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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
MARC는 목록 데이터를 상세하게 정의할 수 있는 장점이 있지만, 개념요소가 구조화 되어 있지 않고 표현체계가 복잡하기 때문에 단순 계층구조의 의미 어휘 체계를 지원하는 XML DTD나 RDF/S로는 그 구조를 모델화하기가 어렵다. 본 연구에서는 MARC의 데이터 요소를 추상화하여 목록 데이터의 개념 구조를 표현하는 서지 온톨로지를 구축하였으며, 개념간의 논리 관계와 프로퍼티의 카디널리티 및 프로퍼티 값에 대한 논리적 제한을 부가할 수 있는 OWL을 이용하여 MRAC 필드의 복합 구조를 모델링하여 구축한 목록 온톨로지를 구현하였다. 온톨로지 언어를 이용한 MARC 데이터를 기술 방법은 목록 데이터에 대한 메타데이터 구성과 목록의 호환성 문제를 해결할 수 있는 기초적 방안이 되며, 시맨틱 웹 서비스를 기반으로 하는 차세대 문헌 정보서비스 시스템 구현의 토대가 될 것이다.
Abstract
Although MARC can define the detail cataloguing data, it has complex structures and frameworks to represent bibliographic information. On account of these idiosyncratic features of MARC, XML DTD or RDF/S that supports simple hierarchy of conceptual vocabularies cannot capture MARC formalism effectively. This study implements bibliographic ontology by means of abstracting conceptual relationships between bibliographic vocabularies of MARC. The bibliographic ontology is formalized with OWL that can represent the logical relations between conceptual elements and specify cardinality and property value restrictions. The bibliographic ontology in this study will provide metadata for cataloguing data and resolve compatibility problems between cataloguing systems. And it can also contribute the development of next generation bibliographic information system using semantic Web services.
초록
본 연구에서는 정보자원의 메타데이터 작성시 메타데이터 간 의미의 일관성을 유지하기 위한 메타데이터 명명 방법론과 이를 실제 분야에 적용할 수 있는 메타데이터 명명 규칙의 실험적 모형을 제시하였다. 이를 위해 우선적으로 ISO/IEC 11179에서 제시하고 있는 메타데이터 레지스트리 메타모형과 데이터의 기본 속성 및 개념을 논의하였으며, 이러한 논의를 토대로 객체용어(object term)와 속성용어(property term) 및 표현(presentation)에 관한 명명 규칙의 실제 적용 사례를 제시하였다. 객체용어의 생성은 자료유형의 엔터티-관계(E-R) 모형에 근거한 휴리스틱 분석을 통해 이루어졌으며, 속성용어의 명명은 더블린코어의 메타데이터 셋을 기반으로, 표현은 SHOE 1.0 버전을 기반으로 하였다.
Abstract
To build the consistency among different metadata systems and to increase the interoperability of that systems even among different domains, naming rules and glossaries for the data elements are necessary. This study provides discussion of naming and identification of the data element concept, data element, conceptual domain, value domain, and its meta model. This study also describes example naming conventions based on ontology derived from the combination with object, properties, and representation of data elements. The naming principles and rules described in this study use E-R analysis, DC metadata set, and SHOE 1.0 as an example of the scientific documents. This study would be a guideline to build the naming rules of metadata based on ontology in various domains.
초록
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.
초록
도서관 이용자에게 장애가 없는 정보서비스를 제공하기 위해서는 OPAC의 접근성, 사용성 및 검색성을 향상시키고, 도서의 검색, 식별 및 브라우징의 도구로써 ISBN의 활용가치를 높이는 것이 필요하다. 북마크릿은 웹브라우저의 ‘즐겨찾기에 추가’ 또는 ‘툴바’에 드래그하여 저장할 수 있는 작은 크기의 자바스크립트이다. 그리고 오픈소스인 북마크릿은 웹페이지에서 ISBN을 추출한 다음, 해당 ISBN으로 도서관의 OPAC에서 도서를 검색할 수 있는 간단하지만 강력한 검색도구이다. 해외의 도서관 시스템 벤더, 도서관, OCLC 등은 이용자가 온라인서점의 웹페이지를 살펴보면서 동시에 도서관의 소장 및 대출 정보를 실시간으로 검색할 수 있는 북마크릿을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외에서 개발되어 활용되고 있는 네 가지 유형의 북마크릿에 대한 적용사례 분석을 통해 북마크릿의 특징과 장단점을 정리하였다. 이를 통해서 북마크릿의 기본요건과 적용모델을 도출하고, 국내 도서관의 OPAC과 온라인서점에서 북마크릿을 활용한 Library Lookup 서비스 제공방안을 제안하였다.
