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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.
Abstract
This research evaluated differences of classification performance for feature selection methods using LDA topic model and Doc2Vec which is based on word embedding using deep learning, feature corpus sizes and classification algorithms. In addition to find the feature corpus with high performance of classification, an experiment was conducted using feature corpus was composed differently according to the location of the document and by adjusting the size of the feature corpus. Conclusionally, in the experiments using deep learning evaluate training frequency and specifically considered information for context inference. This study constructed biomedical document dataset, Disease-35083 which consisted biomedical scholarly documents provided by PMC and categorized by the disease category. Throughout the study this research verifies which type and size of feature corpus produces the highest performance and, also suggests some feature corpus which carry an extensibility to specific feature by displaying efficiency during the training time. Additionally, this research compares the differences between deep learning and existing method and suggests an appropriate method by classification environment.
초록
2008년 12월 1일부터 교육관련기관의 정보공개에 관한 특례법에 따라 대학정보공시제도가 시행되었다. 대학은 다중의 이해당사자들에게 정보공시의 의무를 갖게되었을 뿐만 아니라 광범위한 정보공개의 의무를 갖고 있어 이러한 설명책임에 대응하기 위한 전략을 수립해야 할 시점에 놓이게 되었다. 이 글의 목적은 대학정보공시를 계기로 대학의 설명책임성 구조를 살펴보고, 정보공개와 공시를 포함하여 향후 증대될 설명책임 실무를 효과적․효율적으로 수행해 나가기 위해 필요한 대학의 대응 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 대학의 업무를 증거정보 중심의 실무로 재설계하는 방법을 소개하고, 설명책임 메커니즘의 고도화를 위해 설명책임의 역할 책임 명시화, 정보공개와 공시 프로세스 개선, 설명책임 정보시스템 구축을 제안하고 있다.
Abstract
On Dec 1, 2008, according to the special law for the information disclosure of education relevant institutes, the educational information of each university is opened at their homepages and at portal web sites. Every university, thus, is in the moment to set up strategies to consistently respond to following information disclosure as well as the one already disclosed. The strategy should contain the assurance of the basic accountability mechanism of the university. On the occasion of the public announcement of the university information, the present study has a purpose to examine the structure of the university accountability and to suggest a mechanism, which is necessary for effectively and efficiently executing the increasing accountability practices in disclosing and announcing the information. To meet the purpose, this study introduces how to redesign university jobs as practices focused on evidence information for the accountability and also suggests solutions how to improve the mechanism for the accountability responsibility, which include clarifying the roles and responsibilities for accountability jobs, revising the process of information disclosure and building the information systems for an accountability.
초록
최근 전자책이 점차 대중화되고 다양한 전자책 단말기가 출현하고 있다. 본 연구는 전자책 단말기의 사용성 평가를 위한 평가 요소를 정의하고, 그 요소를 기초로 하여 전자책 단말기의 사용성 평가 실험을 수행하였다. 실험 대상 전자책 단말기는 가장 많이 이용되고 있는 3종을 선정하였으며 피실험자는 중학생, 대학생, 직장인으로 구성된 15명을 대상으로 하였다. 실험 결과 아이패드의 사용성이 가장 우수한 것으로 조사되었으며, 상대적으로 전자책 전용 단말기인 아마존 킨들의 경우 터치 기능이 없는 것이 상당한 사용성 저해 요인인 것으로 응답되었다. 또한 전자책 단말기가 제공하는 고유의 하드웨어 및 소프트웨어적 사용성이 사용자에게 매우 중요한 요소이며, 전자책 단말기의 하드웨어적 측면과 연관된 기기 휴대성이 전자책 단말기의 전반적인 사용성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Abstract
Many e-book readers have become available as e-books are in popular use these days. We first developed the evaluation criteria and elements for testing the usability of e-book readers and then examined the usability of three e-book readers. The usability testing was conducted using three e-book readers that were most popular with 15 participants that consisted of middle school students, university students, and office workers. The study found that iPad showed the best usability. In case of Amazon Kindle, participants indicated that the lack of the touch function imposed a great deal of negative impact on the usability of the interface. Also, the hardware- and software-oriented usability provided by an e-book reader was considered to be a very important element for the users, and the portability in connection with the hardware-oriented aspect of an e-book reader was shown to be of great effect to the overall usability of an e-book reader.
