- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
최근 국내적으로 e-Book 산업에 대한 성장 전망을 실현화하기 위한 노력은 끊임없이 진보되어 왔다. e-Book의 경우 정보 시스템 영역에서 가치 시스템을 구현하고 있음에도 불구하고, e-Book을 정보 시스템 영역으로 확장하여 사용자 입장에서 성공 메커니즘을 살펴본 연구는 찾아보기 힘들다. 이에 본 연구에서는 e-Book의 성공 모형을 제안하고 평가를 수행하였다. 전체 241명의 e-Book 사용자들로부터 자료를 수집하여 구조방정식 모형을 통해 검증하였다. 그 결과 모든 구성개념들의 관계가 유의적으로 도출됨으로써 e-Book의 연구 영역을 정보 시스템 연구 영역으로 확장할 수 있는 이론적 토대를 마련하였다. 아울러 경로별 멀티그룹 구조모형 분석을 통해 개인의 지각된 효용 차이에 따라 e-Book의 성공 요소들이 서로 상이하게 영향력을 행사함을 밝힘으로써 e-Book 시장을 활성화 할 수 있는 실무적인 시사점을 논의하였다.
Abstract
With the proliferation of the e-Book industry, people are increasingly interacting with e-Book as information systems. While e-Book contains the components regarded as an information system(IS), few studies have been conducted to assess the success of e-Book from IS perspective. This study proposed and empirically evaluated an e-Book success model. Structural equation modeling techniques were applied to the data collected by questionnaire from 241 users of e-Book. Every relationship among constructs was significantly supported by the data. This finding provided theoretical implications to extend existing e-Book research into the broader IS research area. Furthermore, this study illustrated the use of multi-group structural analysis to test the differences in structural weights between high e-Book and high paper book utility groups. The managerial implications of the results in setting different relationships and allocating appropriate paths to vitalize the e-Book market were discussed.
초록
연구자 성과 평가를 위해 널리 사용되는 h-지수는 일관성 부족 문제와 공저자 수를 고려하지 않는다는 문제를 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 h-지수와 g-지수, 그리고 공저 보정 방안을 검토하고 2004년부터 2013년 사이의 실제 KCI 데이터를 대상으로 분석해본 결과는 다음과 같다. 첫째, 일관성 결여 문제를 해소하기 위해서는 g-지수를 사용하는 것이 더 바람직하다고 판단된다. 둘째, 연구 성과의 양적인 측면과 질적인 측면을 한꺼번에 반영하는 복합 지수라는 h-지수와 g-지수의 고유한 특성을 유지하기 위해서는 반드시 공저를 보정하여 지수를 측정해야 한다. 셋째, 공저자 수로 나눈 인용빈도를 사용하는 hC-지수와 gC-지수를 적용하면 단독 저술 비중이 높은 인문학 분야 연구자도 공정하게 평가할 수 있고, 특정 분야나 특정 기관에 속한 연구자가 상위 순위를 과점하는 현상을 방지할 수 있다.
Abstract
The h-index is a popular bibliometric indicator for evaluating individual researchers. However, it has been criticized for its inconsistency with reflecting increased number of citations and disregarding the number of co-authors in a paper. In order to overcome these problems, we examined the g-index and other Hirsch-type indices considering the number of co-authors. Test data collection was extracted from Korean Citation Index database published from 2004 to 2013. The results of this study are as follows: First, g-index is more reliable indicator than h-index with consistency. Second, number of co-authors must be considered to maintain the h-index as an complex indicator applying the quality and the quantity of research performance. Finally, hc-index and gc-index, with fractionalised counting of the papers, can fairly measure the research performance of humanities researchers, and successfully prevent specific disciplines or institutions occupying majority of top rankings.
