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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
국가기록원의 기록정보콘텐츠는 사회적 관심이나 열람 요청이 많은 주제에 대해 신뢰성 있는 기록물을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 정리한 것이다. 그러나 기록정보콘텐츠를 이용하는데 접근성의 어려움, 상세정보부족, 사용 용이성과 흥미 유도성이 낮은 전달방식, 맞춤형 콘텐츠 부족 등의 이슈가 대두되었다. 이에 대한 타개책으로 본 연구에서는 유튜브(YouTube) 채널을 통한 기록정보콘텐츠의 활용방안을 제안한다. 이를 위해 국가기록원 기록정보콘텐츠의 서비스 현황과 문제점을 분석하고, 해외 유사 기관의 영상콘텐츠 활용 현황과 비교․분석하였다. 나아가 구체적인 유튜브 채널을 통한 기록정보콘텐츠 영상화 프로세스를 제안하고 예시를 적용하였다. 이를 통해 국가기록원 기록정보콘텐츠의 인지도와 활용성이 제고되기를 기대한다.
Abstract
The archival contents of the National Archives of Korea are organized so that anyone can easily use the records with a lot of social interest or request for reading. However, there are some problems in accessibility of archival contents, lack of detailed information, difficult to use and less interesting delivery method, and lack of customized content. As an alternative to this, this study proposed the utilization method of the archival contents of the National Archives through YouTube channel. For this purpose, we analyze the status and problems of the archival contents of the National Archives and understand the contents of the YouTube channel of the foreign agencies and the National Archives, and evaluate and compare them. Based on this, we propose and apply the process of the archival contents visualization using YouTube. Through this, We expect that the recognition and usability of the contents information of the National Archives of Records will be improved.
초록
본 논문에서는 온라인 뉴스 기사에서 자동으로 추출된 키워드 집합을 활용하여 특정 시점에서의 세부 주제별 토픽을 추출하고 정형화하는 새로운 방법론을 제시한다. 이를 위해서, 우선 다량의 텍스트 집합에 존재하는 개별 단어들의 중요도를 측정할 수 있는 복수의 통계적 가중치 모델들에 대한 비교 실험을 통해 TF-IDF 모델을 선정하였고 이를 활용하여 주요 키워드 집합을 추출하였다. 또한 추출된 키워드들 간의 의미적 연관성을 효과적으로 계산하기 위해서 별도로 수집된 약 1,000,000건 규모의 뉴스 기사를 활용하여 단어 임베딩 벡터 집합을 구성하였다. 추출된 개별 키워드들은 임베딩 벡터 형태로 수치화되고 K-평균 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 최종적으로 도출된 각각의 키워드 군집에 대한 정성적인 심층 분석 결과, 대부분의 군집들이 레이블을 쉽게 부여할 수 있을 정도로 충분한 의미적 집중성을 가진 토픽들로 평가되었다.
Abstract
In this paper, we propose a new methodology for extracting and formalizing subjective topics at a specific time using a set of keywords extracted automatically from online news articles. To do this, we first extracted a set of keywords by applying TF-IDF methods selected by a series of comparative experiments on various statistical weighting schemes that can measure the importance of individual words in a large set of texts. In order to effectively calculate the semantic relation between extracted keywords, a set of word embedding vectors was constructed by using about 1,000,000 news articles collected separately. Individual keywords extracted were quantified in the form of numerical vectors and clustered by K-means algorithm. As a result of qualitative in-depth analysis of each keyword cluster finally obtained, we witnessed that most of the clusters were evaluated as appropriate topics with sufficient semantic concentration for us to easily assign labels to them.
초록
본 연구는 실증적 데이터의 검토 및 분석을 통해 이용자연구와 실용연구 분야의 특징을 발견하고, 이용자연구와 실용연구 분야의 융합 가능성을 논하고자 수행되었다. 이용자연구의 개척 및 확장 가능성을 살펴보기 위해, 실용연구 분야 중 UX 연구를 선택하여 비교하였고, 이용자연구 영역과 UX 영역의 주제어 및 분야별 중복도를 살펴보았다. 연구를 위해 국내 이용자연구 3,370개 논문과 국내 UX 연구 2,413개 논문, 국외 이용자연구 3,875개 논문과 국외 UX 연구 2,515개 논문을 수집하였고, 단순 출현빈도를 포함한 계량정보학적 분석 방법을 이용하여 네트워크 맵핑 및 순위 선정, 시기별 비교분석을 수행하였다. 분석 결과 국내의 이용자연구와 UX 연구 중복도는 국외보다 낮은 편이었고, 분야 간 협업의 활발성이 중복도와 연관이 있다고 해석할 수 있었다. 시기별 분석을 통해 이용자연구와 UX 연구간 중복되는 키워드가 점차 증가하고 있음을 발견하였기에, 향후 이용자연구와 실용연구 분야 간의 융합이 활발히 일어날 가능성을 엿볼 수 있었다.
Abstract
This research aims to discover various aspects of the user studies and the research in practice and also to propose collaboration methods by empirical analysis of the data. To determine the application applicability of the user studies in other subject areas, the degree of keyword overlap between the user studies and the User Experience (UX), one of the research in practice discipline, was measured. The quantitative information science methods including simple frequency analysis were applied to more than ten thousand published papers to generate the network mapping and ranking as well as comparative analysis by time. The analysis result showed that there were slightly lesser overlap between the user studies and the UX in the domestically published articles than the international ones. It also revealed that there is a relationship between the actual occurrences of collaboration and the keyword overlap. The temporal analysis showed that there is increasingly more keyword overlap between two disciplines and thus it is possible to predict the active convergence in the future.