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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
4차 산업혁명시대를 맞아 데이터의 중요성은 심화되고 있으나, 개인정보보호 등의 문제로 데이터의 활용이 쉽지 않은 경우가 많이 있다. 형사사법정보는 범죄 예측 및 예방, 범죄수사 과학화, 양형합리화 등 다양한 활용가치가 예상됨에도 현재 개인정보보호와 형사사법정보 관련 법률적 해석 문제로 활용이 상당히 제한되고 있다. 본 연구는 형사사법정보의 구조화․범주화를 통해 ‘범죄데이터’로 전환하여 빅데이터로서 활용하도록 제안하였으며, ‘범죄데이터’ 활용시 법률적 문제, 활용가치, 데이터 생성 및 활용시 고려사항을 전문가를 통해 검증하고 향후 전략적 발전방안을 도출하였다. 연구결과, ‘범죄데이터’는 개인정보보호문제는 해결된 것으로 보여지나, 형사사법정보 관련법에 명시할 필요는 있으며, 빅데이터 활용을 위해 분석 가능하도록 표준화된 형태로 정리되는 것이 시급함이 밝혀졌다. 향후 진행방향으로는 데이터 요소 도출, 용어사전 시소러스 구축, 데이터 등급화를 위한 개인민감정보 정의 및 등급지정, 비정형데이터의 정형화를 위한 알고리즘 개발 등을 제시하였다.
Abstract
In the era of the 4th Industrial Revolution, the importance of data is intensifying, but there are many cases where it is not easy to use data due to personal information protection. Although criminal justice information is expected to have various useful values such as crime prediction and prevention, scientific investigation of criminal investigations, and rationalization of sentencing, the use of criminal justice information is currently limited as a matter of legal interpretation related to privacy protection and criminal justice information. This study proposed to convert criminal justice information into ‘crime data’ and use it as big data through the structuralization and categorization of criminal justice information. And when using “crime data,” legal issues, value in use, considerations for data generation and use were verified by experts, and future strategic development plans were identified. Finally we found that ‘crime data’ seems to have solved the privacy problem, but it is necessary to specify in the criminal justice information related law and it is urgent to be organized in a standardized form for analysis to use big data. Future directions are to derive data elements, construct a dictionary thesaurus, define and classify personal sensitive information for data grading, and develop algorithms for shaping unstructured data.
초록
본 연구는 도서관 내외적인 정보환경과 운영환경의 변화요인을 수용하여 디지털 환경에서 대학도서관 평가지표를 개발하는데 있다. 이러한 연구를 수행하기 위하여 문헌연구와 델파이 조사, 본 조사를 실시하였으며, 본 연구를 통하여 규명된 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 문헌연구를 통하여 설정한 평가 항목 및 지표의 내용타당도를 검증하기 위한 델파이 조사 결과, 각 평가영역별 평정 값이 3.00이상이고 전체 평균이 4.02이며, 표준편차는 .40～.62 사이에 분포되어 있으므로 델파이 조사결과 평가지표는 타당한 것으로 조사되었다. 둘째, 본 평가지표의 구인타당도를 검증하기 위하여 요인분석을 실시하였다. 그 결과 11개 요인으로 구성된 평가항목의 요인별 누적 변량은 72.733%로서 타당성이 높은 것으로 검증되었다. 셋째, 사서의 특성별로 인지하는 정도의 차이를 검증하기 위하여 유의확률 0.05 수준에서 t-검증과 일원 변량분석을 실시하였다. 이상과 같이 델파이 조사와 본 조사의 결과를 토대로 하여 전체 7개 평가부분 35개 평가항목 92개의 평가지표로 구성된 새로운 평가지표를 개발하였다.
