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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
Abstract
This study proposed and evaluated electroencephalography (EEG)-based and eye-tracking-based methods to determine relevance by utilizing users’ implicit relevance feedback while navigating content in a digital library. For this, EEG/eye-tracking experiments were conducted on 32 participants using video, image, and text data. To assess the usefulness of the proposed methods, deep learning-based artificial intelligence (AI) techniques were used as a competitive benchmark. The evaluation results showed that EEG component-based methods (av_P600 and f_P3b components) demonstrated high classification accuracy in selecting relevant videos and images (faces/emotions). In contrast, AI-based methods, specifically object recognition and natural language processing, showed high classification accuracy for selecting images (objects) and texts (newspaper articles). Finally, guidelines for implementing a digital library interface based on EEG, eye-tracking, and artificial intelligence technologies have been proposed. Specifically, a system model based on implicit relevance feedback has been presented. Moreover, to enhance classification accuracy, methods suitable for each media type have been suggested, including EEG-based, eye-tracking-based, and AI-based approaches.
초록
본 연구는 문헌정보학 분야 연구논문에서 저자들의 이론 활용 정도를 분석하기 위하여 한국문헌정보학회지와 정보관리학회지를 대상으로 지난 30년간 연구된 654편의 논문에 대한 내용분석이 이루어졌다. 주요 연구내용은 연구논문의 연대별 생산성, 세부주제영역별 생산성, 연구에 활용된 이론의 유형과 근원, 개별 이론별 활용도, 세부주제 영역별 활용도, 학회지별 활용도 등에 대한 개념적 연구와 실증적 연구가 수행되었다. 이를 위하여 이론의 개념적 기준 설정과 문헌정보연구의 세부주제영역에 대한 새로운 분류 체계, 특히 이론의 활용성을 평가하기 위한 기준으로 ‘이론 활용 5단계’ 모델을 제시하였다.
Abstract
This study analyzed authorsuse of theory in 654 articles that appeared in two core library and information science journals during last three decades. In order to analyze degree of theory use of LIS, such as, publication productivity, growth and distribution of theory in subfields, name and origin of theory, usability of each theory, subfields and journals, and so on, content analysis of LIS theories was performed through conceptual and empirical study. For the purpose of this study, we suggested a couple of new analytical methods, so called, 'Subfield Classification Scheme' within LIS, and '5 Degrees of Theory Use' model for the first time.
초록
이 연구는 보존 기록 자료로서의 우리의 고전 장서를 보다 안전하게 보호하고 연구자나 이용자들에게는 시공을 초월한 열람이 가능토록 하기 위한 디지털 도서관으로서의 방법을 모색하는 데 목적이 있다. 즉, 우선 동양 전래의 사부 분류법과 현대적인 주제 분류, 그리고 색인어 등을 통해 다양한 접근점을 제공하고, 둘째, MARC나 XML 등을 활용한 DL시스템을 구축하되, 서지적 기술요소를 최대한 확대시키며, 셋째, 쉬운 해제와 색인어로 이용자의 이해를 극대화하고, 마지막으로 원본의 손상을 막기 위해 원문 DB를 구축하여 열람용으로 사용한다. 이는 향후 국내외 한국 고전 관련기관과 협력, 공유할 수 있는 네트워크 체제를 통해 국제적 서지통정으로 발전될 수 있을 것이다.
Abstract
The most of all, this study is planned to search an ideal methods to develop the digital library system for our korean ancient books for their safe preservation and, at the same time, for their perusal of transcendental time and space : first, to offer the various access points like traditional oriental Four parts Classics classification, current subject classification and index keyword, etc. ; second, to program a digital library system using MARC or XML, but with all bibliographic descriptive elements as possible; third, to prepare the more easy annotated bibliography and index for users' better comprehension, and last, to build original text database for practical reading to avoid the damage of original text. This type of korean ancient books digital library will be developed to the real international bibliographic control by networking enter the same kinds of internal and external organizations.
