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정유경(연세대학교 근대한국학연구소 HK연구교수) ; 반재유(연세대학교 근대한국학연구소 HK연구교수) 2019, Vol.36, No.4, pp.7-19 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2019.36.4.007
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본 연구는 국한문 혼용 텍스트를 대상으로 한글 형태소 분석 기법과 한문 어조사를 반영한 색인어 추출기법을 제안하였다. 국한문 혼용체로 작성된 시사총보 논설을 대상으로 해당 시기에 사용된 고유명사 및 한자어 사전을 보완하였으며 한자어 불용어 리스트를 고려하여 색인어를 추출하였다. 본 연구에서 제안한 국한문 색인 시스템은 수작업 색인 결과를 기준으로, 중국어형태소 분석기에 비해 재현율과 정확률 측면에서 상대적으로 높은 성능을 보였으며, 어문법이 확립되지 않은 근현대 시기의 국한문 혼용체를 대상으로 한 첫 번째 색인어 추출기법을 제안하였다는 데에서 연구의 차별점이 있다.

Abstract

The aim of this study is to develop a technique for keyword extraction in Korean-Chinese text in the modern period. We considered a Korean morphological analyzer and a particle in classical Chinese as a possible method for this study. We applied our method to the journal “Sisachongbo,” employing proper-noun dictionaries and a list of stop words to extract index terms. The results show that our system achieved better performance than a Chinese morphological analyzer in terms of recall and precision. This study is the first research to develop an automatic indexing system in the traditional Korean-Chinese mixed text.

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신유미(상명대학교 문헌정보학과) ; 박옥남(상명대학교) 2019, Vol.36, No.2, pp.105-131 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2019.36.2.105
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본 연구는 장서개발관리 분야의 최근 연구동향을 분석함으로써 핵심 연구주제를 파악하고 학문의 지적구조를 규명하고자 하였다. 2003년부터 2017년까지 15년간 문헌정보학 분야 4개 학회지에 등재된 논문 중 장서개발관리 분야의 키워드를 가진 연구논문을 선정하여 저자키워드를 추출하였다. 추출된 저자키워드를 가지고 NetMiner4 프로그램을 이용하여 키워드 네트워크를 구성한 뒤 빈도분석, 연결중심성 분석, 매개중심성 분석을 수행하였다. 분석은 시간의 흐름에 따른 연구 변화를 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 전 구간을 대상으로 한 분석과 5년 단위의 3구간으로 나누어 살펴보았다. 연구결과, ‘오픈액세스’, ‘기관 레포지터리’, ‘학술지’ 등의 장서개발관리 분야의 핵심키워드를 파악하고, ‘대학도서관’ 등의 계속 연구될 분야의 주제어를 파악하였다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate the development direction of future scholarship by analyzing recent research trends in collection development and management field using keyword network analysis. Data was collected from four journals in library and information science field during period of 2003 to 2017. Related articles of Collection Development and Management field were retrieved, and author keywords were extracted from selected papers. Keyword network analysis using NetMiner4 program was performed based on frequency analysis, connection-centered analysis, and parametric analysis. The analysis covers all sections from 2003 to 2017 to look at the changes in research over time, and three sections on five-year basis. As a result, main keywords such as ‘open access’, ‘institutional repository’ and ‘academic journals’ were identified, and topics to be continuously researched were identified.

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이 연구는 최근 접근 및 활용이 높아지고 있는 목차에 대해 품사 측면과 주제 측면에서 가지는 기술 통계와 비교 분석을 수행하였다. 이를 위해 대학 도서관의 수서 목록에서 사회과학분야 도서를 추출하고 해당하는 도서에 대해 종합목록으로부터 DDC 분류기호를, 인터넷 서점으로부터 목차 정보를 추출하였다. 서명과 목차를 대상으로 형태소 분석하여 명사 중심의 어휘에 대해 기술통계와 빈도 분석을 실시하였다. 그 결과 형태소 측면에서 서명과 목차는 명사가 대략 절반가량 차지하며, 서명과 비교하여 목차는 50배 정도 더 많은 명사를 가지며, 목차에 출현한 명사 중에 목차만이 고유하게 가지는 비율이 95.2%에 달하는 것으로 파악되었다. 또한 목차는 사회과학 학문분야에 따라 길이가 차이가 나는 것으로 나타났다.

