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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
국가적 차원의 연구 성과평가와 연구정보서비스의 연계를 위한 프레임워크를 메타데이터 표현과 교환의 두 가지 측면에서 모색하였다. 이를 위해 과학기술분야 연구개발사업을 대상으로 국가적 차원의 연구 성과평가 메타데이터의 기능적 요건을 도출하였고, 이에 기초하여 주요 기능별로 국제적인 표준의 적용 방안을 제안하였다. 또한 웹 아키텍처 상에서 연구정보를 재사용 및 교환할 수 있는 국제표준으로서 OAI-ORE에 기반하여 성과평가 메타데이터를 표현 및 연계하기 위한 구현 방안과 사례를 제시하였다.
Abstract
This study aims to investigate a framework for linkage of national research performance evaluation and research information service from the perspective of metadata representation and exchange. Based on results of the functional requirements for metadata of national research performance evaluation are derived, this study suggests strategies for the application of international metadata standards. Also, this study presents an method to implement the metadata of research performance evaluation based on OAI-ORE, which is an international standard that can reuse and exchange the research information on web architecture.
초록
도서관 이용을 활성화시키고 도서관의 가치를 증대시키기 위한 방안의 하나로 도서관 마케팅이 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 전문도서관의 사서들이 도서관 마케팅과 PR에 관해 어떻게 인식하고 있는가에 대해 조사하였으며, 실제로 마케팅과 PR이 전문도서관 웹 사이트에서 어떤 형태와 수준으로 실행되고 있는지를 다양한 관점에서 비교 분석하였다. 선행연구를 통해 도출된 분석 프레임워크를 바탕으로 4개의 대범주와 19개의 세부항목으로 구성된 분석도구를 개발하였다. 마지막으로 전문도서관 웹 사이트에 나타난 분석결과를 토대로 디지털도서관에 적용할 수 있는 인터넷 마케팅 전략을 제시하였다.
Abstract
Library marketing receives an attention as one of the methods to vitalize library use and to improve the value of libraries. In this study, librarians' perceptions of library marketing and PR were surveyed. The study also examined various library marketing and PRs that are practiced by special libraries via their web sites. Research library web sites were analyzed using a analytic tool that is composed of four categories and 19 sub categories, which is derived from the previous literature. The four major categories include visibility, fundraising, & networking, information, and communication. The findings of the study offer some suggestions for Internet marketing strategies that can be applicable to digital libraries.
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.