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검색어: Usefulness Testing, 검색결과: 59
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초록

본 연구는 고도화된 웹 서비스와 스마트 기기의 확산으로 인해 변화된 시스템 환경 속에서 클라우드 서비스에 대한 선호도와 이용의도에 영향을 미치는 데이터 안정성, 네트워크 반응속도, 그리고 시스템 접근성을 중심으로 정보센터의 이용도 향상에 대한 방향 설정을 위해 인지된 유용성, 인지된 이용 용이성을 중심으로 이용자의 이용의도와의 관계를 살펴보았다. 본 연구가설의 검증을 위해 태블릿PC, 스마트폰과 같은 모바일기기를 많이 이용하거나 관심이 높은 20대에서 30대 연령층의 114명으로 부터 설문을 받아 활용하였다. 클라우드 서비스 선호도에 대한 이용자의 인지된 유용성과 인지된 이용용이성에 영향을 미칠 수 있는 정보센터의 시스템 품질특성과 관련된 요인들과의 관계를 살펴봄으로써 최근의 클라우드 서비스를 위해 새롭게 고려되어야 할 정보센터의 시스템 품질특성에 대해 이용자 이용의도 관점에서 논의하였다.

Abstract

The purpose of this study is to identify the new roles and services of information center that is affected by changing information technology so called cloud computing service. Using Information Technology acceptance model, hypotheses were developed to find relationships among intention to use of a cloud service, perceived usefulness, perceived easy of use and three system quality evaluation factors such as data safety, network response time, and system accessibility. The hypotheses have been tested with 114 user surveys. This study presents the relationship between certain attitude and intention to use variables and system accessibility applying clouding service. The result of this research gives an insight of the evaluation and a guideline for the implementation of cloud computing services in information centers.

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노동조(상명대학교) ; 남민석(성균관대학교) 2013, Vol.30, No.3, pp.229-247 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.3.229
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본 연구는 대학도서관에서 주제전문사서제에 의한 도서선정의 효과를 입증하기 위하여 주제전문사서제도가 도입되기 이전과 이후에 선정된 개별 도서에 대한 대출 현황을 조사하여 그 효과성의 차이를 분석하였다. 이를 위하여 조사대상이 된 S대학교 도서관에서 주제전문사서제도를 도입한 2005년 9월을 기점으로 이전과 이후 3년씩 총 6년 동안에 선정된 도서 186,435권에 대한 총 대출 현황(622,213권)을 t-test와 ANOVA를 통하여 검정하였다. 연구 결과, 첫째, 주제전문사서제의 도입 이후에는 사서에 의한 도서선정의 비율이 높아졌다. 둘째, 주제전문사서제의 도입 이전과 비교하여 도입 이후에는 교수와 사서에 의해 선정된 국외서에 대한 대출이 유의미하게 증가하였다. 셋째, 주제전문사서제의 도입 이전과 비교하여 도입 이후에는 교수가 선정한 도서에 대한 대출 횟수가 유의미하게 증가한 학문분야가 많아진 반면, 학생이 선정한 도서는 대출 횟수가 유의미하게 감소한 분야가 많았다.

Abstract

This study analyzed the difference between the two situations to verify the effectiveness of the book selection by the subject professionals in a academic library. In this, some circulation statistics before and after introduction to subject specialists were compared. Moreover, by using Minitab and t-test, ANOVA among other statistical techniques, 186,435 books selected 3 years before September 2005 and after 3 years and 622,213 circulation statistics about those books in ‘S’ University Library were compared and analysed. The results were as follows: (1) After introduction to the subject librarian, the proportion of books selected by librarians were increased. (2) After introduction to subject reference librarian, the foreign books selected by the faculty and the librarians were statistically significantly increased. (3) By academic field, the academic fields of the books selected by the faculty were significantly increased, but the academic fields of the books selected by the students were significantly decreased.

