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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
시맨틱 웹 응용의 구현에 있어 가장 중요한 기술이 시맨틱 웹의 특징을 만족하는 웹 온톨로지의 구축임에도 불구하고, 대부분 웹 온톨로지의 구축에 적용된 기법들이 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징을 만족하지 못함에 따라 시맨틱 웹 응용의 발전과 보급이 미흡하다. 따라서 본 연구는 온톨로지와 웹 온톨로지 관련 연구들을 분석하여 시맨틱 웹을 위한 웹 온톨로지의 특징들을 파악하고, 기존 온톨로지 구축과 웹 온톨로지 구축을 위해 제안된 구축 기법들을 비교 분석하여 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징에 적합한 웹 온톨로지 구축 기법을 제안한다. 실험은 제안된 방법에 따라 서술 논리와 SWRL의 표현 방법을 이용한 공리 규칙을 기반으로 온톨로지를 모델링하여 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하였으며, 구축된 온톨로지의 검증을 위한 온톨로지 추론 실험을 통해 온톨로지 성능을 검증하였다. 구축된 웹 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹 응용의 예로 지능형 이미지 검색 시스템을 실험 시스템으로 구현하였다. 실험 시스템의 성능 평가를 위해 비교 대상 시스템과의 검색 실험 결과, 실험 시스템이 재현율과 정확율에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
Abstract
Actually a diffusion of a Semantic Web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in Semantic Web application is construction of the Ontology which contents itself with characteristics of Semantic Web. Proposed a suitable a Method of Building Web Ontology for characteristics of Semantic Web and Web Ontology as we compared the existing Ontology construction and Ontology construction techniques proposed for Web Ontology construction, and we analyzed. And modeling did Ontology to bases to Description Logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established Inference-based Web Ontology according to proposed ways. Verified performance of Ontology established through Ontology inference experiment. Also, established an Web Ontology-based Intelligence Image Retrieval System, to experiment systems for performance evaluation of established Web Ontology, and present an example of implementation of a Semantic Web application and utilization. Demonstrated excellence of a Semantic Web application to be based on Ontology through inference experiment of an experiment system.
초록
본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 ‘open data’를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 ‘big data’가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 ‘semantic web’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to examine recent trends and intellectual structures in research related to open data. To achieve this, the study conducted a search for the keyword “open data” in Scopus and collected a total of 6,543 papers from 1999 to 2023. After data preprocessing, the study focused on the author keywords of 5,589 papers to perform network analysis and derive centrality in the field of open data research and linked open data research. As a result, the study found that “big data” exhibited the highest centrality in research related to open data. The research in this area mainly focuses on the utilization of open data as a concept of public data, studies on the application of open data in analysis related to big data as an associated concept, and research on topics related to the use of open data, such as the reproduction, utilization, and access of open data. In linked open data research, both triadic centrality and closeness centrality showed that “the semantic web” had the highest centrality. Moreover, it was observed that research emphasizing data linkage and relationship formation, rather than public data policies, was more prevalent in this field.
초록
본 연구는 W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템을 구축하였다. 특히, 개념의 범위를 AAT의 Furniture 패싯 이하의 용어에 한정하였고 이 중 개념관계가 다양하고 많은 어휘를 가진 하위 패싯인 Chair 개념을 중심으로 시스템 구현 및 테스트를 하였다. 이 시스템은 온톨로지로 정의된 개념을 검색하며, 동의어에 대해 항상 우선어(Preferred term)를 제시하여 어휘를 제어한다. 또한 질의어를 중심으로 한 용어간의 관계를 이용자에게 제시하고 관련어 및 개념의 분류기준 속성을 제시한다. 그 밖에 개념에 인스턴스 값을 입력하고 이를 RDF 문서로 재생산하는 시스템을 구축하여 온톨로지 시스템 응용의 일례를 제시하였다. 이 과정에서 여러 온톨로지를 도입하였고, 인스턴스 값을 담기위한 컨테이너 기반으로 메타데이터 요소를 사용하였다.
Abstract
The purpose of the study was to construct a system based on the semantic web environment's ontology by utilizing the ontology schema derived from the facet-type Art and Architecture Thesaurus(AAT). The aforementioned ontology schema is based on the Web Ontology Language(OWL), which is being widely considered the standard ontology language for the W3C-centered semantic web environment. Also, the concepts were limited to terms within AAT's Furniture Facet, and the system was tested using the Chair concept, which is a lower-level facet that has a diverse conceptual relationship and broad vocabulary base. The ontology system is capable of searching for concepts, while controlling the search results by always providing a 'Preferred term' for synonymous terms. In addition, the system provides the user with first, a relationship between the terms centered around the inquiry, and second, related terms along with their classification properties. Also, the system is presented as an application example of the ontology system that constructs a information system that intakes an Instance value and reproduces it into a RDF file. During this process, utilization of multiple ontologies was introduced, and the stored Instance value's meta-data elements were used.
