- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
MARC는 목록 데이터를 상세하게 정의할 수 있는 장점이 있지만, 개념요소가 구조화 되어 있지 않고 표현체계가 복잡하기 때문에 단순 계층구조의 의미 어휘 체계를 지원하는 XML DTD나 RDF/S로는 그 구조를 모델화하기가 어렵다. 본 연구에서는 MARC의 데이터 요소를 추상화하여 목록 데이터의 개념 구조를 표현하는 서지 온톨로지를 구축하였으며, 개념간의 논리 관계와 프로퍼티의 카디널리티 및 프로퍼티 값에 대한 논리적 제한을 부가할 수 있는 OWL을 이용하여 MRAC 필드의 복합 구조를 모델링하여 구축한 목록 온톨로지를 구현하였다. 온톨로지 언어를 이용한 MARC 데이터를 기술 방법은 목록 데이터에 대한 메타데이터 구성과 목록의 호환성 문제를 해결할 수 있는 기초적 방안이 되며, 시맨틱 웹 서비스를 기반으로 하는 차세대 문헌 정보서비스 시스템 구현의 토대가 될 것이다.
Abstract
Although MARC can define the detail cataloguing data, it has complex structures and frameworks to represent bibliographic information. On account of these idiosyncratic features of MARC, XML DTD or RDF/S that supports simple hierarchy of conceptual vocabularies cannot capture MARC formalism effectively. This study implements bibliographic ontology by means of abstracting conceptual relationships between bibliographic vocabularies of MARC. The bibliographic ontology is formalized with OWL that can represent the logical relations between conceptual elements and specify cardinality and property value restrictions. The bibliographic ontology in this study will provide metadata for cataloguing data and resolve compatibility problems between cataloguing systems. And it can also contribute the development of next generation bibliographic information system using semantic Web services.
초록
본 연구의 목적은 대학 도서관 이용자에 대한 정보서비스 실패의 심각성이 서비스 회복 공정성에 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 서비스 회복 노력들이 이용자의 만족과 재이용에는 어떤 영향을 미치는 지를 분석하고자 하였다. 실증분석을 위해 대학 도서관의 정보서비스 실패를 경험한 대학생을 대상으로 452부의 설문지를 회수하여 분석하였으며, 다음과 같은 결과를 파악하였다. 첫째, 서비스 실패의 심각성이 강할수록 서비스 회복을 위한 공정성에 부(-)의 영향을 미친다. 둘째, 서비스 회복을 위한 서비스 회복 공정성 인식이 높을수록 이용자의 회복 만족도는 높아진다. 셋째, 서비스 회복의 절차적 공정성, 상호작용 공정성 인식이 높을수록 이용자의 재이용과 추천 의도는 높아질 수 있다. 마지막으로, 정보서비스 실패에 대한 서비스 회복 노력으로 이용자의 회복 만족도가 높아질수록 대학도서관의 이용자가 다시 찾거나 다른 이용자에게 이용을 권유한다고 할 수 있다.
Abstract
The aim of this study is to investigate the role of information service failure severity within existing framework of service recovery justice research and analyse the effects of the attribution of service recoveries on recovered user satisfaction and revisit. For empirical analysis, A total of 452 valid questionnaires were used to analyse the data gathered from university students who experienced the information service failures of university library. Some findings of the research are as follows: First, service failure severity has negative effect on service recovery justice. Second, procedural and interactional recovery justice has positive effect on recovered user satisfaction. Third, service recovery justice has significant influence on procedural and interactional justice. Finally, recovered user satisfaction has positive effect on user revisit and mouth of word.
초록
본 논문은 다음과 같은 두 부분으로 구성된다. 논문의 전반부는 네 개의 정보검색 모형을 다루고 있는데 이는 전통적 정보검색 모형과 보다 최근에 나온 세 연구자의 이용자 중심 인터액티브 모형을 포함한다. 인터액티브 정보검색 모형은 Belkin, Ingwersen, 그리고 Saracevic 에 의하여 제시된 것인데, 전통적 정보검색 모형을 포함한 각 모형의 장점과 한계점이 기술된다. 논문의 후반부에서 저자는 이상과 같은 모형들의 분석을 토대로 그 자신의 인터액티브 모형, 즉 빙산모형(Iceberg Model)을 제시하고 있다. 빙산모형의 타당성으로 다음과 같은 세 가지 사항을 강조하고 있는데, 즉, 보다 구체화된 시스템 특성의 포함, 보다 명확한 인터액티브 정보검색 요소간의 상호작용, 그리고 정보매개자의 증가된 역할 등이 그것이다. 요약하면, 빙산모형은 변화하는 정보추구환경에서 진화할 수 있는 틀을 제시하고 있다.
Abstract
This paper is divided into two parts. The first part elaborates on four Information Retrieval (IR) models: a traditional IR model and three more recent, user-oriented models of IR interaction presented by Belkin, Ingwersen, and Saracevic. The strengths and limitations of each model are discussed. The second part, based on an analysis of the previous models, presents the author's interactive model, namely, the Iceberg Model. The rationales that are given to explain the design of this model are associated with the following: a greater specificity of system attributes; more concrete interplays among different components of IR interaction; and, the increased role of the Human Information Intermediary (HII). In sum, the new model presents a framework that can evolve in varying information-seeking contexts.
