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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
Abstract
This study proposed and evaluated electroencephalography (EEG)-based and eye-tracking-based methods to determine relevance by utilizing users’ implicit relevance feedback while navigating content in a digital library. For this, EEG/eye-tracking experiments were conducted on 32 participants using video, image, and text data. To assess the usefulness of the proposed methods, deep learning-based artificial intelligence (AI) techniques were used as a competitive benchmark. The evaluation results showed that EEG component-based methods (av_P600 and f_P3b components) demonstrated high classification accuracy in selecting relevant videos and images (faces/emotions). In contrast, AI-based methods, specifically object recognition and natural language processing, showed high classification accuracy for selecting images (objects) and texts (newspaper articles). Finally, guidelines for implementing a digital library interface based on EEG, eye-tracking, and artificial intelligence technologies have been proposed. Specifically, a system model based on implicit relevance feedback has been presented. Moreover, to enhance classification accuracy, methods suitable for each media type have been suggested, including EEG-based, eye-tracking-based, and AI-based approaches.
초록
본 연구는 RDA 자원유형을 KCR4에 적용하기 위한 방안을 모색하기 위한 것이다. KCR4의 GMD는 내용과 용기의 용어가 혼합되어 적합한 용어를 선정하기 어렵고, FRBR 개념모형 구현도 용이하지 않다. SMD도 이용자의 요구에 맞는 최신의 용어가 포함되지 않아 변경이 필요한 실정이다. 기 개발된 RDA 자원유형은 AACR2 GMD의 한계를 극복하기 위해 다양한 용어의 측면을 고려하였고, 앞으로 목록분야에 많은 영향을 줄 수 있다. 따라서 국내 목록환경에 RDA 자원유형의 적용가능성이 모색되어야 할 것이다. 이를 위해 사례조사, 설문조사를 실시하였으며, 사례조사는 국내 대학도서관 한 개 기관을 대상으로 GMD 기술의 전수조사를 실시하여 용어의 변경 및 사서 및 이용자가 원하는 용어의 방향을 파악하였다. 설문조사에서는 국내 대학도서관 사서를 대상으로 자원유형 기술의 현황과 문제점 및 RDA 자원유형 이해정도를 파악하였다. 조사결과 자원유형 용어는 검색과 기술을 위해 구체적이고 이용자가 이해하기 쉬운 용어로 변경이 필요하였다. RDA 적용 테스트에서는 자원유형에 따라 정답률에 차이가 있었다. 조사를 바탕으로 RDA 내용유형에 컴퓨터게임을, 용기유형에 DVD, CD-ROM, Blu-Ray, 컴퓨터파일을 추가하여 KCR4의 자원유형을 제안하였다. 기술방식과 화면출력에서도 RDA의 방식을 제안하였다. 본 연구는 RDA 자원유형의 국내 적용가능성을 모색하여, KCR4 자원유형 개정의 기반을 마련하였다.
Abstract
This study is to seek to apply resource types of RDA to KCR4. It is difficult to choose appropriate term and to embody FRBR model because GMD of KCR4 is the mixture of content-based vocabularies and carrier-based vocabularies. SMD is to need to reflect the current technological terms. Resource type of RDA was already developed to overcome limitation of AACR2's GMD, and would affect the world cataloging environment, therefore it is need to apply resource type of RDA to Korean cataloging rule. For this study, case study and survey were used. In case study, it was to scan all GMD term for one university library to build by programming and to grape librarian and users’ potential need. In the survey by cataloging librarian, it was to figure out the current description of resource type in university library and to test RDA resource type. As a result, it was needed to revise the vocabulary to the obvious and user-understandable list. Also it was different in correction rate in RDA testing by resource type. Based on the case study and the survey, RDA resource type was applied to KCR4 resource list by adding term such as computer game in content type, and by inserting terms such as DVD, CD-ROM, Blu-Ray, computer file in carrier type. It also applied RDA description method and display means to KCR4. This study would apply RDA resource type to KCR4 and contribute to revise KCR4 resource type.
