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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
도서관 이용자에게 장애가 없는 정보서비스를 제공하기 위해서는 OPAC의 접근성, 사용성 및 검색성을 향상시키고, 도서의 검색, 식별 및 브라우징의 도구로써 ISBN의 활용가치를 높이는 것이 필요하다. 북마크릿은 웹브라우저의 ‘즐겨찾기에 추가’ 또는 ‘툴바’에 드래그하여 저장할 수 있는 작은 크기의 자바스크립트이다. 그리고 오픈소스인 북마크릿은 웹페이지에서 ISBN을 추출한 다음, 해당 ISBN으로 도서관의 OPAC에서 도서를 검색할 수 있는 간단하지만 강력한 검색도구이다. 해외의 도서관 시스템 벤더, 도서관, OCLC 등은 이용자가 온라인서점의 웹페이지를 살펴보면서 동시에 도서관의 소장 및 대출 정보를 실시간으로 검색할 수 있는 북마크릿을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외에서 개발되어 활용되고 있는 네 가지 유형의 북마크릿에 대한 적용사례 분석을 통해 북마크릿의 특징과 장단점을 정리하였다. 이를 통해서 북마크릿의 기본요건과 적용모델을 도출하고, 국내 도서관의 OPAC과 온라인서점에서 북마크릿을 활용한 Library Lookup 서비스 제공방안을 제안하였다.
Abstract
It is required to enhance the value of ISBN as a tool for book search, identification, and browsing, and improve the accessability and search capability of library OPAC. Bookmarklet is a small size javascript which can be saved as URL in a web browser bookmark or web page hyperlink. Open source bookmarklet can extract ISBN from web pages and search a book from library OPAC using the ISBN, so it is recognized as a simple but powerful search tool. In foreign countries, commercial library system vendors, libraries, OCLC, etc. are providing bookmarklets which allow a user to search for library holdings and loan information in a real time while he/she is travelling in an online bookshop web page. Therefore, this paper compared and analyzed international bookmarklets application examples and proposed LibraryLookup service in which library OPAC and online bookshop can make use of the bookmarklets.
초록
본 연구는 이메일에 나타난 감성정보 메타데이터 추출에 있어 자연언어처리에 기반한 방식을 적용하였다. 투자분석가와 고객 사이에 주고받은 이메일을 통하여 개인화 정보를 추출하였다. 개인화란 이용자에게 개인적으로 의미 있는 방식으로 컨텐츠를 제공함으로써 온라인 상에서 관계를 생성하고, 성장시키고, 지속시키는 것을 의미한다. 전자상거래나 온라인 상의 비즈니스 경우, 본 연구는 대량의 정보에서 개인에게 의미 있는 정보를 선별하여 개인화 서비스에 활용할 수 있도록, 이메일이나 토론게시판 게시물, 채팅기록 등의 텍스트를 자연언어처리 기법에 의하여 자동적으로 메타데이터를 추출할 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 온라인 비즈니스와 같이 커뮤니케이션이 중요하고, 상호 교환되는 메시지의 의도나 상대방의 감정을 파악하는 것이 중요한 경우에 그러한 감성정보 관련 메타데이터를 자동으로 추출하는 시도를 했다는 점에서 연구의 가치를 찾을 수 있다.
Abstract
This paper describes a metadata extraction technique based on natural language processing (NLP) which extracts personalized information from email communications between financial analysts and their clients. Personalized means connecting users with content in a personally meaningful way to create, grow, and retain online relationships. Personalization often results in the creation of user profiles that store individuals preferences regarding goods or services offered by various e-commerce merchants. We developed an automatic metadata extraction system designed to process textual data such as emails, discussion group postings, or chat group transcriptions. The focus of this paper is the recognition of emotional contents such as mood and urgency, which are embedded in the business communications, as metadata.