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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
패싯 내비게이션의 구성 요소인 패싯의 명칭과 하위 구성 용어, 패싯의 순서, 지나치게 많은 검색 결과의 수 등이 이용자 중심적인지를 분석하였다. 연구 방법은 국내의 15개 대학도서관 목록에서 3개의 검색어로 검색한 결과를 분석하였으며, 이용자가 이들 용어에 대해서 느끼는 친숙도 조사도 함께 수행하였다. 국내 대학도서관들에서 제공하고 있는 발행년도와 총서명 등의 패싯 명칭과 멀티미디어와 비도서, 미디어 자료 등의 하위 용어들은 이용자들이 직관적으로 이해할 수 없었으며, 목록규칙에서 사용된 용어들과 사서들이 사용하는 용어들이 많았다. 그리고 패싯을 적용해도 검색 결과의 수가 많아지는 단점을 해결하기 위해서 적합성 순위화와 같은 기법을 적용할 필요가 있다. 그리고 지나치게 많은 하위 수준이 발생할 수 있는 가능성도 발견할 수 있었으며, 이것도 도서관 목록에 대한 이용자 경험에 악영향을 미칠 것으로 보인다.
Abstract
This research analyzed how the main requisites of faceted navigation as names of facets, subterms of facets, order of facets, too many results were user-centric. On the research method, this research analyzed the results of the three keywords retrieved in the 15 university libraries’ catalogs and how was user’s familiarity to the terms. Although domestic universities have serviced facet navigation, the names of the facet of publication date and series title in format and the terms under the facets as multimedia and nonbook material, media material are too difficult intuitively to understand and there were lots of formal terms used in cataloging rules and the terms librarians have usually used. Because of the terms, there is high possibility to deteriorate users’ satisfaction and usability to library catalog in future. Even though they serviced facet navigation, there was also weakness as too many results and the university libraries need to use relevance ranking method to solve the weakness. This research has found the possibility of being used too many of levels of the facets and this may also badly affect the users’ experience to library catalog.
초록
본 연구에서는 과학기술분야 온라인 정보서비스를 대상으로 사용자가 만족하는 정도를 기대불일치 이론의 관점에서 규명하고자 하였다. 이를 위해 한국과학기술정보연구원에서 제공하고 있는 과학기술정보 서비스 사이트인 NDSL의 서비스 품질 측정 모형인 NDSLQual을 사용하였다. 분석 결과를 요약하면 첫째, NDSL 서비스 품질에 대한 기대가 기대불일치와 지각된 성과에 미치는 영향 관계를 알아본 결과, 기대불일치에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 성과에는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 NDSL 서비스 품질에 대한 지각된 성과는 기대불일치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기대불일치가 전반적 이용자 만족도와 충성도에 미치는 영향 관계를 알아본 결과, 기대불일치는 전반적 이용자 만족도와 충성도에 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 두 가지 회귀 모형에 대한 설명력은 매우 낮았다. 셋째, NDSL 서비스 품질에 대한 지각된 성과가 전반적 만족도와 충성도에 미치는 영향 관계를 알아본 결과, NDSL 서비스 품질에 대한 지각된 성과가 전반적 만족도와 충성도에 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 결과, NDSL에 대한 전반적인 이용자 만족도와 충성도를 더 높이기 위해서는 NDSL 서비스 품질에 대한 지각된 성과는 높이고, 기대불일치를 낮추기 위한 방안을 모색해야 할 것으로 보인다.
Abstract
The purpose of this study is to reveal their satisfaction procedures from users of information service expectation-disconfirmation theory. To achieve this goal, we use the NDSLQual model to measure the quality of NDSL service. The results were as follows: First, while the expectation has a negative effect on the expectation-disconfirmation, it has a positive effect on the perceived performance. And perceived performance has a positive effect on the expectation-disconfirmation. Second, the expectation-disconfirmation has a positive effect on the overall satisfaction and loyalty. However the explanatory adequacy of the regression model is very low. Third, perceived performance has a positive effect on the overall satisfaction and loyalty. In order to increase the overall satisfaction and loyalty for NDSL, it is necessary to seek ways to improve the perceived performance and lower the expectation-disconfirmation.
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.
