초록

해외에 진출한 국내기업의 소송 사례가 증가하면서 기업들의 전자증거개시제도의 대응에 대한 요구가 증가하고 있다. 영미법에서 유래된 제도인 전자증거개시제도는 절차 진행과정에서 여러 곳에 산재해 있는 전자적 정보들을 중 제한된 시간 내에 소송과 관련된 전자적 정보들을 찾아 증거자료로 검토하여 제출하는 제도이다. 이는 하루에도 수많은 전자기록이 생산되는 국내기업들의 기록관리가 잘 이루어지지 않고 있는 현실에서 제한된 시간 이내에 증거자료를 추리고 검토하여 제출하는 것은 쉽지 않은 일이다. 검토대상을 줄이고 검토과정을 효율적으로 진행하는 것은 소송에서 승소를 위한 가장 중요한 과제 중 하나이다. Predictive Coding은 전자증거개시 검토 과정에서 사용되는 도구로써 기계학습을 이용하여 기업들이 보유하고 있는 전자적 정보들의 검토를 도와주는 도구이다. Predictive Coding이 기존의 검색 도구보다 효율성이 높고 잠재적으로 소송과 관련된 전자적 정보를 추려내는데 강점이 있다고 판단된다. 기업의 효율적인 검색도구의 선택과 지속적인 기록관리를 통해 검토비용의 시간적, 비용적 절감을 꾀할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 기업은 전자증거개시 제도에 대응하기 위해서 시간과 비용적 측면을 고려한 전문적인 Predictive Coding 솔루션의 도입과 기업 기록관리를 통해 가장 효과적인 방법을 모색해야 할 것이다.

Abstract

As the domestic companies which have made inroads into foreign markets have more lawsuits, these companies’ demands for responding to E-Discovery are also increasing. E-Discovery, derived from Anglo-American law, is the system to find electronic evidences related to lawsuits among scattered electronic data within limited time, to review them as evidences, and to submit them. It is not difficult to find, select, review, and submit evidences within limited time given the reality that the domestic companies do not manage their records even though lots of electronic records are produced everyday. To reduce items to be reviewed and proceed the process efficiently is one of the most important tasks to win a lawsuit. The Predictive Coding is a computer assisted review instrument used in reviewing process of E-Discovery, which is to help companies review their own electronic data using mechanical learning. Predictive Coding is more efficient than the previous computer assister review tools and has a merit to select electronic data related to lawsuit. Through companies’ selection of efficient computer assisted review instrument and continuous records management, it is expected that time and cost for reviewing will be saved. Therefore, in for companies to respond to E-Discovery, it is required to seek the most effective method through introduction of the professional Predictive Coding solution and Business records management with consideration of time and cost.

초록

사회적 기구로서 공공도서관이 변화하는 사회에서 제 기능을 다하고 주어진 목적을 이루기 위해서는 전통적이거나 관습적인 운영보다는 좀 더 체계적이고 효율적인 경영이 실현되어야 한다. 이런 맥락에서 공공도서관의 특성화 전략이란 공공도서관이 제공하는 자료와 서비스의 차별화와 집중화를 통한 운영 및 관리를 의미하며, 공공도서관의 효율적 경영을 위해 필수적으로 반영되어야 하는 것이다. 이에 본 논문은 공공도서관의 특성화를 살펴보기 위하여 먼저 우리나라 공공도서관의 발전과 현황을 살펴본 후 공공도서관의 특성화에 관한 이론적 배경을 바탕으로 우리나라 공공도서관의 서비스를 특성화란 관점에서 자료중심과 서비스중심으로 나누어 조사ㆍ분석하고, 이를 바탕으로 나타난 문제점과 개선방안을 살펴봄으로써, 공공도서관의 특성화, 나아가 도서관의 특성화 일반에 대한 이해의 증진에 일조하는데 그 목적이 있다.

