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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
포털사이트는 검색엔진을 넘어 사이버스페이스 자체를 의미할 정도로 개념과 영역이 확대되었다. 일반인들뿐만 아니라, 필요로 하는 학술정보가 서비스되기 때문에 연구자도 포털사이트를 많이 이용한다. 그동안 포털의 검색은 얼마나 많은 정보를 검색하게 해 줄 것인가 하는 양적인 면에 관심을 두었다. 그러나 최근에는 검색의 질에 보다 관심이 많아지고 있다. 이 논문은 포털이 제공하는 학술정보검색의 문제점을 분석하고, 비교적 신뢰성을 인정받는 사전 서비스와 학술정보를 연계함으로써 학술정보검색의 질을 향상하기 위한 시범적인 시도이다. 즉, 검증되고 압축적으로 정리된 사전의 표제어와 해당 표제어를 키워드로 하는 권위 있는 연구 성과를 연계시킴으로써, 사전을 검색할 때 주제어 관련 연구 성과까지 검색할 수 있게 하는 방안을 제시하고자 한다.
Abstract
Internet portals have been revolutionized not only as simple search engines but also as a new space for the Internet users. They have developed to give satisfying search results for academic information users. academic fields. However, their attention was given to the quantity rather than the quality of the results. This tendency is now changing. This study addresses the problems in the search process using the current portal sites and presents an integrated scholarly information service where users can access more organized and trustworthy information linked with online technical keyword dictionary. When a user enter a keyword on a portal site, he/she can access to high quality scholarly information resources linked with keyword. This could assure the user to get an expanded knowledge with confirmation.
초록
소설을 비롯한 문학작품에 대한 접근은 기술요소 중심이었고, 주제접근 역시 작품 속에 등장하는 소재, 인물명, 지명 등 형식 요소에 국한되어 왔다. 이러한 관행은 소설 주제의 본질을 놓친 것이며 미학적 경험을 추구하는 이용자의 주제요구를 반영하지 못한다. 이 연구에서는 소설 주제접근체계의 확장을 위해 상징 및 모티프의 개념과 주제접근점으로서의 가능성을 검토하였다. 이와 함께 해당 용어사전을 정보원으로 활용하여 상징과 모티프 체계를 구성하고, 20세기 한국소설에 적용해 이용성과 한계점을 논하였다.
Abstract
The access to literary works, including fictions, has focused on descriptive elements, and the subject access has been confined to denotative elements such as the subject matter, name of character and geographical name, etc, which appear in the work. This practice will not lead to the essence of subject of fiction, and does not reflect the demand of users for the subject who pursue aesthetic experience. In this study, concepts of symbol and motif and their possibility to be used as subject access point are considered to enhance a subject access scheme. In addition, this study tries to build the scheme of symbol and motif by using the glossary as the source of information. The composed schemes are applied to 20th century Korean fictions and its usability and limits are discussed.
초록
주제명은 이용자가 어린이 그림책을 효과적으로 접근하도록 지원한다. 그러나 어린이 그림책은 다른 자료에 비해 표제나 목차와 같이 자료 자체에서 주제명을 선정하기가 어렵다. 또한 텍스트 외에 그림이 주는 정보량이 큰 편이다. 따라서 그림책의 주제접근을 위해서는 별도의 주제명 목록을 작성할 필요가 있다. 그런데 어린이 그림책에 일반 도서용으로 개발된 주제명을 그대로 사용하기는 적절하지 않을 수 있다. 주제명의 유형과 수준이 상이할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 어린이 그림책에 적합한 주제명표를 개발하고자 하였다. 기본 주제명의 선정을 위해서는 영미권에서 발행된 그림책 주제명표를 참고하였는데, 이 과정에서 우리 문화와 언어에 맞도록 기존의 표목을 수정․추가하였다. 또한 그림책의 주요 독자층인 어린이에게 적합한 표목을 선정하기 위해 초등국어사전과 같은 참고자료도 활용하였다. 그리고 시범적으로 구축된 주제명표를 어린이 그림책을 대상으로 한 권장도서 목록에 적용하여, 주제검색이나 브라우징, 도서 추천 등에 활용하는 방안을 제시하였다.
