- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 텍스트 분류를 위한 효율적인 자질선정 방법으로 자질 순위화 기법의 성능을 구체적으로 검토하였다. 지금까지 자질 순위화 기법은 주로 문헌빈도에 기초한 경우가 대부분이며, 상대적으로 용어빈도를 사용한 경우는 많지 않았다. 따라서 텍스트 분류를 위한 자질선정 방법으로 용어빈도와 문헌빈도를 개별적으로 적용한 단일 순위화 기법들의 성능을 살펴본 다음, 양자를 함께 사용하는 조합 순위화 기법의 성능을 검토하였다. 구체적으로 두 개의 실험 문헌집단(Reuters-21578, 20NG)과 5개 분류기(SVM, NB, ROC, TRA, RNN)를 사용하는 환경에서 분류 실험을 진행하였고, 결과의 신뢰성 확보를 위해 5-fold cross validation과 t-test를 적용하였다. 결과적으로, 단일 순위화 기법으로는 문헌빈도 기반의 단일 순위화 기법(chi)이 전반적으로 좋은 성능을 보였다. 또한, 최고 성능의 단일 순위화 기법과 조합 순위화 기법 간에는 유의한 성능 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 충분한 학습문헌을 확보할 수 있는 환경에서는 텍스트 분류의 자질선정 방법으로 문헌빈도 기반의 단일 순위화 기법(chi)을 사용하는 것이 보다 효율적이라 할 수 있다.
Abstract
This study specifically reviewed the performance of the ranking schemes as an efficient feature selection method for text classification. Until now, feature ranking schemes are mostly based on document frequency, and relatively few cases have used the term frequency. Therefore, the performance of single ranking metrics using term frequency and document frequency individually was examined as a feature selection method for text classification, and then the performance of combination ranking schemes using both was reviewed. Specifically, a classification experiment was conducted in an environment using two data sets (Reuters-21578, 20NG) and five classifiers (SVM, NB, ROC, TRA, RNN), and to secure the reliability of the results, 5-Fold cross-validation and t-test were applied. As a result, as a single ranking scheme, the document frequency-based single ranking metric (chi) showed good performance overall. In addition, it was found that there was no significant difference between the highest-performance single ranking and the combination ranking schemes. Therefore, in an environment where sufficient learning documents can be secured in text classification, it is more efficient to use a single ranking metric (chi) based on document frequency as a feature selection method.
초록
4차 산업혁명을 대표하는 신기술들이 이미 도서관 서비스에 구현이 되고 있다. 그러나 전통적인 사서 업무이자 향후 지속해야 하는 ‘분류’ 업무에 새로운 기술을 도입하여 업무 효율을 증대하고자 하는 방안 연구는 활발하지 않다. 해외 웹 버전 분류법인 WebDewey, Classification Web, UDC Online은 2000년대 초반에 개발되어 현재는 인쇄본보다 웹 버전이 더 활발히 사용되고 있고, 2018년 이후 듀이십진분류법(DDC)은 더 이상 인쇄본을 발간하지 않고 있다. 본 연구는 WebDewey, Classification Web, UDC Online 사례를 분석하고, 한국십진분류법(KDC) 웹 버전 개발을 위해 필요한 기능을 도출하여, AHP 분석을 통해 KDC 웹 버전 개발에 타당한 최종적인 기능을 제안했다.
Abstract
New technologies representing the Fourth Industrial Revolution are already being realized in library services. There is not, however, active research on measures to increase work efficiency by introducing a new technology in the work of “classification” that is part of the traditional librarian jobs they should continue in the future. The Dewey Decimal Classification (DDC) has not issued a print version since 2018. This study analyzes cases of WebDewey, Classification Web, and UDC Online. The functions required for the development of the Korean Decimal Classification (KDC) web version were derived, and the final functions suitable for the development of the KDC web version were proposed through AHP analysis.
