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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
서지레코드의 기술에 있어서 책임표시는 저작의 지적 책임 소재를 밝혀 주고 접근점을 구성하는 바탕이 된다. 그런데 목록규칙에서는 책임표시를 주된 역할과 부차적 역할로 나누고, 이에 따라 기술방법을 달리 하는데 치중하는 문제점이 있다. 역할의 중요도를 판단하여 순서를 매기기보다는 역할 자체를 구조화시키는 것이 우선이기 때문이다. 또한 목록에서 주저자를 선정한 것은 책임성에 따른 것보다는 저록의 작성이나 배열과 관련된 실무적 결정이었다. 이에 본 연구에서는 역할 자체를 구조화함으로써 책임표시 기술방식을 개선하고자 하였다. 즉, 역할어를 체계적으로 기술하여 서지레코드에서 분산되거나 접근점에서 제외된 책임표시를 집중시키는 것이다. 나아가 이를 통해 책임표시 정보의 품질을 제고하고, 역할어를 검색의 패싯이나 전거레코드의 추가적인 식별 정보로도 활용할 수 있음을 제안하였다.
Abstract
Statement of responsibility in bibliographical records plays a key role in clarifying intellectual responsibility of the work, and it also plays a role in making up access points. However, cataloging rules for the statement of responsibility mostly deal with the distinction between the principal role and minor roles. This becomes a problem because the responsibility type itself is more important than the order of the types. For this reason, in this paper I will explore improvements of the description methods of statement of responsibility by organizing the role indicators. Namely, using the role indicators more effectively than the current description methods do, we can collocate the dispersed statements of responsibilities. The role indicators can also be used for an author facet in information retrieval and can provide additional information for authority control.
초록
본 연구는 고도화된 웹 서비스와 스마트 기기의 확산으로 인해 변화된 시스템 환경 속에서 클라우드 서비스에 대한 선호도와 이용의도에 영향을 미치는 데이터 안정성, 네트워크 반응속도, 그리고 시스템 접근성을 중심으로 정보센터의 이용도 향상에 대한 방향 설정을 위해 인지된 유용성, 인지된 이용 용이성을 중심으로 이용자의 이용의도와의 관계를 살펴보았다. 본 연구가설의 검증을 위해 태블릿PC, 스마트폰과 같은 모바일기기를 많이 이용하거나 관심이 높은 20대에서 30대 연령층의 114명으로 부터 설문을 받아 활용하였다. 클라우드 서비스 선호도에 대한 이용자의 인지된 유용성과 인지된 이용용이성에 영향을 미칠 수 있는 정보센터의 시스템 품질특성과 관련된 요인들과의 관계를 살펴봄으로써 최근의 클라우드 서비스를 위해 새롭게 고려되어야 할 정보센터의 시스템 품질특성에 대해 이용자 이용의도 관점에서 논의하였다.
Abstract
The purpose of this study is to identify the new roles and services of information center that is affected by changing information technology so called cloud computing service. Using Information Technology acceptance model, hypotheses were developed to find relationships among intention to use of a cloud service, perceived usefulness, perceived easy of use and three system quality evaluation factors such as data safety, network response time, and system accessibility. The hypotheses have been tested with 114 user surveys. This study presents the relationship between certain attitude and intention to use variables and system accessibility applying clouding service. The result of this research gives an insight of the evaluation and a guideline for the implementation of cloud computing services in information centers.
초록
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.