초록
MOOC 서비스의 플랫폼을 이어받아 국내에서 2015년부터 서비스를 개시한 한국형 온라인 공개강좌(Korea-Massive Open Online Course, K-MOOC)는 지난해까지 서비스의 양적인 성장에 주력하여 강좌 수와 수강자 수의 확보에 집중하였던 반면, 2020년부터는 새로운 강좌 커리큘럼과 묶음강좌의 개발, 서비스 제공기관의 확대를 통한 폭넓은 주제 분야의 강좌 제공 등 서비스의 질적인 성장을 도모하기 위해 다양한 시도를 진행하고 있다. 설문의 분석 결과를 바탕으로 K-MOOC 서비스의 방향성을 교수자와 강좌 관리자, 서비스 플랫폼 개발자의 측면에서 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 강좌를 제공하는 교수자는 다양한 주제분야의 강좌를 제공하기 위해 강좌개발 전략을 구상하여야 한다. 둘째, 강좌를 제공하는 교수자와 K-MOOC 학습을 지원하는 관리자는 전공학습지원 수강동기를 가진 학습자들이 강좌 내 콘텐츠에 적극적으로 참여할 수 있도록 지원해야 한다. 셋째, K-MOOC 플랫폼 개발자는 좀 더 학습자의 학습 편의성을 높일 수 있는 방향으로 현재의 시스템을 개선해야 한다.
Abstract
According to the participants, the current K-MOOC (Korean Massive Open Online Course) has a few problems, such as too few courses, low content quality, and useless learner management system compared to MOOCs abroad. These problems caused diminished learner motivation. Consequently, the K-MOOC service has recorded a low course completion rate despite high expenses spent to develop the contents and thus requires remedies to fix the issues. This study drew research subjects from a pool of college and graduate students representing the primary users of the K-MOOC. This study limited the research scope to the four categories: motivation, learning experience, recognition, and performance of the Biggs’ 3P Learning System Model. Based on the literature review, ten variables were selected and explored how the subjects perceived four categories using the survey questionnaire. This study also examined the relationship between ten variables and generated suggestions for the instructors, course managers, and platform developers to make the K-MOOC better.
초록
본 연구는 도서관 정보서비스 환경에서 도서 이용자의 도서추천에 영향을 미치는 선호요인을 파악하기 위해 전 세계 도서 이용자의 참여로 이루어지는 사회적 목록 서비스인 Goodreads 리뷰 데이터를 대상으로 내용분석하였다. 이용자 선호의 내용을 보다 세부적인 관점에서 파악하기 위해 샘플 선정 과정에서 평점 그룹별, 도서별, 이용자별 하위 데이터 집합을 구성하였으며, 다양한 토픽을 고루 반영하기 위해 리뷰 텍스트의 토픽모델링 결과에 기반하여 층화 샘플링을 수행하였다. 그 결과, ‘내용’, ‘캐릭터’, ‘글쓰기’, ‘읽기’, ‘작가’, ‘스토리’, ‘형식’의 7개 범주에 속하는 총 90개 선호요인 관련 개념을 식별하는 한편, 평점에 따라 드러나는 일반적인 선호요인은 물론 호불호가 분명한 도서와 이용자에서 드러나는 선호요인의 양상을 파악하였다. 본 연구의 결과는 이용자 선호요인의 구체적 양상을 파악하여 향후 추천시스템 등에서 보다 정교한 추천에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
Abstract
This study analyzed the contents of Goodreads review data, which is a social cataloging service with the participation of book users around the world, to identify the preference factors that affect book users’ book recommendations in the library information service environment. To understand user preferences from a more detailed point of view, sub-datasets for each rating group, each book, and each user were constructed in the sample selection process. Stratified sampling was also performed based on the result of topic modeling of review text data to include various topics. As a result, a total of 90 preference factors belonging to 7 categories(‘Content’, ‘Character’, ‘Writing’, ‘Reading’, ‘Author’, ‘Story’, ‘Form’) were identified. Also, the general preference factors revealed according to the ratings, as well as the patterns of preference factors revealed in books and users with clear likes and dislikes were identified. The results of this study are expected to contribute to more sophisticated recommendations in future recommendation systems by identifying specific aspects of user preference factors.
