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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
전자기록관리시스템을 개발하기 위해서는 전통적으로 그 효용을 검증받아온 기록관리원칙과 디지털정보가 공유하는 속성을 모두 감안하여야 한다. 디지털 환경에 맞추어 전통적인 기록관리원칙을 재확인한 기록관리 국제표준 ISO 15489는 전자기록관리시스템을 구축하는 데 가장 유용한 지침이라고 할 수 있다. 이 연구에서는 ISO 15489의 기능영역별 원칙을 추출하고, 이를 대표적인 전자기록관리시스템 설계표준(미 국방성표준, 영국 국립기록보존소 표준, 유럽연합의 요건모형)과 비교하여 분석함으로써 공통적인 시스템요건을 규명하였다. 그리고 이 핵심요건을 우리나라의 자료관시스템규격의 해당항목과 비교분석하였다. 현재 각급 행정기관 내에 설치 중인 자료관의 업무전산화 시스템으로 개발된 이 표준을 본격적인 전자기록관리시스템으로 발전시킬 수 있는 방안을 제안하였다.
Abstract
In order to design effective electronic records management systems, it is viable to consider both traditional principles of records management, proven to be effective, and the characteristics of digital information. ISO 15489, an international standard for records management, is acknowledged as the most useful guidelines for this goal. The present study extracted basic principles of electronic records management from its provisions of 7 functional steps. It then compared the principles to system requirements of three system design criterion, developed by Department of Defense(U.S.A.), Public Records Office(Britain), and European Union respectively. Common requirements, included in all three criterion, were then searched in the Korean standard of developing automated systems for records centers. Finally, suggestions were made to develop a Korean standard for electronic records management system, elaborating from the core requirements of the system found by the present study.
초록
본 연구는 뇌파측정기술(EEG)의 ERP와 판별분석을 이용하여 이용자 기반의 비디오 키프레임들을 자동으로 추출할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로, 20명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해서 이미지 처리 과정을 다섯 개의 정보처리단계들(자극주목, 자극지각, 기억인출, 자극/기억 대조, 적합 판정)로 구분하여 각 단계별로 적합한 뇌파측정기술의 ERP 유형을 제안하여 검증해 보았다. 검증 결과, 각 단계별로 서로 다른 ERP 유형(N100, P200, N400, P3b, P600)을 나타냈다. 또한 세 그룹(적합, 부분적합 및 비적합 프레임)간을 구별할 수 있는 중요한 변수들로는 P3b에서 P7의 양전위 최고값과 FP2의 음전위 최저값의 잠재기로 나타났고, 이러한 변수들을 이용해 판별분석을 수행한 후 적합 및 비적합 프레임들을 분류할 수 있었다.
Abstract
This study proposed a key-frame automatic extraction method for video storyboard surrogates based on users’ cognitive responses, EEG signals and discriminant analysis. Using twenty participants, we examined which ERP pattern is suitable for each step, assuming that there are five image recognition and process steps (stimuli attention, stimuli perception, memory retrieval, stimuli/memory comparison, relevance judgement). As a result, we found that each step has a suitable ERP pattern, such as N100, P200, N400, P3b, and P600. Moreover, we also found that the peak amplitude of left parietal lobe (P7) and the latency of FP2 are important variables in distinguishing among relevant, partial, and non-relevant frames. Using these variables, we conducted a discriminant analysis to classify between relevant and non-relevant frames.
초록
본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.
Abstract
This study aimed to design a semi-automatic web-based pilot system 1) to build a Korean novel geo-name, 2) to update the database using automatic geo-name extraction for a scalable database, and 3) to retrieve/visualize the usage of an old geo-name on the map. In particular, the problem of extracting novel geo-names, which are currently obsolete, is difficult to solve because obtaining a corpus used for training dataset is burden. To build a corpus for training data, an admin tool, HTML crawler and parser in Python, crawled geo-names and usages from a vocabulary dictionary for Korean New Novel enough to train a named entity tagger for extracting even novel geo-names not shown up in a training corpus. By means of a training corpus and an automatic extraction tool, the geo-name database was made scalable. In addition, the system can visualize the geo-name on the map. The work of study also designed, implemented the prototype and empirically verified the validity of the pilot system. Lastly, items to be improved have also been addressed.
