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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 시각화 정보검색시스템이 실제 정보검색환경에서 이용자에게 원활하게 수용될 수 있는지에 대한 경험적인 분석을 제공하고자, 상용 학술데이터베이스의 텍스트 기반 검색과 비주얼검색의 사용성을 비교․평가하고, 실험순서에 따라 사용성 평가에 있어 차이가 있는지 분석하였다. 검색소요시간과 처리동작횟수에 있어서 텍스트 기반 검색이 비주얼검색보다 더 효율적인 것으로 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 사용성에 대한 인식에 있어서도 텍스트 기반 검색이 비주얼 검색보다 전체적으로 더 높게 나타났으며 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This study examined the usability of text-based search and visual search of a large multidisciplinary library database to provide an empirical analysis of the acceptability of visual systems in the information retrieval environment. It also examined if there are differences in the usability assessment based on experimental order. The results indicated that the text-based search supported users' search behaviors more efficiently than the visual search. Also the text-based search was rated higher than the visual search in terms of user perceptions of four usability factors.
초록
향토문화란 한 지방의 자연환경 속에서 과거로부터 현재까지 면면히 전승되어 온 역사와 전통, 풍물과 생활, 예술과 유물 및 유적 등의 모든 유산을 의미한다. 한국학중앙연구원에서는 이런 향토문화를 디지털 콘텐츠로 제작하고 이를 이용하여 『한국향토문화전자대전』을 편찬하였다. 향토문화 콘텐츠는 기록물의 특성을 가지고 있어 출처주의, 계층목록과 같은 기록물관리체계를 따르고 있으며 이를 편찬․관리하기 위한 시스템은 기초자료, 단편적 정보 및 고급정보 등이 하나의 시스템 안에서 순환하면서 새로운 지식정보를 만들어내도록 도와주는 순환형 지식정보관리시스템을 지향한다. 순환형 지식정보관리시스템의 이용자는 이 시스템을 통해 직접적으로 자료를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 다른 곳으로부터 데이터를 수집할 수 있으며, 나아가 수집한 데이터를 가공하여 새로운 지식 정보를 창출할 수 있다. 그러나 다양한 향토문화 콘텐츠의 구조에 포함된 의미적인 특징을 손상시키지 않고 데이터베이스를 구축하기가 매우 어렵고, 또한 이러한 작업은 장시간에 걸쳐 여러 차례의 교정 작업이 수행되어야 하므로 문서편찬, 교정, 서비스가 동시에 수행되는 시스템을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 『한국향토문화전자대전』의 사례를 중심으로 고문서가 많이 포함된 향토문화 콘텐츠의 의미적인 특징을 손상시키지 않으면서, 문서의 구조정보를 표현할 수 있는 XML 기반의 디지털 편찬 관리시스템을 제시하고 본 연구에서 개발된 관리시스템에서 향토문화 콘텐츠 관리를 위해 확장된 기능을 소개한다.
Abstract
Local culture is a cultural heritage that has come down from generation to generation in the natural environment of a region. It includes history, tradition, natural features, art, and historic relics. The Academy of Korean Studies has complied “The Encyclopedia of Korean Local Culture” using those local culture contents. Local culture content shave the features of documentary, such as authenticating the source, and managing hierarchy structure. Thus, to deal with local culture contents, a “circular knowledge information management system” is sought for that helps basic, fragmentary, and high-level information to circulate to create new knowledge information within the system. A user of this circular knowledge information management system is able not only to collect data directly in it, but also to fetch data from other database. Besides, processing the collected data helps to create new knowledge information. But, it’s very difficult to sustain the features of the original hierarchy bearing meaning contained in the various kinds of local culture contents when building a new database. Moreover, this kind of work needs many times of correction over a long period of time. Therefore, a system in which compilation, correction, and service can be done simultaneously is needed. Therefore, in this study, focusing on the case of “The Encyclopedia of Korean Local Culture”, I propose a XML-based digital compilation management system that can express hierarchy information and sustain the semantic features of the local culture contents containing lots of ancient documents, and introduce the expanded functions developed to manage contents in the system.
초록
이야기 쓰기를 돕는 본문 및 문장 검색시스템의 구축을 위해서 (1)이야기와 단락 및 문장의 구조를 분석하고 (2)색인작성과 탐색 질문에 적용되는 언어 추론을 연구하였다. 이야기 쓰기에 필요한 이야기, 단락, 그리고 문장으로 구성된 사항 데이터베이스와 필요한 추론규칙으로 이루어진 지식베이스와 온톨로지가 고안되었다. 추론의 기초인 실례(實例) 파일들은 시맨틱 웹 환경에서 작동될 마크업 언어 형식으로 만들어졌다. 시맨틱 웹 환경에서 실용적인 시스템이 되려면 단락과 문장을 정확히 대변하는 색인 방법론과 이를 정밀하게 지식베이스화 할 수 있는 마크업 언어의 창조가 필수적이라 사료된다.
Abstract
Structures of stories, paragraphs, and sentences and inferences applied to indexing and searching were studied to construct the full-text and sentence retrieval system for storytelling. The system designed the database of stories, paragraphs, and sentences and the knowledge-base of inference rules to aid to write the story. The Knowledge-base comprised the files of story frames, paragraph scripts, and sentence logics made by mark-up languages like SWRL etc. able to operate in semantic web. It is necessary to establish more precise indexing language represented the sentences and to create a mark-up languages able to construct more accurate inference rules.