초록
차세대 인터넷 기술로 각광받은 시맨틱 웹의 완전한 사용은 도메인 영역의 지식표현과 지식추론의 성능에 달려있다. 특히 표현된 지식을 기계가 이해하여 인간과 도메인들 간의 상호작용을 위해서는 더욱 형식적이고 명시적인 지식과 추론 표현이 기반된 웹 온톨로지 구축이 중요하다. 더구나 웹 온톨로지간의 상호작용은 시맨틱 웹의 기술적 완성을 위한 중요 요소이나 현재 웹 온톨로지의 구축을 위한 표준화된 모델링 방법의 부족으로 인해, 구축된 웹 온톨로지의 상호작용과 이해가 어려운 상황이다. 따라서 이같은 문제를 해결하기 위해 본 논문은 온톨로지의 지식 표현과 추론에 따른 단계를 명확하게 정의하고 정의된 각 단계에 따라 기술논리의 TBox와 ABox의 지식표현 구조와 SWRL 기반의 추론 규칙을 바탕으로 하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 제안된 웹 온톨로지 모델링 과정에 따라 웹 온톨로지들을 구축하였고, 구축된 웹 온톨로지들의 추론에 따른 상호작용 성능을 실험하여 본 논문의 유용성을 입증하였다.
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
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 연구는 국내 건강정보 사이트의 평가 모형을 제시하고 이를 통해 소비자 만족에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 위해 건강정보 사이트 방문자들을 대상으로 한 설문조사 결과를 공변량구조모형을 이용해 분석하였다. 연구 결과 사이트 평가 요인은 컨텐츠, 웹시스템 그리고 고객서비스의 3개 요인으로 나누어졌으며, 이들 요인 중에서도 정보내용과 관련된 컨텐츠 요인이 고객 만족도와 통계적으로 가장 유의한 정의 관계를 보여주고 있음을 알 수 있었다. 또한 평가요인이 소비자 만족도와 이용료 수준의 적정성에 영향을 미치고, 이러한 고객반족이 타인추천에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this paper is to examine the evaluation models of internet sites and to analyze the factors affecting the consumer satisfaction of health information sites in the Internet. Based on the covariance structural model applied to a customer survey, this study shows that among the characteristics of the site. contents has the most significant effect on customer satisfaction, which in turn affects the consumer willingness to recommend the site to others.
초록
본 연구는 독서자료의 접근점을 확장하기 위해, 도서이용 속성에 기반한 독서자료 분류체계를 고안하였다. 독서상황에서 도서 이용자가 고려할 수 있는 도서의 속성을 내용분석하여 주제명에 반영하고, 네트워크 분석을 통해 주제명 항목과 인접한 항목들을 연관 주제명으로 그룹화하여 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 독서자료분류표(RMC)는 도서관 OPAC을 비롯한 독서정보 시스템 내에서 도서 이용자의 탐색을 돕는 다양한 접근점을 제공하는 도구로써 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
In this study, in order to expand the access points of reading materials, a reading material classification (RMC) system based on the facets of book use was devised. The facets of books that can be considered by book users in the reading situation were content-analyzed. Also, through network analysis, subject headings adjacent to one subject heading were grouped into related subject headings. The RMC developed in this study can be used as a tool that provides various access points to help book users search in the library OPAC and other reading information systems.
