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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
조직 커뮤니케이션은 하나의 사회적 체제인 조직에서 구성원의 정보전달 행위를 통해 공동의 목표를 달성하는 과정이며 조직구조의 한 요소이다. 목표달성의 정도와 서비스의 질을 포함하는 효과성, 만족도 등은 조직성과로 표현될 수 있으며 도서관 조직성과로 간주될 수 있는 서비스 품질은 LibQUAL+™ 모형을 통해 측정될 수 있다. 본 연구에서는 조직 커뮤니케이션을 공공도서관 조직성과를 향상시키는 조직요소로 LibQUAL+™ 모형에 따른 서비스 품질을 조직성과로 설정하고 이들의 관계를 통해 커뮤니케이션의 특성이 차원별 서비스 품질에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것을 그 목표로 한다. 이를 위해 수도권에 위치한 8개 공공도서관의 사서 및 이용자 대상 설문조사를 통한 통계적 분석을 시행한다. 연구결과 도서관의 상향, 수평, 하향 커뮤니케이션은 품질의 3개 차원(서비스의 감성적 차원, 정보통제 차원, 도서관 공간 차원)에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Abstract
Organizational communication is an element of organizational structure formation; it is also a process of achieving organizational goals through the information sharing among the staff members in the organization as a social system. Organizational performance is a multidimensional concept composed of efficiency and effectiveness and satisfaction. Effectiveness implies service quality and the degree of goal achievement. Service quality by using the LibQUAL+™ model can be considered as an objective performance measure for libraries. This study aims to identify the effect of organizational communication in public libraries on service quality as a performance measure using the LibQUAL+™ model through statistical analyses of the results from questionnaire surveys of librarieans and users in 8 public libraries in Seoul metropolitan area. The result says the characteristics of organizational communication(upward, horizontal, downward communication) affects the three elements in the library service quality, such as affect of service, information control and library as place.
초록
본 연구에서는 FRBR의 저작 단위로 태그(tag)가 부여되고 있는 LibraryThing에 나타난 태그를 활용하여, 소설(Fiction) 분야 태그들의 특성, 패턴의 형식적인 측면과 동시에 태그의 내용 분석을 시도하였다. 저작의 서지사항 기술 용어, LCSH 용어와 비교하여 관련 정도를 파악하였고, 이에 포함되지 않는 기타 태그의 출처는 어디인지, 저작의 어떤 측면을 표현하고 있는지, 저작과 연계하여 태그의 용어를 살펴보았다. 특히 소설이란 한 분야로 한정함으로써, 소설만이 가지는 특성인 소설의 3요소(주제, 구성, 문체), 소설 구성의 3요소(인물, 사건, 배경)를 반영한 태그를 파악하여, 향후 소설 정보의 조직 및 검색 요소로서 활용할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이를 통해 기존의 색인어를 보완하는 폭소노미 태그의 역할을 규명하고 태깅시스템이 나아갈 새로운 방향을 제시하였다.
Abstract
This study aims to analyze the properties of the tags used in the fiction genre, the structural aspect of the patterns and the contents of the tags by utilizing LibraryThing, where the tags are assigned in work units of FRBR. A comparative analysis was conducted in terms of the level of association between the descriptive terms in bibliography and LCSH terms. The study also examined the sources of the tags not included in the bibliographic descriptions or LCSHs, what aspects of work they represented, and the terms used as tags in relation to the work. By restricting the study to a single genre, a number of tags that reflected the characteristics of fiction (three elements of the fiction which are theme, plot, style and three elements of the fiction composition which are character, event, setting) were extracted. This study finds out the role of the tag making up the taxonomy and proposes a new direction for the tagging system by demonstrating the possibility of using tags as facets in information organization and retrieval.
초록
본 연구는 빠르게 발전되는 네트워크 환경을 고려한 분산된 자원 활용에 필요한 기반 연구이다. 앞으로의 자원공유에 대한 노력은 기술적인 문제가 아닌 의미적인 상호운용성이 강조되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 자원공유를 위한 컬렉션 단위 기술(collection level description; 이하 CLD라고 함) 모형을 제안하였다. 먼저 컬렉션의 범위, 구축목적, 관련 행위자들을 기반으로 하여 컬렉션에 대한 정의를 설명하였으며, CLD의 중요성을 강조한 연구와 그와 관련된 표준들을 비교·분석하였다. 마지막으로는 기존의 CLD의 기능에서 보강되어야 할 관계 중심의 모형 구축을 시도하였으며, 이를 위해 온톨로지 개념을 사용하였다. 온톨로지기반 CLD 모형은 새로운 관계를 창출하기 위한 다양한 표현 기술들을 정의하였다. 기존 연구와는 달리 클래스와 속성을 구별하고, 속성 중에서도 클래스 자체에 대한 특성과 클래스들 간의 관계를 연결하는 속성으로 나누어서 제시하였다.
