초록

국립중앙도서관에서 인쇄 출판물을 대상으로 운영 중인 납본체계와는 달리 웹 아카이빙인 OASIS (Online Archiving & Searching Internet Sources)는 웹 사이트, 웹 자원 등의 온라인 디지털 자원을 대상으로 자원 수집, 관리 및 보존하기 위한 과정이 필요하다. 이에 본 논문에서는 웹 아카이빙을 위한 디지털 자원 납본 프로세스를 개발하기 위해 디지털 자원 납본 주체와 대상을 정의하였고, 납본 프로세스를 위한 단계별 정의와 기능을 명시하였다. 또한 디지털 납본 시스템 구성을 위한 업무 흐름도와 단위 업무에 따른 기능 정의와 정보 흐름을 위한 구조를 제시하였다.

Abstract

The National Library of Korea is administering a legal deposit system for the printed- publications. Whereas, OASIS(Online Archiving & Searching Internet Sources) has to design a system to collect, manage and preserve web sites and web resources for Web Archiving. The purpose of this study is to develop a digital deposit process for digital resources. As a result, this study defines the subjects and objects for digital deposits, and describes the definitions and the functions according to digital deposit steps. Also, this study designs the data flow diagram and proposes the function definitions on unit works and the structure for the flow of information.

초록

본 연구에서는 공공부문에서 운영되고 있는 KMS의 성과평가의 일환으로 KMS 사용자 만족도의 선행요인 및 사용자 만족도와 성과 간의 구조적 관계를 분석하고 효과적인 KMS 운영을 위한 함의를 제시하였다. 본 연구에서 실시한 지식품질과 KMS 품질, 사용자 만족도 및 성과 간의 영향관계에 관한 구조방정식 분석결과, 연구모형에서 설정한 3개의 가설 모두가 채택되었다. 이러한 분석결과를 토대로 본 연구에서는 KMS 사용자 만족도 및 성과 향상을 위한 효과적인 KMS 운영방안을 제시하였다.

Abstract

The purposes of this study are to examine the factors influencing the user satisfaction of knowledge management system(KMS) and the influence of the user satisfaction on the performance, and to search the strategies for effective KMS operating. The results of covariance structural analyses indicate that the factors-knowledge quality and KMS quality significantly influence the user satisfaction. User satisfaction also significantly affects the performance. Based on the results, this study discusses the potential implications for the strategies of KMS implementing to improve the user satisfaction and performance.

초록

Abstract

In this study, pathfinder network analysis has been carried out to identify subject domains of documents which cited articles in the ASIST Proceedings. This represents how articles in the ASIST Proceedings are flowed and used in what subjects areas. For this analysis, 240 documents were selected through a search of the Scopus database. The complete linkage clustering method was used to draw out 16 clusters from 240 documents. Through MDS and pathfinder network analysis, knowledge networks of clusters have been produced. As a result, articles in the ASIST Proceedings relating to knowledge management, bibliometrics, information retrieval and digital libraries have been cited actively by other publications. The most frequent citation flow type of ASIST proceedings was citation from proceedings(ASIST) to reviews(ARIST), via journals, and the most popular subject areas related to documents were bibliometrics.

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현대사회의 개인과 단체가 일상적으로 생산하는 다양한 디지털 객체는 현대 인류에게는 정보자산이지만 미래 인류에게는 소중한 디지털 유산이 된다. TRAC은 디지털 보존이라는 막중한 책무를 자임한 디지털 아카이브가 그 책무를 실효성 있는 방식으로 수행하고 있는지를 평가하기 위한 도구의 하나이다. 이 논문은 TRAC과 우리 나라의 웹자원에 대한 장기적 접근을 제공하는 것을 목적으로 하는 국립중앙도서관의 OASIS 간의 격차를 분석하고자 하는 목적으로 수행되었다. 평가 결과, OASIS는 조직 및 기술인프라 측면에 비하여 장기 보존 기능을 포함한 객체관리 인프라가 취약한 상태임이 확인되었다.

Abstract

Individuals and organizations in the modern society produce diverse digital objects everyday, which are not only valuable information resources at present but also will be invaluable digital heritage for the future generation. TRAC(Trustworthy Repositories Audit & Certification: Criteria & Checklist) is one of the evaluating tools against which digital archives could be assessed for their preparedness to perform the task of long-term preservation. The current study uses TRAC to assess OASIS(Online Archiving & Searching Internet Source). The results show that the web archive has a greater room for strengthening in the object management infrastructure than in organizational and technical infrastructures.