Abstract
It is required to enhance the value of ISBN as a tool for book search, identification, and browsing, and improve the accessability and search capability of library OPAC. Bookmarklet is a small size javascript which can be saved as URL in a web browser bookmark or web page hyperlink. Open source bookmarklet can extract ISBN from web pages and search a book from library OPAC using the ISBN, so it is recognized as a simple but powerful search tool. In foreign countries, commercial library system vendors, libraries, OCLC, etc. are providing bookmarklets which allow a user to search for library holdings and loan information in a real time while he/she is travelling in an online bookshop web page. Therefore, this paper compared and analyzed international bookmarklets application examples and proposed LibraryLookup service in which library OPAC and online bookshop can make use of the bookmarklets.
초록
본 연구는 대학도서관 고객화 연구정보서비스 개념을 확립하고, 사서의 인식을 파악하여 고객화 연구정보서비스 필요성에 대한 공감대 형성 방안을 모색하는 데 목적이 있다. 문헌조사를 바탕으로 연구정보서비스와 고객화의 정의 및 유형, 연구 동향 등을 정리하였고, 대학도서관의 연구정보서비스를 유형화하였다. 이를 바탕으로 사서 실무자를 대상으로 연구정보서비스 제공 필요성과 고객화 방안 적용 필요성에 대한 의견을 조사하는 델파이 조사를 실시하였다. 조사 결과 고객화 방안 적용 필요성 측면에서 사서 응답자들의 합의가 도출된 대학도서관 연구정보서비스 항목은 8가지인 것으로 파악되었다. 본 연구는 대학도서관 연구정보서비스의 개선 및 발전을 위해 새로운 시도를 제안하고, 사서의 공감대 형성을 통해 대학도서관의 전문성 및 가치 제고를 도모할 수 있는 방안을 모색하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
The study aims to establish the concept of customerized research information services in academic libraries and to build librarians’ consensus on the need for customerized research information services. The literature review enabled summarizations of the definition of research information service, customerization, and research trends. A categorization process resulted in a list of research information services of academic libraries. The Delphi method survey revealed the necessity of providing research information services and applying customerization to research information services based on the opinions of librarians. The librarians agreed on eight research information services using customerization services. This study has significance because it proposed new attempts to improve and develop research information services and explored ways to enhance the expertise and value of academic libraries by forming a consensus among librarians.
초록
최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.
Abstract
Recently, as the amount of academic literature has increased rapidly and complex researches have been actively conducted, researchers have difficulty in analyzing trends in previous research. In order to solve this problem, it is necessary to classify information in units of academic papers. However, in Korea, there is no academic database in which such information is provided. In this paper, we propose an automatic classification system that can classify domestic academic literature into multiple classes. To this end, first, academic documents in the technical science field described in Korean were collected and mapped according to class 600 of the DDC by using K-Means clustering technique to construct a learning set capable of multiple classification. As a result of the construction of the training set, 63,915 documents in the Korean technical science field were established except for the values in which metadata does not exist. Using this training set, we implemented and learned the automatic classification engine of academic documents based on deep learning. Experimental results obtained by hand-built experimental set-up showed 78.32% accuracy and 72.45% F1 performance for multiple classification.
