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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
이 연구는 색인가가 주제 색인하는 과정에서 참조하는 여러 문서구성요소를 문서 범주화의 정보원으로 인식하여 이들이 문서 범주화 성능에 미치는 영향을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이는 기존의 문서 범주화 연구가 전문(full text)에 치중하는 것과는 달리 문서구성요소로서 정보원의 영향을 평가하여 문서 범주화에 효율적으로 사용될 수 있는지를 파악하고자 한다. 전형적인 과학기술 분야의 저널 및 회의록 논문을 데이터 집합으로 하였을 때 정보원은 본문정보 중심과 문서구성요소 중심으로 나뉘어 질 수 있다. 본문정보 중심은 본론 자체와 서론과 결론으로 구성되며, 문서구성요소 중심은 제목, 인용, 출처, 초록, 키워드로 파악된다. 실험 결과를 살펴보면, 인용, 출처, 제목 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보이지 않으며, 키워드 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보인다. 이러한 결과는 색인가가 참고하는 문서구성요소로서의 정보원이 문서 범주화에 본문을 대신하여 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
Abstract
The purpose of this study is to examine whether the information resources referenced by human indexers during indexing process are effective on Text Categorization. More specifically, information resources from bibliographic information as well as full text information were explored in the context of a typical scientific journal article data set. The experiment results pointed out that information resources such as citation, source title, and title were not significantly different with full text. Whereas keyword was found to be significantly different with full text. The findings of this study identify that information resources referenced by human indexers can be considered good candidates for text categorization for automatic subject term assignment.
초록
웹 정보체계에서 여러 가지 다양한 종류의 정보자원을 보다 효과적으로 관리하기 위하여, 인터넷 정보를 기술하고 있는 서로 다른 메타데이터 표준들간의 상호운용성 문제가 점차 중요한 비중을 차지하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 IFLA의 FRBR, INDECS, ABC 모델 등의 상호연동 모델들을 비교·분석함으로서, 다양한 형태의 메타데이터간의 상호연동을 위한 새로운 방식의 상호운용성 모델을 개발, 제안하였다. 리소스모델의 기본·메타데이터 항목 요소들로부터 중심이 되는 개체(core entity)와 이와 연관된 주요 사건(core event)들을 식별하고. 이를 리소스중심 중간모델과 이벤트중심 중간모델로 변환(swapping)하는 과정을, 구체적인 방법을 제시함으로써, 이들 모델간 전환 방법을 명확하게 제시하였다.
Abstract
The Dublin Core, MARC. IFLA-FRBR user communities are developing international standards for describing textual, physical and audiovisual resources to enable their resources discovery over the Internet. Therefore the metadata interoperability Problem has been exacerbated by the need for more complex metadata descriptions. In this paper we propose a new mechanism for metadata interoperability based on the new semantic web applications : IFLA-FRBR framework, INDECS metadata and an event-aware ABC models. This study introduces a new approach method which is essential to the generation of interoperable metadata descriptions, particularly in the context of multimedia contents.
초록
본 연구는 정보기술의 발전과 사용자 중심의 개발환경으로 인해 변화된 정보환경 속에서 정보센터의 새로운 방향 설정을 위해 정보센터의 관리 특성요인과 사용자의 만족도를 중심으로 그 상관관계를 살펴보았다. 본 연구가설의 검증을 위해 서로 다른 정보센터를 활용하고 있는 41명의 사용자로부터 설문을 받아 활용하였다. 조직의 정보서비스에 대한 사용자의 만족도 향상에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악된 정보센터와 관련된 활동들을 살펴봄으로써 최근의 사용자 중심의 정보환경 속에서 새롭게 고려되어야 할 사항들에 대해 논의하였다. 본 연구결과는 시스템측면에서 새롭게 변한 정보센터가 사용자들에 대한 서비스활동의 강화를 위해 고려해야 할 사항에 대한 식견을 제공할 것으로 사료되어진다.
Abstract
The purpose of this study is to identify the new roles and services of information center that is affected by changing information technology and end-user computing environment. A user satisfaction model has been used and hypotheses are developed to find relationships information center service evaluation factors. The hypotheses have been tested with 41 user surveys. This study presents the relationship between certain information center management variables and the end-user satisfaction applying organization-wide information service. The result of this research can give an insight of the evaluation of information center service activities.