Abstract
Subject headings support the effective access of children's picture books. However, it is difficult to select subject terms from titles or table of contents in children's picture books because of their relatively little textual information. Therefore, it is necessary to assign subject terms to each picture book. However, it is not adequate to use general subject headings because the types and levels of general subject headings are different from special subject headings for the children's materials. For this reason, this study aims to develop subject headings for children's picture books. The subject terms in A to Zoo were selected, and the selected terms were translated into Korean and modified for the Korean culture and language. Other reference books, such as Elementary Korean Dictionary, were also used to determine adequate terms for children. The resulting subject headings were assigned to the recommended picture books for children and used to search by subject, browse, and recommend books.
초록
본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
In this study, we analyzed the performance of the BERT-based document classification model by automatically classifying documents in the field of library and information science based on the KoBERT. For this purpose, abstract data of 5,357 papers in 7 journals in the field of library and information science were analyzed and evaluated for any difference in the performance of automatic classification according to the size of the learned data. As performance evaluation scales, precision, recall, and F scale were used. As a result of the evaluation, subject areas with large amounts of data and high quality showed a high level of performance with an F scale of 90% or more. On the other hand, if the data quality was low, the similarity with other subject areas was high, and there were few features that were clearly distinguished thematically, a meaningful high-level performance evaluation could not be derived. This study is expected to be used as basic data to suggest the possibility of using a pre-trained learning model to automatically classify the academic documents.
초록
최근 학교도서관은 교과융합수업을 실행하고 수업 콘텐츠를 개발하는 역할을 요구받고 있다. 이에 본 연구는 융합교육 플랫폼의 역할이 가능하도록 학교도서관의 독서 활동과 인공지능 교육을 융합한 프로그램을 개발하고 중학교 수업에 적용한 후, 결과를 분석하였다. 프로그램은 인공지능 주제와 연관된 독서 활동을 통해서 인공지능의 개념과 원리를 이해하고, 인공지능 교육용 도구를 활용하여 생활 속 문제 상황을 창의적으로 해결하는 창의적 문제해결 함양을 목표로 하였다. 프로그램은 총 18차시(6회기)로 개발하였고, 2022학년도 경기도 A중학교의 학교도서관 자유학기 주제선택 수업에 참여하는 1학년 36명을 대상으로 적용하였다. 교육 프로그램 적용 후, 사전-사후 차이를 대응표본 t-test로 수행한 결과, 인공지능 학습에 대한 자기효능감과 창의적 문제해결력이 유의하게 향상되었다. 또한 프로그램을 수강한 학습자의 수업 태도와 독서 태도가 긍정적으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 학교도서관과 연계한 인공지능 융합교육에 대한 시사점을 논의하였다.
Abstract
Recently, there has been a growing demand for school libraries to take on the role of curriculum convergence and content development. This study purposed to develop a program that integrates reading activities and artificial intelligence (AI) education in a middle school library as a platform for convergence education. The program aimed to enhance creative problem-solving skills by integrating an understanding of AI concepts and principles through reading activities related to AI topics. The program, comprising 18 sessions (6 modules), was implemented with 36 first-year students at A Middle School, Gyeonggi-do, in 2022. After implementation, a paired-sample t-test revealed significant improvements in AI learning self-efficacy and creative problem-solving skills. Participants also showed positive attitudes toward class engagement and reading activities. Implications for AI convergence education in connection with school libraries were discussed.
초록
신학 시소러스의 개념 관계를 구축하기 위해서 용어를 영어 신학사전과 성경에서 주로 추출하였다. 추출한 용어들을 대상으로 시소러스의 가장 기본적인 관계 유형인 등가관계, 계층관계, 연관관계를 구축하였다. 등가 관계에서 특징적인 것은 히브리어, 그리스어, 라틴어 우선어가 포함되었으며, 계층관계에서는 속종관계, 사례관계, 전체-부분 관계, 다중계층 관계로 세분화되었다. 또한 신학 시소러스의 개념 관계의 유형에 있어서는 다른 주제 영역의 시소러스와 큰 차이를 보이지는 않았다. 이 논문에서는 성경 신학과 연관된 관계 유형의 실제 사례들을 주로 제시하였다. 그 이유는 성경 신학이 성경과 기독교 신학 전체를 포괄적인 관점에서 파악할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 이와 관련해서 신학 시소러스의 개념 관계의 특징 중의 하나는 비유적 표현의 용어가 상당히 많았다는 점이다. 이러한 결과가 나온 주된 이유는 구약에서 예표된 내용이 신약에서 성취되는 성경의 핵심적 구조 때문이다.
