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Abstract

The characteristics of citation and centrality measures in citation networks can be identified using multiple linear regression analyses. In this study, we examine the relationships between bibliometric indices and centrality measures in an article-level co-citation network to determine whether the linear model is the best fitting model and to suggest the necessity of data transformation in the analysis. 703 highly cited articles in Physics published in 2004 were sampled, and four indicators were developed as variables in this study: citation counts, degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality in the co-citation network. As a result, the relationship pattern between citation counts and degree centrality in a co-citation network fits a non-linear rather than linear model. Also, the relationship between degree and closeness centrality measures, or that between degree and betweenness centrality measures, can be better explained by non-linear models than by a linear model. It may be controversial, however, to choose non-linear models as the best-fitting for the relationship between closeness and betweenness centrality measures, as this result implies that data transformation may be a necessary step for inferential statistics.

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안병군(한국과학기술정보연구원) ; 변제연(성균관대학교 문헌정보학과) 2023, Vol.40, No.1, pp.225-258 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2023.40.1.225
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본 연구는 국내 연구자가 저술한 논문의 데이터 가용성 진술(DAS)에 명시된 데이터 공유 메커니즘과 리포지터리를 조사함으로써 국내 연구자의 연구데이터 공유 현황과 특징을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2014년부터 2022년까지 PLOS ONE에 게재된 국내기관 소속 연구자의 논문을 연구의 대상으로 선정하였다. 우선 논문 내 DAS 존재 현황을 파악하고 선행연구를 활용하여 데이터 공유 메커니즘의 유형을 분석하였으며, 시간의 흐름에 따른 데이터 공유 메커니즘별 변화 추이 등을 조사하였다. 그 결과, 대상 논문의 99.6%에 DAS가 작성되어 있으며 데이터 공유 메커니즘의 유형별 언급 양상은 국제적인 양상과 유사하되, 시간의 흐름에 따라 선호되는 유형이 변화하고 있음을 파악하였다. 이후 데이터 공유 메커니즘 중 리포지터리에 주목하여 DAS에 언급된 리포지터리의 횟수와 비율을 파악하고 다수 언급된 5개 리포지터리의 이용 변화 추이를 시계열적으로 분석하였다. 또한 리포지터리와 함께 언급된 데이터 접근점의 제시 방식과 유형, 유효성 등도 함께 조사하였다. 이를 통해 빈번하게 언급되는 상위 5개 리포지터리가 전체 리포지터리 언급의 60%를 차지하며 데이터 코드를 다루는 리포지터리의 이용이 증가하는 현황이 확인되었고, 리포지터리와 함께 제시된 데이터의 접근점은 대부분 유효하다는 사실을 파악할 수 있었다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate the current status and characteristics of research data sharing by domestic researchers by analyzing the data sharing mechanism and repository specified in DAS of papers authored by domestic researchers. To this end, in this study, papers of researchers belonging to domestic institutions published in PLOS ONE from 2014 to 2022 were selected as the subject of the study. First of all, the status of DAS’s existence in the papers was identified, the types of data-sharing mechanisms were analyzed using precedent studies, and the trend of changes in each data-sharing mechanism over time was investigated. As a result, it was found that DAS was written in 99.6% of the target papers, and the types of data-sharing mechanisms were similar to international patterns, but preferred types were changing over time. Afterward, focusing on repositories among data sharing mechanisms, the number and ratio of repositories mentioned in DAS were identified, and the trend of changes in use of the five repositories mentioned a lot was analyzed in a time series. In addition, the presentation method, type, and validity of the data access point mentioned along with the repository were also investigated. It was confirmed that the top five frequently mentioned repositories account for 60% of all repository mentions, and the use of a repository dealing with data codes is increasing; in addition, it was found that most of the data access points presented with the repository were valid.