초록
본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동 평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Abstract
This study aims to suggest an effective method for the automatic classification of keywords with similar patterns by calculating pattern similarity of temporal data. For this, large scale news on the Web were collected and time series data composed of 120 time segments were built. To make training data set for the performance test of the proposed model, 440 representative keywords were manually classified according to 8 types of trend. This study introduces a Dynamic Time Warping(DTW) method which have been commonly used in the field of time series analytics, and proposes an application model, MA-DTW based on a Moving Average(MA) method which gives a good explanation on a tendency of trend curve. As a result of the automatic classification by a k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm, Euclidean Distance(ED) and DTW showed 48.2% and 66.6% of maximum micro-averaged F1 score respectively, whereas the proposed model represented 74.3% of the best micro-averaged F1 score. In all respect of the comprehensive experiments, the suggested model outperformed the methods of ED and DTW.
초록
노인 당뇨병 환자들의 정보행태를 이해하기 위하여 선행연구 고찰을 통해 관련요인을 도출하고 측정도구를 설계하여, B병원에서 치료 중인 60세 이상 당뇨병 환자들을 대상으로 구조화된 면접조사를 수행하였다(N=543). 질환에 대한 인식, 건강정보이해능력, 정보요구, 정보추구, 정보이용, 정보원 이용 애로사항, 선호 정보서비스, 개인적 배경에 대한 기본통계량과 요인간의 관계를 분석하고 가설검증을 통하여 영향요인을 구명하였다. 노인 당뇨병 환자들은 질환에 대한 인식과 건강정보이해능력이 낮으며, 질환에 대한 인식은 정보요구도, 정보이용도와 상관관계가 있고, 건강정보이해능력은 정보이용도와 상관관계가 있다. 교육경험과 유병기간에 따라 정보요구도와 정보이용도에 차이가 있고, 정보환경, 성별, 나이, 학력에 따라 정보이용도에 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 질환인식 캠페인 전개, 정보지원시설 홍보활동, 집단별 정보제공과 서비스 방안 등을 제언하였다.
Abstract
The purpose of this study is to understand information behavior of older adults with diabetes. After reviewing previous research, related factors are identified and a questionnaire was devised. The structured interview was administered to the aged 60 and over in the B hospital (N=543). Data about awareness of the disease, health literacy, information environment, information need, information seeking, information use, information service, and personal background are collected and analyzed descriptively. Relationship between variables are examined and hypotheses are tested to find factors affecting information behavior. The level of the awareness of the disease and health literacy appeared to be low. It is proved that awareness of the disease is a factor affecting information need and information use. Health literacy affects information use. There is a statistical significant difference between information need and information use by disease education and duration. There is also a statistical significant difference between information use among groups divided by information environment, sex, age, and education. Based on the results, campaign to raise disease awareness, marketing promotion about information support facilities, customized information service for older adults are suggested.
초록
이 연구에서는 분포 유사도를 문헌 클러스터링에 적용하여 전통적인 코사인 유사도 공식을 대체할 수 있는 가능성을 모색해보았다. 대표적인 분포 유사도인 KL 다이버전스 공식을 변형한 Jansen-Shannon 다이버전스, 대칭적 스큐 다이버전스, 최소 스큐 다이버전스의 세 가지 공식을 문헌 벡터에 적용하는 방안을 고안하였다. 분포 유사도를 적용한 문헌 클러스터링 성능을 검증하기 위해서 세 실험 집단을 대상으로 두 가지 실험을 준비하여 실행하였다. 첫 번째 문헌 클러스터링 실험에서는 최소 스큐 다이버전스가 코사인 유사도 뿐만 아니라 다른 다이버전스 공식의 성능도 확연히 앞서는 뛰어난 성능을 보였다. 두 번째 실험에서는 피어슨 상관계수를 이용하여 1차 유사도 행렬로부터 2차 분포 유사도를 산출하여 문헌 클러스터링을 수행하였다. 실험 결과는 2차 분포 유사도가 전반적으로 더 좋은 문헌 클러스터링 성능을 보이는 것으로 나타났다. 문헌 클러스터링에서 처리 시간과 분류 성능을 함께 고려한다면 이 연구에서 제안한 최소 스큐 다이버전스 공식을 사용하고, 분류 성능만 고려할 경우에는 2차 분포 유사도 방식을 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
Abstract
In this study, measures of distributional similarity such as KL-divergence are applied to cluster documents instead of traditional cosine measure, which is the most prevalent vector similarity measure for document clustering. Three variations of KL-divergence are investigated; Jansen-Shannon divergence, symmetric skew divergence, and minimum skew divergence. In order to verify the contribution of distributional similarities to document clustering, two experiments are designed and carried out on three test collections. In the first experiment the clustering performances of the three divergence measures are compared to that of cosine measure. The result showed that minimum skew divergence outperformed the other divergence measures as well as cosine measure. In the second experiment second-order distributional similarities are calculated with Pearson correlation coefficient from the first-order similarity matrixes. From the result of the second experiment, second-order distributional similarities were found to improve the overall performance of document clustering. These results suggest that minimum skew divergence must be selected as document vector similarity measure when considering both time and accuracy, and second-order similarity is a good choice for considering clustering accuracy only.
