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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구는 통합 목록/메타데이터 시스템으로 전 세계에 광범위한 서비스가 제공되고 있는 OCLC의 Connexion 시스템에 관한 유저빌러티를 실험한 연구이다. 유저빌러티 실험은 상업적인 성공을 달성하기 위한 기업들의 노력의 하나로써 시작되었으며 문헌정보학에는 특정한 정보 검색 시스템이 자신의 이용자들에게 좀 더 나은 서비스를 제공하기 위해 시스템 인터페이스를 개선시키고자하는 노력의 일환으로 도입되어 사용되어 왔다. Connexion 서비스는 기본적으로 MARC 기준을 바탕으로 인코딩 되어 메타데이터 서비스를 통합하여 제공하는 대표적인 통합 목록/메타데이터 서비스로 알려져 있다. 실험 전반을 통해서 이용자의 실험과정이 녹화 분석 되었으며, 6개 영역 17 가지 사항의 유저빌러티 문제점들이 파악되었다. 또한 마지막으로 17 가지 사항들에 대한 각각의 개선책들이 조심스럽게 제안되었다.
Abstract
The goal of this study was to examine the relationships between usability and the searching experience, and to uncover where an integrated cataloging and metadata system lay the usability problems of its primary users, catalogers. This study showed that the most important aspect of usability in Connexion lay in the experience of information retrieval system. Also, it showed there are seventeen usability problems to be improved in Connexion. Needless to say, it is most important to note that usability is not an exclusive goal of such an integrated cataloging and metadata system. Other goals such as quality of catalogs, and the reliability of its cataloging and metadata system are equally its concern. This study also suggested more testing on diverse cataloging systems and specific user groups, especially catalogers.
초록
본 연구에서는 다양한 메타데이터간의 의미적 호환성을 유지하거나 개선하기 위한 기존의 방법론을 분석하고 크로스워크를 이용한 메타데이터간의 의미 호환 가능성과 한계에 대해서 검토한 후 메타데이터간의 의미 호환을 극대화하기 위한 의미적 메타데이터 매핑 프로세스를 제시하였다. 이 프로세스는 대상 메타데이터 스킴 확인, 공통 데이터요소개념(DEC) 발견, 데이터요소개념에 따른 속성 그룹화, 매핑 테이블 작성 등의 네 단계로 구성된다. 국내에서 개발된 단체표준 수준의 두 인력정보 메타데이터를 대상으로 본 연구에서 제안된 프로세스를 적용하여 매핑 테이블 작성 과정을 보였다.
Abstract
This paper contains an analysis of the methods that have been used to achieve or improve interoperability among metadata and discuss the possibilities and limits of semantic interoperability among metadata using crosswalk. After that a semantic metadata mapping process which is able to maximize the interoperability among metadata is suggested. The methodology consists of four steps such as identifying metadata schema, finding common data element concepts(DECs), grouping attributes by the DECs, and mapping into a table. An experimental application of the process was performed onto two human resource information metadata standards developed in Korea.
초록
이 연구는 색인가가 주제 색인하는 과정에서 참조하는 여러 문서구성요소를 문서 범주화의 정보원으로 인식하여 이들이 문서 범주화 성능에 미치는 영향을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이는 기존의 문서 범주화 연구가 전문(full text)에 치중하는 것과는 달리 문서구성요소로서 정보원의 영향을 평가하여 문서 범주화에 효율적으로 사용될 수 있는지를 파악하고자 한다. 전형적인 과학기술 분야의 저널 및 회의록 논문을 데이터 집합으로 하였을 때 정보원은 본문정보 중심과 문서구성요소 중심으로 나뉘어 질 수 있다. 본문정보 중심은 본론 자체와 서론과 결론으로 구성되며, 문서구성요소 중심은 제목, 인용, 출처, 초록, 키워드로 파악된다. 실험 결과를 살펴보면, 인용, 출처, 제목 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보이지 않으며, 키워드 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보인다. 이러한 결과는 색인가가 참고하는 문서구성요소로서의 정보원이 문서 범주화에 본문을 대신하여 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
Abstract
The purpose of this study is to examine whether the information resources referenced by human indexers during indexing process are effective on Text Categorization. More specifically, information resources from bibliographic information as well as full text information were explored in the context of a typical scientific journal article data set. The experiment results pointed out that information resources such as citation, source title, and title were not significantly different with full text. Whereas keyword was found to be significantly different with full text. The findings of this study identify that information resources referenced by human indexers can be considered good candidates for text categorization for automatic subject term assignment.