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조직은 최종사용자 업무를 지원하기위한 새로운 정보시스템을 투자하고 있으며 이러한 정보시스템을 통한 이점은 정보센터의 효과적인 지원과 지원에 대한 사용자의 만족도에 의해 크게 좌우되어가고 있다. 정보센터는 정보 집약적이며 최신의 기술을 활용하여 조직의 역량을 전달하기 위해 사용자를 지원하므로 정보센터는 최종사용자 지원활동과 관련하여 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 연구는 정보센터의 사용자 만족도와 관련된 정보제공, 신뢰제공, 그리고 시스템 제공역량과 같은 최종사용자 지원요인들을 살펴봄으로서 사용자만족도 향상을 위해 고려되어야 할 사항에 대해 논의하였다. 정보제공, 서비스 스텝의 신뢰성제공, 그리고 시스템제공 역량 등 18개의 잠재요인으로 252명의 사용자에 대한 설문내용을 기초로 3개의 가설을 검증하였다. 또한, 동일한 잠재요인에 대해 지원요인의 지각된 중요도와 수행정도의 차이를 통해 서비스 품질 격차를 조사하였다. 연구결과 정보제공 활동, 서비스 신뢰성제공 활동, 그리고 시스템 제공역량은 정보센터의 사용자 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 사용자 만족도는 정보센터의 지원요인에 대한 지각된 중요도와 수행정도에 대한 서비스 품질 격차의 정도에 의해서도 영향을 받는 것으로 밝혀졌다.

Abstract

Organizations are investing in information systems for an ever-increasing number of end-user tasks. Extracting benefit from these investments increasingly depends on supporting effective use of information center and satisfying information center users. Information center is information intensive and the use of advanced technology may support user for delivering an unique capabilities in an organization. Information center represents an important source which seems very well suited for end-users support investigation. This research explores the end-user support factors that correlate with user satisfaction in information center. To exam user satisfaction, information supporting , service reliability, and system capabilities were identified as potential predictors of end-user support satisfaction at information center. Three hypotheses have been tested with the survey of 252 end-users examines 18 potential end-user support factors such as information supporting, service staff attitude, and system capabilities at information center. Service quality gap between perceived importance and performance for each support factor, is computed. The relationship between these service quality gaps and user satisfaction are tested. This study presents that the level of information supporting , service reliability, and system capabilities are significantly to user satisfaction, and it is influenced by the extent of service quality gap between perceived importance and performance for each support factor.

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빅 데이터 시대에 접어들면서 저장 기술과 처리 기술이 급속도로 발전함에 따라, 과거에는 간과되었던 롱테일(long tail) 데이터가 많은 기업과 연구자들에게 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구는 롱테일 법칙의 영역에 존재하는 데이터의 활용률을 높이기 위해 텍스트 마이닝 기반의 기술 용어 네트워크 생성 및 통제 기법을 제안한다. 특히 텍스트 마이닝의 편집 거리(edit distance) 기법을 이용해 학문 분야에서 사용되는 기술 용어의 상호 네트워크를 자동으로 생성하는 효과적인 방안을 제시하였다. 데이터의 활용률 향상 실험을 위한 데이터 수집을 위해 LOD(linked open data) 환경을 이용하였으며, 이 과정에서 효과적으로 LOD 시스템의 데이터를 활용하는 기법과 용어의 패턴 처리 알고리즘을 제안하였다. 마지막으로, 생성된 기술 용어 네트워크의 성능 측정을 통해 제안한 기법이 롱테일 데이터의 활용률 제고에 효과적이었음을 확인하였다.

Abstract

As data management and processing techniques have been developed rapidly in the era of big data, nowadays a lot of business companies and researchers have been interested in long tail data which were ignored in the past. This study proposes methods for generating and controlling a network of technical terms based on text mining technique to enhance data utilization in the distribution of long tail theory. Especially, an edit distance technique of text mining has given us efficient methods to automatically create an interlinking network of technical terms in the scholarly field. We have also used linked open data system to gather experimental data to improve data utilization and proposed effective methods to use data of LOD systems and algorithm to recognize patterns of terms. Finally, the performance evaluation test of the network of technical terms has shown that the proposed methods were useful to enhance the rate of data utilization.