초록
기술문서는 지식정보사회에서 생성되는 중요 연구 성과물로, 이를 제대로 활용하기 위해서는 정보 요약 및 정보추출과 같은 개선된 정보 처리 방법을 토대로 기술문서 활용의 편의성을 높여줄 필요가 있다. 이에 본 연구는 기술문서의 핵심 정보를 추출하기 위한 방안으로, 기술문서의 구조와 정의문 패턴을 기반으로 전문용어 및 정의문을 자동 추출하고, 이를 기반으로 전문용어사전을 구축할 수 있는 시스템을 제안하였다. 나아가 전문용어사전을 지식메모리로서 보다 다양하게 활용할 수 있도록 전문용어사전에 기반한 개인화서비스 제공방안을 제안하였다. 이처럼 전문용어 및 정의문 자동추출을 기반으로 전문용어사전을 구축하게 되면 새롭게 등장하는 전문용어를 빠르게 수용할 수 있어 이용자들이 최신정보를 보다 손쉽게 찾을 수 있다. 더불어 개인화된 전문용어사전을 이용자에게 제공한다면 전문용어사전의 가치와 활용성, 검색의 효율성을 극대화할 수 있다.
Abstract
Technical documents are important research outputs generated by knowledge and information society. In order to properly use the technical documents properly, it is necessary to utilize advanced information processing techniques, such as summarization and information extraction. In this paper, to extract core information, we automatically extracted the terminologies and their definition based on definitional sentences patterns and the structure of technical documents. Based on this, we proposed the system to build a specialized terminology dictionary. And further we suggested the personalized services so that users can utilize the terminology dictionary in various ways as an knowledge memory. The results of this study will allow users to find up-to-date information faster and easier. In addition, providing a personalized terminology dictionary to users can maximize the value, usability, and retrieval efficiency of the dictionary.
초록
이 연구는 전자저널의 평가모형 개발에 관한 연구로서 전자저널의 개념 및 특징 파악, 평가모형 개발, 그리고 평가의 세 단계로 진행되었다. 평가모형은 전자저널의 양적측면과 질적측면을 종합적으로 고려할 수 있도록 개발되었으며, P대학교 도서관이 구독 중인 ScienceDirect 수록 저널 중 기계공학분야 저널을 대상으로 평가를 실시하였다. 평가결과 P대학교가 2000년부터 기계공학분야의 주요저널로서 선정·구독해온 22종의 저널 중 10종(45.5%)이 여전히 가치가 높은 것으로 나타났다. 22종의 기계공학분야 주요저널은 양적측면보다 질적측면에서 더 높은 점수를 받았다. 2000년 당시 패키지 형태로 서비스되기 시작하였던 77종의 기계공학분야 저널 중 14종이 종합평가 결과 주요저널로서 구독될 가치가 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 지난 8년간 P대학교 연구자들이 이용해온 총 99종의 기계공학분야 저널의 중요도에 변화가 있었으며, 이는 연구진의 교체, 학계의 연구 동향 등이 반영된 결과로 해석할 수 있다.
Abstract
This study is aiming to develop an evaluation model considering electronic journal's properties and terms of subscription. As the first step to develop an evaluation model, this study analyzed features of electronic journals and various terms of subscription through reviewing literature. Second, it developed the evaluation model for electronic journals by using proper evaluation indicators which were extracted from previous studies on the evaluation journals and considering the terms of ScienceDirect subscription. Third, this evaluation model was applied to the 99 journals in the field of mechanical engineering in ScienceDirect. As a result of the evaluation, it was found out that there were variations in the value of journals between in 2000 and 2007. Some implications regarding e-journal subscription were also added.
초록
본 연구는 대학생들이 학습에서 선호하는 정보활용매체를 평가하였다. 즉, 강의를 위한 효율적인 학습방법이 무엇인가를 분석한 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 정보매체와 관련된 이론적 검토와 관련 선행연구를 하였다. 다양한 정보매체를 이용하는 강의를 기준으로 학생들에게 가장 이해도가 높은 학습방법을 분석하였다. 자료수집은 부산시내의 대학생 82명을 대상으로 하였고, 수집된 자료분석을 위하여 명목척도와 등간척도를 이용하였다. 본 연구결과, 첫째, “PPT”를 학습방법을 선호하는 학생들이 IT 및 컴퓨터 활용능력수준에 대한 이해도가 높았다. 둘째, “PPT”학습방법을 “WRT”보다 더 선호하는 것으로 나타났다. 셋째, “PPT”집단이 “WRT”집단에 비해 보다 학습효과에서 효과적인 것으로 나타났다. 마지막으로 두집단 모두 전체평균값은 3.08과 2.95로 수업집중도에는 큰 차이는 보이지 않았다. 그러나 본 연구는 면담에 의한 자료수집이 갖는 한계를 안고 있다. 향후 각 매체에 의한 학습효율성 연구와 정보매체에 의한 다양한 집단간 비교연구가 필요할 것이다.