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
본 연구는 왜 이용자들이 정보탐색에 많은 노력을 기울이지 않는가를 알아보기 위하여 교육심리학분야에서 개발된 정신적 노력에 관한 개념을 웹 검색엔진과 도서관시스템 정보탐색행위에 적용하여 보았다. 실험실 환경에서 학부학생 총 15명을 대상으로 탐색실험을 실시하여, 탐색전 설문조사, 탐색후 설문조사, 탐색후 인터뷰, 생각 소리내어 말하기 (think-aloud), 로그데이터를 통하여 데이터를 수집하였다. 연구결과, 이용자들은 웹 검색엔진을 도서관시스템에 비하여 휠씬 쉽다고 인지하며 스스로 탐색에 대한 높은 자신감을 가지고 있었다. 이러한 이용자성향은 이용자들이 웹 탐색에 도서관탐색때보다 더 적은 노력을 기울이는 것과 깊은 연관성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이용자들의 정신적 노력에 관한 개념은 결과적으로 이용자들의 정보탐색 행위와 경험을 설명하는데 매우 유용한 것으로 밝혀졌다.
Abstract
The purpose of this study was to explore whether the concept of amount of invested mental effort (AIME) developed in the field of educational psychology can help explain why people put so little effort into online searching. In this experimental study, two information retrieval systems a web search engine and a university library system were used to make a comparison. The data were collected from 15 undergraduate students through background questionnaires, think-aloud protocols, search logs, post-search questionnaires, and post-task interviews. The findings indicate that perception of the webs easy-ness and high levels of self confidence in searching capability led the subjects to put less effort into web searching than they do into library system searching. In addition, the perceived difficulty of search task influenced the extent of mental effort invested. The AIME proved a useful framework for understanding search behavior and user experience for both web search engines and library systems.
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
본 연구는 과학기술분야 R&D 라이프사이클 각 단계 세부연구 목표를 달성하는 과정에서 이루어지는 정보행동(정보요구, 정보검색, 정보도구, 정보채널, 정보장애)을 과학기술커뮤니티 환경의 맥락에서 분석하였다. 이 연구는 의미형성이론, 일상생활정보탐색이론, 활동이론에 근거하여 과학기술자를 대상으로 질적 인터뷰연구를 통해 이루어졌으며, 연구결과 과학기술분야 R&D 라이프사이클 5단계는 14개의 세부 정보행동 단계로 이루어짐을 밝혀내었다. 과학기술 R&D 연구 세부단계별로 문제상황 극복을 위한 정보행동 규명은 연구자와 연구환경의 변화를 이해할 뿐만 아니라 향후 도서관 및 정보서비스 기관에서 과학기술 전주기적 정보서비스 전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 것이다.
Abstract
This study analyzed scientists information behaviors when they engage in solving specific research problems in various situations throughout the entire scientific R&D lifecycle process. In-depth interviews with a total of 24 scientists were conducted in their research laboratories, the scientists’ everyday workplace and the contexts of scientific research. The theoretical and methodological frameworks employed for this study were Dervin’s Sense-making, Savolainen’s Everyday Life Information Seeking, and Engeström's Activity Theory. The findings of this study informed context-specific research and information behaviors of the scientists in the 14 sub stages of the five-stage of R&D lifecycle. Specifically, the study revealed the research objectives and related information behaviors (e.g., information needs, information seeking, information sources and channels, information barriers, etc.) to achieve the objectives at each sub-stage. The study results provided essential information to re-design the information services and strategies that accommodate the scientific R&D lifecycle.
초록
전거데이터 공동구축을 목표로 하는 많은 국내 연구가 시행되었음에도 불구하고 국가전거구축의 협업 환경은 표준 전거의 제정, 표준 전거 구축원칙의 제정, 기존 전거구축 기관의 업무 개편, 공동구축 업무의 핵심기관 선정 등과 같은 전제 조건의 미비로 인해 그 실질적 조성이 막혀 있다. 국가전거를 공동으로 구축하고 원활하게 활용하기 위해서는 기존 전거구축기관의 업무에 지장을 초래하지 않는 현실적 협업 방안과 지속적 추진력을 보유한 국가기관의 참여와 아울러 다수 기관의 데이터 병합을 가능케 하는 표준식별체계가 요구된다. 본 연구의 목적은 국가전거의 공동 구축을 위한 여건 조성에 있어서 필수사항이 무엇인가를 문헌조사로 밝히고, 시맨틱웹 기반으로 구축되어 상호운용성이 우수한 VIVO 온톨로지 모델의 활용을 통해 구현 가능한 국가전거 구축모델을 제시하는 것이다.
Abstract
Despite repeated efforts to develop a methodological foundation for assembling collaborative authority data in South Korea, issues such as the establishment of a standard authority model and standard authority construction as well as the reconfiguration of existing entities in authority building have prevented such research from generating a cooperative push for nation-wide authority data and progressing toward concrete implementation. The formulation of a collaborative and well-utilized collection of national authority data accordingly calls for 1) a practical approach to supporting both established authority data contributors and newly organized avenues of mutual participation in authority building, 2) committed involvement on the part of national institutions capable of providing the project with sustained assistance, and 3) a standard identification system which allows multiple organizations to merge their data. This study addresses the challenges of the current environment by taking stock of the key components necessary for the creation of collaborative authority data and using a Semantic Web-based interoperable VIVO ontology model to propose a viable national authority data framework.
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.
초록
정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.
Abstract
Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.