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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구의 목적은 어린이 독서프로그램의 효과를 측정할 수 있는 성과 측정 도구를 개발하는 것이다. 먼저, 어린이 독서프로그램 효과를 고찰하고 성과측정 도구 적용 사례를 분석하여 도서관 어린이 독서프로그램의 기능 및 효과를 조사하였다. 측정 대상인 독립 변인, 종속 변인, 통제 변인에 대한 개념을 도출하고 각각의 내용을 제시하였으며 국내외 독서 성과 측정 도구의 사례를 분석하여 시사점을 도출하였다. 또한 어린이의 독서 성과 영역과 척도를 조사 분석하였으며 독립 변인과 종속 변인, 통제 변인에 관한 척도를 세분화하고 성과 측정 도구로 활용될 설문지를 개발하였다. 그리고 ‘2013 도서관과 함께 책읽기’ 사업에 참여하고 있는 공공도서관 중 지방권역별로 10개관을 선정하여 조사 대상 도서관의 프로그램에 참여 어린이를 대상으로 프로그램 초반과 후반에 설문지로 개발된 성과 측정 도구를 적용하였다. 또한 조사대상 도서관의 프로그램 담당 사서, 기관 담당자와 강사를 대상으로 설문을 실시하였다. 이상과 같이 수집된 데이터를 모두 분석하여 독서프로그램의 성과를 측정하고 분석하였으며 측정 도구의 개선 방안을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study was to develop and evaluate a measuring scale for the effect of reading programs for children. First, in literature review, the effects and children’s reading programs performance scales were analyzed, and then independent variables, dependent variables, and control variables for children’s reading achievements were defined. Second, survey questionnaires for children, librarians, program instructors, and heads of child centers were designed to measure dependent variables and control variables on the scale. Third, the questionnaires for children were distributed to 10 public libraries participating in <2013 The Reading with Library> programs for two times in the early and the late time of the programs. Also, the survey questionnaires of 30 librarians, program instructors, and heads of the child centers were carried. Finally, all of the data were collected and analyzed in time series, and the improvements for the scale were proposed.
초록
동일한 인명을 갖는 서로 다른 실세계 사람들이 존재하는 현실은 인터넷 세계에서 인명으로 표현된 개체의 신원을 식별해야 하는 문제를 발생시킨다. 상기의 문제가 학술정보 내의 저자명 개체로 제한된 경우를 저자식별이라 부른다. 저자식별은 식별 대상이 되는 저자명 개체 사이의 유사도 즉 저자유사도를 계산하는 단계와 이후 저자명 개체들을 군집화하는 단계로 이루어진다. 저자유사도는 공저자, 논문제목, 게재지정보 등의 저자식별자질들의 자질유사도로부터 계산되는데, 이를 위해 기존에 교사방법과 비교사방법들이 사용되었다. 저자식별된 학습샘플을 사용하는 교사방법은 비교사방법에 비해 다양한 저자식별자질들을 결합하는 최적의 저자유사도함수를 자동학습할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 기존 교사방법 연구에서는 SVM, MEM 등의 일부 기계학습기법만이 시도되었다. 이 논문은 다양한 기계학습기법들이 저자식별에 미치는 성능, 오류, 효율성을 비교하고, 공저자와 논문제목 자질에 대해 자질값 추출 및 자질 유사도 계산을 위한 여러 기법들의 비교분석을 제공한다.
Abstract
In bibliographic data, the use of personal names to indicate authors makes it difficult to specify a particular author since there are numerous authors whose personal names are the same. Resolving same-name author instances into different individuals is called author resolution, which consists of two steps: calculating author similarities and then clustering same-name author instances into different person groups. Author similarities are computed from similarities of author-related bibliographic features such as coauthors, titles of papers, publication information, using supervised or unsupervised methods. Supervised approaches employ machine learning techniques to automatically learn the author similarity function from author-resolved training samples. So far, however, a few machine learning methods have been investigated for author resolution. This paper provides a comparative evaluation of a variety of recent high-performing machine learning techniques on author disambiguation, and compares several methods of processing author disambiguation features such as coauthors and titles of papers.
초록
본 연구의 목적은 우리나라 오픈액세스서비스에 대한 이용자의 만족도를 분석하여 향후 오픈액세스 활동의 활성화 및 발전방안 수립을 위한 전략과제를 도출하는 데 있다. 이를 위해 오픈액세스코리아 서비스의 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 사회적 품질, 사회적 만족 등의 항목은 상대적으로 높게 산출되어 국내 연구자들의 오픈액세스서비스에 대한 사회적 기여도 및 공익성 측면에서의 긍정적인 평가와 기대를 확인하였다. 반면, 서비스 과정품질 항목은 상대적으로 낮은 만족도를 보여주었으며 국내 오픈액세스 콘텐츠의 부족에 대한 의견이 다수 도출되어 국가 차원의 전략수립 시 콘텐츠 개발 및 확보 전략에 대한 고려가 중요함을 알 수 있었다. 또한 오픈액세스에 대한 정책적 지원, 오픈액세스 저널 출판 및 리포지터리 운영, 거버넌스체제 구축 및 오픈액세스 홍보활동을 통한 연구자들의 참여 유도, 글로벌 공조체제 구축 등이 전략과제로 제시되었다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze service quality factors that affect user satisfaction of Open Access Korea(OAK) services and to draw strategic assignments for activating open access activities in Korea through a user satisfaction survey. User satisfaction indexes were developed to measure all aspects of the OAK 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 OAK services. However, relatively low level is identified in the area of service process quality, and many opinions about OA contents shortage in Korea represent the importance of the national level contents development strategy. Sustainable policy support, publishing of open access journals, management of institutional repository, OA governance system, expansion of researchers' participation, construction of global collaboration system are suggested as major implications to promote open access activities in Korea.
