 요소, 구분 요소의 설계 원칙에 의하여 실제 구술사 기록물을 대상으로 구현을 통해 적용 해 보았다.
Abstract
This study is aimed to develop standard metadata model and develop elements and present the importance of oral history archives that contrast with literature history. The study analyzed standard metadata description elements that can express contents and forms of oral history archives as information. Furthermore, it designed Project, Management, Record, and metadata modeling as a Related record domain for the sake of building digital oral archives. Finally, the study gave shape to real oral history archives based on basic elements, details, and design principles of division elements.
초록
최근 문화유산기관에 대한 이용 요구가 복합화 되어 가는 가운데 미국에서 도서관, 기록관, 박물관의 기능을 통합한 라키비움의 개념이 제시되었고, 이후 국내 정보학계에서는 관련 연구가 유수 진행되었다. 그러나 라키비움은 아직까지 현실적으로 구현되지 않은 기관이므로 이에 관한 선행 연구들 또한 이론적인 전개에 중심을 두고 있다. 이에 본 연구는 국내의 도서관, 기록관, 박물관을 대상으로 라키비움 리모델링에 필요한 기관 현황 분석 활동 계획을 수립하였다. 방법적으로는 기존 라키비움 공간기획 연구의 절차를 정밀화하였고 분석 도구로는 관련 법률과 지침 등을 활용하여, 보다 현실적인 라키비움 공간기획의 실행 방안을 제안하였다.
Abstract
There are increasing needs for complex information services for user of cultural heritage institution recently. And the concept of “Larchiveum”, merging of functions of libraries, archives and museums, is suggested in United States and researches associated with this concept are progressed on Korean information science. At present, however, the larchiveum has not been materialized, and hence researches focus on theoretical frameworks. Therefore, this study establishes plans for an analysis with planning of institutions that libraries, archives and museums are remodeled into larchiveum. Methodologically, the research processes of existing larchiveum spatial planning are specified. More realistic implementing measures for larchiveum spatial planning are suggested through utilization of related law & guidelines as analysis tools.
초록
MARC는 목록 데이터를 상세하게 정의할 수 있는 장점이 있지만, 개념요소가 구조화 되어 있지 않고 표현체계가 복잡하기 때문에 단순 계층구조의 의미 어휘 체계를 지원하는 XML DTD나 RDF/S로는 그 구조를 모델화하기가 어렵다. 본 연구에서는 MARC의 데이터 요소를 추상화하여 목록 데이터의 개념 구조를 표현하는 서지 온톨로지를 구축하였으며, 개념간의 논리 관계와 프로퍼티의 카디널리티 및 프로퍼티 값에 대한 논리적 제한을 부가할 수 있는 OWL을 이용하여 MRAC 필드의 복합 구조를 모델링하여 구축한 목록 온톨로지를 구현하였다. 온톨로지 언어를 이용한 MARC 데이터를 기술 방법은 목록 데이터에 대한 메타데이터 구성과 목록의 호환성 문제를 해결할 수 있는 기초적 방안이 되며, 시맨틱 웹 서비스를 기반으로 하는 차세대 문헌 정보서비스 시스템 구현의 토대가 될 것이다.
Abstract
Although MARC can define the detail cataloguing data, it has complex structures and frameworks to represent bibliographic information. On account of these idiosyncratic features of MARC, XML DTD or RDF/S that supports simple hierarchy of conceptual vocabularies cannot capture MARC formalism effectively. This study implements bibliographic ontology by means of abstracting conceptual relationships between bibliographic vocabularies of MARC. The bibliographic ontology is formalized with OWL that can represent the logical relations between conceptual elements and specify cardinality and property value restrictions. The bibliographic ontology in this study will provide metadata for cataloguing data and resolve compatibility problems between cataloguing systems. And it can also contribute the development of next generation bibliographic information system using semantic Web services.
초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.