Abstract
This study is based on the practical use for distributed resources considering growing network rapidly. The focal point of this study will be argued on semantic interoperability for sharing of resources, not be emphasized the technical issues of network. The aim of this article is developing the model of Collection-Level Description(CLD) for sharing of resources. The present article consists of a definition of collection in relation to the scope, objectives, and agents of the collection and an analysis of researches about CLD strengths and standards. Lastly, it was intended to construct the model focused on relation which was needed to be strengthened the existing CLD's function, thus, this study attempted to use the concept of ontology. The model of CLD based on ontology suggested the description could represent new relations inferred between classes and properties. Distinguishing class and property, furthermore, this study suggested properties were separated the characteristic of class and the relation with classes.
초록
본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.
Abstract
This study described the results of converting RDB to RDF ontology by each of R2RML method and Non-R2RML method. This study measured the size of the converted data, the conversion time per each tuple, and the response speed to queries. The STNet, a structured terminology dictionary based on RDB, was served as a test bed for converting to RDF ontology. As a result of the converted data size, Non-R2RML method appeared to be superior to R2RML method on the number of converted triples, including its expressive diversity. For the conversion time per each tuple, Non-R2RML was a little bit more faster than R2RML, but, for the response speed to queries, both methods showed similar response speed and stable performance since more than 300 numbers of queries. On comprehensive examination it is evaluated that Non-R2RML is the more appropriate to convert the dynamic RDB system, such as the STNet in which new data are steadily accumulated, data transformation very often occurred, and relationships between data continuously changed.
초록
최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.
Abstract
Recently, many information services allow users to collaborate to produce and use information. Sharing information is also important for users who have similar taste or interest. As various channels are available for users to share their experiences and knowledge, users’ data have also been accumulated within the information services. This study collected movie lists made by users of IMDB service. Co-word analysis and ego-centered network analysis were adapted to discover relevant information for users who chose a specific movie. Three factors of movies including movie title, director and genre were used to present related movie information. Movie title is an effective feature to present related movies with various aspects such as theme or characters and the popularity of directors affects on identifying related directors. Genre is not useful to find related movies due to the complexity in the topic of a movie.
초록
최근 문화콘텐츠 관련 기관들은 분산 네트워크를 통해 이용자에게 문화콘텐츠의 접근을 점차 확대시키고 있다. 그러나 문화콘텐츠의 특성상 일반 콘텐츠와 달라서 많은 문화콘텐츠 객체는 정보의 조직과 검색에 사용할 수 있는 단어를 거의 포함하고 있지 못하다. 이러한 문화콘텐츠 시스템이 서비스 될 경우, 효율적으로 자원을 식별하고 검색할 수 없게 될 뿐 아니라 다양한 문화콘텐츠 메타데이터 요소간의 명칭, 표현, 의미가 상이하여 시스템간 연동이나 정보공유가 어렵게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 문화콘텐츠의 속성에 적합한 표준화된 메타데이터의 조직과 관리가 필요하다. 본 연구는 문화콘텐츠 분야에서 다야하게 접근되고 있는 메타데이터 포맷인 Dublin Core, EAD, VRA, CDWA, CIMI. Object ID를 중심으로 각 포맷의 데이터 요소를 비교 분석함으로써 상이한 메타데이터 포맷의 상호운용성 확보를 통하여 문화콘텐츠 통합을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.
Abstract
Recently, the organizations related to cultural contens are gradually expanding access to cultural contents for general public through the distributed network. However, since cultural contents have different characteristics than general contents, the objects of cultural contents seldom contain the words generally used for organization and seach of information. If the cultural contents system is created without any consideration of such differences, we cannot effectively identify and search resources. Moreover, because the names, expressions and meanings are different between matadata elements of various cultural contents, it is very difficult to interconnect or share information between different systems. In order to solve these problems, proper organization and management of metadata is vital. In this study, we have comparatively analyzed the data elements of each format based on Dublin Core, EAD, VRA, CDWA, CIMI, and Object ID, the metadata formats approached from various aspects in the cultural contents area. Through this study, we tried to provide the basic materials for integration of cultural contents by securing interoperability of different meta formats.