Abstract
This research evaluated Information Application Mechanism based on university student's preference. In other words, the research content is analyzing what is the most effective learning method for lectures. To obtain this research objective I've done some research in theoretical research and pervious research related to informational mechanism. I also analyzed the degree of understanding in learning-efficiency with students based on lectures using various information mechanisms. For the data gathering I've surveyed 82 students living in Busan, and used the survey sheets to gather data, I made the survey sheet with nominal and interval parts to make the analyzement of data easier. The research result is down below. First, It shows that the students with higher understanding in IT preferred lectures with “PPT”s. Second, The “PPT” preference group thought that the “PPT” teaching method is more effective than other methods. Third, The “WRT” preference group thought that the “WRT” teaching method is more effective than other methods. Forth, Both groups gave each method a 3.08 and 2.95 as a total mean value out on a 1-5 scale showing not much difference. However this research has a research limitation like other researches. In other words, there can be some distortion of information when using the interview method to gather data. The researches from now on will need to organize groups by information mechanisms and research the learning-efficiency with each mechanism.
초록
본 연구는 학술지 평가를 위한 경제성 분석 모형을 도출하였으며, 이를 이용한 사례분석을 수행하였다. 이 모형은 비용요소에 구독비용뿐만 아니라 제본, 주문, 그리고 클레임 등의 관리에 소요되는 총 비용을 포함하였으며, 편익요소에는 이용 빈도만을 다루었던 기존의 평가 모형과는 달리 유용성을 포함하여 종합적인 분석모형을 제시하였다. 유용성은 학술지가 기관의 성격에 맞게 유용하게 활용되었는지에 따라 등급으로 평가되도록 고안되었다. 이 모형은 최근 연구에 가장 중요한 자원으로 활용되고 있는 웹 기반 전자 학술지의 통계를 토대로 측정할 수 있도록 고안되었다. KDI 국제정책대학원 도서관을 대상으로 한 사례분석에서 이용자의 연구 성과물에 활용된 학술지는 가장 높은 등급인 3점을 부여하였으며, 전문 다운로드나 검색에 활용된 학술지는 각각 2점과 1점을 부여하였다. 사례분석은 분석 결과 상위 20위에 포함되어 있는 학술지의 편익이 전체의 75%를 차지하며, 이용자의 유형별 학술지 이용 행태에 차이가 있음이 나타났다. 이 모형은 특히 전문 도서관의 사서들이 학술지의 가치를 평가할 수 있는 기본 틀을 제공할 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 사료된다.
Abstract
This study attempts to derive an economic analysis model for journal evaluation and conducts a case analysis based on the model. Total costs are calculated and include administrative fees (such as binding, ordering, claiming, etc.) and subscription costs. The model quantifies qualitative benefits to users, a utility that combines usage data that has also been evaluated in the existing economic analysis models. The model is designed to tallly the usage statistics of the web-based electronic journals, which have become important resources for research. Rankings are assigned based on how items are utilized to the goal of the mother institution. In the case study based on the KDI School Library, the highest ranking of 3 was assigned to journals that patrons used for citation in their outputs. For journals that were used background information, i.e. full text downloading or browsing, each was assigned ranking of 2 and 1, respectively. According to the analysis, the top 20 journals provided 75% of the entire library utility, showing different user behaviors among different cohorts. We expect that the model makes it possible for librarians to measure the value of journals. It can provide a basic tool for journal selection, particularly in special libraries with custom needs.