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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구의 목적은 LG상남도서관 ‘책 읽어주는 도서관’ 서비스의 안드로이드 플랫폼 기반 서비스 구축과정과 모델에 대한 기술과 그 서비스의 유용성을 평가하는 것이다. 연구방법은 서베이를 통한 이용자 요구조사, 이용현황통계분석 및 이용자 인터뷰를 실시하였고, 도출된 중요한 연구결과는 다음과 같다: 1) 시각장애인이 스마트기기 사용에 높은 관심을 보였고, 스마트기기를 사용해 본 적이 없는 시각장애인도 비용과 접근성만 해결된다면 사용할 의사가 있음을 표명하였으며, 2) 스트리밍보다는 다운로드 방식을 선호하는 것으로 나타났다. 3) 육성과 TTS 음성 차이를 중요하게 생각치 않는 것으로 밝혀졌으며, 4) 희망도서의 종류는 연령별로 각기 다른 선호도를 보였다. 5) 2014년 거의 14만 건의 다운로드가 이루어졌고 - 피처폰에 비해 36.3% 증가, 6) 가장 중요한 기능은 책갈피와 페이지/목차 이동 기능인 것으로 판명되었다.
Abstract
This paper describes the process and methodology followed in developing the Android-based LG Sangnam Audiobook service and an evaluation of its usefulness to the public. The methods included a survey of user needs, analysis of usage statistics, and user interviews. The study found that visually impaired users: 1) were greatly interested and willing to use smartphones if there were no barrier in cost and access; 2) preferred downloads to streaming services; 3) did not mind performance differences between real and TTS (text-to-speech) voices; 4) showed marked differences in book preferences according to age, 5) made about 14,000 downloads in 2014; and 6) indicated bookmarking and moving between pages and tables of content as the most important functions in using audiobooks.
초록
본 연구는 인쇄형 해외학술지 원문제공서비스(DDS)의 경제성을 분석하기 위해 이용자 기반의 경제적 가치 평가 방법론 및 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구를 위해 K기관의 구독중인 해외학술지 원문제공서비스의 데이터 중 일부가 분석을 위해 사용되었고 K기관 원문제공서비스 이용자를 대상으로 웹 서베이를 실시하였다. 해외학술지 원문제공서비스의 경제적 가치는 사용가치, 비사용가치, 그리고 기대가치가 고려되었고 사용가치 산출을 위해서는 소득접근법과 시장접근법을 제안하였다. 이용자에 의한 가치 산출을 위해, 본 연구는 조건부가치평가법을 적용하였고 이를 위해 가상 시나리오를 설정하였다.
Abstract
This study is to develope a user-based economic valuation methodology and model for the economic analysis on the DDS of foreign journals. For this study, the sampling data on the annual subscribed journals by K institution was used and the online questionnaire was used to collect data. There are three aspects of the economic value of DDS journals was classified as use value, non-use value, and expectancy value. We suggested the income and market approach to measure its economic use value. To estimate the its value by individual users, this study applied a contingent valuation method and designed the imaginary scenarios.
초록
본 연구의 목적은 이용자 연구와 국내외 기존 시스템의 기능을 분석한 자료를 기반으로 하여 맞춤정보서비스를 제공하는 MyCyberLibrary의 모형을 설계한 후 이를 평가하여 좀 더 효율적인 정보서비스를 제공하기 위한 기초 자료를 제공하는 것이다. MyCyberLibrary 모형은 최신정보제공서비스, 전자저널/e-book 관리, 데이터베이스 관리. 컬렉션 관리, 프로젝트 관리, 전자지정자료 관리, 도서관 정보서비스 관리, 파일통합 관리, 저작권 관리의 총 9개 서브시스템들로 구성된다. 또한 모형의 효율성을 측정하기 위해서 프로토타입 시스템을 구성하여 40명의 이용자를 대상으로 시스템의 만족도를 조사하고 시스템의 기능을 향상시키기 위한 세 가지 방안을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to suggest the basic data for providing library information services of high quality with clients, by designing the model of MyCyberLibrary and evaluating it. The model of MyCyberLibrary was constructed based on the survey results on the information-seeking behavior of users and on the review of the existing mylibraries′functions. The model is implemented into the prototype system which consists of nine modules. Finally, we evaluated the proposed system via mail questionnaires, and proposed three suggestions to make this system a much more comprehensive and effective one.