Abstract
This study is to consider varying factors of internal/external informational and operational environments in libraries, and develop a new evaluation indicators for university libraries in digital environments. The main research results are as follows. First, the results through the Delphi method that was to adopted to verify evaluation items and indicators determined by the literature review show that the repressed values for each evaluation category is greater than 3.00, overall average is 4.02. and standard deviation is ranged from 0.40 to 0.62 for each category. This means that the evaluation indicators are valid. Second, the factor analysis was performed to verify the construct validity of evaluation indicators. As a result, the cumulative variance of evaluation indicators consisting of 11 dimensions per factor is 72.733%. In turn, this result shows that the validity of these indicators is very reliable. Third, t-test and one-way ANOVA are performed within significance probability 0.05 in order to verify differences in each librarians point of views for the degree of importance in evaluation indicators. Based on the Delphi study and our own analysis, we developed a new evaluation indicators that consists of 7 evaluation categories, 35 evaluation items, and 92 evaluation indicators.
초록
현재 기관이나 조직 내에 수많은 양의 데이터가 축적되어 존재하고 있으나 대부분의 데이터는 각 기관이나 조직에 따라 정형화된 형태로 남아있는 실정이다. 정형화된 정보는 정보의 교환 및 공유에 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 지식정보자원관리라는 새로운 개념이 도입되었으며, 축적된 데이터들을 공유 및 관리하기 위한 지식정보자원의 디지털화가 실행되고 있다. 특히 과학기술 또는 교육학술 분야에서는 지식정보자원의 교환 및 공유에 필요한 데이터를 구조적으로 처리하고자 XML을 도입하려는 움직임이 일고 있으며, 이들 분야의 전자문서 안에 사용되어지는 수많은 수학식의 표현이 이미지나 텍스트 등의 비구조적인 데이터로 처리됨에 따라 검색과 인덱싱 또는 재사용성 등의 제한사항이 발생하게 된다. 이를 극복하고자 MathML을 이용한 수학식의 처리에 관심이 집중되고, MathML을 구조적인 문서상에 쉽고 효율적으로 처리할 수 있는 솔루션이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 지식정보자원을 목적으로 하는 전자문서의 구조적인 처리를 용이하게 하고, MathML에 대한 전문적인 지식이 없어도 구조적인 문서상에 쉽게 MathML을 생성 및 표현할 수 있는 XML 문서 편집 시스템을 구현하였다.
Abstract
A lot of accumulated data of many quantity exist within a institution or an organization, but most data is remained in form of standardization as each institution or organization. There are difficulty in exchange and share of information. New concept of knowledge information resource management to overcome this disadvantage was introduced, and the digitization of knowledge information resources to share and manage accumulated data is been doing. Specially, in science technic or education scholarship it, the tendency that importing XML to process necessary data to exchange and share of knowledge information resources structurally, and limitation of back for search and indexing or reusability is happened according as expression of great many mathematics used inside electron document of these sphere is processed to nonstructural data of image or text and so on. There is interest converged in processing of mathematics that use MathML to overcome this, and we require the solution to be able to process MathML easily and efficiently on structural document. In this paper, designed and implemented of XML document editing system which easy structural process of electronic document for knowledge information resources, and create and express MathML easily on structural document without expert knowledge about MathML.
