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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
디지털 큐레이션은 디지털 시대의 새로운 정보관리 및 서비스라고 할 수 있다. 디지털 환경에서 정보자원에 대한 체계적 관리 및 서비스를 추구한다는 측면에서 디지털 큐레이션은 문헌정보학의 핵심 영역에 해당한다. 본 연구는 디지털 큐레이션 관련 문헌들을 검토하여 주요 연구 영역을 설정하고, 대표적인 문헌정보학 분야 학술 데이터베이스(LISTA)에서 검색한 학술 논문들을 대상으로 연구동향을 분석하였다. 또한 이러한 연구동향 분석의 결과에 기초하여 문헌정보학 분야의 디지털 큐레이션 관련 향후 연구과제를 제시하였다.
Abstract
Digital curation can be said that the new information management and services in the digital age. In terms of exploring the systematic management and services for the information resources in the digital environment, Digital curation is one the core areas of library and information science. This study was set up a research areas as a result of reviewing the related literatures, and analyzed the research trends to the scholarly articles retrieved from a representative databases in the areas of Library and Information Science (LISTA). Also, I suggested future research agendas for digital curation in the areas of library and information science based on the results of the this analysis.
초록
본 연구는 문헌정보학 측면에서 국외 독서 및 독서교육 연구의 동향을 분석하고 향후의 연구과제를 제시하였다. 이를 위해 첫째, 문헌정보학 분야 국외 데이터베이스(LISTA)의 통제 키워드와 DDC 23판을 검토하여 독서 및 독서교육 관련 주요 연구 영역을 설정하였다. 둘째, 문헌정보학 분야 국외 데이터베이스(LISTA)에서 검색한 지난 100년(1914년～2014년) 동안의 독서 및 독서교육 관련 학술논문(2,115편)을 대상으로 지적구조 분석을 적용하여 연구동향을 분석하였다. 셋째, 이러한 연구동향 분석의 결과에 기초하여 독서 및 독서교육 분야의 향후 연구과제를 제시하였다.
Abstract
This study aims to analyse the research areas and trends of reading (reading instruction) abroad in the respect of LIS, and suggest future research tasks. First, I reviewed the controlled keywords in SU field of LISTA database and the entries of DDC 23, and identified the research areas of reading and reading instruction in overseas. Second, I analysed the research trends of this field by applying a intellectual structure analysis on 2,115 research articles (1914～2014) retrieved from a representative database in the areas of Library and Information Science (LISTA). Third, Based on the results of these analysis, I suggested the future research tasks of this field in the domain of library and information science.
초록
가치 있는 디지털 정보자원으로서 연구정보를 위한 보존 메타데이터 요소를 개발하였다. 특히 국가정책지식 생산의 주역이라고 할 수 있는 경제․인문사회 분야 정부출연연구기관의 연구정보를 장기적으로 보존하여 활용할 수 있는 기반으로서 보존 메타데이터 요소를 개발하였다. 다양한 부서와 기관에서 분산 관리되고 있는 연구정보의 상호운용성을 확보하기 위하여 OAIS 참조모형을 기반으로 유럽표준인 CERIF와 PREMIS 데이터 사전의 요소들을 비교 분석한 다음, 양자의 특성을 반영하여 상호보완적인 보존 메타데이터 요소를 개발하였다. 그 결과로서 개념적 차원이 아닌 실제 구현이 가능하고 시스템 간의 호환성이 전제된 연구정보 보존 메타데이터 요소들과 적용사례를 제시하였다.
Abstract
This study aimed at developing preservation metadata elements and its applications for research information which is considered as a valuable digital resource these days. Specifically, the developed preservation metadata intends to provide a basis for the research information of the government-funded research institutes in economic and social science fields which are major knowledge producers of national policy. To ensure the interoperability of the research information across various departments and organizations, this study compared the elements from the CERIF(European Standard) and those from the PREMIS Data Dictionary which is based on OAIS reference model (ISO 14721). Based on this comparative analysis, this study developed complementary preservation metadata elements based on the two standards’ characteristics. Consequently, this study suggested a new preservation metadata elements and its applications that are compatible between the two systems and can be implemented in practice.
초록
학술지 논문에 디스크립터를 자동부여하기 위하여 기계학습 기반의 접근법을 적용하였다. 정보학 분야의 핵심 학술지를 선정하여 지난 11년간 수록된 논문들을 대상으로 문헌집단을 구성하였고, 자질 선정과 학습집합의 크기에 따른 성능을 살펴보았다. 자질 선정에서는 카이제곱 통계량(CHI)과 고빈도 선호 자질 선정 기준들(COS, GSS, JAC)을 사용하여 자질을 축소한 다음, 지지벡터기계(SVM)로 학습한 결과가 가장 좋은 성능을 보였다. 학습집합의 크기에서는 지지벡터기계(SVM)와 투표형 퍼셉트론(VPT)의 경우에는 상당한 영향을 받지만 나이브 베이즈(NB)의 경우에는 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.
