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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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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
시맨틱 라이브러리는 의미사전을 구축함으로써 EDI 전자문서의 교환에 활용될 수 있다. 본 논문은 실무 개발자들이 메타데이터를 이용한 의미사전을 개발하는 과정에서 참고할 수 있는 시맨틱 라이브러리 설계정보를 기술한다. 시맨틱 라이브러리를 구성하는 요소로는 크게 시맨틱 요소(Semantic Element)와 시맨틱 단위(Semantic Unit), 매핑 테이블(Mapping Table) 등 3개로 구성된다. 본 논문에서는 이러한 구성요소들의 기본적인 특성과 개발 관련 설계 방법을 제안한다. 또한 이러한 구성요소와 제반 규칙을 준용하여 메타 데이터 간 의미적 교환을 위한 사전을 구축한 사례를 소개한다.
Abstract
Semantic libraries can be used for EDI messages to exchange by implementing the semantic dictionaries. This paper describes the design information of semantic libraries for the field engineers to implement the semantic dictionary using metadata. The components of semantic libraries are semantic elements, semantic units and mapping tables. The basic characteristics and design methods related implementing are proposed. Also the metadata semantic dictionaries including the components and rules are introduced.
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
XML 웹 문서 포맷은 문헌 내에 내용뿐만 아니라 의미 있는 논리적인 구조 정보를 포함할 수 있어, 검색에서 문서의 내용 뿐만 아니라 구조로 접근하는 것을 제공한다. 그래서 본 연구의 목적은 XML 검색에 있어 내용 검색에 추가적인 요소로 사용된 구조적인 제한이 얼마나 유용한지를 실험하기 위해 내용만으로 검색한 결과와 내용과 구조적인 제한을 가지고 검색한 결과간의 성능을 비교하였다. 이 실험은 자체 개발된 단말노드 언어모델기반의 XML 검색시스템을 사용하였고 INEX 2005의 ad-hoc트랙에 참여하여 모든 실험방법과 INEX 2005의 실험 문헌 집단을 사용하였다.
Abstract
XML documents format on the Web provides a mechanism to impose their content and logical structure information. Therefore, an XML processor provides access to their content and strucure. The purpose of this study is to investigate the usefulness of structural hints in the leaf node language model-based XML document retrieval. In order to this purpose, this experiment tested the performances of the leaf node language model-based XML retrieval system to compare the queries for a topic containing only content-only constraints and both content constrains and structure constraints. A newly designed and implemented leaf node language model-based XML retrieval system was used. And we participated in the ad-hoc track of INEX 2005 and conducted an experiment using a large-scale XML test collection provided by INEX 2005.
초록
본 연구는 어린이전자책에 대한 체계적인 연구를 통해 전자적인 형태의 아동 도서에 대한 주도권을 포털사이트에서 도서관으로 이동시키고 도서관의 정보서비스를 향상시키는데 도움을 주고자 한다. 이를 위하여 A대학도서관에서 서비스 중인 어린이전자책사이트 이용현황을 주 분석대상으로 정하였으며, 도서관 어린이전자책서비스의 활성화를 위한 바람직한 수서정책도 제시하였다.
Abstract
The objective of this study is to move the initiative of children's electronic books from portal sites to libraries and to help improving libraries' information services through their systematic study. The present use state of an e-book site for children that is currently serviced by A-academic library was mainly analyzed for the study. The desirable acquisition policies were also suggested for the activation of the juvenile e-book services for libraries.
초록
디지털 도서관을 통해 제공되는 정보 자원의 형태와 종류가 다양화됨에 따라 자료의 유형별로 적정 수준의 메타데이터를 정의하고 제공하는 것이 또 다른 과제로 대두되고 있다. 일반 텍스트 자료와 달리 수치로 표현된 데이터에 대한 해석을 필요로 하는 통계 자료의 특성상, 통계 도메인에서 메타데이터는 통계 자료의 검색뿐 아니라 검색된 자료의 정확한 이해와 활용을 위한 필수적인 도구로 인식되고 있다. 하지만 기존의 통계 메타데이터 연구는 통계 작성 기관이나 분석 기관의 전문적인 요구에 중점을 두고 있어, 인터넷을 통해 통계 자료에 접근하는 일반 이용자들의 관점에서의 논의는 상대적으로 부족한 실정이다.일반 이용자를 위한 통계 메타데이터에 대한 논의의 단초로서, 본 연구는 미국의 연방 통계 기관인 the Bureau of Labor Statistics (BLS, HYPERLINK "http://www.bls.gov/" http://www.bls.gov/) 및 the Energy Information Administration (EIA, HYPERLINK "http://www.eia.doe.gov/" http://www.eia.doe.gov/)의 웹사이트에 대한 내용 분석을 통해, 현재 인터넷을 통해 통계 자료에 접근하는 이용자들에게 제공되고 있는 메타데이터의 현황을 평가하였다. 본 사례 연구의 결과는 이들 웹사이트를 통해 제공되는 방대한 양의 자료에도 불구하고 메타데이터의 제공 수준은 국제 기구에 의해 정의된 최소 수준에 미치지 못함을 나타내고 있어,이용자 중심의 메타데이터 설계의 필요성을 재확인 하고 있다.
