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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
한국과학기술정보연구원 선임연구원(sanglee@kisti.re.kr)＊＊ 한국과학기술정보연구원 연구원(lovesin@kisti.re.kr)＊＊＊ 한국과학기술정보연구원 선임연구원(jaesoo@kisti.re.kr)＊＊＊＊ 고려대학교 컴퓨터학과 교수(choi@formal.korea.re.kr)＊＊＊＊＊ 한국과학기술정보연구원 책임연구원(tychung@kisti.re.kr) 논문접수일자 : 2004년 6월 24일 게재확정일자 : 2004년 9월 17일攀攀정보통신 및 인터넷의 급속한 발전으로 기존의 물리적인 저작물이 디지털 콘텐츠로 급속히 전환되면서 디지털 콘텐츠 자원에 대한 접근 및 서비스 방식과 기존의 식별기호로는 디지털 콘텐츠의 특성을 충족시키는 식별이 미흡하고 한계가 있다. 또한, URN명세를 만족하는 DOI 식별체계도 저널, 회의자료와 같은 학술잡지형태에만 활용되고 있어 다양한 형태의 비학술잡지에 적용할 식별체계가 필요하다. 따라서, 해외 주요 디지털 콘텐츠 서비스기관의 식별체계 활용사례와 KISTI에서 소장하고 있는 학술잡지 형태 2종, 비학술잡지 형태 3종 등 5종을 분석하여 학술잡지뿐만 아니라 비학술잡지에도 적용할 수 있는 고유 식별기호를 개발하고, 고유 식별기호 기반의 전자원문 연계시스템을 설계 및 구현하고자 한다.
Abstract
With the rapid growth of information technology and the internet, the physical contents are transformed into digital contents at a fast rate. With the change, accessing the digital contents, the service methods and the identifier used for the digital contents are not systematic and limited for use. The DOI identifier system used for the URN is also limited to academic journals or magazines and are not adequately applicable for non-academic journal or digital contents. Therefore, we have developed a unique identifier based on the analysis made on the system adopted by foreign digital contents service institutes, two types of academic journals 3 types of non-academic journals owned by KISTI that can be adopted by non-academic journals. The identifier is to be used to design and implement a digital contents service system.
초록
이용자들은 유사문서를 검색할 때, 각 가지 문서의 시각적표현을 통하여 도움을 얻게 되며, 모든 정보검색에 관한 연구는 이용자들의 다양한 요구를 충족시키기 위한 여러 가지의 해결책을 제시하고 있다. 제안되어진 해결책은 알파벳 순서로 만들어 진 파피루스 문서로부터 카드목록, 마이크로 필름을 이용한 저장, 컴퓨터 디스크를 이용한 파일 보관 등에 이르기까지 다양한 방법들을 들 수 있을 것이다. 또한 대부분의 정보검색 시스템들은 Document Surrogate(문헌을 대체할 수 있는 것들), 즉 요약문, 목차, 초록, 리뷰한 내용, 기계가독형목록(MARC) 기록물 등과 같은 서지자료들을 전체논문을 대체하여 이용하게 된다.본 논문에서는 또 다른 형태의 Document Surrogate로서 용어 리스트의 집단화 방법을 이용해서 찾아보았다. 이 Document Surrogate들은 Multidimensional Scaling (MDS)을 이용해서 2차원 그래프 위에 좌표로써 표현되어지고 있다. 사용된 2차원의그래프 위에서 좌표간의 거리는 문헌들의 유사성을 나타낸다고 해석할 수 있으며 거리가 가까우면 가까울수록 두 문서는 더욱 유사한내용을 포함하고 있다고 해석할 수 있는 것으로 밝혀졌다.
Abstract
Visualization of documents will help users when they do search similar documents, and all research in information retrieval addresses itself to the problem of a user with an information need facing a data source containing an acceptable solution to that need. In various contexts, adequate solutions to this problem have included alphabetized cubbyholes housing papyrus rolls, microfilm registers, card catalogs and inverted files coded onto discs. Many information retrieval systems rely on the use of a document surrogate. Though they might be surprise to discover it, nearly every information seeker uses an array of document surrogates. Summaries, tables of contents, abstracts, reviews, and MARC recordsthese are all document surrogates. That is, they stand infor a document allowing a user to make some decision regarding it, whether to retrieve a book from the stacks, whether to read an entire article, etc.In this paper another type of document surrogate is investigated using a grouping method of term list. Using Multidimensional Scaling Method (MDS) those surrogates are visualized on two-dimensional graph. The distances between dots on the two-dimensional graph can be represented as the similarity of the documents. More close the distance, more similar the documents.