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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
기관 리포지토리는 오픈 액세스 운동을 실현할 수 있는 핵심적인 체제의 하나로 알려져 있다. 한국교육학술정보원은 학술 정보 공유 공간으로 대학 기관 리포지토리 컨소시엄인 dCollection을 2003년에 구성하여 현재 62개의 국사립 대학들이 회원 대학으로 참가하고 있다. 본 연구의 목적은 2005년도에 구축된 dCollection 평가 모형을 조사 도구로 활용하여, 40개의 대학 기관 리포지토리의 운영 현황을 파악하고, 이러한 조사 결과를 기초로 하여 dCollection 자료의 등록률 및 이용율 향상에 초점을 맞춰 국내 기관 리포지토리의 발전 방안을 제안하여 효율적인 국가지식정보 유통체제의 인프라 구축을 목적으로 한다.
Abstract
Building institutional repositories is known as one of powerful methods for realizing the open access movement. The Korean Education and Research Information Service(KERIS) proposed to organize institutional repositories into a consortium, called "dCollection (Digital Collection)," composed of 62 universities since 2003. The purpose of this study is to investigate the current state of 40 member universities of dCollection using the evaluation model including 4 categories and 39 indicators, and, based on the survey outcomes, to pinpoint the procedural or performance weak points of the dCollection systems in order to find its customized solutions focusing on the improvement of use and self-archiving rates.
초록
본 연구는 시청자가 사운드 자료의 주제를 파악하는 과정과 사운드의 특성을 이해하기 위한 인지적 정보처리 모형을 구성하였다. 이후 사건관련유발전위(event related potentials, ERP)의 두뇌의 전후측에 걸쳐서 발현하는 N400, P600 구성요소들을 인지적 정보처리 모형의 언어적 표상에 접목시켜 사운드 요약을 생성하는 방안을 제안하기 위해서 연구 가설들을 수립하였다. 뇌파 실험을 통해서 연구 가설들을 검증한 결과, P600이 사운드 요약의 핵심 구성 요소로 나타났다. 본 연구 결과는 분류 알고리즘 설계에 적용되어 내용 기반 메타데이터 즉, 일반적인 또는 개인화된 미디어 요약(사운드 요약, 비디오 스킴)을 생성하는 데에 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study constructed a cognitive model of information processing to understand the topic of a sound material and its characteristics. It then proposed methods to generate sound summaries, by incorporating anterior-posterior N400/P600 components of event-related potential (ERP) response, into the language representation of the cognitive model of information processing. For this end, research hypotheses were established and verified them through ERP experiments, finding that P600 is crucial in screening topic-relevant shots from topic-irrelevant shots. The results of this study can be applied to the design of classification algorithm, which can then be used to generate the content-based metadata, such as generic or personalized sound summaries and video skims.
초록
본 연구는 대학생들의 개인적 특성이 도서관 모바일 이용도와 도서관 모바일 콘텐츠 이용 패턴에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 개인적 특성의 변인들로는 대학생의 성별, 전공, 학년, 대학, 인지된 유용성, 개인적 혁신성 및 스마트폰 의존도를 사용하였다. 설문 조사는 두 개의 대학들의 학부생 309명을 대상으로 진행하였다. 조사 결과, 전공, 학년, 인지된 유용성 및 개인적 혁신성은 모바일 이용도에, 그리고 성별, 전공, 대학 및 스마트폰 의존도는 모바일 콘텐츠 이용 패턴에 유의미한 영향을 미쳤다. 끝으로 이러한 연구 결과를 반영하여 효율적인 대학도서관 모바일 구현을 위한 방안들을 제안하였다.
Abstract
This study aims to investigate the influence of undergraduate students’ personal characteristics on the use behaviors of library mobiles and its contents. We used gender, major, grade, university, perceived usefulness, personal innovativeness, and smartphone dependency variables to measure their personal characteristics. We conducted a survey with 309 undergraduate students who belong to two universities. The results showed that the major, grade, perceived usefulness, and innovativeness variables significantly influenced the use frequency of library mobiles, while the gender, major, university, and smartphone dependency ones did the use pattern of library mobile contents. Based on the results, we proposed three methods for constructing an efficient university library mobile.