초록
영상자료는 점차 도서관에서 중요한 장서의 일부가 되어가고 있으며 특히 공공도서관에서는 이러한 영상자료를 기반으로 다양한 문화프로그램을 운영하고 있다. 그러나 영상자료와 관련하여 저작권에서는 공연의 개념을 적용하여 공연범위를 일부 제한하고 있으며 도서관의 영상자료 사용에 대한 저작권 단체의 저작권료에 대한 요청도 논의되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 시점에서 도서관에서 실질적으로 영상자료를 다루고 있는 사서들이 저작권과 관련하여 인식하고 있는 문제점과 저작권료 지불에 대한 대응 의견을 조사하고자 하였다. 또한 부가적으로 영상자료의 중요성과 영상자료 관리상의 문제점도 분석하였다. 인식조사를 위한 설문은 대학 및 공공도서관을 대상으로 하여 총 292개의 응답을 받아 분석을 하였으며 2013년 5월 8일부터 6월 7일까지 총 한 달간 조사를 수행하였다. 분석결과 사서들은 영상자료 및 영상자료 서비스가 중요하다고 인지하고 있으며 판매용 영상물 상영에 대한 저작권 면책 조건에 대한 사항도 파악하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 발행일 6개월 미만의 영상자료 사용료를 지불하는 체제에 대해서는 부정적 의견을 보이고 있어 실질적으로 저작권료를 지불하는 체제를 도입할 의사는 없는 것으로 나타났다.
Abstract
Cinematographic works are crucial for libraries as a part of their collections. Especially public libraries provide a variety of programs associated with cinematographic works. Copyright law considers the use of cinematographic works as a type of public performance and restricted it under certain conditions such as the released date. In addition, copyright agency challenged libraries to pay fees for cinematographic works released within 6 months. At this point, this study investigated the perception of librarians on cinematographic works and copyright issues. 292 librarians in public and academic libraries answers the questionnaire form May 8th to June 7th, 2013. In result, librarians consider services of video works as a important part of library services. They are also conscious of the exception conditions for copyright law for cinematographic works provided by library services. Furthermore, even though librarians are aware of copyright issues, they show the negative response to copyright fees for playing cinematographic works in the libraries.
초록
이 연구에서는 분포 유사도를 문헌 클러스터링에 적용하여 전통적인 코사인 유사도 공식을 대체할 수 있는 가능성을 모색해보았다. 대표적인 분포 유사도인 KL 다이버전스 공식을 변형한 Jansen-Shannon 다이버전스, 대칭적 스큐 다이버전스, 최소 스큐 다이버전스의 세 가지 공식을 문헌 벡터에 적용하는 방안을 고안하였다. 분포 유사도를 적용한 문헌 클러스터링 성능을 검증하기 위해서 세 실험 집단을 대상으로 두 가지 실험을 준비하여 실행하였다. 첫 번째 문헌 클러스터링 실험에서는 최소 스큐 다이버전스가 코사인 유사도 뿐만 아니라 다른 다이버전스 공식의 성능도 확연히 앞서는 뛰어난 성능을 보였다. 두 번째 실험에서는 피어슨 상관계수를 이용하여 1차 유사도 행렬로부터 2차 분포 유사도를 산출하여 문헌 클러스터링을 수행하였다. 실험 결과는 2차 분포 유사도가 전반적으로 더 좋은 문헌 클러스터링 성능을 보이는 것으로 나타났다. 문헌 클러스터링에서 처리 시간과 분류 성능을 함께 고려한다면 이 연구에서 제안한 최소 스큐 다이버전스 공식을 사용하고, 분류 성능만 고려할 경우에는 2차 분포 유사도 방식을 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
Abstract
In this study, measures of distributional similarity such as KL-divergence are applied to cluster documents instead of traditional cosine measure, which is the most prevalent vector similarity measure for document clustering. Three variations of KL-divergence are investigated; Jansen-Shannon divergence, symmetric skew divergence, and minimum skew divergence. In order to verify the contribution of distributional similarities to document clustering, two experiments are designed and carried out on three test collections. In the first experiment the clustering performances of the three divergence measures are compared to that of cosine measure. The result showed that minimum skew divergence outperformed the other divergence measures as well as cosine measure. In the second experiment second-order distributional similarities are calculated with Pearson correlation coefficient from the first-order similarity matrixes. From the result of the second experiment, second-order distributional similarities were found to improve the overall performance of document clustering. These results suggest that minimum skew divergence must be selected as document vector similarity measure when considering both time and accuracy, and second-order similarity is a good choice for considering clustering accuracy only.
