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정영미(연세대학교) ; 한승희(서울여자대학교) ; 김명옥(숭의여자대학) ; 유재복(한국원자력연구원) ; 이재윤(연세대학교) 2002, Vol.19, No.1, pp.135-161 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2002.19.1.135
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초록

과학기술 분류표, 시소러스, 용어사전 등의 주요한 색인 및 검색 도구를 한국어, 영어, 일본어의 3개 언어로 통합 구축하고 활용할 수 있도록 다기능, 다국어 과학기술 통합 개념체계의 개발 방안을 마련하였다. 개념을 기본 단위로 시소러스 모델을 개발하였으며, 용어사전 레코드는 ISO 12620 표준에 근거하여 필수요소를 지정하였다. 또한 과학기술분야 표준분류표를 대분류 수준까지 작성하고 기존 분류표와의 매핑 테이블을 작성하여 다른 분류표를 통한 접근이 가능하도록 하였다. 시소러스, 용어사전, 분류표의 원활한 상호 연계와 운용을 위해서 통합 개념체계 모형을 설계하였다. 본 연구에서 개발한 통합 개념체계를 이용하여 원자력 분야를 대상으로 한 프로토타입 시스템을 구축하고 실제 검색 사례를 제시하였다.

Abstract

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노영희(건국대학교 문헌정보학과 교수) ; 손애경(글로벌사이버대학교 미디어콘텐츠창작학과 교수) ; 이경선(서강대학교 공공정책대학원 행정법무학과 교수) ; 장인호(대진대학교 문헌정보학과 부교수) ; 정영미(동의대학교 문헌정보학과 교수) ; 차현주(성균관대학교 문헌정보학과 초빙교수) 2024, Vol.41, No.1, pp.133-162 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2024.41.1.133
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초록

디지털화가 급속히 진행됨에 따라, 온라인 자료의 식별 및 관리의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 디지털 콘텐츠의 효율적인 유통 및 보존을 위한 체계적인 식별체계의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 시대적 요구에 부응하여, 온라인 자료의 식별 및 관리를 위한 현행 식별체계의 실태를 조사하고, 이를 납본과 연계하여 보다 체계적인 관리 및 활용 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 온라인 자료 식별체계와 발급실태를 조사하고 온라인 자료에 관련된 선행연구를 분석하였다. 분석결과를 기반으로 한 납본 연계방안은 다음과 같이 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 납본의 우선순위 및 활용성을 위해 납본과 이용의 상호보완 강화, 납본의 우선순위 부여, 납본자료의 활용성 증대 전략이 요구된다. 둘째, 국제표준번호를 기반으로 한 납본 연계 방안으로서, ISBN과 UCI의 연계 납본, 국제표준자료번호와 납본 연계, 국제표준번호와 UCI의 메타데이터연계, UCI와 ICN의 연계 통합, 납본시스템 고도화를 위한 자동화 기술 도입 전략이 요구된다. 셋째, 위에서 제안한 전략들이 그 효과적으로 작용하기 위해서는 정책적인 지원도 같이 이루어져야 할 것이다. 한국서지표준센터의 납본 역할 강화를 포함하여 출판사와의 협력강화, 납본자료에 대한 보상, 납본제도에 대한 인식 제고 및 제도적 보상 등의 측면에서 고려되어야 할 부분이 있다.

Abstract

The rapid digitalization has highlighted the importance of identifying and managing online resources. Especially, the need for a systematic identification system for the efficient distribution and preservation of digital content is growing. This study aims to respond to these contemporary demands by investigating the current state of identification systems for online resources and exploring more systematic management and utilization methods through linking these systems with legal deposit. To achieve this, the study surveyed the identification systems and their issuance status for online resources and analyzed prior research related to these online resources. Based on the analysis, the proposed strategies for linking with legal deposit can be summarized into three categories: First, to prioritize and enhance the utilization of legal deposit, strategies are required to strengthen the mutual complementarity of deposit and use, to assign priorities to certain deposits, and to increase the usability of deposited materials. Second, as strategies based on international standard numbers for linking with legal deposit, it is necessary to integrate ISBN and UCI in the deposit process, to link international standard resource numbers with deposit, to interconnect metadata between international standard numbers and UCI, to integrate UCI and ICN, and to introduce automation technology for upgrading the deposit system. Third, to effectively implement the aforementioned strategies, policy support is essential. This includes enhancing the role of the Korean Bibliographic Standards Center, strengthening cooperation with publishers, compensating for deposited materials, and increasing awareness and institutional compensation for the legal deposit system.

