- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 지적구조분석의 동시단어분석(co-word Analysis)방법을 ‘기업가정신’의 연구에 접목하여 지난 50여 년 간의 ‘기업가정신’과 관련한 국내 연구를 단계별로 분석하였다. 동시단어분석 방법은 연구주제 간의 정보를 시각화하고 이차원 평면에 주제들을 배치하여 연구의 전체적인 동향과 향후 연구 주제를 분석하는 정량적 분석방법으로, 연구 결과 크게 4가지 단계의 연구 경로의 방향성이 도출되었다. 분석에 따르면, 태동기 연구단계(3사분면)에서 연구가 시작되고, 독자적 연구단계(2사분면)의 연구 주제는 연구로서의 독자적인 분야로 정착되는 단계이며, 시대적 상황을 반영하는 연구의 주제들이 포함되어 있다. 성장기 연구단계(1사분면)는 연구주제에 가장 밀접한 관계에 있는 연구주제들이 배치되어 있으며, 성숙기(4사분면)의 연구주제들이 연구의 중심에 위치하는 것을 알 수 있었다.
Abstract
This study conducted time-series analysis on domestic studies related to entrepreneurship for more than last 50 years by integrating the co-word analysis method of intellectual structure analysis into the study of entrepreneurship. The co-word analysis method is a quantitative analysis method to analyze the overall trend of the study and further study topics by visualizing the information between study topics and arranging the topics on two-dimensional plane and the study result showed largely four phases and the direction of the study path. According to the analysis, the study is started at embryonic study phase(third quadrant), the study topic of independent study phase(second quadrant) is a phase to be a settled independent area as a study and the topics of the study include topics of the study reflecting the situation of the times. At growing study phase(first quadrant) study topics which are closely related to the study topic are arranged, and the topics, the center of the study, are positioned at the study topics of maturity phase(4th quadrant).
초록
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19)로 인해 생겨난 코로나19 반시민성 주제와 코로나19 혐오 정서를 파악하기 위해 소셜 미디어 중 하나인 트위터의 코로나19 관련 게시물을 분석하였다. 2019년 12월 1일부터 2021년 8월 31일까지 21개월 동안 작성된 코로나19 관련 혐오 대상별(지역, 공공시설 혐오, 특정 인구 집단 혐오, 종교 혐오) 게시물 수집 및 전처리를 진행하여 총 63,802개의 게시물을 분석하였다. 혐오 대상별 빈도 분석, 다이나믹 토픽 모델링, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 기법을 통하여 혐오 대상별 반시민성 주제와 혐오 키워드를 파악하였다. 첫째, 빈도 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 상대적으로 증가하는 추세를 보이고 특정 인구 집단과 종교 혐오는 상대적으로 감소하는 추세를 확인할 수 있었다. 둘째, 다이나믹 토픽 모델링 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 ‘대구, 경북지방 혐오’, ‘지역 간 혐오’, ‘공공시설 혐오’로 나타났고, 특정 인구 집단 혐오는 ‘중국 혐오’, ‘바이러스 전파자’, ‘실외(야외)활동 제재’로 나타났으며, 종교 혐오는 ‘신천지’, ‘기독교’, ‘종교 내 감염’, ‘방역 의무 거부’, ‘확진자 동선 비난’으로 나타났다. 셋째, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오(코로나, 대구, 확진자, 신천지, 경북, 지역), 특정 인구 집단 혐오(코로나바이러스, 우한폐렴, 우한, 중국, 중국인, 사람, 입국, 금지), 종교 혐오(신천지, 코로나, 교회, 대구, 확진자, 감염) 등을 핵심 키워드로 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 미디어를 활용한 국내 코로나19 혐오 대상 및 키워드 파악을 통해 코로나19 관련한 대중의 반시민성 여론을 파악하고자 하였다. 특히 기존의 선행연구에서 시도하지 않았던 주제인 코로나19 관련 혐오에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 소셜 미디어에서 표출하는 대중의 반시민성 주제와 혐오 정서 탐색은 대중들의 여론을 파악하는 것이 의의가 있다. 더불어 본 연구 결과는 포스트 코로나 시대를 대비하는 문화적 소통 방안의 제도 및 정책 수립 기여를 위한 기본 자료에 기초할 수 있다는 점에서 실질적 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to understand topics of incivility related to COVID-19 from analyzing Twitter posts including COVID-19-related hate speech. To achieve the goal, a total of 63,802 tweets that were created between December 1st, 2019, and August 31st, 2021, covering three targets of hate speech including region and public facilities, groups of people, and religion were analyzed. Frequency analysis, dynamic topic modeling, and keyword co-occurrence network analysis were used to explore topics and keywords. 1) Results of frequency analysis revealed that hate against regions and public facilities showed a relatively increasing trend while hate against specific groups of people and religion showed a relatively decreasing trend. 2) Results of dynamic topic modeling analysis showed keywords of each of the three targets of hate speech. Keywords of the region and public facilities included “Daegu, Gyeongbuk local hate”, “interregional hate”, and “public facility hate”; groups of people included “China hate”, “virus spreaders”, and “outdoor activity sanctions”; and religion included “Shincheonji”, “Christianity”, “religious infection”, “refusal of quarantine”, and “places visited by confirmed cases”. 3) Similarly, results of keyword co-occurrence network analysis revealed keywords of three targets: region and public facilities (Corona, Daegu, confirmed cases, Shincheonji, Gyeongbuk, region); specific groups of people (Coronavirus, Wuhan pneumonia, Wuhan, China, Chinese, People, Entry, Banned); and religion (Corona, Church, Daegu, confirmed cases, infection). This study attempted to grasp the public’s anti-citizenship public opinion related to COVID-19 by identifying domestic COVID-19 hate targets and keywords using social media. In particular, it is meaningful to grasp public opinion on incivility topics and hate emotions expressed on social media using data mining techniques for hate-related to COVID-19, which has not been attempted in previous studies. In addition, the results of this study suggest practical implications in that they can be based on basic data for contributing to the establishment of systems and policies for cultural communication measures in preparation for the post-COVID-19 era.