Abstract
This study utilizes various approaches of machine learning in the process of automatically assigning descriptors to journal articles. After selecting core journals in the field of information science and organizing test collection from the articles of the past 11 years, the effectiveness of feature selection and the size of training set was examined. In the regard of feature selection, after reducing the feature set by χ2 statistics(CHI) and criteria which prefer high-frequency features(COS, GSS, JAC), the trained Support Vector Machines(SVM) performs the best. With respective to the size of the training set, it significantly influences the performance of Support Vector Machines(SVM) and Voted Perceptron(VTP). but it scarcely affects that of Naive Bayes(NB).
초록
대표적인 앙상블 기법으로서 랜덤포레스트(RF)를 문헌정보학 분야의 학술지 논문에 대한 자동분류에 적용하였다. 특히, 국내 학술지 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 트리 수, 자질선정, 학습집합 크기 등 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 이를 통해, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)에 대하여 랜덤포레스트(RF)의 성능을 최적화할 수 있는 방안을 모색하였다. 결과적으로 국내 학술지 논문의 자동분류에서 랜덤포레스트(RF)는 트리 수 구간 100〜1000(C)과 카이제곱통계량(CHI)으로 선정한 소규모의 자질집합(10%), 대부분의 학습집합(9〜10년)을 사용하는 경우에 가장 좋은 분류 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
Random Forest (RF), a representative ensemble technique, was applied to automatic classification of journal articles in the field of library and information science. Especially, I performed various experiments on the main factors such as tree number, feature selection, and learning set size in terms of classification performance that automatically assigns class labels to domestic journals. Through this, I explored ways to optimize the performance of random forests (RF) for imbalanced datasets in real environments. Consequently, for the automatic classification of domestic journal articles, Random Forest (RF) can be expected to have the best classification performance when using tree number interval 100〜1000(C), small feature set (10%) based on chi-square statistic (CHI), and most learning sets (9-10 years).
초록
본 연구는 연구 영역 분석을 위하여 통제어휘와 비통제어휘를 연계해서 사용하는 새로운 방법을 모색하기 위한 것이다. 동시출현단어분석은 크게 통제어휘와 비통제어휘를 사용하는 경우의 두 가지 유형으로 구분할 수 있는데, 통제어휘를 사용할 경우에는 자료 희귀성 및 색인자 효과가 단점이며, 비통제어휘를 사용할 경우에는 저자의 주관에 따른 단어 선택 및 단어의 중의성이 문제가 된다. 이 연구에서는 양자를 보완할 수 있는 방법으로, 통제어휘인 디스크립터를 비통제어휘인 단어와의 동시출현 정보로 표현하는 디스크립터 프로파일링을 제안하였다. 정보학 분야에 적용해본 결과, 디스크립터 프로파일링은 특정 영역의 최신 동향을 파악하는데 있어 통제어휘와 비통제어휘가 갖는 본질적인 문제점을 어느 정도 보완할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This study aims to explore a new technique making complementary linkage between controlled vocabularies and uncontrolled vocabularies for analyzing a research domain. Co-word analysis can be largely divided into two based on the types of vocabulary used: controlled and uncontrolled. In the case of using controlled vocabulary, data sparseness and indexer effect are inherent drawbacks. On the other case, word selection by the author's perspective and word ambiguity. To complement each other, we suggest a descriptor profiling that represents descriptors(controlled vocabulary) as the co-occurrence with words from the text(uncontrolled vocabulary). Applying the profiling to the domain of information science implies that this method can complement each other by reducing the inherent shortcoming of the controlled and uncontrolled vocabulary.
초록
새로운 주제의 탐지를 위한 여러 접근법들을 지식 구조 표현 방법 중 하나인 디스크립터의 부여 및 갱신 과정에 적용하였다. 새로운 주제 탐지는, 특히 특정 학문 분야에서 새로운 주제의 출현 및 성장으로 인하여 지식 구조상의 변화가 발생하는 경우에, 기존의 색인어로는 이를 표현할 수 없거나 표현상의 제한이 따르는 문제를 해결하는 데 응용할 수 있다. 실험 결과, 정보학 내에서 긍정적 측면의 변화가 발생한 것으로 식별된 신흥 주제들은 상당수가 서로 밀접하게 연관되어 있으면서 동시에 성장발전의 단계에 있는 주제임을 확인하였다. 또한, 새로운 주제 탐지를 통한 후보 디스크립터 리스트의 사용이 색인자의 색인작업을 지원하는 효율적인 도구가 될 수 있다는 가능성을 보여 주었다. 특히, 적절한 디스크립터의 선정과 부여를 위한 후보 디스크립터 리스트의 제공은 색인작업의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.
Abstract
This study utilizes various approaches for new topic detection in the process of assigning and updating descriptors, which is a representation method of the knowledge structure. Particularly in the case of occurring changes on the knowledge structure due to the appearance and development of new topics in specific study areas, new topic detection can be applied to solving the impossibility or limitation of the existing index terms in representing subject concepts. This study confirms that the majority of newly developing topics in information science are closely associated with each other and are simultaneously in the phase of growth and development. Also, this study shows the possibility that the use of candidate descriptor lists generated by new topic detection methods can be an effective tool in assisting indexers. In particular, the provision of candidate descriptor lists to help assignment of appropriate descriptors will contribute to the improvement of the effectiveness and accuracy of indexing.