초록

본 연구는 인쇄형 해외학술지 원문제공서비스(DDS)의 경제성을 분석하기 위해 이용자 기반의 경제적 가치 평가 방법론 및 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구를 위해 K기관의 구독중인 해외학술지 원문제공서비스의 데이터 중 일부가 분석을 위해 사용되었고 K기관 원문제공서비스 이용자를 대상으로 웹 서베이를 실시하였다. 해외학술지 원문제공서비스의 경제적 가치는 사용가치, 비사용가치, 그리고 기대가치가 고려되었고 사용가치 산출을 위해서는 소득접근법과 시장접근법을 제안하였다. 이용자에 의한 가치 산출을 위해, 본 연구는 조건부가치평가법을 적용하였고 이를 위해 가상 시나리오를 설정하였다.

Abstract

This study is to develope a user-based economic valuation methodology and model for the economic analysis on the DDS of foreign journals. For this study, the sampling data on the annual subscribed journals by K institution was used and the online questionnaire was used to collect data. There are three aspects of the economic value of DDS journals was classified as use value, non-use value, and expectancy value. We suggested the income and market approach to measure its economic use value. To estimate the its value by individual users, this study applied a contingent valuation method and designed the imaginary scenarios.

초록

이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지 기법의 성능은 단순 싱글패스 클러스터링 기법에 비해 정확률, 재현율, F-척도에서 각각 37.1%, 0.1%, 35.4%의 성능 향상률을 보였고, 오보율과 탐지비용에서는 각각 74.7%, 11.3%의 향상률을 나타냈다.

Abstract

This study investigates an event detection method with the aim of generating an event-focused news summary from a set of news articles on a certain event using a multi-document summarization technique. The event detection method first classifies news articles into the event related topic categories by employing a SVM classifier and then creates event clusters containing news articles on an event by a modified single pass clustering algorithm. The clustering algorithm applies a time penalty function as well as cluster partitioning to enhance the clustering performance. It was found that the event detection method proposed in this study showed a satisfactory performance in terms of both the F-measure and the detection cost.

초록

Abstract

Authoritative as well as objective information on ranking or dominant research areas of academic departments/schools in a certain discipline is essential for the graduate school applicants. In this study, we performed an informetric analysis to identify dominant research areas in the top 10 U.S. LIS schools. We used two different datasets of research productivity and research interests of the LIS faculty. The correspondence analysis method was employed to graphically display the association between research areas and the LIS schools. We found that the research productivity data collected from SSCI database generated a very informative map presenting which research areas were dominant in which LIS schools. We also found that for the two most productive subject areas in LIS over the past 10-year period, the proportion of research articles in information retrieval decreased to a great extent in the recent 5-year period, whereas that of information seeking behavior showed an almost same degree of increase.