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본 연구에서는 FRBR의 저작 단위로 태그(tag)가 부여되고 있는 LibraryThing에 나타난 태그를 활용하여, 소설(Fiction) 분야 태그들의 특성, 패턴의 형식적인 측면과 동시에 태그의 내용 분석을 시도하였다. 저작의 서지사항 기술 용어, LCSH 용어와 비교하여 관련 정도를 파악하였고, 이에 포함되지 않는 기타 태그의 출처는 어디인지, 저작의 어떤 측면을 표현하고 있는지, 저작과 연계하여 태그의 용어를 살펴보았다. 특히 소설이란 한 분야로 한정함으로써, 소설만이 가지는 특성인 소설의 3요소(주제, 구성, 문체), 소설 구성의 3요소(인물, 사건, 배경)를 반영한 태그를 파악하여, 향후 소설 정보의 조직 및 검색 요소로서 활용할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이를 통해 기존의 색인어를 보완하는 폭소노미 태그의 역할을 규명하고 태깅시스템이 나아갈 새로운 방향을 제시하였다.

Abstract

This study aims to analyze the properties of the tags used in the fiction genre, the structural aspect of the patterns and the contents of the tags by utilizing LibraryThing, where the tags are assigned in work units of FRBR. A comparative analysis was conducted in terms of the level of association between the descriptive terms in bibliography and LCSH terms. The study also examined the sources of the tags not included in the bibliographic descriptions or LCSHs, what aspects of work they represented, and the terms used as tags in relation to the work. By restricting the study to a single genre, a number of tags that reflected the characteristics of fiction (three elements of the fiction which are theme, plot, style and three elements of the fiction composition which are character, event, setting) were extracted. This study finds out the role of the tag making up the taxonomy and proposes a new direction for the tagging system by demonstrating the possibility of using tags as facets in information organization and retrieval.

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김에스더(중앙대학교 문헌정보학과) ; 남영준(중앙대학교) 2015, Vol.32, No.3, pp.261-276 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.3.261
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이 연구는 의학도서관 이용자의 대출기록을 이용하여 자료이용행태를 분석하고 이를 통해 이용자를 위한 효율적인 장서구성과 도서관서비스 개선에 목적이 있다. 이를 위해 A 의학도서관에서 2012년부터 2014년까지 최근 3년간 발생한 대출기록 90,420건의 신분별/주제별 대출 통계와 상위 대출빈도 도서, 상호대차 서비스 이용 데이터를 수집하여 분석하였다. 연구 대상은 학부생과 대학원생, 교수직, 수련직, 일반직을 포함한 병원 직원을 대상으로 하였다. 그 결과, 의학도서관 이용자들은 기술과학 분야의 자료와 문학자료, 사회과학 분야 자료를 집중적으로 대출하였다. 특히 장서구성대비 문학자료에 대한 요구가 상대적으로 다른 주제 영역에 비해 높았다.

Abstract

The aim of this study is supporting efficient development of library collection and improvement of library service for users by analyzing utilization patterns of library collection using circulation statistics of medical library users. With this purpose, circulation statistics were extracted from 90,420 cases of circulation records in A library for recent 3 years (from 2012 to 2014). Specifically, circulation data categorized according to status and subject, loan data of most popular books and use data of inter-library loan service were collected and analyzed. Subject groups of this study are undergraduate students, graduate students and incumbent hospital employees including faculty members, training members and nondoctor members. For the result, medical library users intensively lent materials of Technology (Applied Sciences), Literature and Social science areas. Especially, the demand of the materials of literature was higher than the demand of the other subject areas compared in the base of collection development.

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남영준(중앙대학교) ; 양지안(중앙대학교) 2010, Vol.27, No.3, pp.307-323 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2010.27.3.307
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정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라와 같은 상업용 검색엔진의 검색속도와 조작 편의성이라는 상대적 장점 때문에 학술데이터베이스가 갖고 있는 학술적 가치와 신뢰성에도 불구하고 이용자는 구글스칼라를 선호하고 있는 실정이다. 이 연구에서는 구글스칼라가 갖는 장점을 반영한 메타서치시스템의 특성과 가치를 인터페이스 측면과 전자정보원 측면에서 분석하였다. 또한 이러한 새로운 검색채널로서 메타서치시스템과 이와 연계된 링크리졸버를 이용하는 대학도서관의 이용통계를 분석하였다. 이를 바탕으로 구글스칼라와 차별화될 수 있는 도서관만의 특징인 이용자 이용행태 패턴과 주제별 전자정보 이용행태를 도출하여 전자정보 서비스의 방안으로 활용할 수 있음을 조사하였다.