초록
본 연구는 대학도서관 실무자인 사서의 인식을 바탕으로 대학도서관 서비스 범주별로 활용할 수 있는 4차 산업혁명 기술 조합을 탐색하고 효과적인 서비스 전략을 모색하는 데 목적이 있다. 문헌조사를 바탕으로 4차 산업혁명 기술의 개념과 유형을 파악하였고, 국내외 도서관 서비스의 기술 활용 사례를 살펴보았다. 국내 대학도서관이 서비스하고 있는 항목들을 조사하고 범주화하여 대학도서관 서비스 분야-범주-항목 체계를 정립하였고, 이를 바탕으로 설문조사를 실시하여 대학도서관 사서들이 인식하고 있는 서비스별 기술 도입 필요성과 적정 서비스 자동화 수준을 파악하였다. 조사 결과 우선적으로 고려할 필요가 있는 대학도서관 서비스-기술 조합 9가지를 선별할 수 있었다. 조사 및 분석 결과를 종합하여 서비스 범주별 서비스-기술 전략을 제안하였다. 본 연구는 대학도서관 서비스의 고도화 및 효율화를 위해 신기술 도입 및 활용 가능성을 탐색하고, 실무자들이 공감하고 있는 인식을 통해 서비스-기술 결합을 위해 추진해야 할 방향성을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study aims to explore the combinations of services and technologies for academic libraries to use based on librarians’ perception and establish effective service strategies accordingly. The literature review facilitated an understanding of Fourth Industrial Revolution technologies impacting the libraries. We discovered how technologies are transforming library services. We analyzed the academic library services to categorize their service structure. The survey revealed the necessity of introducing technology for each service category and the appropriate automation levels of services based on the perception of librarians. The survey results identified nine prioritized combinations of academic library services and technologies. Based on the analysis, we proposed the service-technology strategies for each category. This study has significance in exploring the potential for introducing and utilizing new technologies to enhance academic library services and exploring ways to combine services and technologies based on the common opinion of librarians.
초록
공공도서관은 코로나19 팬데믹 동안 오프라인 서비스의 대체재로 많은 양의 온라인콘텐츠를 생산하고 이용자에게 제공하였다. 본 연구의 목적은 포스트 팬데믹 시기인 지금에도 공공도서관에서 이루어지는 온라인콘텐츠의 전반적 관리현황을 분석하고, 관리방법을 개선하기 위한 방법적 토대를 제공하는 것이다. 이에, 본 연구는 서울․경기도 지역의 공공도서관 중 305개 도서관의 기관대표와 담당자에게 설문하여 온라인콘텐츠 생성, 서비스, 보존까지의 전반적 관리에 대한 실태를 파악하였고, 온라인콘텐츠 생산 및 관리에 대한 사서들의 인식을 분석하였다. 그 결과, 팬데믹 이후에도 공공도서관은 홍보 및 전달의 효율성을 가진 온라인콘텐츠를 생산하고 도서관 홈페이지와 소셜미디어를 통하여 활발히 제공하고 있음을 알 수 있었다. 또한, 사서들은 공공도서관에서 생산된 온라인콘텐츠를 ‘도서관 자원으로서 가치’가 있다고 인식하고 있었으며 앞으로도 더 많이 생산될 것임을 예측하였지만, 전문가적 역량의 부재와 업무부담으로 생산과 관리에 어려움을 겪고 있음을 파악하였다. 장기적인 관점에서 사서들은 주요 온라인콘텐츠 관리가 이루어져야 함을 인지하고 있었다. 온라인콘텐츠는 공공도서관 서비스 패러다임의 전환을 이끌고 있고, 온라인콘텐츠의 활성화를 위한 관심과 노력이 공공도서관의 선택이 아닌 필수인 것이다.
Abstract
During the COVID-19 period, public libraries produced and provided a variety of online contents to users as an alternative to offline services. The purpose of this study was to analyze the overall management of online contents in public libraries in the post COVID-19 period and to provide a methodological basis for improving online contents management. This study surveyed the overall current state of online content management in 305 public libraries in terms of production, services, and preservation. We also analyzed the librarian’s perception of the online contents management process. As a result of the analysis even after the COVID-19 period, public libraries are efficiently producing and providing online contents and are actively providing this through the library website and social media. In addition, librarians recognized that online contents produced by public libraries are valuable as library resources and predicted that the online content would be produced more in the future. Also, they faced difficulties in production and management due to a lack of professional capabilities and extra workload, but they have recognized the high need for online contents management. Online contents is leading a paradigm shift in public library services. Therefore, attention and effort to activate online content is no longer an option but a necessity.