초록
세대적 특성과 정보기술의 발달은 이미지의 생산과 이용을 가속화한다. 본 연구는 이미지 이용자의 일상생활 맥락에서 정보요구를 분석하여 이미지 접근점 확장에 관한 논의를 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜 Q&A 서비스인 네이버 지식인에서 이미지를 검색하고자 하는 질문 105건을 추출하였다. 이미지 질문은 이용 목적과 이미지 속성으로 구분한 프레임워크를 이용하여 분석하였다. 분석결과로서 이용 목적은 총 8가지로, 이미지를 데이터로서 이용하고자 하는 목적이 두드러졌으며, 이중에서 ‘보고그리기’는 기존 연구결과에서 찾아볼 수 없었던 이용 목적으로 새롭게 도출되었다. 이미지 속성에서는 의미, 비시각적, 구성 측면에서 의미와 비시각적 속성이 우세하게 나타났다. 전통적으로 이미지 검색과 접근에서 의미 측면의 속성은 중요하게 인식되어 왔으나, 본 연구의 분석결과에서 보여주는 바와 같이 비시각적 측면 특히, 맥락 요소의 비중은 접근점 제공에 있어서 중요한 시사점으로 볼 수 있다.
Abstract
Images have been substantially searched and used due to not only the advanced internet and digital technologies but the characteristics of a younger generation. The purpose of this study aims to discuss the ways on expanding the access points to images by analyzing the needs of users in context of everyday life. In order to achieve the purpose of this study, 105 questions of image seeking in NAVER, which is one of social Q&A services in Korea, were analyzed. For the analysis, a two-dimensional framework with image uses and image attributes were utilized. The findings of this study demonstrate that considerable use purposes on data oriented pole, such as information processing, information dissemination and learning are identified. On the other hand, image attributes from the needs of image show that non-visual aspects including contextual attributes are recognized substantially in addition to the traditional semantic attributes.
초록
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
Abstract
This study compared and analyzed 15 CBMR (Content-based Music Retrieval) systems accessible on the web in terms of DB size and type, query type, access point, input and output type, and search functions, with reviewing features of music information and techniques used for transforming or transcribing of music sources, extracting and segmenting melodies, extracting and indexing features of music, and matching algorithms for CBMR systems. Application of text information retrieval techniques such as inverted indexing, N-gram indexing, Boolean search, truncation, keyword and phrase search, normalization, filtering, browsing, exact matching, similarity measure using edit distance, sorting, etc. to enhancing the CBMR; effort for increasing DB size and usability; and problems in extracting melodies, deleting stop notes in queries, and using solfege as pitch information were found as the results of analysis.