초록
동일한 인명을 갖는 서로 다른 실세계 사람들이 존재하는 현실은 인터넷 세계에서 인명으로 표현된 개체의 신원을 식별해야 하는 문제를 발생시킨다. 상기의 문제가 학술정보 내의 저자명 개체로 제한된 경우를 저자식별이라 부른다. 저자식별은 식별 대상이 되는 저자명 개체 사이의 유사도 즉 저자유사도를 계산하는 단계와 이후 저자명 개체들을 군집화하는 단계로 이루어진다. 저자유사도는 공저자, 논문제목, 게재지정보 등의 저자식별자질들의 자질유사도로부터 계산되는데, 이를 위해 기존에 교사방법과 비교사방법들이 사용되었다. 저자식별된 학습샘플을 사용하는 교사방법은 비교사방법에 비해 다양한 저자식별자질들을 결합하는 최적의 저자유사도함수를 자동학습할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 기존 교사방법 연구에서는 SVM, MEM 등의 일부 기계학습기법만이 시도되었다. 이 논문은 다양한 기계학습기법들이 저자식별에 미치는 성능, 오류, 효율성을 비교하고, 공저자와 논문제목 자질에 대해 자질값 추출 및 자질 유사도 계산을 위한 여러 기법들의 비교분석을 제공한다.
Abstract
In bibliographic data, the use of personal names to indicate authors makes it difficult to specify a particular author since there are numerous authors whose personal names are the same. Resolving same-name author instances into different individuals is called author resolution, which consists of two steps: calculating author similarities and then clustering same-name author instances into different person groups. Author similarities are computed from similarities of author-related bibliographic features such as coauthors, titles of papers, publication information, using supervised or unsupervised methods. Supervised approaches employ machine learning techniques to automatically learn the author similarity function from author-resolved training samples. So far, however, a few machine learning methods have been investigated for author resolution. This paper provides a comparative evaluation of a variety of recent high-performing machine learning techniques on author disambiguation, and compares several methods of processing author disambiguation features such as coauthors and titles of papers.
초록
시맨틱 웹 응용의 구현에 있어 가장 중요한 기술이 시맨틱 웹의 특징을 만족하는 웹 온톨로지의 구축임에도 불구하고, 대부분 웹 온톨로지의 구축에 적용된 기법들이 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징을 만족하지 못함에 따라 시맨틱 웹 응용의 발전과 보급이 미흡하다. 따라서 본 연구는 온톨로지와 웹 온톨로지 관련 연구들을 분석하여 시맨틱 웹을 위한 웹 온톨로지의 특징들을 파악하고, 기존 온톨로지 구축과 웹 온톨로지 구축을 위해 제안된 구축 기법들을 비교 분석하여 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징에 적합한 웹 온톨로지 구축 기법을 제안한다. 실험은 제안된 방법에 따라 서술 논리와 SWRL의 표현 방법을 이용한 공리 규칙을 기반으로 온톨로지를 모델링하여 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하였으며, 구축된 온톨로지의 검증을 위한 온톨로지 추론 실험을 통해 온톨로지 성능을 검증하였다. 구축된 웹 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹 응용의 예로 지능형 이미지 검색 시스템을 실험 시스템으로 구현하였다. 실험 시스템의 성능 평가를 위해 비교 대상 시스템과의 검색 실험 결과, 실험 시스템이 재현율과 정확율에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
Abstract
Actually a diffusion of a Semantic Web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in Semantic Web application is construction of the Ontology which contents itself with characteristics of Semantic Web. Proposed a suitable a Method of Building Web Ontology for characteristics of Semantic Web and Web Ontology as we compared the existing Ontology construction and Ontology construction techniques proposed for Web Ontology construction, and we analyzed. And modeling did Ontology to bases to Description Logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established Inference-based Web Ontology according to proposed ways. Verified performance of Ontology established through Ontology inference experiment. Also, established an Web Ontology-based Intelligence Image Retrieval System, to experiment systems for performance evaluation of established Web Ontology, and present an example of implementation of a Semantic Web application and utilization. Demonstrated excellence of a Semantic Web application to be based on Ontology through inference experiment of an experiment system.