초록
본 연구는 인쇄잡지 중심의 소장 패러다임 대 전자잡지 위주의 접근 패러다임이 대립하는 상황에서 대학도서관의 하이브리드형 학술지 수집정책의 이론적 토대가 되는 평가요소를 분석하여 한국적 실정을 고려한 외국 학술지의 평가모형 개발에 필요한 기초자료를 마련하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 질문지법을 통하여 학술지 수집규모 상위 40개 대학도서관의 외국학술지 선정과정에서 예비평가지표(인쇄형 27개, 전자형 37개)의 적용도를 조사하고, 그 데이터를 다양한 통계적기법으로 분석하였다. 인쇄학술지 평가지표의 요인별 상대적 중요성은 응답 평균값으로 산출하였는데 그 결과는 학과당 구독종수, 이용도, 선정권한, 전자학술지 구독조건, ISI 영향지수, 국제성과 지명도, 구독가격, ILL/DDS, 수장공간 순으로 나타났다. 한편, 전자학술지는 구독가격, 접근성, 전자학술지 구독조건, 컨소시엄, 선정권한, 접근확장성, 학과당 구독종수, 대학의 학문적 특성, ISI 영향지수, ILL/DDS, 국제성과 지명도 순으로 나타났다.
Abstract
The purposes of this study are to compare and analyze the evaluation indicators for selection of journal suggested by scholars and organizations and to prepare theoretical background for the ideal model to meet opposing paradigms of collection management in academic libraries. A web survey method was employed to investigate applications of various selection criteria (27 for printed and 37 for electronic academic Journal) from the top 40 academic libraries in Korea. In addition, data were analysed statistically using factor analysis, t-test, Analysis of Variance(ANOVA), and Spearman's Rank Oder Correlation. The mean ranking for 9 evaluation indicators for printed were as follows: subscribing volumes per departments, degree of use, selection authority, electronic/print bundle, ISI impact factor, Internationality and reputation, costs for subscription, ILL & DDS, space considerations for printed materials. But, 11 evaluation indicators for electronic were as follows: costs for subscription, accessibility, electronic/print bundle, consortia, selection authority, access expandability, subscribing volumes per departments, scholarly features of the university, ISI impact factor, ILL & DDS, internationality and reputations.
초록
이 연구에서는 문헌 및 질의의 내용을 대표하는 주제어의 중의성 해소를 위해 대표적인 지도학습 모형인 나이브 베이즈 분류기와 비지도학습 모형인 EM 알고리즘을 각각 적용하여 검색 실험을 수행한 다음, 주제어의 중의성 해소를 통해 검색 성능의 향상을 가져올 수 있는지를 평가하였다. 실험문헌 집단은 약 12만 건에 달하는 한국어 신문기사로 구성하였으며, 중의성 해소 대상 단어로는 한국어 동형이의어 9개를 선정하였다. 검색 실험에는 각 중의성 단어를 포함하는 18개의 질의를 사용하였다. 중의성 해소 실험 결과 나이브 베이즈 분류기는 최적의 조건에서 평균 92%의 정확률을 보였으며, EM 알고리즘은 최적의 조건에서 평균 67% 수준의 클러스터링 성능을 보였다. 중의성 해소 알고리즘을 통합한 의미기반 검색에서는 나이브 베이즈 분류기 통합 검색이 약 39.6%의 정확률을 보였고, EM 알고리즘 통합 검색이 약 36%의 정확률을 보였다. 중의성 해소 모형을 적용하지 않은 베이스라인 검색의 정확률 37%와 비교하면 나이브 베이즈 통합 검색은 약 7.4%의 성능 향상률을 보인 반면 EM 알고리즘 통합 검색은 약 3%의 성능 저하율을 보였다.