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
이 연구의 목적은 기록물의 맥락정보를 담고 있는 메타데이터를 활용하여 기록물 자동분류 과정에서의 성능요소를 파악하는데 있다. 연구를 위해 2022년 중앙행정기관 원문정보 약 97,064건을 수집하였다.수집한 데이터를 대상으로 다양한 분류 알고리즘과 데이터선정방법, 문헌표현기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 기록물 자동 분류를 위한 최적의 성능요소를 파악하고자 하였다. 연구 결과 분류 알고리즘으로는 Random Forest가, 문헌표현기법으로는 TF 기법이 가장 높은 성능을 보였으며, 단위과제의 최소데이터 수량은 성능에 미치는 영향이 미미하였고 자질은 성능변화에 명확한 영향을 미친다는 것이 확인되었다.
Abstract
The objective of this study is to identify performance factors in the automatic classification of records by utilizing metadata that contains the contextual information of records. For this study, we collected 97,064 records of original textual information from Korean central administrative agencies in 2022. Various classification algorithms, data selection methods, and feature extraction techniques are applied and compared with the intent to discern the optimal performance-inducing technique. The study results demonstrated that among classification algorithms, Random Forest displayed higher performance, and among feature extraction techniques, the TF method proved to be the most effective. The minimum data quantity of unit tasks had a minimal influence on performance, and the addition of features positively affected performance, while their removal had a discernible negative impact.
초록
본 연구는 비디오의 오디오 정보를 추출하여 자동으로 요약하는 알고리즘을 설계하고, 제안된 알고리즘에 의해서 구성한 오디오 요약의 품질을 평가하여 효율적인 비디오 요약의 구현 방안을 제안하였다. 구체적인 연구 결과를 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 제안 오디오 요약의 품질이 위치 기반 오디오 요약의 품질 보다 내재적 평가에서 더 우수하게 나타났다. 이용자 평가(외재적 평가)의 요약문 정확도에서는 제안 요약문이 위치 기반 요약문 보다 더 우수한 것으로 나타났지만, 항목 선택에서는 이 두 요약문간의 성능 차이는 없는 것으로 나타났다. 이외에 비디오 브라우징을 위한 오디오 요약에 대한 이용자 만족도를 조사하였다. 끝으로 이러한 조사 결과를 기초로 하여 제안된 오디오 요약 기법을 인터넷이나 디지털 도서관에 활용하는 방안들을 제시하였다.
Abstract
The study proposed the algorithm for automatically summarizing the audio information from a video and then conducted an experiment for the evaluation of the audio extraction that was constructed based on the proposed algorithm. The research results showed that first, the recall and precision rates of the proposed method for audio summarization were higher than those of the mechanical method by which audio extraction was constructed based on the sentence location. Second, the proposed method outperformed the mechanical method in summary making tasks, although in the gist recognition task(multiple choice), there is no statistically difference between the proposed and mechanical methods. In addition, the study conducted the participants' satisfaction survey regarding the use of audio extraction for video browsing and also discussed the practical implications of the proposed method in Internet and digital library environments.
초록
불리언 검색만을 제공하는 정보시스템들은 순위화된 검색 결과를 제공하지 않아 이용자들이 많은 시간을 들여 수많은 결과를 일일이 확인해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 불리언 검색 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 불리언 검색에서 적용되고 있는 색인 가중치 정보 대신에 태그 간의 결합 관계 정보를 이용하여 순위화된 검색 결과를 제공하기 위한 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법은 일반적인 키워드 질의 대신에 문서를 질의로 사용하기 때문에 해당 문서에서 질의로 사용하는 핵심태그를 추출한다. 질의 생성 과정에서는 태그결합도에 따라 다양한 그룹의 불리언 질의를 생성하고, 매칭 과정에서는 해당 질의어 그룹 간에 차별성 정보와 태그 중요도 정보를 이용하여 순위화를 처리한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법의 유용성을 평가하기 위하여 선정된 연구정보와 관련된 동향분석정보를 추출하는 과정에 적용하여 실험을 수행하였다. 또한 제안된 방법에 대한 이용자 평가를 위하여 다수의 이용자들을 대상으로 약 1년간 서비스를 제공하였으며 그 결과 높은 이용자 만족도를 확보할 수 있다고 조사되었다.