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
이 연구에서는 우리나라 국공립 대학의 전자기록관리시스템이 보다 적합한 전자기록물을 검색할 수 있는 기반 환경을 조성하기 위하여 온톨로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 OntoStudio 1.4를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험에 사용된 실험 컬렉션의 구성은 다음과 같다: (1) 문서는 한국해양대학교의 2005년도 전자문서관리시스템에서 생성한 인사발령통보’ 5,099건의 전자기록물, (2) 질의집단은 장문10개와 단문10개 총20개, 그리고 (3) 적합성평가는 전문가 집단에 의하여 이루어졌다. 한편 키워드 기반 검색시스템의 성능평가 실험은 기존의 전자기록관리시스템을 이용하여 10명의 피실험자에 의하여 온톨로지 기반 검색시스템과 동일한 실험 컬렉션을 사용하여 이루어졌다. 재현율과 정확률에 의한 성능을 비교해본 결과 온톨로지 기반의 검색시스템이 키워드 기반의 검색시스템 보다 뛰어난 성능을 보였다. 또한 온톨로지 기반 검색시스템은 단문보다는 장문의 질의에서 다소 뛰어난 성능을 보였다.
Abstract
The purpose of this study is to design and implement an ontology-based retrieval system for the electronic records of universities and to compare its performance with the existing keyword-based retrieval system. We used OntoStudio 1.4 for implementing an ontology-based retrieval system, and the test collection consisted of the following: (1) 5,099 electronic records of the 'personnel management notification' created by Korea Maritime University, (2) 20 topics (10 short-topics and 10 long-topics), and (3) the relevant assessments were conducted by the group of human experts. 10 university staff participated in the experiment of keyword-based searching and used the same test collection as used in the experiment of ontology-based searching. The ontology-based retrieval system outperformed to the keyword-based retrieval system in terms of Recall and Precision, and it showed better results with long-topic than with short-topic types.
초록
정보시스템 효과측정은 시스템 운영과 투자에 대한 가치와 효율을 이해하는데 있어서 매우 중요한 것이며, 이를 위한 방법 중의 하나는 이용자 만족지수 측정이다. 본 연구의 목적은 정보시스템의 이용자만족지수를 측정하기 위한 적정한 모형을 제안하고 개발된 모형을 사용하여 이용자만족지수를 측정하는 것이다. 마케팅 분야와 정보시스템 분야의 대표적인 이론들과 모형들을 근간으로 정보시스템의 이용자만족지수 측정모형을 제안하고 구조방정식 모형 분석을 통해 모형을 검증하였다. 이 모형은 정보품질, 서비스품질, 시스템품질, 이용자만족의 네 가지 기본적인 차원과 이용자충성도와 이용자불평의 두 가지 부가적인 차원으로 구성하였다. 제안된 모형을 사용하여 정보통신부 산하 기관인 정보통신연구진흥원(IITA) 기술정책정보단에서 운영되고 있는 ITFIND의 이용자를 대상으로 이용자만족지수를 직접 측정하였고, 그 결과를 토대로 향후의 시스템 개선을 위한 몇몇 전략 및 방안들을 제시하였다.
Abstract
The measurement of information system (IS) effectiveness is critical to understanding of the value and efficacy of IS actions and IS investments. In this paper, we propose a new model of the user satisfaction index for ISs and present the user satisfaction index which is measured by the proposed model. Based on the representative theories and models in the field of marketing and IS, we propose a new user satisfaction index model and verify the new model through the analysis of structural equation model. The proposed model consists of four basic dimensions: information quality, service quality, systems quality, and user satisfaction. Also, users' royalty and complaint are adopted as the additional dimension in this model. Data was collected from the ITFIND users to measure their satisfaction index. We, then, suggest some strategic guidelines for the better ITFIND which may useful when the system designers consider upgrading of the system in the future.
초록
이 연구는 사회적 관심의 증대와 작은도서관 관련 독립법률인 ｢작은도서관 진흥법｣의 제정 등을 통해 지속해서 증가하고 있는 작은도서관에 대하여 활성화 부진 원인을 진단하고 이를 개선하기 위한 정책을 제안하고자하였다. 이를 위해 작은도서관 운영 실태조사, 정책 및 지원과 법규 조사를 진행하였다. 이를 종합하여 작은도서관 활성화를 위한 정책 방향 및 과제를 제안하였다. 작은도서관 활성화를 위한 정책 과제는 ‘지역주민의 행복한 삶을 지원하는 작은도서관 활성화’라는 비전과 ‘포괄적 정책 근거, 정책 체계 혁신, 지속할 수 있는 운영 지원’의 핵심가치 아래 ‘정책기반 마련 및 실천 동력 확보를 위한 법․제도 개선’, ‘정책 단위별 역할 재정립 및 협력체계 강화’, ‘작은도서관의 안정적 운영지원체계 구축’이라는 3가지 추진과제와 14가지 세부과제로 구성하였다.