Abstract
This paper presents a semantic vector space retrieval model incorporating a word sense disambiguation algorithm in an attempt to improve retrieval effectiveness. Nine Korean homonyms are selected for the sense disambiguation and retrieval experiments. The total of approximately 120,000 news articles comprise the raw test collection and 18 queries including homonyms as query words are used for the retrieval experiments. A Naive Bayes classifier and EM algorithm representing supervised and unsupervised learning algorithms respectively are used for the disambiguation process. The Naive Bayes classifier achieved 92% disambiguation accuracy, while the clustering performance of the EM algorithm is 67% on the average. The retrieval effectiveness of the semantic vector space model incorporating the Naive Bayes classifier showed 39.6% precision achieving about 7.4% improvement. However, the retrieval effectiveness of the EM algorithm-based semantic retrieval is 3% lower than the baseline retrieval without disambiguation. It is worth noting that the performances of disambiguation and retrieval depend on the distribution patterns of homonyms to be disambiguated as well as the characteristics of queries.
초록
이 연구에서는 심미적 인상을 이미지 검색의 고수준 자질로 이용하였다. ‘심미적’이라는 용어는 심리학, 예술, 문학 등에서 연구되어 왔다. 이 용어는 시각적 지각과 감정의 무의식적이고 즉각적인 측면을 의미한다. 심미적 인상과 관련된 문헌 연구를 통해 4 가지 종류의 심미적 인상을 조작적으로 정의하였다: 강한 인상, 부드러운 인상, 중후한 인상, 세련된 인상. 66개의 회화 이미지 파일을 1,000개의 회화 이미지 중에서 무작위로 추출하였으며 시지각 색상 모형을 이용하여 이 이미지 파일들로부터 저수준 색상 자질을 추출하였다. 이미지의 고수준 자질인 4가지 종류의 심미적 인상은 4명의 평가자가 리커트 7점 척도로 평가한 것을 평균내었다. 검색 실험에서 2명의 피험자는 심미적 인상이나 주제어에 대한 예제 이미지 질의를 이용해서 이미지 검색을 수행하였다. 피험자들은 심미적 인상 기반 이미지 검색 시스템에 대해서 보통 정도의 수준으로 만족했다. 그리고 색상 자질과 심미적 인상 자질을 모두 이용한 이미지 검색의 R-정확률이 색상 자질만을 이용한 이미지 검색의 R-정확률보다 높았다. 그러나 이 연구결과의 일반화를 위해서는 큰 실험 집단을 대상으로 보다 많은 검색 질의를 통한 추후 연구들이 필요할 것으로 생각된다.
Abstract
In this study, aesthetic impressions were used for a high-level feature of image retrieval. The term, “aesthetic" has been studied in psychology, art, and literature. It means unconscious, instantaneous parts of visual perception and emotion. The literatures related to aesthetic impressions were reviewed and four kinds of aesthetic impressions were defined operationally: strong impression, soft impression, courteous impression, and refined impression. 66 image files of paintings were sampled randomly from 1100 paintings and low-level color features were extracted from them by a using perceptual color model(Lai, & Tait, 1998). The high-level features of an image, that is, four kinds of aesthetic impressions of each painting were measured by 4 subjects and averaged. In CBIR, 2 subjects performed image retrievals using example queries. They were asked to retrieve images by using the aesthetic impressions or the keywords. In evaluations, subjects showed that they were satisfied with the aesthetic impression-based image retrieval system on the average. And R-precision of the image retrieval with both color features and aesthetic impressions was higher than that of the image retrieval with color features only. But further studies with larger test collections and query sets should be followed for generalization of the result of this study.