Abstract
Since IR systems which adopt only Boolean IR model can not provide ranked search result, users have to conduct time-consuming checking process for huge result sets one by one. This study proposes a method to provide search results ranked by using coupling information between tags instead of index weight information in Boolean IR model. Because document queries are used instead of general user queries in the proposed method, key tags used as queries in a relevant document are extracted. A variety of groups of Boolean queries based on tag couplings are created in the process of extracting queries. Ranked search result can be extracted through the process of matching conducted with differential information among the query groups and tag significance information. To prove the usability of the proposed method, the experiment was conducted to find research trend analysis information on selected research information. Aslo, the service based on the proposed methods was provided to get user feedback for a year. The result showed high user satisfaction.
초록
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
Abstract
This study compared and analyzed 15 CBMR (Content-based Music Retrieval) systems accessible on the web in terms of DB size and type, query type, access point, input and output type, and search functions, with reviewing features of music information and techniques used for transforming or transcribing of music sources, extracting and segmenting melodies, extracting and indexing features of music, and matching algorithms for CBMR systems. Application of text information retrieval techniques such as inverted indexing, N-gram indexing, Boolean search, truncation, keyword and phrase search, normalization, filtering, browsing, exact matching, similarity measure using edit distance, sorting, etc. to enhancing the CBMR; effort for increasing DB size and usability; and problems in extracting melodies, deleting stop notes in queries, and using solfege as pitch information were found as the results of analysis.
초록
SIARD_KR은 스위스 연방 기록보존소에서 개발한 관계형 데이터베이스 컨텐츠의 장기보존에 이용하는 기술인 SIARD를 우리나라의 실정에 맞게 일부 수정한 행정정보 데이터세트 보존 도구이다. 기존의 선행연구는 SIARD가 얼마나 관계형 데이터베이스안에 들어있는 모든 데이터를 손실 없이 잘 추출할 수 있는지에 초점이 맞춰져 있다. 하지만 데이터베이스에 들어있는 데이터 전부가 의미 있는 정보, 즉 행정정보 데이터세트는 아니다. 따라서 이 논문은 SIARD_KR이 행정정보 데이터세트의 특성을 반영하고 있는가에 대한 문제의식에서 시작한다. SIARD_KR이 단순히 DB에 저장된 데이터를 추출하는 도구가 아니고 의미 있는 정보만을 식별하여 추출할 수 있을지, 본래의 시스템에서 유리되어도 의미 있는 정보를 유지할 수 있을지 확인하려 한다. 본 논문은 SIARD_KR의 구조를 분석하고, 예상되는 문제점을 도출하여 그에 대한 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.
Abstract
SIARD_KR is an administrative information dataset preservation tool. It is a partially modified version of SIARD, technology used for long-term preservation of relational databases developed by the Swiss Federal Archives, to suit Korea’s situation better. Previous studies have focused on how SIARD is able to effectively extract all data contained in the relational database without loss. However, not all data contained in the database is meaningful information, that is, an administrative information dataset. This paper began, therefore, with the awareness of the problem of whether SIARD_KR reflects the characteristics of the administrative information dataset. SIARD_KR is not only a tool for extracting data stored in the DB. We want to see if it is capable of identifying and extracting only meaningful information, and maintaining meaningful information, even if it is separated from the original system. The purpose of this paper is to analyze the structure of SIARD_KR, identify expected problems, and suggest improvement measures for them.
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논문기사의 비평적 초록을 웹 환경 아래서 자동으로 생성하기 위하여 비평 단서어구, 비평 정보 범례, 비평 수록 문장 발췌규칙, 비평문장 생성규칙을 작성하였다. 비평 정보를 발췌하고 문장을 생성하는데 필요한 비평문 작성 도움 온톨로지를 만들어 비평의 단초가 되는 단서어구와 문장 간의 징후들을 관리 운영하였다. 징후들은 원문의 연구목적, 방법, 결과, 결론 문장을 중심으로 그 주변 문장들에서 상호 작용하여 표출되는 문맥적 정보를 이용하였다. 실제 비평문장의 성능을 조사한 결과, 발췌 및 생성 규칙의 개선과 온톨로지의 관계들이 보강되어야 할 것으로 판단하였다.
Abstract
Cue words and phrases of critical sentences, Paradigms knowing the critical information between sentences, Rules extracting the sentences contained critical information and producing the critical sentences were made to construct the critical abstract of scholar journals in the web environment. The ontology aided to accomplish above works were designed, to manage and operate the cue words and phrases in documents and the symptoms related to Purpose, Method, Result, and Conclusion sentences. The results of performance test remarked to improve the advancement of extraction and production rules and the reinforcement of ontology's relationship.