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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구의 목적은 고령층을 위한 웹 사이트의 정보 구조를 조직화 체계와 레이블링 체계의 측면에서 평가하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 고령자들이 비교적 많이 이용하는 국내 웹 사이트 한 곳(네이버)을 선정하고, 실험참가자들은 주어진 세 가지의 정보탐색 과제를 수행한 후, 사후 설문과 필요한 경우 추가적인 인터뷰를 통하여 총 74명의 실험 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 SPSS Ver.20으로 통계분석을 실시했다. 연구 결과를 요약하면, 실험대상으로 선정한 웹 사이트는 정보 구조의 조직화 측면에서 실험참가자들에게 긍정적인 평가를 받았는데, 특히 콘텐츠의 체계적인 주제별 분류와 시간순이나 연대순 브라우징에 대하여 긍정적이었다. 또한 실험참가자들은 단어 레이블보다 아이콘 레이블을 더 잘 이해하는 것으로 파악되었고, 이는 실험참가자 개인의 학습정도에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다.
Abstract
The objective of this study is to evaluate the organization system and the labeling system of information architecture of a website for the elderly. To achieve this aims, we selected a representative website, i.e., Naver, and the participants were conducted given three types of search tasks using their own information literacy skills and they were answered to the questionnaire and an additional interview, if necessary. A total of 74 valid data were collected through the experiment, and we analyzed the data using SPSS Ver. 20. It revealed that Naver received a positive evaluation in the organization system aspect, particularly its systematic subject categorization and chronological browsing mechanisms. Old adults were preferred the icon-based labeling than the text-based labeling system, and showed a significant difference among their academic backgrounds.
초록
본 연구에서는 효율적인 정보접근 도구로서의 대학 웹사이트 설계를 위한 정보구조 및 카테고리 레이블을 마련하기 위해 현재 미국 문헌정보학과 웹사이트 17개를 메인메뉴구조, 하부 카테고리, 레이블링을 기준으로 분석하였다. 분석결과 메인메뉴구조는 현재 17개 조사대상 웹사이트에서 모두 공통으로 제공하고 있는 9개 카테고리로 구성하는 것이 바람직한 것으로 나타났으며 둘째, 그 다음 수준의 서브 카테고리는 9개의 카테고리의 내용의 의미를 고려해서 35개 카테고리로 나누는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 마지막으로 카테고리 레이블로 사용되는 용어는 17개 웹사이트에서 가장 많이 사용하고 있는 용어를 사용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
Abstract
In this study we proposed a new informational structure and category labels to fully support the functions of school websites as an access tool to its contents. The proposed model was divided into three main aspects. First, main menu structure was the primary guideline to access information embedded in a website. Therefore, The proposed main menu structure consisted of 9 categories that are commonly provided by 17 existing school websites. Second, first-level categories consisted of total 35 categories under 9 main menu categories. Each category was placed under certain categories in main menu based on the relationships with the meaning of the upper level categories. Third, the proposed model adopted general and comprehensive terms as category labels. The terms used as category labels were based on the analysis of existing category labels, and the most frequently used terms were selected from the current school websites.
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
기본의미등록기(BSR)는 전자상거래 및 EDI 관련 시스템 사이의 상호연동을 가능하게 하기 위한 등록기이다. XML 기반 BSR 등록개체들의 구조정보나 다양한 관계의 자동추출은 현재 불가능하다. 이 연구에서는 BSR에 등록되는 정보를 자원기술-프레임웍(RDF)과 웹온톨로지언어(OWL)에 기반하는 기계가독형으로 정의한 대표적인 예를 제시하고 결론적으로 5개의 기본 권고안을 도출하였다. 즉 BSR 컴포넌트 소속의 클래스 정의에서 동의어의 표현에는 OWL의 'sameAs', 유사어 표현에는 OWL의 'equivalenlClass', BSR 개념들 간의 상.하 관계 표현은 RDF 스키마의 'subClassOF', BSR의 의미단위(BSU)에 관한 정의는 RDF 스키마의 'label', 인스턴스 용례에 관한 설명은 RDF 스키마의 'comment', 각 BSU의 클래스 소속에 관한 정의는 RDF 스키마의 'domain', BSU가 취할 수 있는 데이터유형에 대한 정의는 RDF 스키마의 'range'등을 적용하며, 나아가 BSR 데이터요소의 정의에 XML 스키마의 데이터 유형을 접목시키고 BSU들 간의 상.하 관계 표현에 RDF 스키마의 'subPropertyOF'를 적용할 것을 추천하였다.