Abstract

The amount of online scholarly information rapidly expands in numerous resources, while user behavior demands single search box interface like Google Scholar. Despite scholarly values of e-resources libraries provide, users consider Google Scholar as the most efficient research tool attracted by its speed, simplicity, ease of use, and convenience. Characteristics of Metasearch System compared with Google Scholar are analyzed from perspectives of the interface and e-resource. Based on usage statistics of Metasearch System along with a link resolver in one academic library, e-resource accessibility patterns and information seeking behaviors of subject-specific areas are investigated for electronic information services.

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본 연구에서는 비디오의 의미를 잘 표현하고 있는 키프레임들을 추출하는 알고리즘을 설계하고 평가하였다. 구체적으로 영상 초록의 키프레임 선정을 위한 이론 체계를 수립하기 위해서 선행 연구와 이용자들의 키프레임 인식 패턴을 조사하여 분석해 보았다. 그런 다음 이러한 이론 체계를 기초로 하여 하이브리드 방식으로 비디오에서 키프레임을 추출하는 알고리즘을 설계한 후 실험을 통해서 그 효율성을 평가해 보았다. 끝으로 이러한 실험 결과를 디지털 도서관과 인터넷 환경의 비디오 검색과 브라우징에 활용할 수 있는 방안을 제안하였다.

Abstract

The purposes of the study are to design a key-frame extraction algorithm for constructing the virtual storyboard surrogates and to evaluate the efficiency of the proposed algorithm. To do this, first, the theoretical framework was built by conducting two tasks. One is to investigate the previous studies on relevance and image recognition and classification. Second is to conduct an experiment in order to identify their frames recognition pattern of 20 participants. As a result, the key-frame extraction algorithm was constructed. Then the efficiency of proposed algorithm(hybrid method) was evaluated by conducting an experiment using 42 participants. In the experiment, the proposed algorithm was compared to the random method where key-frames were extracted simply at an interval of few seconds(or minutes) in terms of accuracy in summarizing or indexing a video. Finally, ways to utilize the proposed algorithm in digital libraries and Internet environment were suggested.

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본 연구에서는 공공도서관 단위로 드러나는 이용자의 정보요구 특성을 파악하기 위해, 서울시 8개 자치구 11개 공공도서관을 대상으로 각 도서관에서 대출 이용된 도서가 지니는 다양한 속성 정보에 기반하여 이용자 요구를 분석하였다. 그 결과, 도서관별로 이용자의 정보요구의 특성이 드러나고 있었으며, 이용대상, 이용목적/동기, 관심사/취향, 도서 장르, 주제와 연관된 두드러진 도서 이용양상을 파악할 수 있었다. 또한, 도서관별 저자에 대한 선호도도 존재하고 있었으며, 선호하는 저자의 역할에서의 차이도 드러났다. 본 연구의 결과는 이용자 요구에 기반한 차별화된 장서 개발과 서비스 프로그램 개발을 위한 가이드라인을 제공하는 데 도움이 될 것이다.

Abstract

In this study, in order to understand the characteristics of the users’ information needs for each public library unit, the user needs were analyzed based on the various attribute information of the books loaned to 11 public libraries in 8 districts in Seoul. As a result, the prominent book use patterns of the libraries were revealed, specifically related to the target user groups, purpose/motivation, interests/preferences, book genre, and subject. In addition, there was a preference for authors, and a difference in the role of the preferred authors in each library was also revealed. The results of this study will help to provide guidelines for the development of differentiated collections and service programs based on user needs.

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스피치 요약을 생성하는데 있어서 두 가지 중요한 측면은 스피치에서 핵심 내용을 추출하는 것과 추출한 내용을 효과적으로 표현하는 것이다. 본 연구는 강의 자료의 스피치 요약의 자동 생성을 위해서 스피치 자막이 없는 경우에도 적용할 수 있는 스피치의 음향학적 자질 즉, 스피치의 속도, 피치(소리의 높낮이) 및 강도(소리의 세기)의 세 가지 요인을 이용하여 스피치 요약을 생성할 수 있는지 분석하고, 이 중 가장 효율적으로 이용할 수 있는 요인이 무엇인지 조사하였다. 조사 결과, 강도(최대값 dB과 최소값 dB간의 차이)가 가장 효율적인 요인으로 확인되었다. 이러한 강도를 이용한 방식의 효율성과 특성을 조사하기 위해서 이 방식과 본문 키워드 방식간의 차이를 요약문의 품질 측면에서 분석하고, 이 두 방식에 의해서 각 세그먼트(문장)에 할당된 가중치간의 관계를 분석해 보았다. 그런 다음 추출된 스피치의 핵심 세그먼트를 오디오 또는 텍스트 형태로 표현했을 때 어떤 특성이 있는지 이용자 관점에서 분석해 봄으로써 음향학적 특성을 이용한 스피치 요약을 효율적으로 추출하여 표현하는 방안을 제안하였다.