Abstract

Recently, the table of contents (TOC) has been becoming increasingly accessible and utilized. The study conducted descriptive statistics and comparative analysis of the table of contents in terms of parts of speech and subject in text. For this purpose, this study chose the books of the social sciences field from acquisition lists of an academic library, obtained Dewey class numbers of target books from KERIS union catalog, and extracted TOC data from online bookstore. Morphological analysis was performed on each book titles and TOCs, and descriptive statistics and frequency analysis were carried out. As a result, nouns made up roughly half of the morphemes of titles or the TOCs. TOCs had about 50 times more nouns than titles. The percentage of unique nouns that appeared only in the table of contents is estimated to be 95.2% of the TOC’s total nouns. The table of contents also showed a differences in its lengths depending on the field of social science.

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초록

본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동 평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

Abstract

This study aims to suggest an effective method for the automatic classification of keywords with similar patterns by calculating pattern similarity of temporal data. For this, large scale news on the Web were collected and time series data composed of 120 time segments were built. To make training data set for the performance test of the proposed model, 440 representative keywords were manually classified according to 8 types of trend. This study introduces a Dynamic Time Warping(DTW) method which have been commonly used in the field of time series analytics, and proposes an application model, MA-DTW based on a Moving Average(MA) method which gives a good explanation on a tendency of trend curve. As a result of the automatic classification by a k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm, Euclidean Distance(ED) and DTW showed 48.2% and 66.6% of maximum micro-averaged F1 score respectively, whereas the proposed model represented 74.3% of the best micro-averaged F1 score. In all respect of the comprehensive experiments, the suggested model outperformed the methods of ED and DTW.

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김성훈(성균관대학교 문헌정보학과) ; 도슬기(성균관대학교 문헌정보학과) ; 오삼균(성균관대학교 문헌정보학과) 2019, Vol.36, No.2, pp.153-174 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2019.36.2.153
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초록

본 연구는 초․중등 교육자원 아카이브가 부재한 상황에서 기초조사의 성격으로 수행되었다. 연구는 웹조사와 문헌연구를 통해 국내의 초․중등 교육자원의 관리 현황 및 교육자원의 유형을 파악, 이용자를 대상으로 자원의 가치에 따른 아카이빙 우선순위를 선정하는 조사 수행, 전문가 워크샵을 통해 우선순위 선정 및 교육자원 아카이브 체계 구축의 당위성에 대한 토론 및 의견수렴 과정으로 진행되었다. 국내의 초․중등 교육자원은 공공과 민간의 영역에서 많은 양이 생산되나 산발적으로 관리되며 대중에게 공개되지 않아 이용에 불편함이 있는 상황이다. 교육자원의 유형 추출 및 우선순위 선정 결과, 실제 교육현장에서의 사례정보, 교육과정 관련자원, 교과서 등이 보존해야 할 가치가 높은 교육자원으로 나타났다. 이에 대해 전문가들은 교육자원이 가진 가치와 아카이브 수행 기관의 당위성을 근거로 국가적 차원의 교육자원 아카이브 체계의 필요성에 대해 제언하였다. 본 연구는 교육자원 아카이브의 필요성에 대한 인식 제고와 앞으로 나아가야 할 방향을 모색하는 단초로서 의미가 있다.

Abstract

This study was conducted to find out basic facts on educational resources in Korea and see how educators have managed their tasks without educational resource archives. The research had the following steps: 1) finding out how the current state of primary and secondary education resources is managed and type of educational resources via Web search and literature review, 2) conducting a survey to determine archiving priorities according to the value of resources to the users, and 3) engaging in a discussion with experts on merits of establishing an educational resource archive system. Due to sporadic management and restricted use of educational resources produced in Korea, the primary and secondary education resources are not easily available to the public even though the public and private sectors produce significant amount of resources. The survey result on preferred educational resource types for archiving showed the following top three: 1) actual case studies conducted in the field, 2) curriculum related resources, and 3) various textbooks adopted. Considering the value of educational resources and the necessity of archiving agencies, the experts recommended to set up a national archiving system of educational resources. This study hopes to raise awareness of the need to set up educational resource archives as a start.

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