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개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.

Abstract

There have been many methods and algorithms proposed for multidimensional scaling to mapping the relationships between data objects into low dimensional space. But traditional techniques, such as PROXSCAL or ALSCAL, were found not effective for visualizing the proximities between objects and the structure of clusters of large data sets have more than 50 objects. The CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing) technique introduced in this paper differs from them especially in that it uses cluster structure of input data set. The CLUSCAL procedure was tested and evaluated on two data sets, one is 50 authors co-citation data and the other is 85 words co-occurrence data. The results can be regarded as promising the usefulness of CLUSCAL method especially in identifying clusters on MDS maps.

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조현양(경기대학교) ; 남영준(중앙대학교) 2004, Vol.21, No.4, pp.27-47 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2004.21.4.027
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본 연구에서는 다국어 시소러스에 수록된 디스크립터간의 관계를 온톨로지 언어로 표현하는 실험을 수행하였다. 대등관계는 equivalentClass와 equivalentProperty, sameAS 등으로, 그리고 연관관계는 ObjectProperty을 비롯하여 DatatypeProperty, inverseOf 등으로 표현할 수 있었다. 이러한 언어를 기반으로 실제 AAT에 배정된 디스크립터와 ICCD에서 구축한 다국어 시소러스의 디스크립터를 대상으로 디스크립터의 한글화 작업이 수행되었으며, 다국어간 개념일치를 위해 패싯개념이 시소러스 구조에 이용되었다. 본 연구를 통한 실험의 결과 다국어 시소러스를 온톨로지로 표현하기 위해서는 속성관련 온톨로지 언어를 사용하는 것이 가장 효과적임을 확인할 수 있었다.

Abstract

In this study, the experiment was made to transform the relationship among terms in a thesaurus to ontology language as search tools for multilingual text. As a result, the equivalent relationship in the thesaurus can be expressed by different ways in the ontology, such as equivalentClass, equivalentProperty, sameAS, and so on. On the other hand, the associative relationship can be represented by ObjectProperty, DatatypeProperty, and inverseOf. For this test, first of all, the descriptors assigned by AAT and the descriptors from bilingual thesaurus by ICCD were translated into Korean. Then, the facet was used for conceptual equivalence among terms from different languages. The result of the study showed that using rdf:Property in ontology was the most effective way of transforming multilingual thesaurus into ontology.

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한승희(일본 Keio University) ; 정영미(연세대학교) 2004, Vol.21, No.3, pp.251-267 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2004.21.3.251
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The purpose of this study is to generate the local level knowledge structure of a single document, similar to end-of-the-book indexes and table of contents of printed material, through the use of term clustering and cluster representative term selection. Furthermore, it aims to analyze the functionalities of the knowledge structure, and to confirm the applicability of these methods in user-friendly information services. The results of the term clustering experiment showed that the performance of the Ward's method was superior to that of the fuzzy K-means clustering method. In the cluster representative term selection experiment, using the highest passage frequency term as the representative yielded the best performance. Finally, the result of user task-based functionality tests illustrate that the automatically generated knowledge structure in this study functions similarly to the local level knowledge structure presented in printed material.攀*** 본 연구는 연세대학교 대학원 박사학위논문의 일부를 요약한 것임.*** 日本 慶應義塾大學(Keio University) 圖書館情報學科 訪問硏究員(libinfo@yonsei.ac.kr)****연세대학교 문헌정보학과 교수(ymchung@yonsei.ac.kr) 논문접수일자 : 2004년 8월 17일 게재확정일자 : 2004년 9월 10일攀攀