초록
본 연구는 기초학문자료센터가 인문자산 원스톱(One-Stop) 포털 서비스 구축에 있어 효과적인 데이터연계 방향성 제안을 목적으로 하였다. 이를 위해 인문자산을 보유한 국내 기관에 대한 현황을 수집하고 분석하였으며, 대상 기관이 보유한 데이터 분석을 통해 연계 방향성을 제시하였다. 본 연구에서는 첫째, 인문자산의 주제에 대하여 기존 분류체계 검토를 기반으로 인문자산의 분류체계를 제안하였다. 둘째, 조사 대상기관이 보유하고 있는 데이터의 주제와 유형에 대한 구체적인 분석을 통해 인문자산으로 편입될 수 있는 잠재적 데이터의 범주를 설정하였다. 셋째, 인문자산 원스톱 포털 서비스를 제공하고 있는 유사사례 기관의 플랫폼을 분석하였으며, 유사성을 중심으로 원스톱 시스템 구축 시, 적용 가능한 메타필드를 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to propose an effective direction of data linkage for building the humanities assets one-stop portal service. For this purpose, We collected and analyzed the actual status of the domestic institution with humanities assets, and presented the linkage direction through analysis of the data held by the target organization. The results of this study are as follows: First, we proposed a classification system of humanities assets based on the reviewing the existing classification system on the subject of humanities assets. Second, we set up the categories of potential data that can be incorporated into humanities assets through a detailed analysis of the subject and type of data held by the subject institutions. Third, we analyzed the platforms of similar case organizations providing one-stop portal services for humanities assets and proposed the applicable meta fields when constructing one-stop system based on similarity.
초록
이 연구에서는 수작업 태깅없이 기계가독형 사전을 이용하여 자동으로 의미를 태깅한 후 학습데이터로 구축한 분류기에 대해 의미를 분류하는 단어 중의성 해소 모형을 제시하였다. 자동 태깅을 위해 사전 추출 정보 기반 방법과 연어 공기 기반 방법을 적용하였다. 실험 결과, 자동 태깅에서는 복수 자질 축소를 적용한 사전 추출 정보 기반 방법이 70.06%의 태깅 정확도를 보여 연어 공기 기반 방법의 56.33% 보다 24.37% 향상된 성능을 가져왔다. 사전 추출 정보 기반 방법을 이용한 분류기의 분류 정학도는 68.11%로서 연어 공기 기반 방법의 62.09% 보다 9.7% 향상된 성능을 보였다. 또한 두 자동 태깅 방법을 결합한 결과 태깅 정확도는 76.09%, 분류 정확도는 76.16%로 나타났다.
Abstract
This study presents an effective word sense disambiguation model that does not require manual sense tagging process by automatically tagging the right sense using a machine-readable dictionary, and attempts to classify the senses of those words using a classifier built from the training data. The automatic tagging technique was implemnted by the dictionary information-based and the collocation co-occurrence-based methods. The dictionary information-based method that applied multiple feature selection showed the tagging accuracy of 70.06%, and the collocation co-occurrence-based method 56.33%. The sense classifier using the dictionary information-based tagging method showed the classification accuracy of 68.11%, and that using the collocation co-occurrence-based tagging method 62.09%. The combined tagging method applying data fusion technique achieved a greater performance of 76.09% resulting in the classification accuracy of 76.16%.
초록
본 연구는 국내 해양전문정보센터에서 효율적인 정보서비스를 위해 필요한 멀티미디어 메타데이터베이스와 디지털도서관 통합정보시스템을 구현할 목적으로 선행연구를 조사하고 분석하였다. 연구대상자원은 해양분야의 인쇄매체, 네트워크자원, 원문화일, 동영상 등을 범위로 하였다. 본 연구에서는 인쇄매체를 포함한 각종 멀티미디어 컨텐츠 자원의 기술과 조직을 위해 LC표준으로 사용하고 있는 MODS를 기반으로 하여 통합정보검색서비스를 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 해양분야 각종 정보자원 조사, 멀티미디어 정보처리, MODS 등 메타데이터 기술요소 분석, 메타데이터 분류체계, 시스템 구성 및 검색 구현방안의 연구를 수행하였다.
Abstract
A literature analysis for the planning and realization of the multimedia meta database and digital library's integrated information system was carried out to establish the various oceanographic resources in the Oceanographic Information Center, the first in Korea. The study targeted from printed matter, network resources, full-text and to VOD. The focus of the analysis lies in the providing practical integrated information retrieval service for oceanographic resources based on the framework of effective MODS metadata with network resources description. The analyses included oceanographic resources, multimedia information processing, MODS metadata descriptive elements, metadata classification, system organization, and retrieval for planning and implementation of the multimedia meta database system.