초록
이 연구는 한국의 정신의학 국제공동연구 협력망 구축을 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 국제공동연구의 공저관계를 반영하는 지식구조를 규명하였다. 먼저 국가 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 5년 간 공동연구 비율은 89.97%로 높은 편이며, 시간의 경과에 따라 국제공동연구의 비율은 증가함을 확인하였다. 둘째, 아시아 국가들 간의 협업은 저조한 상태임을 확인하였다. 셋째, 국제공동연구 논문 수 및 중심성 값이 가장 높은 국가(또는 집단)는 EU-28로 확인되었다. 또한 연구성과 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 중심성과 연구성과와의 상관관계를 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 중심성 지표 간에는 정적 상관관계가 나타났고 중심성이 높은 국가는 연구성과도 좋았다.
Abstract
This study clarified the knowledge structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to construct cooperation networks for international collaboration in psychiatry in South Korea. The result of analysis of knowledge structure at a state-level is as follows. First, this study found that the rate of collaboration for five years is high as 89.97%. Moreover, this study investigated the change of rate of collaboration and international collaboration according to the passage of time, and ascertained that while the rate of international collaboration has increased, Second, this study examined the trend of research on collaboration between Asian countries, and found that collaboration between Asian countries is on a low level. Third, the country (or group) that the number of papers of international collaboration and the value of centrality are the highest is EU-28. The result of analysis of knowledge structure at a research output-level is as follows. this study analyzed the correlation of centrality with research output, and found that positive correlation exists in the three indicators of centrality, and a country with high centrality has good research output.
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 연구에서는 이용자를 고객의 개념으로 이해하고 고객가치와 고객만족간의 관련성에 기초한 고객중심의 인터넷 컨텐츠 서비스에 관해 조사하였다. 그 결과 효율적인 인터넷 컨텐츠 서비스를 위한 고객가치 창출 핵심요인인 품질, 서비스, 비용은 컨텐츠 사이트 재방문 및 구매의도에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 컨텐츠 서비스면에서 불만대응시간 및 고객지원체제에 대한 만족도 조사결과 다른 품질이나 비용에 비해 만족도가 낮은 것으로 나타나 이에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 따라서 학술정보기관에서도 이용자 서비스 연구를 고객가치수준에서 연구해야 할 것으로 보인다.
Abstract
This study explores a user as a customer and analyzed a customer centered contents service based on the customer value and custoner satisfaction. This study showed that revisit of the site and content purchase are strongly affected by contents quality, service and cost. Especially, the ratio of satisfaction of the the complaint-response time and customer support system in cpnparison to the quality and cost factors was low. Therefore, library and infprmation center meed to improve the contents service in terms of customer relations.
초록
본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 ‘open data’를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 ‘big data’가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 ‘semantic web’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to examine recent trends and intellectual structures in research related to open data. To achieve this, the study conducted a search for the keyword “open data” in Scopus and collected a total of 6,543 papers from 1999 to 2023. After data preprocessing, the study focused on the author keywords of 5,589 papers to perform network analysis and derive centrality in the field of open data research and linked open data research. As a result, the study found that “big data” exhibited the highest centrality in research related to open data. The research in this area mainly focuses on the utilization of open data as a concept of public data, studies on the application of open data in analysis related to big data as an associated concept, and research on topics related to the use of open data, such as the reproduction, utilization, and access of open data. In linked open data research, both triadic centrality and closeness centrality showed that “the semantic web” had the highest centrality. Moreover, it was observed that research emphasizing data linkage and relationship formation, rather than public data policies, was more prevalent in this field.
초록
본 연구는 지역사회 특성에 따른 지역 주민의 도서관 요구를 파악하여 지역 공공도서관의 운영방향과 정책을 수립하기 위한 방안 모색을 목적으로 인천광역시 8개 구와 2개 군의 기초자치단체를 중심으로 지역사회 조사를 실시하였고, 지역 특성에 따라 지역1(원도심 중심), 지역2(신도심 중심), 지역3(도․농 복합 지역), 3개의 지역 유형으로 나누어 그 지역에 속해 있는 공공도서관 이용자 300명을 대상으로 설문조사를 실시하여 도서관 이용행태, 도서관에 대한 인식 및 요구, 지역사회 평가, 서비스 만족도 등을 분석하였다. 그 결과 도서관 이용행태, 도서관에 대한 인식, 도서관 서비스에 대한 만족도에서 지역유형에 따라 부분적인 차이를 보였으며 그 결과를 토대로 지역 유형에 따른 공공도서관의 운영 방안에 대해 제안하였다.
Abstract
This study aims to explore measures to help establish a management direction and policies of local public libraries based on local residents’ needs for library services based on the community characteristics. To that end, a community survey was conducted focusing on eight urbans (gus) and two rural districts (guns) in Incheon Metropolitan City. The districts were categorized into three types, original urban center (Area 1), new urban center (Area 2), and urban-rural complex (Area 3). The residents in each type were analyzed in terms of library use, awareness, needs, and satisfaction. In terms of library use, awareness, and satisfaction, we identified differences among the area types. This paper suggested management directions of local public libraries based on the community characteristics.
