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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
유비쿼터스 정보 서비스 기술의 보편화로 도서관 생태 환경에도 커다란 변화가 일어나고 있다. 디지털 도서관 등 정보 매체 중심의 변화뿐만 아니라, Library 2.0 또는 소셜 시맨틱 디지털 라이브러리 등 이용자 중심의 서비스 지향 관점으로의 변화를 실감하고 있다. 본 연구에서는 도서관 시스템의 진화에 초점을 두고, 지식 서비스 실현을 위한 제반 환경 요소를 분석하였으며, 지식 서비스 지향 도서관 시스템의 논리모델을 제시하였다. 본 연구의 논리 모델은 다양한 지식 정보자원, 참여와 협력의 능동적 이용자, 도서관 업무 혁신, 유비쿼터스 정보 기술을 조화하여 도서관의 근본적 임무를 수행하는데 프레임워크가 될 수 있을 것이다.
Abstract
The ecosystem of the Library has been radically changing in the advent of ubiquitous information service technology. We are already aware of the digital library due to popularizing digital information resources and we are impressed with Library 2.0 and Social Semantic Digital Library of user-centered, service-oriented library. We summarize the ultimate goal of the evolution of library systems as knowledge services and propose a logical model of library system for the realization of knowledge services. This local model can be applied for a library framework to harmonize the diverse knowledge resources, active users with participation and collaboration, the innovation of library business and ubiquitous information service technologies to achieve the missions of library in knowledge-intensive society.
초록
본 연구는 다양한 유형의 지식을 제공할 수 있는 통합된 지식체계의 구축을 위해 확장된 도서관의 개념으로 접근한 디지털도서관의 통합형 지식관리 방안을 제시하고, 이를 위한 기본적인 프레임워크를 지식펌프형 지식관리 모형으로 구현하였다. 아울러 구현된 모형을 토대로 한 복수사례분석을 통해 디지털도서관의 지식관리 수준을 평가하고 활성화 방안을 제시하였다. 지식펌프는 지식의 적극적인 획득과 배포라는 디지털도서관의 이상적인 역할을 구현한 것이며, 정보기술의 기능적 적용에 머물러 있던 디지털도서관이 지식관리를 통해 그 영역 및 역할을 확장해 나갈 수 있는 논리적 근거와 확장방향은 물론, 실천방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study introduces the integration-style knowledge management of digital libraries in extended library concept, for integrated knowledge system which can provide various types of knowledge, and presents the knowledge-pumpknowledge management model. By applying the model to the cases of several institutions, the processes and levels of extension are analyzed, and the important tasks for activating knowledge management are suggested. The knowledge pump embodies ideal roles of the digital libraries that activate the acquisition and distribution of knowledge. It is significant that the digital libraries, which used to remain as a simple application of information technology, not only present logical basis and way for extending their roles and areas. but also explain the implementation methodologies.
초록
최근 IT 기술의 급속한 성장과 함께 도서관의 내외부 환경도 급속하게 변화됨에 따라 도서관의 경쟁력을 높일 수 있는 마케팅 활동과 전략들이 요구되고 있다. 도서관 이용자들의 만족도 향상노력과 이용률을 높이기 위한 연구들이 꾸준히 진행되어 왔지만 도서관 성과를 높이기 위한 마케팅전략에 관한 연구는 아직 미미하다. 이에 본 연구에서는 체계적인 프레임워크를 기반으로 도서관 마케팅전략에 영향을 미치는 내부 및 외부 환경요인이 무엇인지 그리고 도서관 성과에 영향을 미치는 마케팅 전략을 분석하고자 한다. 본 연구를 위해 국내의 다양한 도서관 유형을 대상으로 설문조사가 이루어졌으며, 설문조사의 결과를 바탕으로 도서관 관리자 및 실무자들에게 도서관 성과를 높일 수 있는 마케팅전략에 관한 가이드라인을 제시하였다.
Abstract
As interior and exterior environments change rapidly with the modern IT technology, the strategies related to marketing activities which enhance the library competition have been demanded. Although many previous studies have been conducted to improve the satisfaction of the library users and to increase the use rate, only few studies focused on the marketing strategy to elevate the library performance. With suggestion of a systematic framework related to the strategies, this study aims to analyze not only the interior and exterior factors which impact on the library marketing strategies, but the strategies which may influence on its performance. To achieve this objective, we adopted a comprehensive survey targeting the various types of our domestic libraries. On the basis of the results, we proposed a guideline for the strategy operation for the librarians to enhance the library performance.
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
대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.
Abstract
Large-scaled information extraction plays an important role in advanced information retrieval as well as question answering and summarization. Information extraction can be defined as a process of converting unstructured documents into formalized, tabular information, which consists of named-entity recognition, terminology extraction, coreference resolution and relation extraction. Since all the elementary technologies have been studied independently so far, it is not trivial to integrate all the necessary processes of information extraction due to the diversity of their input/output formation approaches and operating environments. As a result, it is difficult to handle scientific documents to extract both named-entities and technical terms at once. In order to extract these entities automatically from scientific documents at once, we developed a framework for scientific core entity extraction which embraces all the pivotal language processors, named-entity recognizer and terminology extractor.