초록
온톨로지는 웹자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색, 통합, 재사용을 도모할 수 있는 새로운 기술인 시맨틱 웹의 구현을 위한 가장 핵심적인 요소 기술로 알려지고 있다. 온톨로지는 사람간에 그리고 서로 다른 응용 시스템간에 지식을 공유하고 재이용하는 방법을 제공하는 기술로서 특정 주제에 관한 지식 용어들의 집합으로서 이들 용어뿐만 아니라 용어간의 의미적 연결 관계와 간단한 추론 규칙을 포함한다. 본 연구에서는 인터넷 웹상에서 국제기구에 관한 정보를 체계적으로 관리하고 검색하기 위해서 국제기구 온톨로지를 설계하고 이 온톨로지에 기반 하여 검색 시스템을 구현해 보고, 이 시스템을 20개의 탐색 질문들을 이용하여 기존의 인터넷 검색엔진과 적합성과 탐색 시간이라는 두 가지 요인을 통해서 비교해 보았다. 실험 결과에 의하면 적합성 측정은 온톨로지 기반 시스템은 평균 4.53, 인터넷 검색엔진은 평균 2.51로 온톨로지 기반 시스템의 적합도가 1.80배 높은 것으로 나타났다. 또한 탐색시간은 온톨로지 기반 시스템은 평균 1.96분, 인터넷 검색엔진은 평균 4.74분으로 인터넷 검색엔진이 온톨로지 기반 시스템 보다 2.42배 정도 더 많은 탐색시간이 필요한 것으로 나타났다.
Abstract
Ontologies are formal theories that are suitable for implementing the semantic web, which is a new technology that attempts to achieve effective retrieval, integration, and reuse of web resources. Ontologies provide a way of sharing and reusing knowledge among people and heterogeneous applications systems. The role of ontologies is that of making explicit specified conceptualizations. In this context, domain and generic ontologies can be shared, reused, and integrated in the analysis and design stage of information and knowledge systems. This study aims to design an ontology for international organizations, and build an Internet web retrieval system based on the proposed ontology, and finally conduct an experiment to compare the system performance of the proposed system with that of Internet search engines focusing relevance and searching time. This study found that average relevance of ontology- based searching and Internet search engines are 4.53 and 2.51, and average searching time of ontology-based searching and Internet search engines are 1.96 minutes and 4.74 minutes.
초록
COVID-19 펜데믹의 장기화로 인해 미래의 서비스 제공 수단으로 메타버스가 관심을 받기 시작하면서 그 중요성이 더욱 강조되며 여러 기관에서 메타버스 플랫폼들이 활용되고 있다. 이러한 배경에서 도서관에서 또한 메타버스 플랫폼을 활용하는 사례들이 점점 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구는 메타버스 플랫폼을 활용하고 있는 국내외 도서관 사례를 조사하여, 메타버스 플랫폼 활용 방식에 따른 플랫폼별 특징 및 콘텐츠 유형을 분석하는 데 그 목적이 있다. 따라서 분석 결과가 시사하는 바를 바탕으로, 향후 도서관에서 메타버스 플랫폼을 활용하고자 할 때의 그 방향성을 제언하였다.
Abstract
Due to the prolonged COVID-19 pandemic, metaverse has begun to receive attention as a means of providing future services. The importance of metaverse was further emphasized and metaverse platforms are being used by various institutions. Against this background, cases of using the metaverse platform in libraries are increasing. Therefore, the purpose of this study is to investigate domestic and foreign library cases using the metaverse platform and analyze each platform’s characteristics and content types according to the metaverse platform’s method. Based on the findings, the implication of the current study suggests the future direction of using the metaverse platform in the library.
초록
본 연구는 과학기술분야 R&D 라이프사이클 각 단계 세부연구 목표를 달성하는 과정에서 이루어지는 정보행동(정보요구, 정보검색, 정보도구, 정보채널, 정보장애)을 과학기술커뮤니티 환경의 맥락에서 분석하였다. 이 연구는 의미형성이론, 일상생활정보탐색이론, 활동이론에 근거하여 과학기술자를 대상으로 질적 인터뷰연구를 통해 이루어졌으며, 연구결과 과학기술분야 R&D 라이프사이클 5단계는 14개의 세부 정보행동 단계로 이루어짐을 밝혀내었다. 과학기술 R&D 연구 세부단계별로 문제상황 극복을 위한 정보행동 규명은 연구자와 연구환경의 변화를 이해할 뿐만 아니라 향후 도서관 및 정보서비스 기관에서 과학기술 전주기적 정보서비스 전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 것이다.
Abstract
This study analyzed scientists information behaviors when they engage in solving specific research problems in various situations throughout the entire scientific R&D lifecycle process. In-depth interviews with a total of 24 scientists were conducted in their research laboratories, the scientists’ everyday workplace and the contexts of scientific research. The theoretical and methodological frameworks employed for this study were Dervin’s Sense-making, Savolainen’s Everyday Life Information Seeking, and Engeström's Activity Theory. The findings of this study informed context-specific research and information behaviors of the scientists in the 14 sub stages of the five-stage of R&D lifecycle. Specifically, the study revealed the research objectives and related information behaviors (e.g., information needs, information seeking, information sources and channels, information barriers, etc.) to achieve the objectives at each sub-stage. The study results provided essential information to re-design the information services and strategies that accommodate the scientific R&D lifecycle.