Abstract

As social institution, the public libraries in changing social environment are required to adopt a more systematic and efficient managerial strategy, only to function properly and to achieve the given goal. In this context, the specialization of the public libraries means the provision of information and library services through differentiation and focus strategy, and should be realized for the efficient library management. In order to examine the specialization of the public libraries in Korea, this study builds the theoretical background of the specialization of the public libraries, looks into the current situation of the public libraries, investigates and analyzes the specialization of the public libraries in terms of information and library services, and suggests some recommendation for improvement. By so doing this study aims at enhancing our understanding of the specialization of the libraries as a whole.

초록

이 연구는 연구데이터 재이용에 대한 연구자 및 재이용 데이터를 조사를 통해 연구데이터 재이용 영향에 대한 분석 및 활성화 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 연구데이터를 재이용하여 뉴 연구결과물을 산출한 경험이 있는 국내 사회과학분야 학술 연구자를 대상으로 설문배포와 회수를 토대로 178부를 분석하였다. 그 결과, 1) 대부분의 연구자들은 데이터 리포지터리, 데이터관리시스템, 연구데이터 DB와 같은 시스템을 통해 재이용 데이터를 획득하고, 실험 및 관찰을 통해 생산된 분석데이터를 주로 재이용하는 것으로 나타났다. 또한 성공적으로 연구데이터를 재이용한 연구자임에도 불구하고 연구데이터 공유에 대한 인식이 낮을뿐더러 다양한 문제에 직면하여 공유를 하지 않았다. 2) 문헌 검토와 요인 분석을 통해 도출한 10가지 요인(학문적 유용성, 연구의 효율성, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력, 간접적 노력, 재이용 적합성, 데이터 완전성, 데이터 유용성, 사회적 조건)의 신뢰성과 타당성을 검증하였다. 3) 상관 분석결과 연구 효율성, 사회적 조건은 연구데이터 재이용 의도와 양적 상관관계가, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력은 연구데이터 재이용 의도와 음적 상관관계가 나타났다. 회귀 분석 결과 이 요인들은 모두 연구데이터 재이용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연구의 효율성, 사회적 조건, 직접적 노력, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성 순서로 연구데이터 재이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 토대로 연구데이터 재이용 활성화 방안을 제시하였다.

Abstract

This study is to present an analysis and activation plan for the effect of reuse of research data through investigation of researchers and reuse data on reuse of research data. To this end, 178 copies were analyzed based on the distribution and collection of surveys targeting academic researchers in the field of social science in Korea who have experience in calculating new research results by reusing research data. As a result, 1) Most researchers acquire reuse data through systems such as data repositories, data management systems, and research data DBs, and mainly reuse analysis data produced through experiments and observations. In addition, despite being a researcher who successfully reused research data, the awareness of research data sharing was low and did not share it in the face of various problems. 2) The reliability and validity of 10 factors derived through literature review and factor analysis (academic usefulness, research efficiency, researcher concerns, data vulnerability, direct effort, indirect effort, suitability for reuse, data completeness, data usefulness, and social conditions) were verified. 3) As a result of correlation analysis, research efficiency, social conditions showed a quantitative correlation with research data reuse intention, researcher concerns, data vulnerability, and direct effort showed a negative correlation with research data reuse intention. As a result of regression analysis, all of these factors had a significant effect on the intention to reuse research data, and in the order of research efficiency, social conditions, direct efforts, researchers’ concerns, and data vulnerability. Based on this, a plan to revitalize the reuse of research data was proposed.

초록

디지털 저작물 식별체계는 체계적인 디지털 저작물 관리와 효율적인 저작물 유통시스템에서 중요한 역할을 해왔다. 국내 유일의 저작권 관리를 위해 개발된 식별자인 저작권통합관리번호(Integrated Copyright Number)는 권리자의 보호를 위해 저작물에 대한 저작권 관계 정보를 포함하고 있어 저작권 유통환경에서 다양한 서비스 모델을 제공한다. 한편 디지털 콘텐츠에 집중하여 개발된 UCI(Universal Content Identifier)는 저작권 관리에는 다소 부족한 점이 있으나 ICN과의 연계를 통해 각 식별체계의 장점으로 단점을 보완하여 보다 체계적인 저작권 및 디지털 저작물 관리와 유통체계를 구축할 수 있을 것으로 예상한다. 이에 본 논문에서는 ICN의 효과적인 활용과 효율적인 운영을 위한 UCI와의 연계구조와 서비스 시나리오를 개발하여 디지털 저작권 산업분야에서 디지털 저작물의 구체적인 운영방안을 제안하고자 한다.

