초록

인공지능 기술이 결제 서비스 분야에도 적극 도입됨에 따라 말로 하는 결제 서비스 ‘음성결제(Voice Payments)’가 언택트 결제 서비스의 트렌드로 주목받고 있다. 음성결제 서비스는 인간의 가장 자연스러운 소통 수단인 ‘목소리’를 통해 결제를 더 빠르고 직관적으로 실행할 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 인공지능 에이전트와의 신뢰 형성을 위한 요인으로 ‘구체성’, ‘친밀감’, ‘자율성’을 선정하였으며, 각 특성들이 음성결제 상황의 음성 인터페이스에 적용되었을 때 이용자의 신뢰가 형성되는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 음성결제 인터페이스의 구체성과 자율성은 높을수록, 친밀감은 낮을수록 신뢰가 높아졌다. 또한 구체성과 자율성의 이원상호작용효과가 유의하였다. 수집된 주관식 답변들을 분석 및 종합하여 이용자들이 음성결제 서비스를 접할 때 느끼는 불안 요인들을 파악하고, 음성결제에 대한 신뢰를 높일 수 있는 음성 인터페이스 디자인 방안들을 제안하였다.

Abstract

As the payment service sector actively embraces artificial intelligence technology, “Voice Payments” is becoming a trend in contactless payment services. Voice payment services can execute payments faster and more intuitively through “voice,” the most natural means of communication for humans. In this study, we selected richness, intimacy, and autonomy as factors for building trust with artificial intelligence agents. We wanted to determine whether the trust will be formed if the factors were applied to the voice payment services. The experiment results showed that the higher the richness and autonomy of the voice payment interface and the lower the intimacy, the higher the trust. In addition, the two-way interaction effects of richness and autonomy were significant. We analyzed and synthesized the collected short-answer system to identify users’ anxiety when using voice payment services and proposed speech interface design ideas to increase their trust in the voice payment.

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본 연구는 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나바이러스) 백신에 대한 사회적 의견을 파악하기 위해 트위터에서 작성된 백신 관련 게시물들을 분석하였다. 2020년 3월 16일부터 2021 3월 15일까지 1년간 트위터에서 작성된 코로나바이러스 백신 이름을 키워드로 포함한 45,413개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위해 활용된 코로나바이러스 백신 키워드는 총 12개이며, 수집된 게시물 수순으로 ‘화이자’, ‘아스트라제네카’, ‘모더나’, ‘얀센’, ‘노바백스’, ‘시노팜’, ‘시노백’, ‘스푸트니크’, ‘바라트’, ‘캔시노’, ‘추마코프’, ‘벡토르’이다. 수집된 게시물들은 수기와 자동화된 방법을 동시 활용하여 키워드 분석, 감성 분석, 및 토픽모델링을 통하여 백신들에 대한 의견을 탐색하였다. 연구결과에 따르면 전반적으로 백신에 대한 부정적인 반응이 많았으며, 백신 접종 후유증에 대한 불안 및 백신의 효능에 대한 불신이 백신들에 대한 부정적인 주요 요소로 파악되었다. 이와는 반대로, 백신 접종에 따른 코로나바이러스 확산 억제에 대한 기대감이 백신에 대한 긍정적인 사회적 요소인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 선행연구들이 뉴스 등 대중매체 데이터를 통해 코로나바이러스 백신에 대한 사회적 분위기를 파악하고자 했던 것과 달리, 소셜 미디어 데이터 수집 및 이를 활용한 키워드 분석, 감성 분석, 토픽 모델링 등의 여러 분석방법들을 사용하여 대중들의 의견을 파악하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과는 백신에 대한 사회적 분위기를 반영한 백신 접종 권장 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.

Abstract

In this study, we aimed to understand the public opinion on COVID-19 vaccine. To achieve the goal, we analyzed COVID-19 vaccine-related Twitter posts. 45,413 tweets posted from March 16, 2020 to March 15, 2021 including COVID-19 vaccine names as keywords were collected. The 12 vaccine names used for data collection included ‘Pfizer’, ‘AstraZeneca’, ‘Modena’, ‘Jansen’, ‘NovaVax’, ‘Sinopharm’, ‘SinoVac’, ‘Sputnik V’, ‘Bharat’, ‘KhanSino’, ‘Chumakov’, and ‘VECTOR’ in the order of the number of collected posts. The collected posts were analyzed manually and automatedly through keyword analysis, sentiment analysis, and topic modeling to understand the opinions for the investigated vaccines. According to the results, there were generally more negative posts about vaccines than positive posts. Anxiety about the aftereffects of vaccination and distrust in the efficacy of vaccines were identified as major negative factors for vaccines. On the contrary, the anticipation for the suppression of the spread of coronavirus following vaccination was identified as a positive social factor for vaccines. Different from previous studies that investigated opinions about COVID-19 vaccines through mass media data such as news articles, this study explores opinions of social media users using keyword analysis, sentiment analysis, and topic modeling. In addition, the results of this study can be used by governmental institutions for making policies to promote vaccination reflecting the social atmosphere.

