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Abstract

The purposes of this study are to evaluate the navigability of three web-based mapping applications and to suggest how to improve the navigability of all web-based mapping applications. With these purposes, this study conducted a web-based survey congruent with a think aloud and systematic observation for individual participants, followed up by a focus group with all participants. Based on the findings, recommendations are proposed for web-based mapping applications that include a standard click and drag panning function in mapping applications, a scaled zooming option, increased text for icons and buttons, and other potential changes to computer hardware for increased navigability in these applications. By improving the navigability of web-based mapping applications, the learning time may be reduced for each application and the speed at which users’ geographic information needs are met will be quicker.

초록

대출데이터는 대학도서관에 축적된 중요한 데이터로서 도서관 장서개발이나 서비스 개선에 활용될 수 있는 중요한 데이터이다. 이 연구는 대출빈도를 기반으로 한 다양한 대출관련지수를 비교분석하여 지수별 특성을 파악한 후 도서관 운영에 적용할 수 있는 타당성을 평가하고자 하였다. A 대학도서관의 10개 단과대학별 대출데이터를 대상으로 비교분석한 지수는 대출빈도, 대출엔트로피, 대출 h-지수, 대출주제차별지수 등 총 4개의 지수이다. 이 지수들을 적용하여 단과대학별 대출현황을 분석하였고 단과대학별로 나타나는 대출주제의 특성을 표하는 각 지수의 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과 대출 엔트로피는 여러 대학이 공통으로 선호하는 주제를 표현하는 성향이 있는 것으로 나타났다. 반면 대출주제차별지수는 특정대학에서만 특화되어 대출되는 주제를 표현하는 성향이 있는 것으로 나타났다.

Abstract

Circulation data is a key data set of academic libraries in terms of collection development and service improvement This study aims to identify the characteristics of circulation measures and their feasibility. This study collected the circulation data of 10 colleges in a university and analyzed 4 measures based on the circulation data: circulation frequency, circulation entropy, circulation h-index, and circulation divergence. These measures are to present the circulation topics of each college. This study identified that circulation entropy tends to present general topics which are popular for many colleges, but circulation divergence tends to present specific topics which are preferred by a specific college.

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본 연구에서는 정보자원의 메타데이터 작성시 메타데이터 간 의미의 일관성을 유지하기 위한 메타데이터 명명 방법론과 이를 실제 분야에 적용할 수 있는 메타데이터 명명 규칙의 실험적 모형을 제시하였다. 이를 위해 우선적으로 ISO/IEC 11179에서 제시하고 있는 메타데이터 레지스트리 메타모형과 데이터의 기본 속성 및 개념을 논의하였으며, 이러한 논의를 토대로 객체용어(object term)와 속성용어(property term) 및 표현(presentation)에 관한 명명 규칙의 실제 적용 사례를 제시하였다. 객체용어의 생성은 자료유형의 엔터티-관계(E-R) 모형에 근거한 휴리스틱 분석을 통해 이루어졌으며, 속성용어의 명명은 더블린코어의 메타데이터 셋을 기반으로, 표현은 SHOE 1.0 버전을 기반으로 하였다.

Abstract

To build the consistency among different metadata systems and to increase the interoperability of that systems even among different domains, naming rules and glossaries for the data elements are necessary. This study provides discussion of naming and identification of the data element concept, data element, conceptual domain, value domain, and its meta model. This study also describes example naming conventions based on ontology derived from the combination with object, properties, and representation of data elements. The naming principles and rules described in this study use E-R analysis, DC metadata set, and SHOE 1.0 as an example of the scientific documents. This study would be a guideline to build the naming rules of metadata based on ontology in various domains.