초록
본 연구에서는 두 단계를 거쳐서, 즉 리포지토리 운영에 필요한 이슈들을 제시한 SPARC 체크리스트 문헌 등을 분석하고(제 1 단계), 16개 국내외 대학의 리포지토리 운영현황을 사례 연구를 통해서 살펴본 후(제 2 단계), 리포지토리 운영에 중요한 여섯가지 요인을 추출하였다. 추출된 여섯가지 요인인 ①학내 합의 형성과 운영 체제, ②콘텐츠, ③지식 재산권, ④학내 동종 사업과의 제휴, ⑤기술과 시스템 및 ⑥도서리를 앞으로 구축할 계획 중인 대학은 물론 이미 구축된 리포지토리를 다각적으로 검토하여 활성화 방안을 모색하고 있는 대학에 하나의 지침이 될 것이다.
Abstract
The purpose of the study is to implement the management model o f the institutional repositories for the efficient di ational knowledge focusing on the dCollection system which is operated by KERIS (service provider ). In order to build the management model, the two steps were utilized. The first step is to investigate the checklists epository implementation through literature review. On the other hand, the second one is to sur vey the current status of the sixteen domestic and foreign in stitutional repositories through interviews, surveys and email hrough the two steps, the management model including six components such as content and l ibrarian role was proposed. The proposed management model will be utilized to suply guide s both to the universities which plan to build their institutional repositories and to the universities which try to promote the activities of their repositories.
초록
스피치 요약을 생성하는데 있어서 두 가지 중요한 측면은 스피치에서 핵심 내용을 추출하는 것과 추출한 내용을 효과적으로 표현하는 것이다. 본 연구는 강의 자료의 스피치 요약의 자동 생성을 위해서 스피치 자막이 없는 경우에도 적용할 수 있는 스피치의 음향학적 자질 즉, 스피치의 속도, 피치(소리의 높낮이) 및 강도(소리의 세기)의 세 가지 요인을 이용하여 스피치 요약을 생성할 수 있는지 분석하고, 이 중 가장 효율적으로 이용할 수 있는 요인이 무엇인지 조사하였다. 조사 결과, 강도(최대값 dB과 최소값 dB간의 차이)가 가장 효율적인 요인으로 확인되었다. 이러한 강도를 이용한 방식의 효율성과 특성을 조사하기 위해서 이 방식과 본문 키워드 방식간의 차이를 요약문의 품질 측면에서 분석하고, 이 두 방식에 의해서 각 세그먼트(문장)에 할당된 가중치간의 관계를 분석해 보았다. 그런 다음 추출된 스피치의 핵심 세그먼트를 오디오 또는 텍스트 형태로 표현했을 때 어떤 특성이 있는지 이용자 관점에서 분석해 봄으로써 음향학적 특성을 이용한 스피치 요약을 효율적으로 추출하여 표현하는 방안을 제안하였다.
Abstract
Two fundamental aspects of speech summary generation are the extraction of key speech content and the style of presentation of the extracted speech synopses. We first investigated whether acoustic features (speaking rate, pitch pattern, and intensity) are equally important and, if not, which one can be effectively modeled to compute the significance of segments for lecture summarization. As a result, we found that the intensity (that is, difference between max DB and min DB) is the most efficient factor for speech summarization. We evaluated the intensity-based method of using the difference between max-DB and min-DB by comparing it to the keyword-based method in terms of which method produces better speech summaries and of how similar weight values assigned to segments by two methods are. Then, we investigated the way to present speech summaries to the viewers. As such, for speech summarization, we suggested how to extract key segments from a speech video efficiently using acoustic features and then present the extracted segments to the viewers.
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.