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여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문 인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.

Abstract

Through a wide variety of disciplines, practices on data access and re-use have been increased recently. In fact, there has been an emerging phenomenon that researchers tend to use the data sets produced by other researchers and give scholarly credit as citation. With respect to this practice, in 2012, Thomson Reuters launched Data Citation Index (DCI). With the DCI, citation to research data published by researchers are collected and analyzed in a similar way for citation to journal articles. The purpose of this study is to identify the characteristics and intellectual structure of sociology field based on research data, which is one of actively data-citing fields. To accomplish this purpose, two data sets were collected and analyzed. First, from DCI, a total of 8,365 data were collected in the field of sociology. Second, a total of 12,132 data were collected from Web of Science with a topic search with ‘Sociology’. As a result of the co-word analysis of author provided-keywords for both data sets, the intellectual structure of research data-based sociology was composed of two areas and 15 clusters and that of article-based sociology was composed with three areas and 17 clusters. More importantly, medical science area was found to be actively studied in research data-based sociology and public health and psychology are identified to be central areas from data citation.

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공공도서관의 이용 및 정보서비스의 질을 제고하는데 있어 이용자들의 사서에 대한 인식이 중요한 측면이 될 수 있으며, 따라서 이용자들의 사서에 대한 인식에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지에 대한 확인이 필요하다. 이에 본 연구에서는 공공도서관을 중심으로 이용자들의 사서에 대한 일반적인 인식 및 이에 영향을 미치는 요인을 설문조사를 통해 실증적으로 확인하였다. 분석 결과, 도서관 소장자료와 설비의 이용, 도서관을 통한 동아리 활동 참여는 사서에 대한 긍정적인 인식 형성에 영향을 미치고 있으며, 사서의 역할은 정보적 활동에서 사회적 활동을 지원해 주는 방향으로 확대되는 것으로 나타났다. 반면 공공도서관 프로그램 참여나 소장자료의 대출, 사서와의 커뮤니케이션 등 사서와의 직접적인 교류가 이루어지는 요인들이 사서에 대한 인식 형성에 유의미한 영향을 미치지 않고 있으며, 따라서 사서의 이용자에 대한 고려가 보다 실제적으로 반영될 필요가 있는 것으로 나타났다.

Abstract

Public library users’ perception of librarians can be an important aspect in improving the public library uses and the quality of informn services. Thus it is necessary to identify what factors affect users’ perceptions of librarians. This research empirically investigated users’ general perceptions of librarians and the factors affecting them through a survey. As a result, it was found that the use of library collections, library facilities, and participation in club activities through the library affect the formation of a positive perception of librarians. In addition, the roles of the librarian are expanding from informational activities to supporting social activities. In contrast, the factors of direct interaction with the librarian, including participation in public library programs, circulating library collections, and communication with librarian, do not have a significant effect on the formation of the perception of librarian. Thus librarians need to consider library users more substantially and to support them in various ways.

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This experimental study proposes a multi-document summarization method that produces optimal summaries in which users can find answers to their queries. In order to identify the most effective method for this purpose, the performance of the three summarization methods were compared. The investigated methods are sentence clustering, passage extraction through spreading activation, and clustering-passage extraction hybrid methods. The effectiveness of each summarizing method was evaluated by two criteria used to measure the accuracy and the redundancy of a summary. The passage extraction method using the sequential bnb search algorithm proved to be most effective in summarizing multiple documents with regard to summarization precision. This study proposes the passage extraction method as the optimal multi-document summarization method. 攀＊＊＊ 본 연구는 연세대학교 대학원 박사학위논문의 일부를 요약한 것임.＊＊＊ 연세대학교 문헌정보학과 시간강사(shchoi@lis.yonsei.ac.kr)＊＊＊＊연세대학교 문헌정보학과 교수(ymchung@yonsei.ac.kr) 논문접수일자 : 2004년 8월 27일 게재확정일자 : 2004년 9월 13일攀攀

Abstract

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Abstract

The synonym issue is an inherent barrier in human-computer communication, and it is more challenging in a Web 2.0 application, especially in social tagging applications. In an effort to resolve the issue, the goal of this study is to test the feasibility of a Web 2.0 application as a potential source for synonyms. This study investigates a way of identifying similar tags from a popular collaborative tagging application, Delicious. Specifically, we propose an algorithm (FolkSim) for measuring the similarity of social tags from Delicious. We compared FolkSim to a cosine-based similarity method and observed that the top-ranked tags on the similar list generated by FolkSim tend to be among the best possible similar tags in given choices. Also, the lists appear to be relatively better than the ones created by CosSim. We also observed that tag folksonomy and similar list resemble each other to a certain degree so that it possibly serves as an alternative outcome, especially in case the FolkSim-based list is unavailable or infeasible.