초록

MARC는 목록 데이터를 상세하게 정의할 수 있는 장점이 있지만, 개념요소가 구조화 되어 있지 않고 표현체계가 복잡하기 때문에 단순 계층구조의 의미 어휘 체계를 지원하는 XML DTD나 RDF/S로는 그 구조를 모델화하기가 어렵다. 본 연구에서는 MARC의 데이터 요소를 추상화하여 목록 데이터의 개념 구조를 표현하는 서지 온톨로지를 구축하였으며, 개념간의 논리 관계와 프로퍼티의 카디널리티 및 프로퍼티 값에 대한 논리적 제한을 부가할 수 있는 OWL을 이용하여 MRAC 필드의 복합 구조를 모델링하여 구축한 목록 온톨로지를 구현하였다. 온톨로지 언어를 이용한 MARC 데이터를 기술 방법은 목록 데이터에 대한 메타데이터 구성과 목록의 호환성 문제를 해결할 수 있는 기초적 방안이 되며, 시맨틱 웹 서비스를 기반으로 하는 차세대 문헌 정보서비스 시스템 구현의 토대가 될 것이다.

Abstract

Although MARC can define the detail cataloguing data, it has complex structures and frameworks to represent bibliographic information. On account of these idiosyncratic features of MARC, XML DTD or RDF/S that supports simple hierarchy of conceptual vocabularies cannot capture MARC formalism effectively. This study implements bibliographic ontology by means of abstracting conceptual relationships between bibliographic vocabularies of MARC. The bibliographic ontology is formalized with OWL that can represent the logical relations between conceptual elements and specify cardinality and property value restrictions. The bibliographic ontology in this study will provide metadata for cataloguing data and resolve compatibility problems between cataloguing systems. And it can also contribute the development of next generation bibliographic information system using semantic Web services.

초록

시소러스의 효율성을 유지하기 위해서는 지속적인 용어 관리가 절대적으로 필요하다. 실제적으로 특정 주제영역의 정보와 키워드들은 생성과 분화, 소멸 과정 등이 동적으로 이루어지기 때문에 시소러스의 효율적인 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계 등을 활용하여 시소러스 관리를 위한 구조화 방안을 제안하였다. 한편 구조체계의 맵핑 알고리즘과 구조체계의 병합 알고리즘을 이용한 시소러스 기본관계와 세부관계 표현 방법도 제안하였다. 또한 토픽 타입을 이용한 연결중심문서를 기준으로 디스크립터의 확장과 디스크립터의 대치 방안을 제시하였다. 특히, 고정된 개념을 통한 이중 용어관리라는 새로운 방안도 개발하였다. 이는 시간과 공간의 비종속적인 개념을 표현하는 용어를 고정시키고, 해당 개념의 범주에 속하면서 외부의 정보적 상황에 따라 디스크립터를 자유롭게 선정하는 방법이다.

Abstract

The terminology management is absolutely necessary for maintain ing the efficiency of thesaurus. This is because the c reating, differentiating, disappearing, and other processes of e management of thesaurus a very difficult task. Therefore, a device is required for acco mplishing methods to construct and maintain the thesaurus.This study proposes the methods to construct the thesaurus mana elements of a topic map which are topic, ocurrence, and associ ation. Second, the study proposes the methods to represent the basic and specific instances using the systematic maping algorithm and merging algorithm.methods to expand and subsitute the descriptors using the topic type. The new method applying fixed concept for double layer manageme nt on terms is developed, too. The purpose of this method is to fix the conceptual term which and space, and to select the des criptor freely by external info rmation circumstance.

초록

전자문서는 사람이 판독할 수 있는 문서 측면과 시스템이 이해하고 자동 처리할 수 있는 전자적 측면을 모두 갖추고 있어서 가용성이 뛰어나다. 전자문서를 이용하는 목적이 가용성이라면 이 특성이 잘 발휘되어 효과적이고 효율적인 전자문서유통이 되도록 강구하여야 할 것이다. 정부의 전자문서유통 상황은 종래의 종이문서 중심 사고방식과 각 부처별 업무중심 관점에서 아직 벗어나지 못하여 이러한 장점을 충분히 살리지 못하고 있다. 본 논문에서는 전자문서유통의 발전 방향을 제시하여 향후 방대하게 생산될 전자문서의 효용을 높이는 데에 도움을 주는 것을 목적으로 하였다. 우선 전자문서의 개념을 정의하고 XML을 이용하여 문서의 구조정보를 표현하는 이유와 한계, 정부 전자문서유통의 문제점을 설명하였다. 그리고 향후 정보 표현 방안, 문서 구성 방안과 표준 관리 방안을 제시하였다.

