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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
국내에서 공연 예술의 아카이빙 방안에 관련된 연구들은 최근 다방면으로 이루어져 왔으나 클래식 음악 공연정보를 한 곳에서 체계적으로 확인하고 지난 공연정보를 얻을 수 있는 디지털 아카이브의 구축은 시도된 바도 없었고 이에 대한 연구도 이루어진 일이 없었다. 이 연구에서는 모든 클래식 음악 공연에 대한 정보를 제공하고 보존하며 서비스할 수 있는 참여형 아카이브 포털을 제안하고, 선행연구에서 확인된 공연 아카이브 포털의 요건 및 요구사항을 바탕으로 기능을 설계하고자 하였다. 이를 위해 아카이브 포털의 기능요건을 확인하고 클래식 음악 공연정보의 특성에 맞추어 재구성하였으며, 메타데이터 요소를 설계하였다. 또한, 검색 및 패싯 내비게이션과 이용자 참여 및 커뮤니케이션 기능의 설계와 구현 방향을 제시하였다. 마지막으로 이 기능들의 인터페이스를 구현한 프로토타입을 개발하였다.
Abstract
The research on the archiving performing arts has recently been conducted on various aspects in Korea, but there has been no research or attempts to build a digital archive that can systematically identify the information on classical music performances in one place and get the past performance information. In this study, we proposed a participatory archive portal for providing, preserving and servicing information on all classical music performances, and tried to design the functions based on the requirements of the performance archive portal identified in previous research. We identified and proposed functional requirements of the portal, reorganized the characteristics of classical music performance information, and designed metadata elements. Then we presented the design and implementation direction of search and facet navigation, as well as user participation and communication functions. Lastly, we developed a prototype that implemented the requirements of the interface.
초록
본 연구는 소설 검색 환경을 개선하기 위해, 도서태그로부터 소설 이용자가 소설 탐색 상황에서 요구하는 다양한 패싯 요소를 식별하고 체계화하는 것을 목적으로 한다. 소설의 기본 패싯 체계를 랑가나단의 PMEST 기본 패싯에 기반하여, 1) 소설 자료를 형성하는 주체, 2) 소설을 구성하는 내용적, 외형적 성질, 3) 독자가 책과 상호작용하는 행위, 4) 소설 및 독서활동과 관련된 공간 정보, 5) 소설 및 독서활동과 관련된 시간 정보로 정의하고, 소설 7,174건에 부여된 약 31만 건의 태그 중 핵심 태그 3,730건을 선별하여 내용분석하였다. 그 결과, 소설 패싯의 상위범주 25개를 중심으로 다양한 속성을 체계화하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC이나 소설 DB에 패싯 내비게이션 형태로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
The purpose of this study is to identify and systematize various facet elements required by users in fiction search situations from book tags to improve the fiction search environment. Based on the Ranganathan’s PMEST formula, the basic facet system of the fiction was defined as 1) the personality that forms the fiction material, 2) the content and external characteristics that compose the fiction, 3) the reader interaction with books, 4) spatial information related to fiction and reading activities, and 5) time information related to fiction and reading activities. Out of approximately 310,000 tags assigned to 7,174 fiction, 3,730 core tags were selected and content-analyzed. As a result, various attributes were systematized around the top 25 categories of the fiction facets. The results of this study can be applied to facet navigation of OPAC and fiction DB in the future.
초록
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
Abstract
This study proposed and evaluated electroencephalography (EEG)-based and eye-tracking-based methods to determine relevance by utilizing users’ implicit relevance feedback while navigating content in a digital library. For this, EEG/eye-tracking experiments were conducted on 32 participants using video, image, and text data. To assess the usefulness of the proposed methods, deep learning-based artificial intelligence (AI) techniques were used as a competitive benchmark. The evaluation results showed that EEG component-based methods (av_P600 and f_P3b components) demonstrated high classification accuracy in selecting relevant videos and images (faces/emotions). In contrast, AI-based methods, specifically object recognition and natural language processing, showed high classification accuracy for selecting images (objects) and texts (newspaper articles). Finally, guidelines for implementing a digital library interface based on EEG, eye-tracking, and artificial intelligence technologies have been proposed. Specifically, a system model based on implicit relevance feedback has been presented. Moreover, to enhance classification accuracy, methods suitable for each media type have been suggested, including EEG-based, eye-tracking-based, and AI-based approaches.