초록
이 연구는 짧은 텍스트인 서명에 단어 임베딩이 미치는 영향을 분석하기 위해 Word2vec, GloVe, fastText 모형을 이용하여 단행본 서명을 임베딩 벡터로 생성하고, 이를 분류자질로 활용하여 자동분류에 적용하였다. 분류기는 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였고 자동분류의 범주는 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 기준으로 하였다. 서명에 대한 단어 임베딩을 적용한 자동분류 실험 결과, Word2vec와 fastText의 Skip-gram 모형이 TF-IDF 자질보다 kNN 분류기의 자동분류 성능에서 더 우수한 결과를 보였다. 세 모형의 다양한 하이퍼파라미터 최적화 실험에서는 fastText의 Skip-gram 모형이 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 이 모형의 하이퍼파라미터로는 계층적 소프트맥스와 더 큰 임베딩 차원을 사용할수록 성능이 향상되었다. 성능 측면에서 fastText는 n-gram 방식을 사용하여 하부문자열 또는 하위단어에 대한 임베딩을 생성할 수 있어 재현율을 높이는 것으로 나타났다. 반면에 Word2vec의 Skip-gram 모형은 주로 낮은 차원(크기 300)과 작은 네거티브 샘플링 크기(3이나 5)에서 우수한 성능을 보였다.
Abstract
To analyze the impact of word embedding on book titles, this study utilized word embedding models (Word2vec, GloVe, fastText) to generate embedding vectors from book titles. These vectors were then used as classification features for automatic classification. The classifier utilized the k-nearest neighbors (kNN) algorithm, with the categories for automatic classification based on the DDC (Dewey Decimal Classification) main class 300 assigned by libraries to books. In the automatic classification experiment applying word embeddings to book titles, the Skip-gram architectures of Word2vec and fastText showed better results in the automatic classification performance of the kNN classifier compared to the TF-IDF features. In the optimization of various hyperparameters across the three models, the Skip-gram architecture of the fastText model demonstrated overall good performance. Specifically, better performance was observed when using hierarchical softmax and larger embedding dimensions as hyperparameters in this model. From a performance perspective, fastText can generate embeddings for substrings or subwords using the n-gram method, which has been shown to increase recall. The Skip-gram architecture of the Word2vec model generally showed good performance at low dimensions(size 300) and with small sizes of negative sampling (3 or 5).
초록
본 연구의 목적은 한국근대문학 주제가이드에 대한 활성화 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 이용자 및 작가들을 대상으로 주제가이드 서비스에 대한 인지도 조사를 실시하고, 전문가 의견조사 및 수렴과정을 통해 한국근대문학 주제가이드에 대한 홍보방안 및 개선방향을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 활성화 방안은 다음과 같다. 첫째, 다양한 홍보매체를 활용한 적극적인 홍보를 해야 한다. 둘째, 주제가이드의 유용성에 대한 이해 증진을 위해 이용자 교육을 제공하여야 한다. 셋째, 한국근대문학 주제가이드 서비스를 위한 별도의 사이트 구축이 필요하다. 넷째, 주제가이드 품질 향상 및 개선을 통한 효율적 주제서지정보서비스 방안으로 원문제공, 지속적 콘텐츠 추가, 유관기관과의 연계 등이 요구된다. 다섯째, 본 연구에서 분석된 성별, 연령별, 직업별, 학력별 요구도 차이를 기반으로 이용자 맞춤형 서비스를 제공해야 한다. 향후 연구에서는 주제가이드의 활성화를 위해 상호협력체계 모색, 구체적인 홍보전략을 제시하는 연구가 수행되어야 할 것이다. 또한 한국근대문학 주제가이드의 평가지표가 체계적으로 개발될 필요가 있다.
Abstract
The objective of this study is to explore the strategies to promote the use of the subject guide for Korean modern literature. To meet this objective this study conducted a survey on users’ awareness of the subject guide service and sought out experts’ opinions to identify the strategies to promote and improve the subject guide for Korean modern literature. The study proposes the following strategies: 1) Conduct promotional activities utilizing a variety of social media; 2) provide education for the user to enhance understanding of the utility of the subject guide; 3) build a website dedicated to the subject guide service for Korean modern literature; 4) provide an efficient subject-specific bibliography service by improving the quality of the subject guide, by offering full texts, ongoing content updates, and coordination with other institutions and agencies; and 5) tailor the service to user characteristics such as gender, age, occupation, and education level. Suggestions for future directions include research on the collaborative system, additional specific promotional strategies to promote the use of the subject guide, and development of evaluation indicators of the subject guide for Korean modern literature.
초록
정보추구행태를 연구한 문헌에서 제시된 모형들을 검토하고, 비교 ·분석하여, 정보추구행태에 관한 경험적 연구 설계에 활용할 수 있는 일반적 모형들을 제시하였다. 어떤 복합적 상황, 직업, 역할, 학문 영역에도 적용할 수 있는 모형에 초점을 맞추어 선택하였다. 논의된 모형은 Wilson(1981. 1996), Krikels(1983). Dervin(1983, 1996), Ellis(1989), Ellis, Cox와 Hall(1993), Kuhlthau(1991), Leckie, Pettigrew와 Sylvain(1996), Johnson(1997)에 의해 제시된 모형들이다. 모형이 구축된 시점을 중심으로 연대순으로 살펴보고, 비교 · 분석하였다.