초록
본 연구의 목적은 UNESCO의 미디어와 정보 리터러시(MIL)의 역량과 교육내용, AASL의 미디어정보 리터러시의 핵심역량을 2015 개정 교육과정의 역량과 도서관과 정보생활의 교육내용과 비교하고 분석하여 미디어정보 리터러시 교육과정 개발에 필요한 기초 정보와 시사점을 획득하는 것이다. 분석결과, 첫째, UNESCO의 MIL과 AASL의 미디어정보 리터러시의 역량들은 2015 개정 교육과정의 역량과 연관성이 있었다. 둘째, UNESCO의 MIL은 미디어 리터러시보다 정보 리터러시의 구성 요인과 역량을 많이 반영하였다. 이러한 이유로 미디어정보 리터러시가 미디어 리터러시보다 미디어 리터러시 교육이 추구하는 내용을 보다 적절히 반영하고 있는 용어라 할 수 있었다. 셋째, UNESCO의 MIL은 정보 리터러시보다 미디어 리터러시의 교육내용을 보다 많이 반영하였다. 넷째, 도서관과 정보생활 교육과정은 도서관과 정보 리터러시 교육내용을 담아내고 있는 것에 비하여 미디어 리터러시 내용은 부족한 것으로 나타났다. 다섯째, 미디어정보 리터러시 관련 역량들과 도서관과 정보생활은 문화적 감수성 역량을 제시하고 있지 않았다. 연구결과를 바탕으로 도서관 자원을 활용하는 정보 리터러시의 역량을 넘어 미디어 리터러시의 내용을 융합한 미디어정보 리터러시 교육과정을 개발할 필요가 있음을 확인하였다.
Abstract
The purpose of this study is to obtain basic information and implications for developing media information literacy curriculum by comparing and analyzing UNESCO’s media and information literacy competencies and AASL’s key competencies with the 2015 Revised Curriculum and the Library and Information Life curriculum. As a result of the analysis, First, UNESCO’s MIL and AASL’s key competencies in media information literacy were related to the competencies of the 2015 Revised Curriculum. Second, UNESCO’s MIL included more aspects of the composition and competencies of information literacy than media literacy. For this reason, it could be said that media information literacy more appropriately reflects the content pursued by media literacy education than media literacy. Third, UNESCO’s MIL included more training content for media literacy than information literacy. Fourth, the contents of media literacy were found to be insufficient in the Library and Information Life curriculum compared to the education contents of library and information literacy. Fifth, the competency standards related to media information literacy and Libraries and Information Life did not present cultural sensitivity competency. Based on the results of the study, It is necessary to develop a media information literacy curriculum that fuses the contents of media literacy beyond the information literacy that use library resources.
초록
불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 ‘Reddit’의 불면증 커뮤니티인 ‘insomnia’를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군(‘부정적 감정’, ‘조언 및 도움과 감사’, ‘불면증 관련 질병’, ‘수면제’, ‘운동 및 식습관’, ‘신체적 특징’, ‘활동적 특징’, ‘환경적 특징’)을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.
Abstract
Insomnia is a chronic disease in modern society, with the number of new patients increasing by more than 20% in the last 5 years. Insomnia is a serious disease that requires diagnosis and treatment because the individual and social problems that occur when there is a lack of sleep are serious and the triggers of insomnia are complex. This study collected 5,699 data from ‘insomnia’, a community on ‘Reddit’, a social media that freely expresses opinions. Based on the International Classification of Sleep Disorders ICSD-3 standard and the guidelines with the help of experts, the insomnia corpus was constructed by tagging them as insomnia tendency documents and non-insomnia tendency documents. Five deep learning language models (BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet) were trained using the constructed insomnia corpus as training data. As a result of performance evaluation, RoBERTa showed the highest performance with an accuracy of 81.33%. In order to in-depth analysis of insomnia social data, topic modeling was performed using the newly emerged BERTopic method by supplementing the weaknesses of LDA, which is widely used in the past. As a result of the analysis, 8 subject groups (‘Negative emotions’, ‘Advice and help and gratitude’, ‘Insomnia-related diseases’, ‘Sleeping pills’, ‘Exercise and eating habits’, ‘Physical characteristics’, ‘Activity characteristics’, ‘Environmental characteristics’) could be confirmed. Users expressed negative emotions and sought help and advice from the Reddit insomnia community. In addition, they mentioned diseases related to insomnia, shared discourse on the use of sleeping pills, and expressed interest in exercise and eating habits. As insomnia-related characteristics, we found physical characteristics such as breathing, pregnancy, and heart, active characteristics such as zombies, hypnic jerk, and groggy, and environmental characteristics such as sunlight, blankets, temperature, and naps.