Abstract
Terms collected from theological dictionaries in English and the Scripture are used in order to construct conceptual relationships of theological thesaurus. Using the terms, equivalence relationships, hierarchical relationships, and associative relationships as the basic relationships in thesaurus are constructed. In equivalence relationships, Hebrew, Greek, and Latin terms are included as descriptors and in hierarchical relationships, generic, instance, whole-part, and polyhierarchical relationships are constructed. Also, there is no big difference in the kinds of conceptual relationships between this theological thesaurus and the thesauri of other subjects. Examples of Biblical Theology are showed. Because Biblical Theology has a strong point to view the Scripture and Protestantism on comprehensive perspective. In this context, one of the main feature in the theological thesaurus is that there are a lot of the allegorical terms. Typology, which is the core structure causes this result.
초록
최근 웹 환경이 대중화되고 개방됨에 따라 웹은 단순한 정보 획득의 공간이 아닌, 의견 표출과 교환의 장이 되어 가고 있으며, 이에 따라 웹 상에서 표출된 특정 주제에 대한 사람들의 의견을 자동으로 검색하기 위한 기술 개발의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이러한 의견 문서 검색 문제는 사용자 질의와 문서간의 적합성만을 고려하는 일반적인 정보검색 방법으로는 해결하기 어려우며, 문서 내 의견 포함 여부 분석을 수행할 수 있는 더욱 진보된 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존 검색 시스템의 구조 하에서, 의견 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 의견 검색을 수행하기 위해 문서 내 의견 분석 방법에 대해 기존의 사전 기반 방식과 기계학습 기반 방식을 결합한 새로운 혼합 방식을 제안하고, 실험을 통하여 검색 성능을 개선하는 효과가 있음을 보였다.
Abstract
Recently, as its growth and popularization, the Web is changed into the place where people express, share and debate their opinions rather than the space of information seeking. Accordingly, the needs for searching opinions expressed in the Web are also increasing. However, it is difficult to meet these needs by using a classical information retrieval system that only concerns the relevance between the user's query and documents. Instead, a more advanced system that captures subjective information through documents is required. The proposed system effectively retrieves opinionated documents by utilizing an existing information retrieval system. This paper proposes a kind of hybrid method which can utilize both a dictionary-based opinion analysis technique and a machine learning based opinion analysis technique. Experimental results show that the proposed method is effective in improving the performance.
초록
본 연구는 특정 영역 소규모 업무(Small Unit Operation) 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형 개발에 관한 것이다. 기존 정보관리에서 효과적으로 진화된 지식시스템을 구축하기 위해서는 사전 작업인 온톨로지 개발이 필요하다. 대표적 SUO의 하나인 시민단체를 대상으로 선정하여 시민단체의 조직특성, 기대역할과 부진한 기능, 그리고 업무과정에서 발생되는 정보관리나 활용실태 등을 조사하였다. 그러나 온톨로지 구현의 기초 자료로 삼을 수 있는 시민운동이나 단체들에 대한 분류체계나 시소러스 등이 없는 상황에서 단체 특성 및 관련 업무 그리고 출판물 등의 생산정보나 사이트구성, 활동주제 및 내역 등의 기존 데이터만으로는 지식획득은 부족하다. 따라서 본 연구에서 채택된 모형 개발 방법론은 해당 분야 실무자 및 전문가와의 심도 높은 면담과 관찰이며 이를 통해 현장실무의 업무처리 과정에서 발생하는 지식을 추출하고 정보의 흐름 구조를 파악하여 그를 기반으로 시민단체의 역할 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형을 구현하였다.
Abstract
This paper presents a model of Task-Ontology for small unit operations(SUO) such as non-government organizations. Despite the rapid development and extension of NGOs in domestic area, most has insufficient structural domain resources in existence and underestimates the importance of information management. To improve the citizen's participation and to activate the conjoint actions among the NGOs, which are critical to its social role-playing in global society, the modeling Task-Ontology is ultimately intended to implement the knowledge management system of NGO. In the perspective of ontology competency, not only the analysis of resources in vary, but also in-depth interviews with the NGO's practicing personnels and subject experts, and also the intensive observations of task-processing are required for the knowledge acquisition.