초록
자료를 기술하기 위해 일반적으로 활용하는 AACR 계열의 목록규칙과 서지구조는 한국의 고문헌만이 지니고 있는 서지적 특성을 구체적으로 반영하는 것에 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 고문헌의 서지적 측면을 분석하고 FRBR LRM 개념적 모형을 기반으로 기술항목 사이의 관계를 형성하여 고문헌의 고유한 특성에 최적화된 서지구조를 제안하였다. 이때 관계의 설정은 관련된 고문헌을 서지적으로 연결시켜 줄 수 있는 방향으로 이루어져야 하며, 이를 위해서는 고문헌, 특히 우리나라의 고문헌이 지닌 서지적 특성과 형태적, 내용적 변형을 충분하게 반영할 수 있는 관계의 형성이 설정되어야 한다. 단위저록 형태의 단편적인 서지레코드만을 생성하는 기존의 서지 환경에서 벗어나 LRM 구조를 적용함으로써 서지데이터 단위로 기술항목을 분리 및 통합하는 것이 가능해진다. 이를 통해 새로운 서지적 환경을 마련함으로써 고문헌의 조직, 관리, 활용을 보다 효율적으로 할 수 있게 되며, 향후 BIBFRAME 형식의 서지데이터 생성 기반을 마련할 수 있다.
Abstract
The cataloging rules of AACR families and bibliographic structure, which are broadly used in describing resources, show limitations in reflecting the unique bibliographic characteristics of Korean old materials. Thus this research proposed a bibliographic structure optimized to the unique bibliographic characteristics of Korean old materials by establishing bibliographic relationships between bibliographic entities based on the FRBR LRM conceptual model. The bibliographic relationships should be established in the way of connecting related materials in the bibliographic structure. These relationships should sufficiently reflect the bibliographic characteristics of the materials, physical variations, and content variations. Through this structure, the bibliographic description can be separated and integrated into the bibliograhpic unit by applying LRM conceptual model. By using the proposed structure, the organization, management, and utilization of Korean old materials can be more efficient. Also, it can provide a new bibliographic environment that can be the foundation of creating BIBFRAME records for Korean old materials.
초록
사회․정치적 패러다임의 변화에 따라 공공기관의 기관업무 및 직제는 시시각각 신설되거나 통합 또는 폐지된다. 효과적인 기록관리 관점에서는 이러한 변화를 반영하여 이전에 구축된 기록물 분류체계와 현행 업무 맥락이 적정한지 검토할 필요가 있다. 그러나 대부분 기관에서는 분류체계 재정비 과정이 실무담당자나 기관 기록물 담당자의 실무 경험적 판단에 의존한 수작업으로 진행되고 있어, 기업의 변화가 적시에 반영되거나 전체 큰 맥락을 통합적으로 파악하기가 어렵다. 이에 본 연구는 이러한 문제를 보완하고 나아가 기록의 효율적인 관리를 위해 자동화 및 지능화 기술을 활용한 기록물 분류체계 재정비 방안을 제안한다. 또한 제안된 방법론을 실제 공공기관에 적용하고, 도출된 결과물을 기관의 기능분류 담당 실무자와 면담을 수행하여 그 실효성과 한계점을 검증하였다. 이를 통해 재정비한 기록물 분류체계의 정확도와 신뢰도를 높여 기록물 관리의 표준화 실현을 도모하고자 한다.
Abstract
As social and political paradigms change, public institution tasks and structures are constantly created, integrated, or abolished. From an effective record management perspective, it is necessary to review whether the previously established record classification schemes reflect these changes and remain relevant to current tasks. However, in most institutions, the restructuring process relies on manual labor and the experiential judgment of practitioners or institutional record managers, making it difficult to reflect changes in a timely manner or comprehensively understand the overall context. To address these issues and improve the efficiency of record management, this study proposes an approach using automation and intelligence technologies to restructure the classification schemes, ensuring records are filed within an appropriate context. Furthermore, the proposed approach was applied to the target institution, its results were used as the basis for interviews with the practitioners to verify the effectiveness and limitations of the approach. It is, aiming to enhance the accuracy and reliability of the restructured record classification schemes and promote the standardization of record management.
초록
본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to assess the effectiveness of using deep learning language models to extract references automatically and create a reference database for research reports in an efficient manner. Unlike academic journals, research reports present difficulties in automatically extracting references due to variations in formatting across institutions. In this study, we addressed this issue by introducing the task of separating references from non-reference phrases, in addition to the commonly used metadata extraction task for reference extraction. The study employed datasets that included various types of references, such as those from research reports of a particular institution, academic journals, and a combination of academic journal references and non-reference texts. Two deep learning language models, namely RoBERTa+CRF and ChatGPT, were compared to evaluate their performance in automatic extraction. They were used to extract metadata, categorize data types, and separate original text. The research findings showed that the deep learning language models were highly effective, achieving maximum F1-scores of 95.41% for metadata extraction and 98.91% for categorization of data types and separation of the original text. These results provide valuable insights into the use of deep learning language models and different types of datasets for constructing reference databases for research reports including both reference and non-reference texts.