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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
새로운 주제의 탐지를 위한 여러 접근법들을 지식 구조 표현 방법 중 하나인 디스크립터의 부여 및 갱신 과정에 적용하였다. 새로운 주제 탐지는, 특히 특정 학문 분야에서 새로운 주제의 출현 및 성장으로 인하여 지식 구조상의 변화가 발생하는 경우에, 기존의 색인어로는 이를 표현할 수 없거나 표현상의 제한이 따르는 문제를 해결하는 데 응용할 수 있다. 실험 결과, 정보학 내에서 긍정적 측면의 변화가 발생한 것으로 식별된 신흥 주제들은 상당수가 서로 밀접하게 연관되어 있으면서 동시에 성장발전의 단계에 있는 주제임을 확인하였다. 또한, 새로운 주제 탐지를 통한 후보 디스크립터 리스트의 사용이 색인자의 색인작업을 지원하는 효율적인 도구가 될 수 있다는 가능성을 보여 주었다. 특히, 적절한 디스크립터의 선정과 부여를 위한 후보 디스크립터 리스트의 제공은 색인작업의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.
Abstract
This study utilizes various approaches for new topic detection in the process of assigning and updating descriptors, which is a representation method of the knowledge structure. Particularly in the case of occurring changes on the knowledge structure due to the appearance and development of new topics in specific study areas, new topic detection can be applied to solving the impossibility or limitation of the existing index terms in representing subject concepts. This study confirms that the majority of newly developing topics in information science are closely associated with each other and are simultaneously in the phase of growth and development. Also, this study shows the possibility that the use of candidate descriptor lists generated by new topic detection methods can be an effective tool in assisting indexers. In particular, the provision of candidate descriptor lists to help assignment of appropriate descriptors will contribute to the improvement of the effectiveness and accuracy of indexing.
초록
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
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
웹, XML, EAD 등을 포함한 새로운 기술과 기술(description)도구의 출현으로 기존의 도서관자료와 기록물을 통합 관리할 수 있고, 정보교환을 위한 다양한 검색보조도구를 모두 수용할 수 있는 내용표준에 대한 필요성이 부각되고 있다. 이에 본 연구에서는 기록물업계의 국제적 동향을 반영하여 ISAD(G) 및 ISAAR(CPF)와 조화를 이루고, MARC과 EAD 등 다양한 검색보조도구의 데이터구조 표현을 수용할 수 있도록 제정된 DACS와 기존의 기술규칙인 APPM2를 비교분석하였다. 분석결과를 토대로 우리나라 기록물 기술규칙 제정시 고려해야 할 사항들을 제시하였다.
Abstract
The advent of new technologies and descriptive tools, including the Web, XML, and EAD, have highlighted the necessity of content standard which can integrate and manage to library materials and archives and accommodate various finding aids for information exchange. This research analyzes both APPM2 and DACS. The former is an old established description rule. On the other hand, the latter keeps step with ISAD(G) and ISAAR(CPF) as adopting the international trend of archives and is able to describe the data structure of a variety of finding aids including MARC, EAD, etc. As a result, it presents the points to take into consideration as making descriptive rules about our archives.
초록
본 연구는 정보활용능력의 기준과 범위를 설정하여 평가영역 및 평가문항을 설계함과 동시에 대학생들의 현재 정보활용능력의 수준을 진단하고 분석하여 정보활용능력 개발을 위한 평가모형을 제시하는데 목적이 있다. 실증적인 연구를 위해 정보활용능력 웹 평가사이트를 설계하여 학부학생을 대상으로 정보활용능력을 측정하였다. 정보활용능력 구성영역을 통계적 요인분석을 통해 정보자원 영역, 정보요구 영역, 정보검색 영역, 정보분석 영역, 정보기술 및 표현 영역, 정보윤리 영역임을 밝혀내었고, 기초환경 요인, 자가진단 요인, 영역별 요인, 정보활용능력 총점 요인 및 문항분석을 통해 평가설계 요소와 평가절차, 영역별, 수준별 교육 및 평가지침을 제시하였으며, 이를 근거로 정보활용능력의 통합적 평가모형을 개발하였다.
Abstract
This study is aimed to evaluate the undergraduate students’ information literacy, examine the current level of their capability of using information, and make a evaluation model to develop information literacy. Information literacy consists of six fields: information resources, information needs, information search, information analysis, information technology and presentation, and information ethics. Based on the result of statistic factor analysis, the integrated evaluation model of information literacy, evaluation factor, and evaluation procedure can be suggested based on the instruction guidance.
초록
이 논문의 목적은 SVM(지지벡터기계) 분류기의 성능을 문헌간 유사도를 이용해서 향상시키는 것이다. 는 문헌 벡터 자질 표현에 기반한 SVM 문헌자동분류를 제안하였다. 제안한 방식은 분류 자질로 색인어 대신 문헌 벡터를, 자질값으로 가중치 대신 벡터유사도를 사용한다. 제안한 방식에 대한 실험 결과, SVM 분류기의 성능을 향상시킬 수 있었다. 실행 효율 향상을 위해서 문헌 벡터 자질 선정 방안과 범주 센트로이드 벡터를 사용하는 방안을 제안하였다. 실험 결과 소규모의 벡터 자질 집합만으로도 색인어 자질을 사용하는 기존 방식보다 나은 성능을 얻을 수 있었다.
Abstract
The purpose of this paper is to explore the ways to improve the performance of SVM(Support Vector Machines) text classifier using inter-document similarit ies. SVMs are powerful machine technique for automatic document classification. In this paper text categorization via SVMs aproach based on feature representation with document vectors is suggested. In this appr oach, document vectors instead stead of term weights are used as feature values. Experiments show that SVM clasifier with do cument vector features can improve the document classification performance. For the sake o f run-time efficiency, two methods are developed: One is to select document vector feature s, and the other is to use category centroid vector features instead. Experiments on these two methods show that we the performance of conventional methods with index term features.