Abstract

The role of digital content identification system is being considered as a useful solution for the content management system and service system. Integrated Copyright Number(ICN), only one domestic identifier to the managing of copyright, can provide the service model in the copyright industry, because it include the information of copyright between the creator and the service provider on the digital work. Universal Content Identifier(UCI), has developed on the focus of digital content service, is somewhat lacking on the copyright management, but it is expected that systematical management and distribution system for copyright and digital work to be able to build as that make up for disadvantage with each identifier's advantage by UCI associate with ICN. In this context, This article can suggest the efficiency integrated structure and the service scenario. Therefore it is contribute to the efficient using and the effective running in the digital identification system.

초록

최근 국가기록원은 표준영구기록관리시스템 개발 계획을 검토하였다. 서울시 등의 지방기록물관리기관 건립에 따라 경제적이고 효율적인 영구기록관리시스템 구축을 지원하기 위함이다. 또한 국가기록원은 디지털 아카이브 구축과 전문인력 양성을 위해 한국정보화진흥원과 업무협약을 체결하였다. 이러한 움직임은 디지털 아카이브에 대한 국내 수요에 기반한 것이다. 이 연구의 목적은 국내의 디지털 아카이브 시스템 구축 수요에 대응하여 지속 가능하며 효율적인 시스템 구축 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 국내외 디지털 아카이브 시스템 현황과 공개 소프트웨어 분석 프로젝트를 조사하였다. 도출된 시사점을 바탕으로 디지털 아카이브 시스템 구축을 위한 기능 모듈 도출 방법과 각 기능모듈에 공개 소프트웨어를 활용하기 위한 방안을 제시하였다. 또한 공개 소프트웨어 기반으로 시스템을 설계할 때 필요한 재정적, 운영적 요건과 모듈 간의 연계 등 기술적 고려사항을 정리하였다.

Abstract

Recently, National Archives of Korea has planned to develop the Standard Archive Management System, to make it economical and efficient in accordance with the local archives establishments by Seoul Metropolitan City. Also, the institution signed the MOU with National Information Society Agency to set up a digital archive system and foster professional archival manpower. These movements are rooted on the current domestic demands for digital archive systems. Keeping pace with it, the purpose of this study is suggesting feasible ways to establish the sustainable and efficient archive systems. To this end, a status study on the existing digital archive systems at both domestic and overseas bases was carried out, with the many of open source software analysis. Based on the primary implications of this study, to implement the digital archive system, functional module deducting methods and an open source software application process on each module were designed. Financial, operational and technical considerations such as the links between modules are also considered.

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

정보기술의 발전과 더불어 국가경쟁력 및 대국민 서비스 강화를 위한 공공정보시스템의 구축이 확산되고 있다. 또한 막대한 공공재원이 투자되는 공공정보시스템은 효율성에 대한 정기적인 평가를 통한 존재가치의 입증 및 문제점 진단을 통한 성능개선의 요구도 증대되고 있다. 따라서 본 연구는 국내의 대표적인 웹 기반 공공고용정보시스템 워크넷(Work-Net)의 데이터 및 서비스 품질을 102명의 이용자를 대상으로 평가하였다. 측정도구는 학계에서 많이 사용해온 정보내용, 정확성, 적시성, 출력형태, 사용의 용이성, 지원성으로 구성하였으며 t-test와 일원변량분석(one-way ANOVA)을 실시하여 이용자의 특성 및 검색정보에 따른 차이를 살펴보았다. 또한 최근 구직자들의 고용정보시스템에 대한 요구사항들을 분석하였다. 본 연구결과는 공공 및 민간운영 고용정보시스템 운영체제 효율화에 기여할 수 있는 유용한 기초자료를 제공할 것으로 본다.

