초록

인적자원관리와 지식공유는 조직의 성과향상을 위해 필수적인 전략으로서 매우 중요한 연구주제임에도 불구하고 이들 개념간의 연계고리를 밝히고자 하는 연구는 매우 적었다. 본 연구에서는 지방정부를 대상으로, 인적자원관리와 지식공유 그리고 조직내부성과간의 관계를 분석하였다. 분석결과 인적자원관리는 지식공유에 긍정적인 영향을 미치며, 지식공유는 인적자원관리를 부분적으로 매개하여 조직의 내부성과에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구결과를 토대로 정책적 시사점을 제시하였다.

Abstract

In this study, we analyzed the effects of how Human resource management affects the knowledge sharing that facilitates organizational performance. Human resource management has received very little attention in the study of knowledge management. However, main drivers of knowledge activities are individual members of an organization and thus knowledge management strategies should be discussed in relation with human resource management. The results show that human resource management was significantly positively related to knowledge sharing, and the relationship between human resource management and organizational performance was partially mediated by knowledge sharing. Lessons and implications of this study for management leadership are presented.

초록

공공도서관의 효율성을 객관적으로 측정하여 성과관리에 기여하고자 도서관서비스에 내재된 질적 특성을 반영한 효율성 분석모형을 제시하고 이 분석모형을 적용한 실증적 연구를 통해 효율성 제고방안을 모색하였다. 이미 국내외 연구에서 기존 공공부문에서 사용되는 분석기법을 적용하여 효율성을 측정하였으나, 도서관의 특성을 충분히 반영하지 못했고 측정결과에 대한 일반적인 이론도출을 시도한 연구도 없었다. 이에 본 연구에서는 도서관서비스에 내재된 질적 특성을 반영하는 분석모형을 제시하고 분석해봄으로써 효율성 요인을 분석하고자 하였다. 분석결과 현재 공공도서관에 투입량을 기준으로 산출량은 증가될 수 있으므로 현재 투입 수준에 맞게 산출량을 증가시키는 방법을 모색하고 지속적으로 투입양을 증가시켜야 한다. 효율성 영향요인은 이용자수, 물리적 환경, 전문 인력, 문화 프로그램 기획력, 전자자료 등으로 분석되었고, 다중회귀분석을 실시한 결과 이용자수, 전문 인력, 문화프로그램 기획력이 효율성과 인과관계를 갖고 있었다.

Abstract

This study measures the efficiency of public libraries, library services, and management to contribute to the proposed model for efficiency analysis, reflecting the characteristics in public libraries. This analysis model of applying the empirical research pursues the solutions to provide efficiency. Although many attempts have been made domestically and internationally to study the measurement of the efficiency, mere application of analysis techniques used in the other public sectors has led to the inadequate measurement for characteristics of library services. In addition, there has not been any attempt made to deduce a general theory for the study from the measurement results. In this study, an analysis model that reflects the inherent characteristics in library services is suggested to be analyzed empirically, and this leads to the understanding of efficiency factors. The results of the study show that the efficiency of current public libraries can be increased on the basis of input and output. Therefore the commitment to increase the level of output to meet the current need shall continue by the amount, rather than by the commitment to reduce the level of input. Finally, the factors influencing the efficiency are the number of users, the physical environment, professional staffs, events planning, and electronic resources. After analyzing the five factors via multiple regression analysis, three factors such as the number of users, professional staff and events planning proved causal relationship with the efficiency.

초록

Abstract

This paper explores how interface environments have an influence on novice users’ performance in social virtual worlds (SVWs), which are emerging user-centric three-dimensional cyberspaces. Despite their early popularity, SVWs have experienced that numerous new users leave the cyberspaces soon before they become long-term users. One possible reason is that unfamiliar interfaces of SVWs can be a barrier to novice users’ adaptation of the technology. To understand a role of interfaces in the users’ assimilation of SVWs, we examine an impact of three interface factors (presence, affordance, and feedback) on performance which is regarded as a yardstick for users’ adaptation of SVWs. Forty participants were recruited and went through one-hour experimental sessions with seven tasks in Second Life; they were also asked to answer a questionnaire. Findings indicate that while affordance and feedback are significant factors influencing novice users’ performance, presence has no impact on their performance.

초록

자동 분류에서 문헌을 표현하는 일반적인 방식인 BOW는 용어를 독립적으로 처리하기 때문에 주변 문맥을 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 각 용어마다 주제범주별 문맥적 특징을 파악해 프로파일로 정의하고, 이 프로파일과 실제 문헌에서의 문맥을 비교하는 과정을 통해 동일한 형태의 용어라도 그 의미나 주제적 배경에 따라 구분하고자 하였다. 이를 통해 주제가 서로 다름에도 불구하고 특정 용어의 출현만으로 잘못된 분류 판정을 하는 문제를 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 이러한 문맥적 요소를 용어 가중치, 분류기 결합, 자질선정의 3가지 항목에 적용해 보고 그 분류 성능을 측정했다. 그 결과, 세 경우 모두 베이스라인보다 분류 성능이 향상되었고 가장 큰 성능 향상을 보인 것은 분류기 결합이었다. 또한 제안한 방법은 학습문헌 수가 많고 적음에 따라 발생하는 성능의 편향을 완화하는데도 효과적인 것으로 나타났다.

Abstract

One of the limitations of BOW method is that each term is recognized only by its form, failing to represent the term’s meaning or thematic background. To overcome the limitation, different profiles for each term were defined by thematic categories depending on contextual characteristics. In this study, a specific term was used as a classification feature based on its meaning or thematic background through the process of comparing the context in those profiles with the occurrences in an actual document. The experiment was conducted in three phases; term weighting, ensemble classifier implementation, and feature selection. The classification performance was enhanced in all the phases with the ensemble classifier showing the highest performance score. Also, the outcome showed that the proposed method was effective in reducing the performance bias caused by the total number of learning documents.