Abstract
Models of Information seeking behavior were reviewed and analyzed. General models which could be utilized in designing empirical research of information seeking behavior were suggested. On general models of information seeking, applicable in multiple contexts. occupations, roles, and knowledge domains were focused. The models by Wilson. Krikelas. Dervin, Ellis. Kuhlthau, Leckie, and Johnson were examined chronologically.
초록
본 연구는 기록물의 중시국으로서, 우리나라에서의 대학기록물 관리업무가 현재 어느 수준으로까지 발전해 있는가를 규명하기 위해 시작된 것이다. 이를 위해 수행한 국내 전 대학을 대상으로 한 기록물관리 업무의 설치와 운용에 관한 조사결과 매우 저조한 수준에 이르고 있음을 확인하였다. 기록물관리를 독립된 업무로 수행하고 있는 대학은 전 대학의 20%수준이며, 대학별로 차별화된 특별 방법에 의해 기록물자료를 운용 혹은 활용하고 있는 대학은 한 건도 없었다.
Abstract
This study aims to investigate the current level of university archives management in Korea. After researching the actual con dition of the management of the records in all universities in Korea, focusing on the institution and the operation, the in activenes of the management was pointed out; only 20% universities of al kep managing and utilizing the archives, and none has a plan for a special aplication of its archives.
초록
우리나라는 공공데이터 제공과 관련된 제도가 최근 제정되면서 정부기관 및 지방자치단체 등의 공공기관이 보유한 데이터를 적극적으로 개방하고 제공하는 방향으로 정책이 변화하고 있다. 개방의 목적은 크게 두 가지로 구분한다. 정부운영의 투명성을 확보하여 국민의 알 권리를 충족시키는 것이다. 다른 하나는 공공데이터를 하나의 국가부존 자산으로 활용하여 국익을 창출하기 위함이다. 이 연구에서는 공공데이터의 개방 현황을 분석하고 개선방안을 제시하였다. 연구범위는 지방자치단체에서 제공하는 공공데이터이기 때문에 서울특별시를 비롯한 17개 광역시도와 기초 자치단체 228개 시․군․구에서 보유한 것을 전수 조사하였다. 연구결과에 따르면 지방자치단체는 각 기관에서 생산 및 소장한 공공데이터에 대한 목록파악과 공개에 대해 상대적으로 소극적인 것과 개방 데이터의 포맷도 특정 소프트웨어에 의존적인 형태였다. 이러한 점을 해결하기 위해서는 궁극적으로 지역 공공데이터개방과 활용을 높일 방안으로 링크드 오픈 데이터 형태로 개방하는 필요성과 방안을 제시하였으며, 국가 공공데이터개방을 위한 통합 플랫폼을 통한 종합적 개방절차와 방안을 제안하였다.
Abstract
In South Korea, systems related to the provision of public data were recently implemented. As a result, policy changes have been made that are headed in the direction of actively providing open access to data held by public institutions, such as government agencies and local municipalities. The purpose of the open I will be divided into two broad. To ensure the transparency of government operations, and is intended to satisfy the right to know the people. The other one is to create national interest by utilizing the public data as one country endowment assets. In this study, we analyze the open situation of public data, were presented the improvement measures. Range of research, the public data that local government owns, to determine to have a central information and other limitations and characteristics, Seoul the beginning to the seventeen regional support municipality 228 that you have held for city districts were census. According to the research results, local governments, themselves produced, is a relatively reluctant to disclosure and understanding of the list of public data that are holdings. According to the research results, local governments, themselves produced, is a relatively reluctant to disclosure and understanding of the list of public data that are holdings, also emphasizes the conservative value than take advantage of value have had. Therefore, it was determined that there is a need to resolve several issues through disclosure via a linked data format as a strategy to increase the openness and utilization of local public data.
초록
본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정 결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상 초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다 더 높게 나타나 영상 초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털 도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.
Abstract
This study is designed to assess whether storyboard surrogates are useful enough to be utilized for indexing sources as well as for metadata elements using 12 sample videos and 14 participants. Study shows that first, the match rates of index terms and summaries are significantly different according to video types, which means storyboard surrogates are especially useful for the type of videos of conveying their meanings mainly through images. Second, participants could assign subject keywords and summaries to digital video, sacrificing a little loss of full video clips' match rates. Moreover, the match rate of index terms (0.45) is higher than that of summaries (0.40). This means storyboard surrogates could be more useful for indexing videos rather than summarizing them. The study suggests that 1)storyboard surrogates can be used as sources for indexing and abstracting digital videos; 2) using storyboard surrogates along with other metadata elements (e.g., text-based abstracts) can be more useful for users' relevance judgement; and 3)storyboard surrogates can be utilized as match sources of image-based queries. Finally, in order to improve storyboard surrogates quality, this study proposes future studies: constructing key frame extraction algorithms and designing key frame arrangement models.
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.