Abstract

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인터넷 정보검색과정에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 검색방법은 키워드 검색이다. 키워드 검색은 정확률과 재현율의 관점에서 여러가지 단점을 지니고 있다. 이러한 키워드 검색의 단점을 보완해 줄 수 있는 장치로서 다수의 웹 포털에서 디렉토리 검색서비스를 제공하고 있다. 검색포털에서 제공하고 있는 디렉토리 서비스는 포털별로 상이한 분류체계를 사용하는 이유로 이용자에게 불편을 주고 있으며, 이러한 불편의 해소를 위해 디렉토리 서비스간 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 구축필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 이 연구에서는 네이버, 야후, 엠파스 등 국내 주요 포털의 디렉토리 서비스를 대상으로 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 모형을 구축하고 그 성능을 평가하였다.

Abstract

The most widely used information searching method in the current internet environment is the keyword-based one, which has certain limitations in terms of precision and recall. Most major internet portals provide directory-based searching as a means to complement these limitations. However, that they adopt different classification schemes brings significant inconvenience to the users, and it consequently suggests a need to develop mapping gateway to provide cross-portal, or cross-directory information searching. In this context, this study attempts to develop a prototype system of intermediary gateway for integrated search, using the directory services of three major portals, Naver, Yahoo and Empas, and test its performance.

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김해찬솔(아카이브랩) ; 안대진(명지대학교 기록정보과학전문대학원, (주)아카이브랩 대표) ; 임진희(서울특별시청) ; 이해영(명지대학교) 2017, Vol.34, No.4, pp.321-344 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2017.34.4.321
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기록이나 문헌의 자동분류에 관한 연구는 오래 전부터 시작되었다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하면서 기계학습이나 딥러닝을 접목한 연구로 발전되고 있다. 이 연구에서는 우선 문헌의 자동분류와 인공지능의 학습방식이 발전해 온 과정을 살펴보았다. 또 기계학습 중 특히 지도학습 방식의 특징과 다양한 사례를 통해 기록관리 분야에 인공지능 기술을 적용해야 할 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 실제로 지도학습 방식으로 서울시의 결재문서를 ETRI의 엑소브레인을 통해 정부기능분류체계로 자동분류해 보았다. 이를 통해 기록을 다양한 방식의 분류체계로 자동분류하기 위한 각 과정의 고려사항을 도출하였다.

Abstract

Research on automatic classification of records and documents has been conducted for a long time. Recently, artificial intelligence technology has been developed to combine machine learning and deep learning. In this study, we first looked at the process of automatic classification of documents and learning method of artificial intelligence. We also discussed the necessity of applying artificial intelligence technology to records management using various cases of machine learning, especially supervised methods. And we conducted a test to automatically classify the public records of the Seoul metropolitan government into BRM using ETRI’s Exobrain, based on supervised machine learning method. Through this, we have drawn up issues to be considered in each step in records management agencies to automatically classify the records into various classification schemes.

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이 연구는 대학 강의지원시스템을 이용하는 학습자의 이용성을 향상시키기 위해 필요한 이용자 인터페이스 설계 원칙을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위하여 문헌조사를 바탕으로 사전설문과 이용성 평가 실험으로 구성된 이용성 조사를 실시하였다. 이용성 조사로부터 얻어낸 결과를 종합하여 총 11개의 대학 강의지원시스템 이용자 인터페이스 설계 원칙을 개발하였다. 본 연구는 대학 강의지원시스템의 이용자 인터페이스 설계 원칙을 개발하기 위하여 주이용자인 학습자를 대상으로 이용성 조사를 실시하여 실제 이용자의 의견을 시스템의 기능별로 제시하고 직접적으로 설계 원칙에 반영할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

The study goal is to develop the user interface design principles to improve the usability of university course management systems. To achieve the goal, a usability study was conducted using a survey questionnaire and usability test. Eleven user interface design principles for university course management system were developed based on the usability study. This study has significance in that student opinions were incorporated directly into the user interface design principles of university course management system.

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