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구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.

Abstract

Structured abstracts have been regarded as an essential information factor to represent topics of journal articles. This study aims to provide an unconventional view to utilize structured abstracts with the analysis on sub fields of a structured abstract in depth. In this study, a structured abstract was segmented into four fields, namely, purpose, design, findings, and values/implications. Each field was compared in the performance analysis of document clustering. In result, the purpose statement of an abstract affected on the performance of journal article clustering more than any other fields. Furthermore, certain types of keywords were identified to be excluded in the document clustering to improve clustering performance, especially by Within group average clustering method. These keywords had stronger relationship to a specific abstract field such as research design than the topic of an article.

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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.

초록

이 연구에서는 White가 제안한 자아 중심 인용 분석을 응용하여 연구 주제에 대한 다층적인 분석을 가능하게 해주는 자아 중심 주제 인용 분석 기법을 제안하였다. 시험적으로 폭소노미에 대한 연구문헌을 Web of Science 데이터베이스로부터 검색한 후 이에 대한 주제 인용 분석을 수행해보았다. 폭소노미 주제에 대한 자아 중심 인용 분석은 자아 문헌 집단 분석, 주제 인용 정체성 분석, 주제 인용 이미지 분석의 세 단계로 나뉘어 수행되었다. 분석 결과 이 연구에서 제안된 자아 중심 주제 인용 분석을 통해서 폭소노미 연구의 내부 지적 구조와 외부 지적 구조를 함께 파악하는 것이 가능함이 확인되었다.

Abstract

This research aims to present the ego-centered topic citation analysis, which is a new application of White’s ego-centered citation analysis, for analyzing multilayered knowledge structure of a subject domain. An experimental topic citation analysis was carried out on the folksonomy research documents retrieved from Web of Science. Ego-centered topic citation analyses on folksonomy research domain were conducted in three stages: ego-documents set analysis, topic citation identity analysis, and topic citation image analysis. The results showed that the ego-centered topic citation analysis suggested in this study was successfully performed to illustrate the inner and the outer knowledge structures of folksonomy research domain.

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본 연구의 목적은 이용자의 인지적 특성 중 하나인 성격 유형과 OPAC 탐색 과정에서 나타나는 이용자의 정보 탐색 성향 및 만족도의 관계를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 실험대상자들을 대상으로 KEPTI 에니어그램 검사를 통해 성격 유형을 파악하였고, 데이터는 실험-전 질문지, 태스크A 질문지, 태스크B 질문지, 그리고 실험-후 질문지로 수집되었다. 분석결과, 에니어그램의 힘의 중심에 의한 집단 간에는 탐색의 용이성, 탐색시간, 탐색시간의 충분성, 탐색결과의 유용성, 탐색과정의 쉬움에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났고 호니비언 집단 간에는 질의에 대한 친숙성과 흥미에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다.

Abstract

This study examined the relation between personality types and users' searching trait and satisfaction when interacting with OPAC system. In this study, personality type was measured by the KEPTI Enneagram tools. Data was collected through four questionnaires, pre-test, TaskA, TaskB, and post-test survey. The results indicated that there was a statistically significant difference in perceptions on the expected ease of search, completion time, adequacy of search time, usefulness of search results, and performed ease of search within the Three Triads of Enneagram. Also a statistically significant difference was found on familiarity and interest in the selected queries within the Hornivian group.

초록

본 연구에서는 국내 주요 검색 포털들인 구글 코리아, 네이버, 네이트, 다음, 야후 코리아의 모바일 검색 기능을 분석, 평가하고자 한다. 좀 더 구체적으로 이 연구에서는 유선 검색과 차별화되는 모바일 검색 기능인 음성 검색, 음악 검색, 코드 검색, 비주얼 검색(사물 검색) 등에 초점을 맞추고, 이러한 검색 기법의 특징을 포털별로 조사하고, 검색 성능을 인식의 정확도와 인식 속도에 근거하여 비교, 평가하고자 한다. 조사 결과, 네이버와 다음이 가장 다양한 모바일 검색 기능을 제공하고 있었으며, 구글은 음성 검색만을 제공하고 있었고, 네이트와 야후는 어떠한 특화된 기능도 제공하지 않고 있었다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 효과적인 모바일 검색 기능의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

This study aims to investigate the current status of mobile search functions of Korean search portals, namely Google Korea, Naver, Nate, Daum, and Yahoo Korea. This study focuses on unique mobile search functionalities, such as voice search, music search, code search, and visual/ object search. In particular, this study analyzed characteristics of these search functions and evaluated their performances based on the accuracy and the speed of recognition. The results of this study show that both Naver and Daum support various mobile searching functions, whereas Google only supports voice search. Nate and Yahoo do not offer any unique function. The results of this study can be applied to the portal's effective development of mobile search functionalities.

초록

이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도 문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.

Abstract

This paper compares two recent methods for exploring a scientist's research history: citation identity and self-citation network. The former is proposed by White(2000), while the latter is suggested by Hellsten et al.(2007). An experimental citation analysis was carried out on the research output of Young Mee Chung, a renouned Korean information scientist. The result shows that the two methods divided the research period into two sub-periods in the same way. They also identified the major research themes very similarly. In the analysis of each method's performance in depth, the two methods revealed different functions to understand a researcher's history. Citation identity was useful to identify authors who have affected Chung's research in terms of research topics. whereas, self-citation network was successful to identify the core papers and leading papers of the research sub-periods. This study indicates the combination of two methods can provide rich information on a scientist's research history.