Abstract

Two fundamental aspects of speech summary generation are the extraction of key speech content and the style of presentation of the extracted speech synopses. We first investigated whether acoustic features (speaking rate, pitch pattern, and intensity) are equally important and, if not, which one can be effectively modeled to compute the significance of segments for lecture summarization. As a result, we found that the intensity (that is, difference between max DB and min DB) is the most efficient factor for speech summarization. We evaluated the intensity-based method of using the difference between max-DB and min-DB by comparing it to the keyword-based method in terms of which method produces better speech summaries and of how similar weight values assigned to segments by two methods are. Then, we investigated the way to present speech summaries to the viewers. As such, for speech summarization, we suggested how to extract key segments from a speech video efficiently using acoustic features and then present the extracted segments to the viewers.

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대학에서 효과적인 연구와 학습이 이루어지기 위해서는 정보의 필요성을 인지하고, 찾아내고 평가하며, 효과적으로 사용할 수 있는 능력을 포함한 정보활용교육이 필수적이다. 본 연구는 국내․외 단체와 학자들에 의해 제시된 정보활용능력 기준 및 모형과 정보활용교육 사례를 기초로 대학생을 위한 정보활용교육 교안을 제시하고자 하였다. 정보활용교육은 1회성 교육이 갖는 한계를 극복하기 위해 정규교과목으로 운영되어야 하며, 대학도서관 정보와의 연계 및 효과적인 활용을 위해 그리고, 대학도서관 및 사서의 역할에 대한 전략적 측면의 고려를 위해 도서관 전문사서의 주도적 또는 협력적 역할이 필수적이다. 또한, 현 세대의 성향과 요구를 반영한 내용구성의 변화와 학생들의 주체적이고 자발적인 참여를 이끌어내기 위한 방법적 측면의 고려가 필요한 것으로 분석되었다.

Abstract

Information literacy education which deals with the ability for recognizing the necessity of information, finding, evaluating, and using the information effectively is essential for the college members to do research or learn effectively. This study intended to suggest the lecture program for information literacy education for college students based on information literacy standards and models suggested by the organizations and scholars domestic and foreign as well as information literacy education cases. Information literacy education should be adopted as a regular curriculum to overcome one time event’s limit. Besides, the professional librarians must involve as a role either leading or cooperative in running information literacy education in order to relate the library resources with the education and use them effectively. Finally, when it comes to the strategic aspect of the college library and the librarians’ role, the professional librarians’ leading or cooperative role is also essential. Additionally, analysis shows that information literacy education needs to be reorganized in contents so that it reflects the college students’ patterns to use information and their needs. Lastly, it needs to be thought over in how to lead the students to participate in the course independently and voluntarily.

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진설아(연세대학교) ; 허고은(연세대학교) ; 정유경(연세대학교) ; 송민(연세대학교) 2013, Vol.30, No.1, pp.285-302 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.1.285
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본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

This study identified topic shifts and patterns over time by analyzing an enormous amount of Twitter data whose characteristics are high accessibility and briefness. First, we extracted keywords for a certain product and used them for representing the topic network allows for intuitive understanding of keywords associated with topics by nodes and edges by co-word analysis. We conducted temporal analysis of term co-occurrence as well as topic modeling to examine the results of network analysis. In addition, the results of comparing topic shifts on Twitter with the corresponding retrieval results from newspapers confirm that Twitter makes immediate responses to news media and spreads the negative issues out quickly. Our findings may suggest that companies utilize the proposed technique to identify public’s negative opinions as quickly as possible and to apply for the timely decision making and effective responses to their customers.

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