초록
시맨틱웹은 기계가독형 정의에 기반한 정보의 연계를 통해 웹 자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색, 통합, 재사용을 도모하는 새로운 기술이다. 시맨틱웹의 구축은 자원에 불변 고유식별자를 부과하는 URI 체제, 각 정보기관에서 생성되는 요소와 속성의 의미 충돌을 방지하는 XML 네임스페이스, 메타데이터 스키마를 활용한 호환적 자원기술을 가능하게 하는 RDF, 메타 데이터 요소 및 이와 연관된 클래스와 속성 관계 정의의 기반이 되는 RDF 스키마, 그리고 RDF 스키마 위에 논리적 추론과 표현력을 강화한 웹 온톨로지 언어 DAML+OIL 및 그 건조자 (constructors)를 삭제 또는 수정 보완한 OWL (Web Ontology Language) 등의 여러 핵심 개념과 기술을 필요로 하는 작업이다. 이 논문은 이러한 개념과 기술의 점진적 발전 양상을 개괄 설명하고, XML/RDF 스키마를 기반으로 메타데이터 요소들을 정의할 경우 도출할 수 있는 상호운용성과 온톨로지의 다양한 활용 방안 등을 고찰한다.
Abstract
The Semantic Web is a new technology that attempts to achieve effective retrieval, automation, integration, and reuse of web resources by constructing knowledge bases that are composed of machine-readable definitions and associations of resources that express the relationships among them. To have this kind of Semantic Web in place, it is necessary to have the following infrastructures: capability to assign unchangeable and unique identifier (URI) to each resource, adoption of XML namespace concept to prevent collision of element and attribute names defined by various institutions, widespread use of RDF to describe resources so that diverse metadata can be interoperable, use of RDF schema to define the meaning of metadata elements and the relationships among them, adoption of DAML+OIL that is built upon RDF(S) to increase reasoning capability and expressive power, and finally adoption of OWL that is built upon DAML+OIL by removing unnecessary constructors and adding new ones based on experience of using DAML+OIL. The purpose of this study is to describe the central concepts and technologies related to the Semantic Web and to discuss the benefits of metadata interoperability based on XML/RDF schemas and the potential applications of diverse ontologies.
초록
과학적 지식을 얻는 과정은 연구자의 연구를 통해 이루어진다. 연구자들은 과학의 불확실성을 다루고 과학적 지식의 확실성을 구축해나간다. 즉, 과학적 지식을 얻기 위해서 불확실성은 반드시 거쳐가야 하는 필수적인 단계로 인식되고 있다. 현존하는 불확실성의 특성을 파악하는 연구는 언어학적 접근의 hedging 연구를 통해 소개되었으며 컴퓨터 언어학에서 수작업 기반으로 불확실성 단어 코퍼스를 구축해왔다. 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역의 불확실성의 특성을 파악해오는데 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 문장 내 생의학적 주장이 중요한 역할을 하는 생의학 문헌을 대상으로 불확실성 단어 기반 과학적 지식의 패턴을 시간의 흐름에 따라 살펴보고자 한다. 이를 위해 생의학 온톨로지인 UMLS에서 제공하는 의미적 술어를 기반으로 생의학 명제를 분석하였으며, 학문 분야의 패턴을 파악하는데 용이한 DMR 토픽 모델링을 적용하여 생의학 개체의 불확실성 기반 토픽의 동향을 종합적으로 파악하였다. 시간이 흐름에 따라 과학적 지식의 표현은 불확실성이 감소하는 패턴으로 연구의 발전이 이루어지고 있음을 확인하였다.
Abstract
The process of obtaining scientific knowledge is conducted through research. Researchers deal with the uncertainty of science and establish certainty of scientific knowledge. In other words, in order to obtain scientific knowledge, uncertainty is an essential step that must be performed. The existing studies were predominantly performed through a hedging study of linguistic approaches and constructed corpus with uncertainty word manually in computational linguistics. They have only been able to identify characteristics of uncertainty in a particular research field based on the simple frequency. Therefore, in this study, we examine pattern of scientific knowledge based on uncertainty word according to the passage of time in biomedical literature where biomedical claims in sentences play an important role. For this purpose, biomedical propositions are analyzed based on semantic predications provided by UMLS and DMR topic modeling which is useful method to identify patterns in disciplines is applied to understand the trend of entity based topic with uncertainty. As time goes by, the development of research has been confirmed that uncertainty in scientific knowledge is moving toward a decreasing pattern.