초록
본 연구는 2014년부터 2018년까지 최근 5년간 미국에서 발표된 도서관학 및 정보과학 분야 학위논문의 연구 동향을 파악하기 위해 PQDT Global 데이터베이스에 수록된 1,016편의 박사학위 논문을 수집하여 각 논문의 관련 학문 분야를 나타내는 분야명들을 추출하고 네트워크 분석을 통해 분야명 간의 관계와 네트워크 전반에 걸쳐 다른 분야들과 관계가 있는 전역중심성이 높은 분야명을 파악하는 것과 동시에 군집분석을 통해 연관성 높은 분야명들이 어떠한 군집을 형성하는지, 각 군집 안에서 지역중심성이 높은 분야명들은 어떤 것들인지 살펴보았다. 103개 핵심 분야명 키워드를 이용한 네트워크 분석 결과 최근 5년간 미국의 도서관학 및 정보과학 분야 박사학위 논문의 관련 학문분야로는 컴퓨터 관련 분야, 교육 관련 분야, 커뮤니케이션 관련 분야 외에도 다양한 이용자 집단에 관한 연구와 정보시스템 관련 분야 등을 포함하여 26개의 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 26개 군집들 중 정보과학을 중심으로 하는 군집에는 컴퓨터 관련 학문 분야명들이 다수 포함되었고, 도서관학을 중심으로 하는 군집에는 대부분 교육 관련 분야명들이 포함되었으며, 그 외에도 이용자 연구와 관련하여 특정 이용자 그룹과 관련된 젠더연구 분야나 정보시스템과 관련하여 경영학, 지리학, 의공학 등 다양한 학문 분야와 연관되어 있음을 알 수 있다.
Abstract
The study examines the research trends of doctoral dissertations in Library Science and Information Science published in the U.S. for the last 5 years. Data collected from PQDT Global includes 1,016 doctoral dissertations containing “Library Science” or “Information Science” as subject headings, and keywords extracted from those dissertations were used for a network analysis, which helps identifying the intellectual structure of the dissertations. Also, the analysis using 103 subject heading keywords resulted in various centrality measures, including triangle betweenness centrality and nearest neighbor centrality, as well as 26 clusters of associated subject headings. The most frequently studied subjects include computer-related subjects, education-related subjects, and communication-related subjects, and a cluster with information science as the most central subject contains most of the computer-related keywords, while a cluster with library science as the most central subject contains many of the education-related keywords. Other related subjects include various user groups for user studies, and subjects related to information systems such as management, economics, geography, and biomedical engineering.
초록
본 연구에서는 OAIS 참조모형(ISO 14721)의 ‘보존기술정보(Preservation Description Information: PDI)’에서 제시하는 디지털자료의 기술요소유형들과 국가기록원 및 국회기록보존소에서 디지털문서의 보존을 위하여 사용하고 있는 기술요소들을 비교․분석하여 개선방안을 제시함으로써 국제표준에 입각한 국가기록 디지털문서의 장기보존 기반환경을 도모하고자 하였다. 국가기록원의 경우 2009년도 기록물관리지침과 2007년도 기록관리 메타데이터 표준을 대상으로 하였고, 국회기록보존소의 경우에는 2009년도 국회기록보존소 내부문서인 기록관리업무편람과 국회기록관리시스템에서 적용되는 메타데이터 규칙을 대상으로 하였다. 또한 실무전문가들을 중심으로 한 그룹인터뷰를 병행함으로써 확장하여야 할 보존기술요소들을 확인하였다. 확인 결과 현재 국가기록원과 국회기록보존소에서 적용하고 있는 디지털문서 보존기술은 특정 요소에 편중성을 보이고 있었다. 이에 본 연구에서는 OAIS PDI의 개념적용 및 Calanag, Russell 등의 연구에서 제시된 PDI 요소들을 기반으로 중심요소(elements)와 중심요소에 따르는 하위요소(sub-elements)들을 상세하게 정립하였다.
Abstract
In this study, description elements of National Archives of Korea(NAK) and National Assembly Archives(NAA) were collected and analysed based on PDI(Preservation Description Information) of OAIS Reference Model(ISO 14721). As for NAK, records management guideline published in 2009 and metadata standards published in 2007 were analysed. As for NAA, Records management manual published in 2009 and metadata applied in national assembly records management system were analysed with group interviews. As a result, improved metadata details and sub-elements were suggested based on OAIS PDI concepts and Calanag's and Russell's research.