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김희섭(경북대학교) ; 정영미(동의대학교) 2005, Vol.22, No.2, pp.165-184 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2005.22.2.165
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초록

지식정보 사회가 점차 발전되어 감에 따라 온라인으로 제공되고 있는 정보에 대한 가치와 그 중요성이 날로 증가되고 있다. 하지만 정당화된 방법론이나 모델의 부재로 인하여 정보의 가치에 관련된 연구는 다소 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 온라인 정보의 경제적 가치 평가 모델을 제안하고, 제안된 모델을 이용하여 실제로 정보통신부의 지원사업으로 개발 운영중인 정보통신 통합정보시스템(즉, ITFIND)에서 온라인으로 제공되고 있는 정보의 경제적 가치를 산출하였다. 경제적인 가치를 측정하기 위해 첫째, 정보의 카테고리별 이용가치와 교환가치를 측정하였고, 둘째, 이용자의 연간 수요량을 통해 정보 카테고리별 연간 일인당 CSUV와 CSEV를 산출하였으며, 마지막으로 ITFIND 전체 이용자의 연간 일인당 모평균 CSUV와 CSEV 추정을 통해 ITFIND에서 제공하고 있는 정보의 연간 경제적 가치인 CSUV와 CSEV를 산출하였다.

Abstract

Value and importance of online information are increased day by day as the knowledge and information society is emerging. However there is little study on information assessments due to the lack of the valid methodologies and models in this field. In this study we proposed a model of the economic value assessments for online information and utilized it to the contents of ITFIND which is an integrated IT information system supported by the MIC(Ministry of Information and Communication). We measured information value of ITFIND as follows: (1)both ‘use value' and ‘exchange value,' (2) annual CSUVand CSEV per person by the category of each information, and (3) annual economic value of CSUV and CSEV of ITFIND information based on it's users' annual CSUV and CSEV per person.

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김용환(연세대학교) ; 정영미(연세대학교) 2012, Vol.29, No.2, pp.155-171 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.2.155
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초록

텍스트 범주화에 있어서 일반적인 문제는 문헌을 표현하는 핵심적인 용어라도 학습문헌 집합에 나타나지 않으면 이 용어는 분류자질로 선정되지 않는다는 것과 형태가 다른 동의어들은 서로 다른 자질로 사용된다는 점이다. 이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 문헌에 나타나는 동의어들을 하나의 분류자질로 변환하고, 학습문헌 집합에 출현하지 않은 입력문헌의 용어를 가장 유사한 학습문헌의 용어로 대체함으로써 범주화 성능을 향상시키고자 하였다. 분류자질 선정 실험에서는 (1) 비학습용어 추출 시 범주 정보의 사용여부, (2) 용어의 유사도 측정 방법(위키피디아 문서의 제목과 본문, 카테고리 정보, 링크 정보), (3) 유사도 척도(단순 공기빈도, 정규화된 공기빈도) 등 세 가지 조건을 결합하여 실험을 수행하였다. 비학습용어를 유사도 임계치 이상의 최고 유사도를 갖는 학습용어로 대체하여 kNN 분류기로 분류할 경우 모든 조건 결합에서 범주화 성능이 0.35%~1.85% 향상되었다. 실험 결과 범주화 성능이 크게 향상되지는 못하였지만 위키피디아를 활용하여 분류자질을 선정하는 방법이 효과적인 것으로 확인되었다.

Abstract

In text categorization, core terms of an input document are hardly selected as classification features if they do not occur in a training document set. Besides, synonymous terms with the same concept are usually treated as different features. This study aims to improve text categorization performance by integrating synonyms into a single feature and by replacing input terms not in the training document set with the most similar term occurring in training documents using Wikipedia. For the selection of classification features, experiments were performed in various settings composed of three different conditions: the use of category information of non-training terms, the part of Wikipedia used for measuring term-term similarity, and the type of similarity measures. The categorization performance of a kNN classifier was improved by 0.35~1.85% in F1 value in all the experimental settings when non-learning terms were replaced by the learning term with the highest similarity above the threshold value. Although the improvement ratio is not as high as expected, several semantic as well as structural devices of Wikipedia could be used for selecting more effective classification features.

정보관리학회지