초록
한국어 및 영어의 글쓰기를 도와주는 문장 및 문단 제공시스템을 구축하기 위하여 색인작성과 탐색시에 필요한 색인언어를 연구하였다. 색인언어로 명사어와 술어 및 부사어를 선정하였고 여러 가지 보조 색인기호들도 추가하였다. 접근점으로 주제명과 키워드를 사용하였고 키워드 검색은 1절, 2절, 3 절, 문맥첨가 탐색을 포함하였다. 검색의 만족도는 긍정적이었으며 데이터베이스의 양과 질을 충실히 보완한다면 문장이나 문단을 제공하여 주는 시스템은 효과적일 수 있다.
Abstract
An indexing language were studied to construct the sentences and paragraphs providing system aided to write a Korean or English composition. The indexing language includes the index terms like noun, predicate, and adverb. and also various index symbols. The subject name and the keyword Included the symbols, which Indicate the connectives between clauses in a sentence, is used as the access point. The search results show this system will be effective with large database and developed retrieval methods.
초록
본 연구는 특허 및 상표 검색 개선을 위한 방법을 제안하고자 하는 목적에서 출발하였다. 이를 위해 193일간 한국특허정보원의 특허기술정보서비스를 이용한 17,559명의 이용자가 작성한 100,016개의 질의문에 대한 로그 데이터를 분석하였다. 개별적인 질의로그 분석 이외에, 2,202개의 복수 질의문을 이용한 탐색세션을 분석함으로써 검색 개선을 위한 추가적인 단서를 발견하였다. 분석결과에 의하면, 특허 및 상표검색은 일반적인 웹 검색의 유형과 유사한데, 특히 질의문의 길이가 짧다는 측면에서 매우 흡사하다. 그러나 특허 및 상표검색의 경우, 일반 웹 검색보다 불리언 연산자를 많이 사용하고 있었다. 복수 질의문 분석을 통해 이용자들이 질의문을 재작성하는데 도움이 될 수 있는 탐색기능을 제안할 수 있었다. 복수의 질의문으로 구성된 탐색세션을 분석한 결과, 이용자들은 질의문을 재작성하기 위하여 부연하기, 특정화하기, 일반화하기, 교체하기, 중단하기와 같은 방법을 사용하고 있음을 알 수 있었다.
Abstract
To come up with the recommendations to improve the patent & trademark retrieval efficiency, 100,016 patent & trademark search requests by 17,559 unique users over a period of 193 days were analyzed. By analyzing 2,202 multi-query sessions, where one user issuing two or more queries consecutively, we discovered a number of retrieval efficiency improvements clues. The session analysis result also led to suggestions for new system features to help users reformulating queries. The patent & trademark retrieval users were found to be similar to the typical web users in certain aspects especially in issuing short queries. However, we also found that the patent & trademark retrieval users used Boolean operators more than the typical web search users. By analyzing the multi-query sessions, we found that the users had five intentions in reformulating queries such as paraphrasing, specialization, generalization, alternation, and interruption, which were also used by the web search engine users.
초록
본 논문은 다음과 같은 두 부분으로 구성된다. 논문의 전반부는 네 개의 정보검색 모형을 다루고 있는데 이는 전통적 정보검색 모형과 보다 최근에 나온 세 연구자의 이용자 중심 인터액티브 모형을 포함한다. 인터액티브 정보검색 모형은 Belkin, Ingwersen, 그리고 Saracevic 에 의하여 제시된 것인데, 전통적 정보검색 모형을 포함한 각 모형의 장점과 한계점이 기술된다. 논문의 후반부에서 저자는 이상과 같은 모형들의 분석을 토대로 그 자신의 인터액티브 모형, 즉 빙산모형(Iceberg Model)을 제시하고 있다. 빙산모형의 타당성으로 다음과 같은 세 가지 사항을 강조하고 있는데, 즉, 보다 구체화된 시스템 특성의 포함, 보다 명확한 인터액티브 정보검색 요소간의 상호작용, 그리고 정보매개자의 증가된 역할 등이 그것이다. 요약하면, 빙산모형은 변화하는 정보추구환경에서 진화할 수 있는 틀을 제시하고 있다.
Abstract
This paper is divided into two parts. The first part elaborates on four Information Retrieval (IR) models: a traditional IR model and three more recent, user-oriented models of IR interaction presented by Belkin, Ingwersen, and Saracevic. The strengths and limitations of each model are discussed. The second part, based on an analysis of the previous models, presents the author's interactive model, namely, the Iceberg Model. The rationales that are given to explain the design of this model are associated with the following: a greater specificity of system attributes; more concrete interplays among different components of IR interaction; and, the increased role of the Human Information Intermediary (HII). In sum, the new model presents a framework that can evolve in varying information-seeking contexts.