초록
본 연구는 성숙도 모델 개념을 활용하여 디지털 전환 성과를 측정할 수 있는 지표 개발을 시도하였다. 디지털 전환을 위해서는 단순한 서비스 개선이 아니라 조직, 업무 변화까지를 고려할 필요가 있다. 여기서는 우리나라의 대표적인 과학기술정보서비스 기관인 KISTI의 디지털 전환 측정을 위한 모델 개발을 목표로 하였다. KSITI는 이미 디지털 전환을 위한 BPR 작업을 수행한 바 있으며, 성숙도 모델 개념을 차용하였다. 단, BPR에서는 해당 결과를 측정할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 성숙모 모델을 기반으로 디지털 전환을 측정할 수 있는 지표를 개발하였다. 지표개발은 모델 개발과 평가 두 가지 방법으로 수행하였다. 모델 구성을 위한 사례는 기존 KISTI에서 수행한 관련 연구, 다양한 국내․외 사례를 통해 이루어졌다. 검증 전 모델은 대분류를 기준으로 기술(37개), 데이터(45개), 전략(18개), 조직(인력)(36개), (사회적)영향력(14개)이었다. 검증 후에 최종 모델은 기술(20개/17개 지표 탈락), 데이터(36개/9개 지표 탈락), 전략(18개/유지), 조직(인력)(30개/6개 지표 탈락), (사회적)영향력(13개/1개 지표 탈락)으로 구성되었다.
Abstract
This study aimed to develop indicators that can measure the digital transformation performance of science and technology information construction and sharing systems by utilizing the Digital Curation Maturity Models. For digital transformation, it is necessary to consider not only simple service improvement but also organizational and business changes. In this study, we aimed to develop a model for measuring the digital transformation of KISTI, Korea’s representative science and technology information service organization. KISTI has already carried out BPR work for digital transformation and borrowed the concept of a maturity model. However, in BPR, there is no method to measure the result. Therefore, in this paper, we developed an index to measure digital transformation based on the maturity model. Indicator development was carried out in two ways: model development and evaluation. Cases for model construction were made through a comprehensive review of existing KISTI and various domestic and foreign cases. The models before verification were technology (37), data (45), strategy (18), organization (36), and (social)influence (14) based on the major categories. After verification using confirmatory factor analysis, the model is classified as technology (20 / 17 indicators dropped), data (36 / 9 indicators dropped), strategy (18 / maintenance), organization(30 / 6 indicators dropped), and (social) influence (13 indicators / 1 indicator dropped).
초록
이 연구에서는 심미적 인상을 이미지 검색의 고수준 자질로 이용하였다. ‘심미적’이라는 용어는 심리학, 예술, 문학 등에서 연구되어 왔다. 이 용어는 시각적 지각과 감정의 무의식적이고 즉각적인 측면을 의미한다. 심미적 인상과 관련된 문헌 연구를 통해 4 가지 종류의 심미적 인상을 조작적으로 정의하였다: 강한 인상, 부드러운 인상, 중후한 인상, 세련된 인상. 66개의 회화 이미지 파일을 1,000개의 회화 이미지 중에서 무작위로 추출하였으며 시지각 색상 모형을 이용하여 이 이미지 파일들로부터 저수준 색상 자질을 추출하였다. 이미지의 고수준 자질인 4가지 종류의 심미적 인상은 4명의 평가자가 리커트 7점 척도로 평가한 것을 평균내었다. 검색 실험에서 2명의 피험자는 심미적 인상이나 주제어에 대한 예제 이미지 질의를 이용해서 이미지 검색을 수행하였다. 피험자들은 심미적 인상 기반 이미지 검색 시스템에 대해서 보통 정도의 수준으로 만족했다. 그리고 색상 자질과 심미적 인상 자질을 모두 이용한 이미지 검색의 R-정확률이 색상 자질만을 이용한 이미지 검색의 R-정확률보다 높았다. 그러나 이 연구결과의 일반화를 위해서는 큰 실험 집단을 대상으로 보다 많은 검색 질의를 통한 추후 연구들이 필요할 것으로 생각된다.
Abstract
In this study, aesthetic impressions were used for a high-level feature of image retrieval. The term, “aesthetic" has been studied in psychology, art, and literature. It means unconscious, instantaneous parts of visual perception and emotion. The literatures related to aesthetic impressions were reviewed and four kinds of aesthetic impressions were defined operationally: strong impression, soft impression, courteous impression, and refined impression. 66 image files of paintings were sampled randomly from 1100 paintings and low-level color features were extracted from them by a using perceptual color model(Lai, & Tait, 1998). The high-level features of an image, that is, four kinds of aesthetic impressions of each painting were measured by 4 subjects and averaged. In CBIR, 2 subjects performed image retrievals using example queries. They were asked to retrieve images by using the aesthetic impressions or the keywords. In evaluations, subjects showed that they were satisfied with the aesthetic impression-based image retrieval system on the average. And R-precision of the image retrieval with both color features and aesthetic impressions was higher than that of the image retrieval with color features only. But further studies with larger test collections and query sets should be followed for generalization of the result of this study.