Abstract
As increasingly diverse kinds of information materials are available on the Internet, it becomes a challenge to define an adequate level of metadata provision for each different type of material in the context of digital libraries. This study explores issues of metadata provision for a particular type of material, statistical tables. Statistical data always involves numbers and numeric values which should be interpreted with an understanding of underlying concepts and constructs. Because of the unique data characteristics, metadata in the statistical domain is essential not only for finding and discovering relevant data, but also for understanding and using the data found. However, in statistical metadata research, more emphasis has been put on the question of what metadata is necessary for processing the data and less on what metadata should be presented to users.In this study, a case study was conducted to gauge the status of metadata provision for statistical tables on the Internet. The websites of two federal statistical agencies in the United States were selected and a content analysis method was used for that purpose. The result showing insufficient and inconsistent provision of metadata demonstrate the need for more discussions on statistical metadata from the ordinary web users’ perspective.
초록
도서관 서비스 품질평가 도구인LibQUAL+TM에 대한 많은 연구논문이 발표되었으나, LibQUAL+TM 요인과 도서관 서비스 이용의도 사의의 관계를 연구한 사례는 매우 드물다. 본 논문은 Icek Ajzen의 계획적 행위이론을 적용하여 도서관 서비스 이용의도에 영향을 미치는 요인을 추출하고자 하였다. 이러한 요인을 추출하기 위하여 미국 대학생을 대상으로 웹 설문을 실시하였고, 요인분석 및 다중회귀분석을 통하여 수집된 데이터를 분석하였다. 분석결과, 도서관 서비스 이용의도는 도서관에서 제공되는 서비스 품질에 대한 이용자의 태도와 관련이 있었다. 통계분석결과 유의미하게 나타난 태도요인은 이용자가 지각한 (1) 정보원 및 시스템 이용시의 주도성, (2) 서비스 제공 의향 정도, (3) 제공되는 정보의 포괄성이었다. LibQUAL+TM 요인간의 상대적 중요도를 측정하였다. 반면에, 이용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 요인으로는 정보접근의 적시성과 물리적인 공간으로서의 도서관을 지각하는 부분이었다. 본 연구의 의의는 도서관 서비스 품질평가에 대한 연구의 영역을 확장시키고 이용의도를 고려한 새로운 평가 체계를 제시한 점이다.
Abstract
While LibQUAL+TM is in the headlines of many articles focusing on library service evaluations, little research has been conducted to study the relationship between the LibQUAL+TM factors and the adoption of library services. It remains unclear whether the factors of LibQUAL+TM have any effect on its adoption. A framework was adapted from Icek Ajzens theory of planned behavior and proposed to extract factors affecting the adoption of library services. The factors were examined via data collection from a Web-based questionnaire survey with college students in the United States. Factor analyses and multiple regression analysis were conducted. Findings show that the intention to use library services is explained by attitude toward library service quality. The attitudinal factors that are significant are (1) perceived personal control, (2) perceived affect of service, and (3) perceived comprehensiveness of information. The relative importance among the factors is also represented by the numbered sequence. However, perceived timeliness of information access and the perception of library as place do not have a significant effect on the intention. This study extends the research on library service evaluation, and provides a new evaluation framework by applying adoption behaviors.
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
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.
초록
본 연구는 왜 이용자들이 정보탐색에 많은 노력을 기울이지 않는가를 알아보기 위하여 교육심리학분야에서 개발된 정신적 노력에 관한 개념을 웹 검색엔진과 도서관시스템 정보탐색행위에 적용하여 보았다. 실험실 환경에서 학부학생 총 15명을 대상으로 탐색실험을 실시하여, 탐색전 설문조사, 탐색후 설문조사, 탐색후 인터뷰, 생각 소리내어 말하기 (think-aloud), 로그데이터를 통하여 데이터를 수집하였다. 연구결과, 이용자들은 웹 검색엔진을 도서관시스템에 비하여 휠씬 쉽다고 인지하며 스스로 탐색에 대한 높은 자신감을 가지고 있었다. 이러한 이용자성향은 이용자들이 웹 탐색에 도서관탐색때보다 더 적은 노력을 기울이는 것과 깊은 연관성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이용자들의 정신적 노력에 관한 개념은 결과적으로 이용자들의 정보탐색 행위와 경험을 설명하는데 매우 유용한 것으로 밝혀졌다.
Abstract
The purpose of this study was to explore whether the concept of amount of invested mental effort (AIME) developed in the field of educational psychology can help explain why people put so little effort into online searching. In this experimental study, two information retrieval systems a web search engine and a university library system were used to make a comparison. The data were collected from 15 undergraduate students through background questionnaires, think-aloud protocols, search logs, post-search questionnaires, and post-task interviews. The findings indicate that perception of the webs easy-ness and high levels of self confidence in searching capability led the subjects to put less effort into web searching than they do into library system searching. In addition, the perceived difficulty of search task influenced the extent of mental effort invested. The AIME proved a useful framework for understanding search behavior and user experience for both web search engines and library systems.