Abstract
The Basic Semantic Register(BSR) is and official ISO register designed for interoperability among eBusiness and EDI systems. The entities registered in the current BSR are not defined in a machine-understandable way, which renders automatic extraction of structural and relationship information from the register impossible. The purpose of this study is to offer a framework for designing an ontology that can provide semantic interoperability among BSR-based systems by defining data structures and relationships with RDF and OWL, similar meaning by the 'equivalentClass' construct in OWL, the hierachical relationships among classes by the 'subClassOf' construct in RDF schema, definition of any entities in BSR by the 'label' construct in RDF schema, specification of usage guidelines by the 'comment' construct in RDF schema, assignment of classes to BSU's by the 'domain' construct in RDF schema, specification of data types of BSU's by the 'range' construct in RDF schema. Hierarchical relationships among properties in BSR can be expressed using the 'subPropertyOf' in RDF schema. Progress in semantic interoperability can be expected among BSR-based systems through applications of semantic web technology suggested in this study.
초록
인터넷의 대중화와 함께, 인터넷의 불법유해정보의 존재는 정부와 인터넷 사용자들에게 큰 근심거리가 된지 오래다. 불법유해정보 문제에 대한 다양한 해법들 중에서, 인터넷 콘텐츠 필터링 기술은 사용자들이 스스로 유해정보 문제에 대처할 수 있도록 개발되어 왔다. 지난 몇 년 사이, 상업 필터링 제품에 대한 관심이 높아지고 있다. 부모, 교사, 심지어는 정부 당국도 청소년을 인터넷 유해정보로부터 보호하는 기술적 대안으로써 상업 필터링 제품을 선택하고 있고, 그 시장도 빠르게 성장하고 있다. 하지만 시민단체들을 중심으로 인터넷 콘텐츠 필터링에 대한 비판의 목소리가 높다. 필터링은 기술적 측면에서 태생적인 약점을 가지고 있을 뿐 아니라, 표현의 자유를 위축시키는 결과를 초래할 것이라는 비판이다. 이 논문은 인터넷 콘텐츠 필터링, 특히 일세대 필터링과 구분되어 내용등급시스템으로 불리는 PICS/RDF 기반의 라벨 필터링의 기술적 측면을 분석하고 표현의 자유, 사용자 자율성과 관련된 문제들을 살펴봄으로써, 불법유해정보에 대한 기술적 해법의 타당성에 대하여 논하고자 한다.
Abstract
Since the use of the Internet has proliferated, the availability of illegal and harmful content has been a great concern to both governments and Internet users. Among various solutions for issues related to such content, Internet content filtering technologies have been developed for enabling users to deal with harmful content. In recent years, commercial filtering has become massively popular. Many parents, teachers and even governments have chosen commercial filtering software as a feasible technical solution for protecting minors from harmful information on the Internet. The Internet content filtering software market has grown significantly. However, Internet content filtering software has led to intense debate among civil liberties groups. They deem this to be censorship and argue that Internet filtering technologies are simply unworkable because they have inherent weaknesses. They are critical of the fact that most filtering has violated free speech rights and will eventually wipe out minor and controversial, yet innocent incidences of free speech on the Internet. In this article Internet content filtering, in particular PICS/RDF-based label filtering, so-called Internet content rating system, will be explored and its advantages and drawbacks relating to end-users' autonomy and freedom of expression will be discussed.