Abstract
This study aimed to understand why small libraries, which have been continuously extended by the increase of social interest in them and the enactment of ｢Promotion of Small Library Act｣, an independent law about small libraries, are poorly activated. To this end, it examined the actual status of small library operation, related policies, support and legislations. By summarizing the results, it proposed a policy direction and tasks for activating small libraries. The policy tasks for activating them consist of three main tasks such as ‘the improvement of laws and institutions for establishing the base of policies and securing practical momentum’, ‘the reestablishment of roles by policy units and the reinforcement of cooperation systems’ and ‘the construction of stable operation support system for small libraries’, and their 14 sub-tasks, under the vision of ‘the activation of small libraries support local residents’ happy life’ and the core value of ‘a comprehensive policy ground, the innovation of policy systems and sustainable management support’.
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
우리나라 의학도서관의 경우 과반수 이상이 1인 사서제로 운영되는 영세한 규모의 병원도서관으로 다른 도서관과의 자원협력과 일관성 유지를 위해서라도 장서관리정책 수립의 필요성은 더욱 절실하지만 국내의 경우 장서관리정책을 웹상에 올려놓고 있는 의학도서관은 거의 전무하다. 이에 본 연구에서는 국내외 의학도서관의 장서관리정책을 사례로 조사하여, 장서관리정책을 준비하는 우리나라 의학 도서관을 위한 기초 자료와 아이디어를 제공하고자 하였다. 핵심요소만 충족이 된다면 장서관리정책은 한 가지 방법만 있는 것이 아니므로 이러한 사례조사는 장서관리정책을 준비하는 의학 도서관에 아이디어를 제공할 것으로 기대한다. 이를 위하여 선행연구를 토대로 선정한 12가지 항목을 사용하여 국내 의학도서관 1곳과 국외 의학도서관 5곳을 사례연구 방법으로 조사 및 내용 분석을 실시하였다. 사례들의 조사 분석을 통해서 12가지 가이드라인을 제시하였다.
Abstract
In Korea, more than half of medical libraries are small‐sized hospital libraries operated under the single‐librarian system, and it is keenly required to establish collection management policies for exchanging resources with other libraries and maintaining consistency. however, it is rare to set up their collection management policies on the web among the domestic medical libraries. Thus, this study purposed to survey cases of collection management policies in domestic and foreign medical libraries and to provide basic information and ideas for Korean medical libraries that are preparing collection management policies. As long as core requirements are satisfied, collection management policies do not have a way. Thus, this case study is expected to provide useful ideas to medical libraries developing their collection management policies. For this purpose, we selected 12 survey items based on previous studies, and investigated one domestic and five foreign medical libraries, and analyzed collected data. Based on the results of analyzing the cases, we suggested 12 guidelines.
초록
IT 아웃소싱은 전략적 차원에서 추진되는 조직의 중요 사안이나 이를 추진함에 있어 명확한 목표와 분명한 계약이 없이 단순한 생각으로 접근했을 경우는 그 결과에 대해 주관적인 실패로 인식하기 쉽다. 특히 아웃소싱 관리에서는 공급자와 고객 간의 계약 특히 심리적 계약에 근거한 관계 관리가 매우 중요하다고 인식되며, 본 연구는 아웃소싱 관계 수준과 아웃소싱 성과에 영향을 미치는 아웃소싱 공급자와 수혜자인 고객의 책무 사항에 초점을 두고 이루어졌다. IT 아웃소싱에 대한 공급자의 책임영역은 아웃소싱 수행 기반적 요소 및 수행 능력과 관련된 요소로 대별할 수 있으며, 고객의 책임영역은 아웃소싱 수용 환경적 요소 및 수용 능력과 관련된 요소로 대별할 수 있다. 본 연구의 결과로는 수행기반, 수행능력, 수용능력이 아웃소싱 관계수준에 영향을 미치고, 아웃소싱 관계수준은 아웃소싱 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 공급자의 수행능력은 아웃소싱 성과에 직접적인 영향을 미치기도 한다. 그리고 공급자와 고객의 4가지 책임영역은 상호간에도 유의적 관계가 있다.
Abstract
IT outsourcing has become a critical component of organizations, but improper expectations, ambiguous contracts and unclear goals frequently cause the failure of IT outsourcing. Especially we have to be concerned about the uncareful management of customer-supplier relationships based on a psychological contract perspective. This study focuses on the obligations of contractual parties for IT outsourcing which influence the outsourcing relationship(OR) and the successful performance of IT outsourcing(OP). The supplier obligations consist of the achievable infrastructure(S1) and capability(S2), and the customer obligations is composed of the acceptable environment(C1) and acceptability(C2) for IT outsourcing. This paper shows that the S1, S2, and C2 have an effect on the OR, the OR on the OP, and the S2 also on the OP directly. The four components of customer-supplier obligations are mutually related to each other. What is more, we must notice that the S2 has strong connections with the C2.