초록
시멘틱 웹은 현재의 월드와이드웹의 진화된 모습으로 컴퓨터와 인간이 서로 협업할 수 있도록 컴퓨터가 이해할 수 있는 지식데이터베이스인 온톨로지 기술을 활용한다. 그러나, 온톨로지를 활용하여 정보의 의미를 이해하고 처리 가능하도록 데이터의 표현형식이 표준화 되더라도, 각기 다른 개발자가 서로 다른 개념하에 구축한 온톨로지를 기반으로 작성된 데이터는 상호 불일치 문제를 유발할 수 있다. 따라서, 서로 다른 개념 하에 구축된 온톨로지 간에는 상호 서로 다른 온톨로지 간 정렬작업이 필요하다. 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 자동화 처리된 의미정렬 시 인간전문가가 참으로 판단한 사실을 거짓으로 잘못 판단하는 문제상황(false negative)에 의해 정렬오류문제가 발생하게 되는데, 본 연구에서는 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 의미정렬과정에서 발생하는 false negative 오류를 최소화 할 수 있는 알고리즘을 새롭게 개발, 제시하였다.
Abstract
Semantic web technology is the evolution of current World Wide Web including a machine-understandable knowledge database, ontology, it may be enable machine and people to work together. However, problems arise when we try to communicate with different data, which are annotated by different ontologies created by different people with different concepts. Thus, to communicate between ontologies, it needs to align between heterogeneous ontologies. When it is aligned between concept nodes of heterogeneous ontologies, one of main problems is a misalignment situation caused by false negative of automatic ontology mapping. So, in this paper, we present a new method to minimize the false negative error in the process of aligning concept nodes of different ontology.
초록
기계학습 기반 문서범주화 기법에 있어서 최적의 자질을 구성하는 것이 성능향상에 있어서 중요하다. 본 연구는 학술지 수록 논문의 필수적 구성요소인 저자 제공 키워드와 논문제목을 대상으로 자질확장에 관한 실험을 수행하였다. 자질확장은 기본적으로 선정된 자질에 기반하여 WordNet과 같은 의미기반 사전 도구를 활용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 키워드와 논문제목을 대상으로 WordNet 동의어 관계 용어를 활용하여 자질확장을 수행하였으며, 실험 결과 문서범주화 성능이 자질확장을 적용하지 않은 결과와 비교하여 월등히 향상됨을 보여주었다. 이러한 성능향상에 긍정적인 영향을 미치는 요소로 파악된 것은 정제된 자질 기반 및 분류어 기준의 동의어 자질확장이다. 이때 용어의 중의성 해소 적용과 비적용 모두 성능향상에 영향을 미친 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과로 키워드와 논문제목을 활용한 분류어 기준 동의어 자질 확장은 문서 범주화 성능향상에 긍정적인 요소라는 것을 제시하였다.
Abstract
Identifying optimal feature sets in Text Categorization(TC) is crucial in terms of improving the effectiveness. In this study, experiments on feature expansion were conducted using author provided keyword sets and article titles from typical scientific journal articles. The tool used for expanding feature sets is WordNet, a lexical database for English words. Given a data set and a lexical tool, this study presented that feature expansion with synonymous relationship was significantly effective on improving the results of TC. The experiment results pointed out that when expanding feature sets with synonyms using on classifier names, the effectiveness of TC was considerably improved regardless of word sense disambiguation.
초록
일반적으로 동영상콘텐츠에 대한 탐색과정에서 이용자는 해당 기관 또는 사이트에서 제공하는 간단하게 요약한 요약 동영상과 텍스트 정보를 이용하여 원하는 동영상을 선택한다. 이러한 이용자의 동영상콘텐츠의 탐색과정에서의 정확하고 신속한 동영상콘텐츠의 검색을 위하여 본 연구에서는 동영상을 구성하는 자막과 이미지 정보를 이용하여 동영상을 내용에 따라 여러 개의 클립으로 구분하고, 이용자의 필요에 따라 원하는 클립을 빠르게 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 동영상콘텐츠 및 관련 메타데이터의 관리 및 제어를 위해서 본 연구에서는 XML 계층구조를 생성하여 저장한다. 한편, 이용자의 검색 요청시 XML을 기반으로 동영상콘텐츠의 계층구조를 반영하는 Xpath를 생성하여 질의처리를 수행함으로써 이용자가 원하는 동영상콘텐츠에 대한 검색결과를 제공한다. 제안된 방법을 기반으로 본 연구에서는 XML 계층구조를 이용한 동영상 검색 시스템을 설계하고 구현하였다.
Abstract
Generally, a user uses briefly summarized video data and text information to search video contents. To provide fast and accurate search tool for video contents in the process of searching video contents, this study proposes a method to search video clips which was partitioned from video contents. To manage and control video contents and metadata, the proposed method creates structural information based on XML on a video and metadata, and saves the information into XML database. With the saved information, when a user try to search video contents, the results of user's query to retrieve video contents would be provided through creating Xpath which has class structure information. Based on the proposed method, an information retrieval system for video clips was designed and implemented.