Abstract

A public information system is being expanded, along with the advance of information technology, to strengthen national competitiveness and provide people with better services. And there also is a growing need for the better performance of that system, as a tremendous amount of public finacial resources is invested in that. To address that need, it's required to make an evaluation of its efficiency on a regular basis to identify its problems and make it work better. The purpose of this study was, accordingly, to examine the quality of data and services provided by the Work-Net, a Web-based public employment information system. The subjects in this study were 102 users of it, and the system was evaluated in terms of content, accuracy, timelines, display format, ease of use and customer support. For data analysis, t-test and one-way ANOVA were implemented to find out the general characteristics of the users, and to see whether or not their view was different according to the type of information they searched for. The findings of this study are expected to lay some foundation for intensifying the efficiency of the public and private employment information systems.

초록

정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.

Abstract

Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.

초록

본 연구는 텍스트 분류를 위한 효율적인 자질선정 방법으로 자질 순위화 기법의 성능을 구체적으로 검토하였다. 지금까지 자질 순위화 기법은 주로 문헌빈도에 기초한 경우가 대부분이며, 상대적으로 용어빈도를 사용한 경우는 많지 않았다. 따라서 텍스트 분류를 위한 자질선정 방법으로 용어빈도와 문헌빈도를 개별적으로 적용한 단일 순위화 기법들의 성능을 살펴본 다음, 양자를 함께 사용하는 조합 순위화 기법의 성능을 검토하였다. 구체적으로 두 개의 실험 문헌집단(Reuters-21578, 20NG)과 5개 분류기(SVM, NB, ROC, TRA, RNN)를 사용하는 환경에서 분류 실험을 진행하였고, 결과의 신뢰성 확보를 위해 5-fold cross validation과 t-test를 적용하였다. 결과적으로, 단일 순위화 기법으로는 문헌빈도 기반의 단일 순위화 기법(chi)이 전반적으로 좋은 성능을 보였다. 또한, 최고 성능의 단일 순위화 기법과 조합 순위화 기법 간에는 유의한 성능 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 충분한 학습문헌을 확보할 수 있는 환경에서는 텍스트 분류의 자질선정 방법으로 문헌빈도 기반의 단일 순위화 기법(chi)을 사용하는 것이 보다 효율적이라 할 수 있다.

Abstract

This study specifically reviewed the performance of the ranking schemes as an efficient feature selection method for text classification. Until now, feature ranking schemes are mostly based on document frequency, and relatively few cases have used the term frequency. Therefore, the performance of single ranking metrics using term frequency and document frequency individually was examined as a feature selection method for text classification, and then the performance of combination ranking schemes using both was reviewed. Specifically, a classification experiment was conducted in an environment using two data sets (Reuters-21578, 20NG) and five classifiers (SVM, NB, ROC, TRA, RNN), and to secure the reliability of the results, 5-Fold cross-validation and t-test were applied. As a result, as a single ranking scheme, the document frequency-based single ranking metric (chi) showed good performance overall. In addition, it was found that there was no significant difference between the highest-performance single ranking and the combination ranking schemes. Therefore, in an environment where sufficient learning documents can be secured in text classification, it is more efficient to use a single ranking metric (chi) based on document frequency as a feature selection method.

초록

Abstract

The ideas and quasi-ideas useful for human's creation were drawn out from documents and webpages with extraction methods used in idea mining, opinion mining, and topic signal mining. The extraction methods comprised (1) decisive cue phrases, (2) cue figures and sounds, (3) contextual signals, and (4) discourse segmentations, They tested on the idea samples, such as thoughts, plans, opinions, writings, figures, sounds, and formulas. Methods (1), (3), and (4) received largely positive evaluation, judging the efficiency of 4 methods by F measure, a mixture of recall and precision ratio. In particular, decisive cue phrase method was effective to search idea and contextual signal method was effective to detect quasi-idea.