초록
이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화 검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천 서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.
Abstract
This study proposes an expanded model of personalized search service based on community activities on a Korean Web portal. The model is composed of defining subject categories of users, providing personalized search results, and recommending additional subject categories and queries. Several experiments were performed to verify the feasibility and effectiveness of the proposed model. It was found that users’ activities on community services provide valuable data for identifying their interests, and the personalized search service increases users’ satisfaction.
초록
본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.
Abstract
This research evaluated differences of classification performance for feature selection methods using LDA topic model and Doc2Vec which is based on word embedding using deep learning, feature corpus sizes and classification algorithms. In addition to find the feature corpus with high performance of classification, an experiment was conducted using feature corpus was composed differently according to the location of the document and by adjusting the size of the feature corpus. Conclusionally, in the experiments using deep learning evaluate training frequency and specifically considered information for context inference. This study constructed biomedical document dataset, Disease-35083 which consisted biomedical scholarly documents provided by PMC and categorized by the disease category. Throughout the study this research verifies which type and size of feature corpus produces the highest performance and, also suggests some feature corpus which carry an extensibility to specific feature by displaying efficiency during the training time. Additionally, this research compares the differences between deep learning and existing method and suggests an appropriate method by classification environment.
초록
정보시스템의 최근 개발 경향은 이용자 중심이다. 이 연구는 이용자 중심적 PDL을 개발할 때 실질적으로 활용할 수 있는 실험적 모형을 제시하였다. 개념적 모형에서는 다양한 정보입수를 위한 외부시스템과의 연계 및 시스템전반에 개인의 정신모형과 함께하는 관리형태를 가질 수 있는 모형을 제시하였고, 물리적 모형에서는 연구자의 개발경험을 토대로 툴의 기능을 최대한 활용하였으며, 시스템개발에 곧 바로 적용할 수 있는 과정까지를 진행하였다.
Abstract
THe most significant part of this study is in developing an experimental model of user-friendly PDL. This study proposes both theoretical(conceptual) and physical(operational) mocels. The thepretical model includes the analysis on various factors and the relationships among factors which have a serious impacts on the design, building, and managing of PDL. And the physical model shows the detailed structure and process which could be useful for both PDL designers and managers. also provided is the images of mahor user interfaces, of which a PDL would be developed on the basis of the basis of the proposed mocel in near future.
초록
본 연구는 공황장애 말뭉치 구축과 분석을 통해 공황장애의 특성을 살펴보고 공황장애 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동 분류 모델을 만들고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어에서 수집한 공황장애 관련 문헌 5,884개를 정신 질환 진단 매뉴얼 기준으로 직접 주석 처리하여 공황장애 경향 문헌과 비 경향 문헌으로 분류하였다. 이 중 공황장애 경향 문헌에 나타난 어휘적 특성 및 어휘의 관계성을 분석하기 위해 TF-IDF값을 산출하고 단어 동시출현 분석을 실시하였다. 공황장애의 특성 및 증상 간의 관련성을 분석하기 위해 증상 빈도수와 주석 처리된 증상 번호 간의 동시출현 빈도수를 산출하였다. 또한, 구축한 말뭉치를 활용하여 딥러닝 자동 분류 모델 학습 및 성능 평가를 하였다. 이를 위하여 최신 딥러닝 언어 모델 BERT 중 세 가지 모델을 활용하였고 이 중 KcBERT가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 공황장애 관련 증상을 겪는 사람들의 조기 진단 및 치료를 돕고 소셜미디어 말뭉치를 활용한 정신 질환 연구의 영역을 확장하고자 시도한 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study is to create a deep learning based classification model to examine the characteristics of panic disorder and to classify the panic disorder tendency literature by the panic disorder corpus constructed for the present study. For this purpose, 5,884 documents of the panic disorder corpus collected from social media were directly annotated based on the mental disease diagnosis manual and were classified into panic disorder-prone and non-panic-disorder documents. Then, TF-IDF scores were calculated and word co-occurrence analysis was performed to analyze the lexical characteristics of the corpus. In addition, the co-occurrence between the symptom frequency measurement and the annotated symptom was calculated to analyze the characteristics of panic disorder symptoms and the relationship between symptoms. We also conducted the performance evaluation for a deep learning based classification model. Three pre-trained models, BERT multi-lingual, KoBERT, and KcBERT, were adopted for classification model, and KcBERT showed the best performance among them. This study demonstrated that it can help early diagnosis and treatment of people suffering from related symptoms by examining the characteristics of panic disorder and expand the field of mental illness research to social media.