초록
본 연구는 음악의 내용에 해당하는 음렬 패턴을 대상으로 분류자질을 선정하고 이를 기준으로 음렬간 유사도를 측정한 후 음렬간 군집을 형성하였다. 이는 내용기반음악검색 시스템에서 유사한 음렬을 검색 결과로 제시함으로써 이용자 탐색을 용이하게 하기 위함이다. 실험문헌집단으로는 「A Dictionary of Musical Themes」에 수록된 주제소절의 kern 형식 파일을 사용하였으며, 음렬 처리도구로는 Humdrum Toolkit version 1.0을 사용하였다. 음렬의 분절 여부와 시작 위치에 따른 네 가지 형태의 유사도 행렬을 대상으로 계층적 클러스터링 기법을 사용하여 유사한 음렬간 군집을 형성하였다. 이들 결과에 대한 평가는 외적 기준이 되는 수작업 분류표가 있는 경우 WACS 척도를 사용하였고, 음렬 내 임의의 위치에서부터 시작한 음렬을 대상으로 한 경우, 클러스터링 결과로부터 얻어낸 군집 내 공통 자질 패턴 분포를 통해 내적 기준을 마련하여 평가하였다. 평가 결과에 의하면 음렬의 시작 위치와 무관하게 분절한 자질을 사용하여 클러스터링한 결과가 그렇지 않은 것에 비해 뚜렷한 차이를 보이며 높게 나타났다.
Abstract
In this paper, classification feature is selected with focus of musical content, note sequences pattern, and measures similarity between note sequences followed by constructing clusters by similar note sequences, which is easier for users to search by showing the similar note sequences with the search result in the CBMR system. Experimental document was 「A Dictionary of Musical Themes」, the index of theme bar focused on classical music and obtained kern-type file. Humdrum Toolkit version 1.0 was used as note sequences treat tool. The hierarchical clustering method is by stages focused on four-type similarity matrices by whether the note sequences segmentation or not and where the starting point is. For the measurement of the result, WACS standard is used in the case of being manual classification and in the case of the note sequences starling from any point in the note sequences, there is used common feature pattern distribution in the cluster obtained from the clustering result. According to the result, clustering with segmented feature unconnected with the starting point Is higher with distinct difference compared with clustering with non-segmented feature.
초록
기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.
초록
본 연구는 먼저 민간의 고객관계관리(CRM)시스템을 정부차원에서 적용한 정책고객관계관리(PCRM)시스템의 개념과 현황, PCRM과 CRM의 비교, 그리고 통일부의 도입사례를 통해 PCRM의 핵심인 고객의 정의와 분류 과정에 대해 살펴본다. 다음, 통일부 소속 전문도서관인 북한자료센터의 사례를 통해 다른 정부기관 전문도서관에서의 활용 방향과 전자정부에서 시도된 다른 연계 시스템들과의 관계에 대해 논구한다. 마지막으로 이를 통해 PCRM이 전문도서관에서 발전적으로 정착하기 위해서 보안해야 할 문제에 대해서 고찰한다.
Abstract
This study examines firstly concept and present condition of Policy Customer Relationship Management(PCRM) system which applying in the governmental dimension Customer Relationship Management(CRM) system of enterprises(profit-making organizations), comparison of PCRM and CRM, and definition of customer and customer classification process as a key of PCRM. Next, investigates applying plan in the other special libraries of governmental institution through the case study of Information Center on North Korea(special library attached to the Ministry of Unification) and relationship with different connection systems attempted in e-government(Enterprise Architecture). Lastly, through this, considers complemental issues for developmental fixation in special libraries.
초록
본 연구는 서울특별시 A구 산하 9개 도서관 이용자들의 대출 기록을 모두 조사하여 주제별 장서이용 행태를 분석하고 주제 분야 간 어떠한 연관성을 지니고 있는가를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 2006년 6월부터 2014년 6월까지 발생한 2,723,115건의 대출 기록을 수집하여 분석하였다. 한국십진분류(KDC)에 따라 총류(000)부터 역사(900)까지 10개 대분류와 총류(000)부터 전기(990)까지 100개 중분류로 나누어 주제별 대출빈도를 분석하였으며, 도서관 이용자들의 대출기록 기록을 중분류에 따른 상관계수에 근거한 군집분석을 통하여 주제별 연관성을 분석하였다.
Abstract
The goal of this study is to analyze use patterns of library collections using circulation statistics of 9 public libraries user’s of the Seoul borough “A”. For this study, the 2,723,115 circulation-related data of 9 public libraries located in borough “A” which were occurred between June 2006 and June 2014 were collected and used. According to the Korea Decimal Classification (KDC), All circulation records is divided into 10 categories from general (000) to history (900) and 100 divisions from general (000) to biography (990), is analyzed the frequency by category and is analyzed by cluster analysis based on thematic relevance.