초록

공공도서관 문화프로그램에 대한 중요성이 커짐에 따라 그 경제적 효과에 대하여 전반적으로 평가할 필요성이 제기되어 왔다. 본 연구는 문화프로그램의 경제적 가치를 분석하기 위한 방법으로 기존에 사용되어 온 가상가치평가법의 대안으로 DM 포맷과 IBM 포맷을 제안하였다. 또한 이 모형을 공공도서관이 적용할 수 있도록 사례분석을 통해 그 과정을 구체적으로 설명하고 있다. 이 연구는 가상가치평가법의 바이어스를 최대한 감소함으로써 공공도서관의 정확한 가치를 평가할 수 있는 기본 틀을 마련하였다는 데에 그 의의가 있다.

Abstract

The need for overall assessment of economic effectiveness of library culture program has been suggested, as its importance continues to grow. Our study proposed a new assessment method by applying DM format and IBM format to contingent valuation method that has been used for analyzing the economic value of culture program. This study also illustrates the process through case analysis so that the public library can apply this model. It is meaningful that the study provides basic framework to evaluate the fair value of the public library by minimizing the bias that the contingent valuation method has.

초록

본 연구에서는 ‘학술지의 피인용횟수 순위’를 적용한 tapered h-지수의 변형지표 Kor-hT를 고안하여 제안하였다. Kor-hT의 의미를 평가하기 위하여 Kor-hT 지수 값의 중복률 및 지수 값과 평가요소 사이의 연관성 변화를 다른 학술지 평가지표인 h-지수, tapered h-지수 및 IF와 비교 분석하였다. 지수 값의 중복률 분석은 지표의 변별력을 살펴보기 위한 것이며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계 분석은 지표의 평가요소인 피인용횟수 및 논문 수가 지수 값에 각각 어떻게 반영되는지를 알아보기 위한 것이다. 분석을 위해 2008년부터 2010년까지의 한국학술지인용색인(KCI) 3개년 데이터를 사용하였다. 분석 결과 본 연구에서 제안한 Kor-hT가 비교 대상 지표에 비해 지수 값의 중복률이 가장 낮아 높은 변별력을 보였으며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계에 있어서도 피인용횟수와 논문 수 모두에서 상관관계가 가장 높은 것으로 나타났다.

Abstract

This study describes the meaning of and the formula for Kor-hT, which is a modified index built on the tapered h-index by applying ‘the ranking according to the number of citations of journals’. This study evaluated the de-duplication rate of index values of Kor-hT and analyzed the change in the correlation between the index values and evaluation elements using the Korea Citation Index data from 2008 to 2010. Kor-hT is compared with h-index, tapered h-index, and IF. As a result, Kor-hT appeared to be superior to other indexes on de-duplication rate. It is also shown that there is a very strong positive correlation between the evaluation elements, the number of citations and the number of articles of journals, and the index values of Kor-hT.

초록

기업이나 연구소 등에서 운영하는 전문도서관의 경제적 가치 평가에 대한 필요성이 제기됨에 따라 본 연구는 전문도서관 주요 서비스의 가치평가에 대한 새로운 접근방법을 제시하였다. 선행연구의 이론과 보편타당성과 적용가능성을 기준으로 삼았다. 서비스에 어떤 유형의 자원(물적 자원 또는 인적 자원)이 사용되었는지에 따라 측정요소와 방법론을 달리 적용하였으며, 이를 토대로 전문도서관 주요 서비스의 가치평가를 위한 산출식을 제시하였다. 전문도서관 서비스의 경제적 가치평가를 위한 분석모형 개발은 서비스의 가치에 대한 객관적 입증이 가능해져서 전문도서관의 진정한 가치를 알릴 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract

This study aims to suggest a new approach to economic valuation of the special library, in response to the necessity of economic justification of the special library operated by firms and research institutes. Benefit measurement elements and analysis methods to be used in the studywere derived through feasibility evaluation on models in previous studies, and objectivity and applicability were the criteria for feasibility evaluation. Depending on which type of resources are used in providing service, different benefit measurement elements and methods were applied. Based on this, calculation formula for service valuation of special library was presented. The development of analysis model for economic valuation of special library made it possible to objectively prove the value of the special library, and is considered to provide an opportunity to publicize the real value of the special library.

초록

Abstract

This exploratory study describes the social bookmarking perceptions and behaviors of students in university courses. Although an emerging discussion regarding the value of social bookmarking tools exists, how users adopt tools in practice is not well known. Students were asked to utilize the bookmarking tool del.icio.us to store information relating to course projects. They were also asked to comment how they employed del.icio.us for course projects. The study analyzed student perceptions and behaviors when using social bookmarking tools for university coursework. The study noted that the use of tags, notes, and networking within these social bookmarking tools remained less active and social bookmarking services in Web 2.0 as shared collaboration, shared communities, and vertical search were less present. Utilizing social bookmarking tools to facilitate personal information management includes the activities of information use, information re-use, and mobility.