초록
지식관리 인프라의 구축에는 다양한 정보시스템간의 인터페이스와 통합이 필요하다. 특히 디지털도서관과 지식관리시스템은 조직 내·외부 지식의 유기적인 상호작용을 위해 통합적인 시각에서 구현되어야 한다. 본 연구에서는 지식관리의 주요 요소별로 두 시스템을 비교·분석하여 공통기반과 차이점을 도출하고 각각의 제한요소를 상호 보완할 수 있는 지식관리 통합모형을 제시하고자하였다. 정제된 외부지식을 적시적소에 공급하는 디지털도서관과 이를 기반으로 새로운 지식의 창출을 지원하는 지식관리시스템의 유기적인 연계와 통합은 지식관리의 성과제고에 기여할 수 있을 것이다.
Abstract
An interface or integration among various information system is needed to construct knowledge management infrastructure. Particularly, digital library and knowledge management system have to be implemented in the view of integration for activating interaction of organizational knowledge. So this study conducts comparative analysis between two systems in the perspective of knowledge management key factors, and then explores the ways toward an integration model. The integration model is designed for activating user interface and consistent flow of knowledge. This model is expected to contribute to increase the performance of knowledge management.
초록
이 연구에서는 수작업 태깅없이 기계가독형 사전을 이용하여 자동으로 의미를 태깅한 후 학습데이터로 구축한 분류기에 대해 의미를 분류하는 단어 중의성 해소 모형을 제시하였다. 자동 태깅을 위해 사전 추출 정보 기반 방법과 연어 공기 기반 방법을 적용하였다. 실험 결과, 자동 태깅에서는 복수 자질 축소를 적용한 사전 추출 정보 기반 방법이 70.06%의 태깅 정확도를 보여 연어 공기 기반 방법의 56.33% 보다 24.37% 향상된 성능을 가져왔다. 사전 추출 정보 기반 방법을 이용한 분류기의 분류 정학도는 68.11%로서 연어 공기 기반 방법의 62.09% 보다 9.7% 향상된 성능을 보였다. 또한 두 자동 태깅 방법을 결합한 결과 태깅 정확도는 76.09%, 분류 정확도는 76.16%로 나타났다.
Abstract
This study presents an effective word sense disambiguation model that does not require manual sense tagging process by automatically tagging the right sense using a machine-readable dictionary, and attempts to classify the senses of those words using a classifier built from the training data. The automatic tagging technique was implemnted by the dictionary information-based and the collocation co-occurrence-based methods. The dictionary information-based method that applied multiple feature selection showed the tagging accuracy of 70.06%, and the collocation co-occurrence-based method 56.33%. The sense classifier using the dictionary information-based tagging method showed the classification accuracy of 68.11%, and that using the collocation co-occurrence-based tagging method 62.09%. The combined tagging method applying data fusion technique achieved a greater performance of 76.09% resulting in the classification accuracy of 76.16%.
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.