초록
우울증은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있으며, 최근 다양한 분야에서 꾸준히 우울증에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 사람들이 본인의 스트레스나 감정 상태에 대해 소셜미디어에 공유한 글을 통해 그들의 심리나 정신건강에 대해 파악해보고자 하는 맥락에서 소셜미디어를 활용한 연구 역시 유의미하게 받아들여지고 있다. 이에 본 연구에서는 우울 경향의 이용자와 그렇지 않은 이용자들의 2016년부터 2019년 2월까지의 트위터 데이터를 수집하여 어떤 주제적, 어휘 사용의 특성을 보이는지 보고자 하였으며, 우울 경향의 시기별로도 어떤 차이를 보이는지 살펴보기 위해 우울 경향 관측 날짜를 기준으로 하여 이전(before) 시기와 이후(after) 시기를 구분하여 실험을 수행하였다. 토픽모델링, 동시출현 단어분석, 감성분석 방법을 통해 우울 경향과 비(非)우울 경향 이용자의 텍스트의 주제적 차이를 살펴보았고, 감성 반응에 따라 사용한 어휘에 대해서도 살펴봄으로써 어떠한 특성이 있는지 확인해 보았다. 데이터 수집 단계에서 ‘우울’ 표현을 포함한 텍스트 데이터 수집방법을 통해 비교적 긴 기간, 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었고, 또한 우울 경향의 여부와 시기적 구분에 따른 관심 주제에 대한 차이도 확인할 수 있었다는 점에서 유의미하다고 볼 수 있다.
Abstract
Depression is a serious psychological disease that is expected to afflict an increasing number of people. And studies on depression have been conducted in the context of social media because social media is a platform through which users often frankly express their emotions and often reveal their mental states. In this study, large amounts of Korean text were collected and analyzed to determine whether such data could be used to detect depression in users. This study analyzed data collected from Twitter users who had and did not have depressive tendencies between January 2016 and February 2019. The data for each user was separately analyzed before and after the appearance of depressive tendencies to see how their expression changed. In this study the data were analyzed through co-occurrence word analysis, topic modeling, and sentiment analysis. This study’s automated data collection method enabled analyses of data collected over a relatively long period of time. Also it compared the textual characteristics of users with depressive tendencies to those without depressive tendencies.
초록
국내 학술회의 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히 구현이 쉽고 컴퓨터 처리 속도가 빠른 로치오 알고리즘을 사용하여 『한국정보관리학회 학술대회 논문집』의 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 분류기 생성 방법, 학습집합 규모, 가중치부여 기법, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 파라미터(β, λ)와 학습집합의 크기(5년 이상)를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 동등한 성능 수준이라면 보다 단순한 단일 가중치부여 기법을 사용하여 분류의 효율성을 높일 수 있음을 발견하였다. 또한 국내 학술회의 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주가 부여되는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있으므로, 이러한 환경을 고려하여 주요 성능 요소들의 특성에 기초한 최적의 분류 모델을 개발할 필요가 있다.
Abstract
This study examined the factors affecting the performance of automatic classification for the domestic conference papers based on machine learning techniques. In particular, In view of the classification performance that assigning automatically the class labels to the papers in Proceedings of the Conference of Korean Society for Information Management using Rocchio algorithm, I investigated the characteristics of the key factors (classifier formation methods, training set size, weighting schemes, label assigning methods) through the diversified experiments. Consequently, It is more effective that apply proper parameters (β, λ) and training set size (more than 5 years) according to the classification environments and properties of the document set. and If the performance is equivalent, I discovered that the use of the more simple methods (single weighting schemes) is very efficient. Also, because the classification of domestic papers is corresponding with multi-label classification which assigning more than one label to an article, it is necessary to develop the optimum classification model based on the characteristics of the key factors in consideration of this environment.
초록
본 논문에서는 OpenURL을 이용한 전자자원 링킹시스템의 개요를 기술하고 있다 이어서 16개의 OpenURL link resolver를 선정해서 서버설치여부, 보유하고 있는 저널종수, 서비스 커스터마이제이션, 사용통계서비스 등을 기준으로 비교분석하였다. 분석결과는 각 도서관 및 유관기관에서 링킹시스템을 구입 또는 구축해서 이용할 경우 자관에 맞는 시스템을 선정하는데 도움이 될 것이다.
Abstract
This study describes the concept of link resolvers using OpenURL. Then, the study analyzed the commercially available link resolvers in terms of remote & local hosting, title list, customization of the services and usage statistics. The results will help the libraries select the appropriate link resolvers that are relevant to the features of the libraries.