초록

일반적으로 문헌을 검색하고 접근하기 위하여 주제색인과 같은 주제어를 활용하곤 한다. 그렇다면 문헌의 내용과 문헌의 주제어는 분명히 어떤 밀접한 상관관계가 있을 것으로 예측해볼 수 있다. 본 연구는 이러한 의문점에서 출발하여, 디지털콘텐트의 본문내용이 비교적 짜임새 있게 정형화되어 있는 석사 학위논문을 연구문헌으로 한정하여 학위논문 전문에서 나타나는 학위논문의 주제어 분포도를 연구하였다. 학위논문의 주제어는 논문 저자가 부여한 주제어를 사용하되, 학위논문 전문은 ‘목차’, ‘서론’, ‘이론배경’, ‘본론’, ‘결론’, ‘참고문헌’의 내용위치로 분할하여 내용위치에 따른 주제어의 출현율을 확인하였다. 연구대상 학위논문 전문은 1226.3개의 용어, 5152.3번의 용어 출현을 보였다. 학위논문 저자가 부여한 주제어는 12~13개 용어로 구성되어 있었다. 연구결과, 전문 내용위치에 따른 주제어의 출현율은 ‘목차’ 11.4%와 ‘서론’ 11.2%에서 가장 높았으며(11%), 다음 순위는 내용위치 ‘결론’ 9.8%이었다.

Abstract

We would generally use subject terms such as subject indexing for searching and accessing documents. So then, there must be any relationship between document's full-text and its subject terms. This study is started in this question. Master's theses in field of science and technology are worked with because full-text is relatively formatted. This study is to study locations of subject term on Thesis, distribution patterns of subject terms on content of full-text; ‘Contents’, ‘Introduction’, ‘Theory’, ‘Main subject’, ‘Conclusion’ and ‘References’. Thesis were averagely composed of 1226.3 terms. And Subject terms were averagely compose of 12~13 terms. As a result, ‘Contents’ and ‘Introduction’ have had the most frequency of subject.

초록

최근 웹 환경이 대중화되고 개방됨에 따라 웹은 단순한 정보 획득의 공간이 아닌, 의견 표출과 교환의 장이 되어 가고 있으며, 이에 따라 웹 상에서 표출된 특정 주제에 대한 사람들의 의견을 자동으로 검색하기 위한 기술 개발의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이러한 의견 문서 검색 문제는 사용자 질의와 문서간의 적합성만을 고려하는 일반적인 정보검색 방법으로는 해결하기 어려우며, 문서 내 의견 포함 여부 분석을 수행할 수 있는 더욱 진보된 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존 검색 시스템의 구조 하에서, 의견 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 의견 검색을 수행하기 위해 문서 내 의견 분석 방법에 대해 기존의 사전 기반 방식과 기계학습 기반 방식을 결합한 새로운 혼합 방식을 제안하고, 실험을 통하여 검색 성능을 개선하는 효과가 있음을 보였다.

Abstract

Recently, as its growth and popularization, the Web is changed into the place where people express, share and debate their opinions rather than the space of information seeking. Accordingly, the needs for searching opinions expressed in the Web are also increasing. However, it is difficult to meet these needs by using a classical information retrieval system that only concerns the relevance between the user's query and documents. Instead, a more advanced system that captures subjective information through documents is required. The proposed system effectively retrieves opinionated documents by utilizing an existing information retrieval system. This paper proposes a kind of hybrid method which can utilize both a dictionary-based opinion analysis technique and a machine learning based opinion analysis technique. Experimental results show that the proposed method is effective in improving the performance.

초록

시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.

Abstract

Currently be proceeded a lot of researchers for ‘user information demand description' for interface of an information retrieval system or Web search engines, but user information demand description for a natural language form is a difficult situation. These reasons are as they cannot provide the semantic similarity that an information retrieval model can be completely satisfied with variety regarding an information demand expression and semantic relevance for user information description. Therefore, this study using the description logic that is a knowledge representation base of OWL and a vector model-based weight between concept, and to be able to satisfy variety regarding an information demand expression and semantic relevance proposes a decision way for perfect assistances of user information demand description. The experiment results by proposed method, semantic similarity of a polyseme and a synonym showed with excellent performance in decision.