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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 공공기록물 중 대다수를 차지하고 있는 정부저작물의 이용 활성화를 위하여 저작권의 문제를 다루었다. 미국과 영국의 저작권법에서 정부저작물에 대한 규정 및 정책을 국내 저작권법의 규정과 비교 분석하였다. 그 결과 국내의 저작권법이 이들 두 나라에 비하여 정부저작물에 대한 보호를 더 폭넓게 함으로써 이용에 장애가 되고 있음을 발견하였다. 또한 정부저작물 생산기관인 각국의 정부웹사이트와 국가 대표 기록관의 저작권 규정과 관리 현황을 조사한 결과 국내의 정부웹사이트와 기록관이 기록정보 서비스에 더 제한적임을 발견하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구는 국내의 저작권법에서 정부저작물에 대한 정의를 추가하고 관련 규정을 수정하고, 정부기관에서는 이미 정부에서 개발한 정보공유라이선스를 각 부처의 저작물에 적용할 필요가 있음을 제안하였다.
Abstract
This paper examines copyright problems of government works which take up a considerable part of public records. The provisions related to government works of the copyright laws of United States and United Kingdom are examined for the purpose of comparison with similar provisions in copyright act of Korea. The copyright act of Korea protects more strongly government works than U.K and U.S. therefore is an obstacle for use of the works. Also websites of governments and national archives are examined for their copyright policies in the process of service of government works. This paper found that the copyright policies of Korean governments' official websites and the National Archives and Records Service limits free use of government works. This study proposed that the provision of definition for government works need to be added to the copyright act of Korea and the provision 7 should be revised. And open access license V.2 which developed by Korean government should be applied to government works.
초록
본 연구에서는 디지털 도서관의 상호운영성 및 통합 관리 문제를 해결하기 위해 상호운영성을 위한 핵심 기술 및 디지털 도서관의 기능, 서비스를 분석하여 정보기술아키텍처의 기술참조모델을 설계하였다. 제시된 디지털 도서관의 정보기술아키텍처의 영역은 1)Metadata Management, 2)Library Services, 3)Service Integration 4)Service Management, 5)Open Interface, 6)Network, 7)Architecture 등 총 7개의 영역으로 구분되며, 20개의 세부 기술 영역으로 하였다. 이러한 연구결과는 정보시스템간의 상호운영성 및 호환성을 확보하기 위한 핵심 기술을 식별함으로서 디지털 도서관의 체계적인 구축과 효율성을 제고하기 위한 틀을 제공할 수 있을 것이다.
Abstract
In order to solve the problems of the digital library's Interoperability and integrated management, we analyzed core technologies for interoperability in digital library in terms of information creation, organization, service. And then we proposed information technology reference model that is composed of 7 scopes. The proposed scope included 1)Metadata Management, 2)Library Services, 3)Service Integration 4)Service Management, 5)Open Interface, 6)Network, 7)Architecture. Those results can be used as a framework for developing interoperable digital library system.
초록
유비쿼터스 정보 환경하에서 정보자원의 공유와 상호 교환을 위한 정보자원의 구조와 내용 기술에 표준 메타데이터 체계가 이용되고 있다. 실제 응용 도메인에서는 다수의 메타데이터 요소를 혼합-일치 방식으로 재사용하여 응용 시스템을 구축하게 되는데, 이때 메타데이터 요소의 상세화와 상호 운용성 등의 문제가 발생한다. 메타데이터 활용에서 발생하는 문제 해결에 응용 프로파일 접근 방식이 이용되고 있다. 본 논문에서는 응용 프로파일의 목적과 기능을 달성할 수 있는 응용 프로파일 코어 온톨로지를 제시하고, 이를 기반으로 한 메타데이터 응용 시스템 구축에 대하여 서술하였다.
Abstract
The standard metadata systems are very popular for the description of structures and semantics of information resources to realize sharing and exchanging information in global ubiquitous environment. In real application domain, various metadata elements are reused together with mix-and-match manner. An application system using diverse metadata systems is compelled with refinement and interoperability of metadata elements. Application profile is the general approach to resolve the various problems occurred in metadata application systems. This paper proposes Application Profile Core Ontology (APO) that can achieve the goals and functions of application profile, and describes metadata application system based on APO.
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
문헌간 유사도를 자질로 사용하는 분류기에서 미분류 문헌을 학습에 활용하여 분류 성능을 높이는 방안을 모색해보았다. 자동분류를 위해서 다량의 학습문헌을 수작업으로 확보하는 것은 많은 비용이 들기 때문에 미분류 문헌의 활용은 실용적인 면에서 중요하다. 미분류 문헌을 활용하는 준지도학습 알고리즘은 대부분 수작업으로 분류된 문헌을 학습데이터로 삼아서 미분류 문헌을 분류하는 첫 번째 단계와, 수작업으로 분류된 문헌과 자동으로 분류된 문헌을 모두 학습 데이터로 삼아서 분류기를 학습시키는 두 번째 단계로 구성된다. 이 논문에서는 문헌간 유사도 자질을 적용하는 상황을 고려하여 두 가지 준지도학습 알고리즘을 검토하였다. 이중에서 1단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성에만 활용하므로 간단하며, 2단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성과 함께 학습 예제로도 활용하는 알고리즘이다. 지지벡터기계와 나이브베이즈 분류기를 이용한 실험 결과, 두 가지 준지도학습 방식 모두 미분류 문헌을 활용하지 않는 지도학습 방식보다 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 실행효율을 고려한다면 제안된 1단계 준지도학습 방식이 미분류 문헌을 활용하여 분류 성능을 높일 수 있는 좋은 방안이라는 결론을 얻었다
Abstract
This paper studies the problem of classifying documents with labeled and unlabeled learning data, especially with regards to using document similarity features. The problem of using unlabeled data is practically important because in many information systems obtaining training labels is expensive, while large quantities of unlabeled documents are readily available. There are two steps in general semi-supervised learning algorithm. First, it trains a classifier using the available labeled documents, and classifies the unlabeled documents. Then, it trains a new classifier using all the training documents which were labeled either manually or automatically. We suggested two types of semi-supervised learning algorithm with regards to using document similarity features. The one is one step semi-supervised learning which is using unlabeled documents only to generate document similarity features. And the other is two step semi-supervised learning which is using unlabeled documents as learning examples as well as similarity features. Experimental results, obtained using support vector machines and naive Bayes classifier, show that we can get improved performance with small labeled and large unlabeled documents then the performance of supervised learning which uses labeled-only data. When considering the efficiency of a classifier system, the one step semi-supervised learning algorithm which is suggested in this study could be a good solution for improving classification performance with unlabeled documents.