초록
도서기호는 분류기호와 구별되어 도서의 서가 위치를 지정해주는 독자적인 장치로서 문헌의 기본기입요소, 즉 저자, 서명, 출판연 등을 포괄하는 문헌 속성의 조합으로 구성되어야 한다. 현재 우리나라 대학도서관은 동서용 9종과 양서용 2종으로 총 11종의 도서기호법이 사용되고 있다. 본 연구는 전국의 대학도서관 110개를 표본으로 선정하여 도서기호 업무를 담당하는 전문사서를 대상으로 설문조사를 실시하여 현행 도서기호법에 대한 문제점과 현행 도서기호법을 수정하거나 새로운 도서기호법으로 변경할 경우 고려사항의 인식 정도를 조사하였다. 이에 대학도서관의 전문사서들이 인식하고 있는 도서기호법의 가장 큰 문제점은 도서기호의 중복과 효율적인 장서관리로 조사되었다. 아울러 현행 도서기호법을 수정하거나 새로운 도서기호법으로 변경할 경우 가장 고려해야 할 사항으로 도서기호 중복 해소와 기존체계와의 일관성 및 서가배열을 중요 요소로 인식하고 있음이 파악되었다. 이에 본 연구는 이러한 문제점과 고려사항을 기반으로 현행 도서기호체계의 개선방안과 다양하게 사용되고 있는 현행 도서기호법의 표준화 필요성을 제시하였다.攀＊＊＊Exchange Faculty, University of Northern Iowa, Cedar Falls, IA(cho519@wm.cau.ac.kr) 논문접수일자 : 2004년 11월 18일 게재확정일자 : 2004년 12월 15일攀攀
Abstract
Book numbers can be defined as the device for providing a unique self location for each book. They should include main entry which consists of author, title, the date of publication. Now, the university libraries are using eleven different methods on book numbers, in other words, nine eastern methods and two western methods. The aim of this study is to investigate problems that the present book number system has and some concerns that should be taken into account in case of the modification of the book number system and change into a new one. This study is based on the survey in that the librarian gave to 110 university libraries throughout the nation. As a result, the survey indicates that the crucial concerns of the participathing libraries are ineffective book management and the duplication of book numbers. In addition, the survey indicates that the priorities of the libraries is removing duplicated numbers, adhering to the current system, and keeping the same book arrangement system. Therefore, this study suggests the components for the expansion of the book number system and the necessity of standardization of diverse book numbers.
초록
최근까지 학술지의 영향력을 측정하기 위하여 Thomson Reuters(ISI)의 영향력지수(JIF: Journal Impact Factor)가 널리 사용되어왔다. 그러나, 이러한 JIF는 학술지 단위가 아니라 수록 논문의 평균 영향력을 측정하는 지표라는 근본적인 한계를 가지고 있으며, 이외에도 다양한 측면에서 많은 문제점들이 지적되었다. 특히 국내 인용색인은 국제적인 인용색인 데이터베이스에 비해서 인용 데이터의 규모가 상당히 제한적이므로, 이를 고려하여 국내 학술지 인용 환경에 적합한 지수의 적용이 필요하다. 따라서 이 연구는 최근 급속히 확산되고 있는 Hirsch 유형 지수(h-type indices)를 적용하여 국내 학술지의 영향력을 보다 더 상세하게 측정할 수 있는 실제적인 방안을 모색하였다. 결과적으로, h-지수의 변형지수(hs-지수, fs-지수)를 사용하거나 호 단위 합산(호 기반 h-지수, 호 기반 f-지수) 방법을 통하여, 기존 Hirsch 유형 지수들의 변별력을 향상시킬 수 있음은 물론 국내 학술지의 영향력을 더욱 정밀하게 측정할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
The journal impact factor(JIF) of the Thomson Reuters(ISI) has been widely used to assess the impact of journal as well as its quality. However, the JIF contains its critical limitation, in which it does not measure the impact of journal but the average impact of articles in journal. Besides significant number of problems of the JIF has been noticed. Furthermore, given the limited coverage of domestic citation index database in comparison to those of international citation index, it is necessary to apply a more appropriate index with a high level of discriminating power. This study, therefore, aims to introduce some practical methods to measure the impact of domestic journals by using the Hirsch-type indices. As the Hirsch-type indices has been often used for overcoming the limitations of the JIF in worldwide, we hope that our research outcome offers an effective alternative to gauge the impact of journals more accurately. Consequently, using the variations of the h-index(hs-index, fs-index) or the sum of issue level(issue based h-index, issue based f-index), we argue that it would improve the discrimination capacity of the Hirsch-type indices significantly and that we can measure the impact of domestic journals more clearly.