초록
본 논문은 다음과 같은 두 부분으로 구성된다. 논문의 전반부는 네 개의 정보검색 모형을 다루고 있는데 이는 전통적 정보검색 모형과 보다 최근에 나온 세 연구자의 이용자 중심 인터액티브 모형을 포함한다. 인터액티브 정보검색 모형은 Belkin, Ingwersen, 그리고 Saracevic 에 의하여 제시된 것인데, 전통적 정보검색 모형을 포함한 각 모형의 장점과 한계점이 기술된다. 논문의 후반부에서 저자는 이상과 같은 모형들의 분석을 토대로 그 자신의 인터액티브 모형, 즉 빙산모형(Iceberg Model)을 제시하고 있다. 빙산모형의 타당성으로 다음과 같은 세 가지 사항을 강조하고 있는데, 즉, 보다 구체화된 시스템 특성의 포함, 보다 명확한 인터액티브 정보검색 요소간의 상호작용, 그리고 정보매개자의 증가된 역할 등이 그것이다. 요약하면, 빙산모형은 변화하는 정보추구환경에서 진화할 수 있는 틀을 제시하고 있다.
Abstract
This paper is divided into two parts. The first part elaborates on four Information Retrieval (IR) models: a traditional IR model and three more recent, user-oriented models of IR interaction presented by Belkin, Ingwersen, and Saracevic. The strengths and limitations of each model are discussed. The second part, based on an analysis of the previous models, presents the author's interactive model, namely, the Iceberg Model. The rationales that are given to explain the design of this model are associated with the following: a greater specificity of system attributes; more concrete interplays among different components of IR interaction; and, the increased role of the Human Information Intermediary (HII). In sum, the new model presents a framework that can evolve in varying information-seeking contexts.
초록
이 연구에서는 우리나라 국공립 대학의 전자기록관리시스템이 보다 적합한 전자기록물을 검색할 수 있는 기반 환경을 조성하기 위하여 온톨로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 OntoStudio 1.4를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험에 사용된 실험 컬렉션의 구성은 다음과 같다: (1) 문서는 한국해양대학교의 2005년도 전자문서관리시스템에서 생성한 인사발령통보’ 5,099건의 전자기록물, (2) 질의집단은 장문10개와 단문10개 총20개, 그리고 (3) 적합성평가는 전문가 집단에 의하여 이루어졌다. 한편 키워드 기반 검색시스템의 성능평가 실험은 기존의 전자기록관리시스템을 이용하여 10명의 피실험자에 의하여 온톨로지 기반 검색시스템과 동일한 실험 컬렉션을 사용하여 이루어졌다. 재현율과 정확률에 의한 성능을 비교해본 결과 온톨로지 기반의 검색시스템이 키워드 기반의 검색시스템 보다 뛰어난 성능을 보였다. 또한 온톨로지 기반 검색시스템은 단문보다는 장문의 질의에서 다소 뛰어난 성능을 보였다.
Abstract
The purpose of this study is to design and implement an ontology-based retrieval system for the electronic records of universities and to compare its performance with the existing keyword-based retrieval system. We used OntoStudio 1.4 for implementing an ontology-based retrieval system, and the test collection consisted of the following: (1) 5,099 electronic records of the 'personnel management notification' created by Korea Maritime University, (2) 20 topics (10 short-topics and 10 long-topics), and (3) the relevant assessments were conducted by the group of human experts. 10 university staff participated in the experiment of keyword-based searching and used the same test collection as used in the experiment of ontology-based searching. The ontology-based retrieval system outperformed to the keyword-based retrieval system in terms of Recall and Precision, and it showed better results with long-topic than with short-topic types.