초록
본 연구는 도서관 정보서비스 환경에서 도서 이용자의 도서추천에 영향을 미치는 선호요인을 파악하기 위해 전 세계 도서 이용자의 참여로 이루어지는 사회적 목록 서비스인 Goodreads 리뷰 데이터를 대상으로 내용분석하였다. 이용자 선호의 내용을 보다 세부적인 관점에서 파악하기 위해 샘플 선정 과정에서 평점 그룹별, 도서별, 이용자별 하위 데이터 집합을 구성하였으며, 다양한 토픽을 고루 반영하기 위해 리뷰 텍스트의 토픽모델링 결과에 기반하여 층화 샘플링을 수행하였다. 그 결과, ‘내용’, ‘캐릭터’, ‘글쓰기’, ‘읽기’, ‘작가’, ‘스토리’, ‘형식’의 7개 범주에 속하는 총 90개 선호요인 관련 개념을 식별하는 한편, 평점에 따라 드러나는 일반적인 선호요인은 물론 호불호가 분명한 도서와 이용자에서 드러나는 선호요인의 양상을 파악하였다. 본 연구의 결과는 이용자 선호요인의 구체적 양상을 파악하여 향후 추천시스템 등에서 보다 정교한 추천에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
Abstract
This study analyzed the contents of Goodreads review data, which is a social cataloging service with the participation of book users around the world, to identify the preference factors that affect book users’ book recommendations in the library information service environment. To understand user preferences from a more detailed point of view, sub-datasets for each rating group, each book, and each user were constructed in the sample selection process. Stratified sampling was also performed based on the result of topic modeling of review text data to include various topics. As a result, a total of 90 preference factors belonging to 7 categories(‘Content’, ‘Character’, ‘Writing’, ‘Reading’, ‘Author’, ‘Story’, ‘Form’) were identified. Also, the general preference factors revealed according to the ratings, as well as the patterns of preference factors revealed in books and users with clear likes and dislikes were identified. The results of this study are expected to contribute to more sophisticated recommendations in future recommendation systems by identifying specific aspects of user preference factors.
초록
본 연구에서는 국내 블록체인 연구의 전반적인 동향 및 시간에 따른 주제를 파악하기 위해 대학 및 기관 협력 네트워크 분석, 키워드 동시출현 네트워크 분석, 다이나믹 토픽모델링 기법을 활용한 시계열 주제 분석을 실시하였다. 대학 및 기관 협력 네트워크 분석 결과, 숭실대학교, 순천향대학교, 고려대학교, 한국과학기술원 등이 블록체인 연구의 주요 대학으로 나타났으며 대학 이외의 기관으로는 국방부, 한국철도기술연구원, 삼일회계법인, 한국전자통신연구원 등이 주요 연구기관으로 나타났다. 키워드 동시출현 네트워크 분석 결과, 가상자산(암호화폐, 비트코인, 이더리움, 가상화폐), 블록체인 기술(분산원장, 분산원장기술), 금융(스마트계약), 정보보안(보안, 프라이버시, 개인정보) 등에 대한 키워드들이 주요하게 나타났으며, 모든 네트워크 중심성 지표에서 스마트계약이 가장 높은 수치를 나타내어 주요한 주제임을 확인할 수 있었다. 마지막으로 시계열 주제분석 결과, 블록체인기술, 블록체인생태계, 블록체인 적용분야1(무역, 온라인투표, 부동산), 블록체인 적용분야2(식품, 관광, 유통, 미디어), 블록체인 적용분야3(경제, 금융) 등 다섯 개의 주요 주제들을 도출하였으며, 각 주제별 대표 키워드들의 비율변화를 통해 주제별 변화를 관찰할 수 있었다. 본 연구는 기존의 국내 블록체인 연구동향 연구들과 크게 세 가지 관점(데이터, 방법론, 해석)에서 차이점을 나타내고 있다. 1) 최근 2년 사이 급증한 블록체인 연구를 포함하였고, 2) 대학 및 기관 네트워크 분석과 시계열 주제분석이라는 새로운 분석기법 및 연구방법을 활용하였으며, 3) 이를 통해 블록체인 연구를 주도하는 대학 및 기관을 식별하고 국내 블록체인 연구 트렌드를 파악하였다. 끝으로, 연구결과가 블록체인 관련 연구 협력 및 정책 수립과 관련 기술 개발 계획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to explore research trends in Blockchain studies in South Korea using dynamic topic modeling and network analysis. To achieve this goal, we conducted the university & institute collaboration network analysis, the keyword co-occurrence network analysis, and times series topic analysis using dynamic topic modeling. Through the university & institute collaboration network analysis, we found major universities such as Soongsil University, Soonchunhyang University, Korea University, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) and major institutes such as Ministry of National Defense, Korea Railroad Research Institute, Samil PricewaterhouseCoopers, Electronics and Telecommunications Research Institute that led collaborative research. Next, through the analysis of the keyword co-occurrence network, we found major research keywords including virtual assets (Cryptocurrency, Bitcoin, Ethereum, Virtual currency), blockchain technology (Distributed ledger, Distributed ledger technology), finance (Smart contract), and information security (Security, privacy, Personal information). Smart contracts showed the highest scores in all network centrality measures showing its importance in the field. Finally, through the time series topic analysis, we identified five major topics including blockchain technology, blockchain ecosystem, blockchain application 1 (trade, online voting, real estate), blockchain application 2 (food, tourism, distribution, media), and blockchain application 3 (economy, finance). Changes of topics were also investigated by exploring proportions of representative keywords for each topic. The study is the first of its kind to attempt to conduct university & institute collaboration networks analysis and dynamic topic modeling-based times series topic analysis for exploring research trends in Blockchain studies in South Korea. Our results can be used by government agencies, universities, and research institutes to develop effective strategies of promoting university & institutes collaboration and interdisciplinary research in the field.