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Abstract

This study presents the findings from research on the Everyday Life Information Seeking (ELIS) behaviors of Korean government officials in their 50s. 500 survey respondents participated and the quantitative data were analyzed through Structural Equation Model having six key concepts such as personal information environment, information-seeking attitudes, online information attitudes, barriers to information seeking, retirement expectations, and library expectations. The findings showed the important relationships between expectations of the retirement and two constructs (personal information environment and information-seeking attitudes). This study can be used as a strategic implication for library practitioners to develop their library management process in accordance to the potential and powerful evolving user group in a future aged society.

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Abstract

The ability of the searcher to express their information problem to an information retrieval system is fundamental to the retrieval process. Query by visual example is the principal query paradigm for expressing queries in a content-based image retrieval environment yet there is little empirical evidence to support its efficacy in facilitating query formulation. The aim of this research was to investigate the usability of the query by colour method in supporting a range of information problems in order to contribute to the gap in knowledge regarding the relationship between searchers’ information problems and the query methods required to support efficient and effective visual query formulation. The results strongly suggest that the query method does not support visual query formulation and that there is a significant mismatch between the searchers information problems and the expressive power of the retrieval paradigm.

초록

정보기술과 정보환경의 변화에 따라 인터넷 상에서 필요한 정보를 종합적으로 제공하는 포털서비스가 점점 일상화, 대중화 되어가고 있는 현실에서 정보의 제공과 유통을 담당하는 도서관이 포털서비스를 제공하는 것은 지극히 당연한 일이다. 이에 본 연구는 도서관 포털서비스의 이해를 높이기 위하여 국가디지털도서관인 디브러리 포털서비스를 메인포털, 지역정보, 정책정보, 다문화정보, 장애인정보, 디브러리 블로그로 나누어 그 구성과 콘텐츠를 조사․분석하였다. 그 결과 디브러리 포털서비스를 더욱 확산시키고 활성화하기 위해서 제공되는 디브러리 포털서비스의 최신성, 정확성, 유용성과 이용용이성, 홍보와 진흥 등이 강조되었다.

Abstract

Due to changes in information technology and the information environment, portal services, including library service, which systematically provides information needed on the Internet have become popular in our daily lives. In light of that, this study, in order to enhance our understanding on portal services, examines and analyzes Dibrary, the National Digital Lirary, portal services including main portal, regional information, policy information, multicultural information, the information for the handicapped, and the Dibrary blogs. Accordingly, the emphasis has been put on decency, accuracy, usefulness/user-friendliness, and publicity/promotion for the diffusion and activation of Dibrary portal services.

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대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.

Abstract

Large-scaled information extraction plays an important role in advanced information retrieval as well as question answering and summarization. Information extraction can be defined as a process of converting unstructured documents into formalized, tabular information, which consists of named-entity recognition, terminology extraction, coreference resolution and relation extraction. Since all the elementary technologies have been studied independently so far, it is not trivial to integrate all the necessary processes of information extraction due to the diversity of their input/output formation approaches and operating environments. As a result, it is difficult to handle scientific documents to extract both named-entities and technical terms at once. In order to extract these entities automatically from scientific documents at once, we developed a framework for scientific core entity extraction which embraces all the pivotal language processors, named-entity recognizer and terminology extractor.

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현재 메타데이터와 폭소노미는 정보의 표현과 조직, 검색에 널리 사용되고 있다. 그러나 각각이 지닌 고유한 특성과 장점을 모두 활용하기 위해 이 두 가지 방식을 연결시키기 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 폭소노미와 메타데이터가 지닌 공통점을 활용해 이 두 가지 방식을 마이크로컨텐츠를 이용해 연결시켜 정보자원의 활용을 극대화하는 방안을 제안하고 있다. 마이크로컨텐츠는 폭소노미의 동적인 특성과 메타데이터의 명확한 체계를 모두 반영한 구조로서, 실질적인 태그나 요소의 값을 갖지 않는 개념적인 구조이다. 이 마이크로컨텐츠를 이용한 접근방법은 폭소노미 태그와 메타데이터 구조에서 제공받은 접근점을 통해 이들 두 가지 방식의 단점을 상호보완하고 장점을 극대화하는데 활용될 수 있다.

Abstract

Metadata and folksonomy are two main approaches in representing, organizing, and retrieving resources in the current information environment. Many researches have conducted studies to combine of metadata and folksonomy in order to utilize the strengths of both approaches. This research proposed an approach to utilize both metadata and folksonomy in representing resources by using microcontents. Microcontents in this research is a conceptual structure that reflects dynamic characteristics of folksonomy and the structure of metadata. By connecting folksonomy with metadata through this microcontents structure, both approaches can maximize their strengths and minimize their weaknesses in representing, organizing, and retrieving resources.