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본 연구는 국내 대학도서관의 전자자원 메타데이터와 관련된 현황을 살펴보고, 정보조직 패러다임 및 목록 환경의 변화에 대응하기 위한 방향성을 제시하기 위함이다. 국내 대학도서관의 전자자원 도입 및 조직과 최근 정보자원 조직의 동향을 살펴보았고, 디지털콘텐츠 구축 건수 상위 30개 대학도서관의 홈페이지를 방문하여 현황과 문제점을 조사하였다. 앞으로 전자자원을 포함한 다양한 유형의 정보자원을 통합적으로 관리하고, 접근성을 강화하여 이용자들에게 확장된 목록의 기능을 제공하여야 할 것이다.

Abstract

This study attempts to investigate the current practice of electronic resources in the academic libraries and to explore the changes of paradigm in the organization of information. It reviewed how academic libraries have acquired and organized electronic resources. It also investigated the library home pages of 30 academic libraries in order to identify the category of electronic resources, metadata, and linkage methods with various material types such as printed resources and theses. To perform extended functions of library catalogs, it is essential for academic libraries to manage the metadata of various resources together and provide enhanced access and linkage of related resources.

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본 연구에서는 다양한 메타데이터간의 의미적 호환성을 유지하거나 개선하기 위한 기존의 방법론을 분석하고 크로스워크를 이용한 메타데이터간의 의미 호환 가능성과 한계에 대해서 검토한 후 메타데이터간의 의미 호환을 극대화하기 위한 의미적 메타데이터 매핑 프로세스를 제시하였다. 이 프로세스는 대상 메타데이터 스킴 확인, 공통 데이터요소개념(DEC) 발견, 데이터요소개념에 따른 속성 그룹화, 매핑 테이블 작성 등의 네 단계로 구성된다. 국내에서 개발된 단체표준 수준의 두 인력정보 메타데이터를 대상으로 본 연구에서 제안된 프로세스를 적용하여 매핑 테이블 작성 과정을 보였다.

Abstract

This paper contains an analysis of the methods that have been used to achieve or improve interoperability among metadata and discuss the possibilities and limits of semantic interoperability among metadata using crosswalk. After that a semantic metadata mapping process which is able to maximize the interoperability among metadata is suggested. The methodology consists of four steps such as identifying metadata schema, finding common data element concepts(DECs), grouping attributes by the DECs, and mapping into a table. An experimental application of the process was performed onto two human resource information metadata standards developed in Korea.

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본 연구는 문헌정보학 분야에서 논의되고 있는 웹 정보 네비게이션의 개념에 대해 보다 명확한 이해를 위해 그 개념정의에 따른 핵심적인 특성들을 분석하고자 한다. 웹이 등장한 1995년을 기준으로 최근 2012년까지 문헌정보학 분야 국외 학술지에 출판된 총 32편의 웹 네비게이션 연구 논문들을 정성적 내용분석과 담론분석을 통해 웹 네비게이션 개념의 정의유형과 그 구성요소와 특징들을 조사하였다. 웹 정보 네비게이션 개념은 크게 네비게이션 행위, 네비게이션 전략, 네비게이션 디자인으로 구분되며, 행위적 특성에 따른 네비게이션 유형 비교는 네비게이션 전략과 디자인 요소들의 상호관련성을 파악하는데 개념적 틀로 제시되었다.

Abstract

The study aims to analyze the notion of web navigation in library and information science (LIS) by investigating the concepts and its consequences. The analysis is based on 32 articles published in international LIS journals between 1995 and 2012. The study noted the changing contexts of information retrieval in the Web environment, and discusses the changes over time in the way in which the notion of navigation have been regarded. Three main concepts are identified: navigation behavior, navigation strategies, and navigation designs.

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전자정보가 일반화되면서 전자정보 사용에 대한 이해가 절실해졌다. 본 논문은 전자정보의 이용통계가 무엇인지, 이 통계가 도서관 의사결정에 어떻게 사용될 수 있는지 그리고 데이터의 수집, 처리 및 분석과 관련된 제반 사항에 대해 기술하고 있다. 또한 이용통계와 관련된 대표적인 표준을 제시한다. 전자정보 이용 통계는 개별 도서관에서 활용하는 자료가 될 뿐 아니라 문헌정보학의 여러 분야에서 활용될 수 있는 연구 자료가 된다는 측면에서 이용통계를 사용하는 구체적인 연구방향을 제시하고 있다.

Abstract

As the use of electronic information sources becomes increasingly common, the need for understanding their use becomes critical. This paper describes what usage statistics of electronic materials entail, how they can be used for a variety of library decision making, and the process in which the data can be best acquired, processed, analyzed and presented. It also offers a general introduction to on-going standardization efforts related to usage statistics of electronic resources and services. Some of the research opportunities that these newly developed data sources present to library and information science field are identified.