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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
공공데이터는 공공기관의 정책 수립 등의 공적 기능을 수행하기 위하여 많은 비용을 들여 수집되고 있으나 대부분은 사일로(silos)로 방치되고 있다. 우리나라도 공공데이터를 개방하려는 움직임이 활발해지고 있으나 일부 기관을 중심으로 OpenAPI 형식으로 데이터를 제공하는 등 제한적인 수준에 머물고 있다. 국가차원에서 LOD(Linking Open Data) 시범사업으로 공공DB 피디아를 구축하면서 최근 들어 공공데이터 활용을 위한 링크드 데이터 구축이 활발하게 논의되고 있다. 본 연구에서는 관련연구 및 공공부문을 중심으로 한 링크드 데이터 구축 사례를 바탕으로 공공데이터 활용을 위한 국가 연계체계 사업인 공공DB 피디아 구축과정에서 도출된 문제를 파악하고 기존의 국가DB 연계체계 구축과정을 참고하여 그 해결 방안을 제시하였다.
Abstract
Public information has been collected in various fields with huge costs in order to serve public purposes such as public agencies' policy-making. However, the collected public information has been overlooked as silos. In korea, many attempts have been made to open the public information to the public only to result in limited extent, where OpenAPI data is being presented by some agencies. Recently, at the national level, the LOD(Linking Open Data) project has built the national DB, initiating the ground on which the linked data will be based for their active availability. This study has outlined overall problems in earlier projects which have built up national linking systems based on linked data for public data use. A possible solution has been proposed with a real experience of having set up an existing national DB of Korean public agencies.
초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.
초록
본 연구의 목적은 과학기술정보 서비스 기관인 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 정보의 공동활용을 목적으로 제공하고 있는 오픈서비스에 대한 이용자의 만족도를 분석하여, 오픈서비스 이용자의 요구를 파악하고 수요자 기반의 서비스 개선사항을 도출하는데 있다. 이를 위해 KISTI에서 제공하는 있는 오픈서비스인 NOS (NDSL Open Service)의 이용자를 대상으로 만족도 조사를 실시하였다. 서비스별 품질을 나타내는 이용자의 만족도 지표는 해당 서비스에 대해 이용자들이 지각하는 품질을 측정할 수 있도록 설계하였으며, 품질지수, 만족지수, 성과지수로 구성되었다. 분석결과 이용자들은 오픈서비스의 사회적 기여도 및 공익성 측면에서 긍정적인 평가를 하고 있음을 확인할 수 있었다. 반면, 환경품질과 서비스 과정품질 항목은 상대적으로 낮은 만족도를 보여주어 오픈서비스를 조금 더 쉽게 활용할 수 있도록 하는 편의성의 제고와 함께 VOC를 중심으로 서비스 이용과정 및 환경 만족도 제고 방안을 모색해야 함을 알 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze service quality factors that affect user satisfaction of NDSL Open Service (NOS) and to improve standards of open service for sharing information through the user satisfaction survey. User satisfaction indexes were developed to measure the all aspects of the NOS services. The quality index, satisfaction index, and performance index were identified in this survey. According to the survey findings, the levels of social quality and social satisfaction are relatively high, this shows the positive evaluation and expectation of researchers for open services. However, relatively low level is identified in area of service process quality. Therefore, NOS requires method to help easily take advantage of OpenAPI and strategy to increase service process satisfaction and service environment satisfaction.
초록
이 연구에서는 한 대학도서관의 신착 도서 리스트 중 사회 과학 분야 6,253권에 대해 목차 정보를 이용하여 자동 분류를 적용하였다. 분류기는 kNN 알고리즘을 사용하였으며 자동 분류의 범주로 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 사용하였다. 분류 자질은 도서의 서명과 목차를 사용하였으며, 목차는 인터넷 서점으로부터 Open API를 통해 획득하였다. 자동 분류 실험 결과, 목차 자질은 분류 재현율과 분류 정확률 모두를 향상시키는 좋은 자질임을 알 수 있었다. 또한 목차는 풍부한 자질로 불균형인 데이터의 과적합 문제를 완화시키는 것으로 나타났다. 법학과 교육학은 사회 과학 분야에서 특정성이 높아 서명 자질만으로도 좋은 분류 성능을 가져오는 점도 파악할 수 있었다.
Abstract
This study applied automatic classification using table of contents (TOC) text for 6,253 social science books from a newly arrived list collected by a university library. The k-nearest neighbors (kNN) algorithm was used as a classifier, and the ten divisions on the second level of the DDC’s main class 300 given to books by the library were used as classes (labels). The features used in this study were keywords extracted from titles and TOCs of the books. The TOCs were obtained through the OpenAPI from an Internet bookstore. As a result, it was found that the TOC features were good for improving both classification recall and precision. The TOC was shown to reduce the overfitting problem of imbalanced data with its rich features. Law and education have high topic specificity in the field of social sciences, so the only title features can bring good classification performance in these fields.