Abstract

The electronic documents have the documental aspect that can legible by human and the electronic aspect that can be interpreted and processed automatically by machinery. This usability of electronic documents must be the reason that people use them in almost all the business areas rapidly in these days. That is because we have to utilize the characteristics to interchange electronic documents(EDI) effectively and efficiently. The electronic document interchange of Korean government cannot make the best of this benefit due to the traditional way of thinking based on paper document and the viewpoint of individual business, organization, and project. This paper proposed a direction of EDI for Korean government. At first, the concept of electronic docuemnts is defined. The reason and limitations of structuring the documents with XML and the hidden problems of present EDI in Korean public sector are also explained. And the way to preserve information, to design the structure of electronic document, and to maintain relevant standards is proposed.

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이 연구는 국내 대학도서관에서 운영하는 유튜브 콘텐츠에 대한 내용분석과 이용자의 댓글에 대한 감성 반응 분석을 통해 국내 대학도서관들의 유튜브를 활용한 도서관 서비스에 대해 종합적인 분석과 평가를 하였다. 연구 분석대상은 61개 대학도서관의 2,169개 유튜브 콘텐츠와 이용자의 댓글 6,487개였다. 연구결과로 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠는 대분류 중 ‘자료’ 콘텐츠의 수량이 가장 많고 ‘소통’ 콘텐츠와 ‘교육’ 콘텐츠가 뒤를 이었으며, ‘홍보’ 콘텐츠가 가장 적었다. 소분류 중 ‘정보서비스’ 콘텐츠의 수량이 가장 많았으며 연구지원 서비스를 주된 내용으로 수록하였다. 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠를 열람한 이용자의 감성 반응에 대한 분석에서 이용자 감성 반응이 가장 높게 나타난 대분류는 ‘자료’ 콘텐츠와 ‘소통’ 콘텐츠였다. 이용자 감성 반응은 모든 범주의 콘텐츠에서 긍정 반응이 대부분이었고 부정 반응은 긍정 반응에 비하여 적었으며, 빈번히 나타난 이용자 감성 표현은 ‘좋다’였다. 또한, 이용자 감성 반응에 사용된 어휘는 유튜브 콘텐츠의 내용에 대한 표현보다 영상에 등장하는 인물에 대한 표현이 많았다. 이용자의 평가는 콘텐츠의 기술적 품질에 관한 것 평가보다 콘텐츠의 내용에 관한 것이 많았다.

Abstract

This study conducted a comprehensive analysis and evaluation of library services using YouTube through content analysis of YouTube content and emotional response analysis of user comments. This study analyzed 2,169 YouTube contents and 6,487 comments of users from 61 university libraries. The results showed that the number of ‘data’ content was the largest among 4 categories, followed by ‘communication’ and ‘education’ content, and ‘promotion’ content. Among the sub-classifications, the number of ‘information services’ contents was the largest. In the analysis of users’ emotional responses to YouTube content, the major categories of users’ emotional responses were ‘data’ content and ‘communication’ content. Most of the user’s emotional responses were positive in all categories of content, and the most frequent user emotional expression was ‘good’. In addition, the vocabulary used in the user’s emotional response was more about the person appearing in the video than the expression of the content of YouTube contents.

초록

현재 유니코드 CJK 한자코드는 부수 기준 배열방식을 따르고 있어 한자의 한글음가를 기준으로 하는 우리의 문자생활 방식과 차이가 있으며, 우리나라 고유한자나 동형이음어, 이두문자, 그리고 이체자 관계 등을 모두 수록하고 있지 않아 정보시스템에 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 유니코드 기반 정보시스템의 정확한 한자표현 및 한자검색을 위해서는 한자를 포함하는 자료에 대한 정확한 이해를 바탕으로 여러 가지 지원방안을 마련해야 한다. 이러한 측면에서 역사분야 정보검색시스템에서는 한글음가 및 한국에서만 사용되는 동형이음어 처리를 위한 한자-한글음가 사전, 본래 한자의 음가와 다르게 읽히는 한자를 위한 특수용어사전, 이형자와 이체자를 위한 이체자사전, 그리고 유니코드 CJK 통합한자에 등록되어 있지 않은 한자를 위한 신출한자목록을 지원하고 있다.