초록
공공도서관에서 제공하는 향토정보서비스는 낮은 이용률을 나타내고 있으며, 대부분 열람 및 대출형태의 제한적인 서비스를 제공한다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하고 이용자의 정보 요구를 반영하는 새로운 향토정보서비스를 제안하고자, 모바일 어플리케이션 (이하 앱)인 LibPass (Library와 Pass의 합성어)를 개발하였다. LibPass는 향토자원의 특성들이 LibPass의 콘텐츠로 구성되어 이용자가 모바일 앱을 통해 지역의 문화관광자원에 대한 정보탐색을 한 곳에서 간편하게 할 수 있도록 설계되었다. 즉, 관광자원에 대한 소개는 물론이고, 그 이용을 위한 숙박시설, 체험프로그램, 그리고 특화도서관에 대한 정보를 제공함으로써, 향토자원에 대한 효율적인 정보서비스를 도모하고자 했다. 무엇보다도 이 서비스는 국립중앙도서관에서 발행하는 카드로 일원화되어 제공되므로 전국 어디서나 사용이 편리하고, 공공기관의 다양한 콘텐츠를 활용하여 신뢰성과 최신성을 확보하였다. 선행연구를 바탕으로 모바일 관광정보서비스의 품질 평가 요인들을 도출하였으며, 또한 기존의 관광정보서비스 앱을 분석하여 LibPass 앱의 개체들을 구성하고 논리적 개체 관계 모델을 기반으로 프로토타입을 개발하였다. 이 모델은 도서관의 향토정보서비스 이용률을 증가시키고, 더 나아가 이용자 친화적인 앱을 통해 도서관에 대한 긍정적인 인식을 높이는 데 기여할 수 있다.
Abstract
There has been low use of local information services that public libraries provide, and most of those services are limited only through in-house reading or checkout. Motivated by these issues, the study has developed a mobile application (app, hereafter) entitled as LibPass (a combination of Library and Pass) to propose new local information services that reflect the information needs of users. Regarding the design of LibPass, contents of LibPass are composed of the characteristics of local resources so that users can easily search for information about local culture and tour resources through mobile app. That is, it aims to provide efficient information services on local resources by providing information on accommodations, outdoor programs, and specialized libraries, as well as introducing tour resources. Above all, the services are provided with a single card issued by the National Library of Korea and is convenient to use anywhere in the country. It not only secures reliability and currency by utilizing various contents developed by public institutions, but also provides functions to facilitate specialized services for the local information of libraries. Based on the previous research, the present study derives the factors of quality evaluation of mobile tour information services; it constructs objects of LibPass application by analyzing existing applications and develops the prototype based on logical entity relationship model. This model can contribute to the increased use of local information services and, promotes the public’s positive perception of the libraries through user-friendly applications.
초록
본 연구에서는 효율적인 정보접근 도구로서의 대학 웹사이트 설계를 위한 정보구조 및 카테고리 레이블을 마련하기 위해 현재 미국 문헌정보학과 웹사이트 17개를 메인메뉴구조, 하부 카테고리, 레이블링을 기준으로 분석하였다. 분석결과 메인메뉴구조는 현재 17개 조사대상 웹사이트에서 모두 공통으로 제공하고 있는 9개 카테고리로 구성하는 것이 바람직한 것으로 나타났으며 둘째, 그 다음 수준의 서브 카테고리는 9개의 카테고리의 내용의 의미를 고려해서 35개 카테고리로 나누는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 마지막으로 카테고리 레이블로 사용되는 용어는 17개 웹사이트에서 가장 많이 사용하고 있는 용어를 사용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
Abstract
In this study we proposed a new informational structure and category labels to fully support the functions of school websites as an access tool to its contents. The proposed model was divided into three main aspects. First, main menu structure was the primary guideline to access information embedded in a website. Therefore, The proposed main menu structure consisted of 9 categories that are commonly provided by 17 existing school websites. Second, first-level categories consisted of total 35 categories under 9 main menu categories. Each category was placed under certain categories in main menu based on the relationships with the meaning of the upper level categories. Third, the proposed model adopted general and comprehensive terms as category labels. The terms used as category labels were based on the analysis of existing category labels, and the most frequently used terms were selected from the current school websites.