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

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.

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본 연구에서는 지식관리 및 지식관리구성요소의 개념적 정의에 대해 살펴보고 지식관리를 효율적으로 수행하기 위한 요인을 신뢰, 의사소통의 개방성, 의사결정의 참여정도, 혁신성, 공유된 가치, 최고경영자의 지원으로 구분해서 조사. 분석하였다. 이러한 연구결과는 조직구성원들의 원활한 지식관리역할을 수행하기 위한 기초 자료로써 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

This study examines the concept of knowledge and knowledge management. Then, it analyzes some factors for successful knowledge management in terms of trust, communication channels, decision making participation, innovativeness, shared value, and CKO support. The suggestions of the study can be used to establish knowledge management in organizations.

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이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. ‘White LED’ 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.

Abstract

The combined approach of using ego-centric network analysis and dynamic citation network analysis for refining the result of LDA-based topic modeling was suggested and examined in this study. Tow datasets were constructed by collecting Web of Science bibliographic records of White LED and topic modeling was performed by setting a different number of topics on each dataset. The multi-assigned top keywords of each topic were re-assigned to one specific topic by applying an ego-centric network analysis algorithm. It was found that the topical cohesion of the result of topic modeling with the number of topic corresponding to the lowest value of perplexity to the dataset extracted by SPLC network analysis was the strongest with the best values of internal clustering evaluation indices. Furthermore, it demonstrates the possibility of developing the suggested approach as a method of multi-faceted research trend detection.

초록

본 연구는 W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템을 구축하였다. 특히, 개념의 범위를 AAT의 Furniture 패싯 이하의 용어에 한정하였고 이 중 개념관계가 다양하고 많은 어휘를 가진 하위 패싯인 Chair 개념을 중심으로 시스템 구현 및 테스트를 하였다. 이 시스템은 온톨로지로 정의된 개념을 검색하며, 동의어에 대해 항상 우선어(Preferred term)를 제시하여 어휘를 제어한다. 또한 질의어를 중심으로 한 용어간의 관계를 이용자에게 제시하고 관련어 및 개념의 분류기준 속성을 제시한다. 그 밖에 개념에 인스턴스 값을 입력하고 이를 RDF 문서로 재생산하는 시스템을 구축하여 온톨로지 시스템 응용의 일례를 제시하였다. 이 과정에서 여러 온톨로지를 도입하였고, 인스턴스 값을 담기위한 컨테이너 기반으로 메타데이터 요소를 사용하였다.

Abstract

The purpose of the study was to construct a system based on the semantic web environment's ontology by utilizing the ontology schema derived from the facet-type Art and Architecture Thesaurus(AAT). The aforementioned ontology schema is based on the Web Ontology Language(OWL), which is being widely considered the standard ontology language for the W3C-centered semantic web environment. Also, the concepts were limited to terms within AAT's Furniture Facet, and the system was tested using the Chair concept, which is a lower-level facet that has a diverse conceptual relationship and broad vocabulary base. The ontology system is capable of searching for concepts, while controlling the search results by always providing a 'Preferred term' for synonymous terms. In addition, the system provides the user with first, a relationship between the terms centered around the inquiry, and second, related terms along with their classification properties. Also, the system is presented as an application example of the ontology system that constructs a information system that intakes an Instance value and reproduces it into a RDF file. During this process, utilization of multiple ontologies was introduced, and the stored Instance value's meta-data elements were used.

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Abstract

The success of social networking sites (SNSs) may depend on many factors. Continuance use of SNSs is one of these. Especially, in the Web environment where users can leave one service with a single mouse click, maintaining existing members cost much time and efforts. Without continuance use of SNSs, SNS-based service would not create any value. This study focused on identifying factors influencing users’ continuance intention in SNSs. Based on relevant literature review, six influencing factors were initially identified. They were reputation, relational capital, knowledge quality, compatibility, personalization, and satisfaction. Web-based ques- tionnaire survey was conducted and a total of 325 usable responses were collected. Reliability test and two rounds of exploratory factor analyses resulted in identifying five factors. The relationship between the factors and the continuance intention was tested by using multiple regression analyses. The analyses revealed that satisfaction was the most significant factor. Knowledge quality and relational capital also had significant effects while reputation and personalization did not have significant effect on continuance intention. Instead, reputation and personalization showed significance in influencing satisfaction.