Abstract

Unicode Han ideograph character set differed from the our principle of the phonetic value ordering in that it followed the principle of KangXi radical-stroke ordering of the characters. Therefore, information system should support ideograph search on precise analysis of materials which consist of korean character (hangul) and ideograph character (hanja). History Information system has been maintaining Hanja(Chinese Character) to Hangul Dictionary, Terminology Dictionary for composition, borrowing, non-ideographic principles, Variant Forms Dictionary, and Recently discovered Chinese Characters List.

초록

본 연구는 AACR2와 이를 대체하는 새로운 목록규칙인 RDA의 규칙을 비교하여, RDA에 대한 이해를 높이고, 우리나라의 한국목록규칙에서 고려해야 할 사항을 파악하기 위한 것이다. RDA는 모든 유형의 자원을 서지제어할 수 있는 구조로 International Cataloging Principles(2009), FRBR, FRAD를 구현하기 위한 목록규칙이며, 국제적인 환경에 융통성 있게 적용가능하다. RDA는 웹환경에 맞는 시멘틱웹으로 구현이 가능하도록 집중기능과 다양한 관계에 기반을 두고 있어 미래의 목록에 큰 영향을 줄 것이기 때문에 국내에서도 이를 반영하는 연구가 필요하다. 비교는 JSC for Development of RDA의 2008년 RDA 초안을 기반으로 저작, 표현형, 구현형의 기술규칙을 대상으로 분석하였다. 구현형에서는 표제, 자료유형, 책임사항, 판사항, 발행사항, 형태사항, 총서사항의 기술영역별로, 저작과 표현형에서는 저작 유형에 따른 채택접근점을 중심으로 RDA와 AACR2 규칙 중에서 변경된 사항을 중심으로 살펴보았다. 본 연구는 RDA에서 제시한 목록규칙을 바탕으로 앞으로 목록의 발전 방향을 파악할 수 있으며, 국내의 목록규칙 개정 시에도 많은 도움이 될 것이다.

Abstract

This study is to compare the descriptive cataloging rules between AACR2 and RDA, and then to find a direction of future cataloging and KCR 4. RDA is new cataloging rules that embody the International Cataloging Principles(2009), FRBR and FRAD. It is a structure of bibliographic control of all kinds of resources, and the rules can be flexibly applicable in the international cataloging community. It is critical to embody RDA in KCR 4 because RDA is likely to affect the future cataloging through its collocation function and relation function to construct semantic web of OPAC. This study analyzed the descriptive rules of work, expression, and manifestation based on RDA draft(2008) of JSC for Development of RDA. It analyzed the changes in the cataloging rules from AACR2 to RDA in such descriptive areas as title, type of resources, statement of responsibility, edition, publication, physical description and series in the manifestation level, and the preferred access points in both expression and work levels. The findings of this study will provide implications in revising KCR4.

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이 연구의 목적은 기록물의 맥락정보를 담고 있는 메타데이터를 활용하여 기록물 자동분류 과정에서의 성능요소를 파악하는데 있다. 연구를 위해 2022년 중앙행정기관 원문정보 약 97,064건을 수집하였다.수집한 데이터를 대상으로 다양한 분류 알고리즘과 데이터선정방법, 문헌표현기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 기록물 자동 분류를 위한 최적의 성능요소를 파악하고자 하였다. 연구 결과 분류 알고리즘으로는 Random Forest가, 문헌표현기법으로는 TF 기법이 가장 높은 성능을 보였으며, 단위과제의 최소데이터 수량은 성능에 미치는 영향이 미미하였고 자질은 성능변화에 명확한 영향을 미친다는 것이 확인되었다.

Abstract

The objective of this study is to identify performance factors in the automatic classification of records by utilizing metadata that contains the contextual information of records. For this study, we collected 97,064 records of original textual information from Korean central administrative agencies in 2022. Various classification algorithms, data selection methods, and feature extraction techniques are applied and compared with the intent to discern the optimal performance-inducing technique. The study results demonstrated that among classification algorithms, Random Forest displayed higher performance, and among feature extraction techniques, the TF method proved to be the most effective. The minimum data quantity of unit tasks had a minimal influence on performance, and the addition of features positively affected performance, while their removal had a discernible negative impact.