초록

본 연구에서는 FRBRoo 분석을 바탕으로 FRBR 시리즈 개념모형을 확장하고 개선하기 위한 방안을 제시하고자 했다. FRBRoo는 CIDOC CRM과 연계된 플러그인 온톨로지다. FRBR 모형을 대체하는 것이 아니라 박물관 분야와의 협력을 위해 개발된 것이다. 연구 과정에서 FRBR 시리즈 모형이 IFLA LRM으로 통합 개정되었다. 이에 LRM에 대한 분석도 추가하였다. 서지 정보가 도서관의 업무와 이용자를 지원해야 한다면, 도서관이 당면한 새로운 과제를 지원하기 위해 서지정보를 분석하는 방식도 개선되어야 할 것이다. 이를 위해서는 시간과 관련된 이벤트 개념이 서지정보의 모델링에 반영되어야 한다. 또한 서지정보의 구축과 교환 단위를 서지레코드보다 더 작은 단위나 더 큰 단위로도 확대해야 하며, FRBRoo를 서지정보의 공유를 위한 외부와의 연계 통로로 활용하는 것이 바람직하다.

Abstract

In this study, based on the analysis of FRBRoo, we tried to propose suggestions to expand and improve the FRBR family conceptual model. FRBRoo is a plug-in ontology of CIDOC CRM with cooperation of museum field. As FRBR family models also revised and integrated into IFLA Library Reference Model, the additional analysis on IFLA LRM was performed. If bibliographic information is required to support the technical and user services of the library, the way to analyze the bibliographic information should be improved in order to cope with the new challenges faced by the library. To do this, time-related event concepts should be reflected in the modeling of bibliographic information. It is also necessary to expand the creation and exchange unit of bibliographic information to smaller units or larger units than legacy bibliographic records. Using FRBRoo as a linkage tool for the sharing of bibliographic information is also suggested.

초록

최근 웹 환경이 대중화되고 개방됨에 따라 웹은 단순한 정보 획득의 공간이 아닌, 의견 표출과 교환의 장이 되어 가고 있으며, 이에 따라 웹 상에서 표출된 특정 주제에 대한 사람들의 의견을 자동으로 검색하기 위한 기술 개발의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이러한 의견 문서 검색 문제는 사용자 질의와 문서간의 적합성만을 고려하는 일반적인 정보검색 방법으로는 해결하기 어려우며, 문서 내 의견 포함 여부 분석을 수행할 수 있는 더욱 진보된 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존 검색 시스템의 구조 하에서, 의견 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 의견 검색을 수행하기 위해 문서 내 의견 분석 방법에 대해 기존의 사전 기반 방식과 기계학습 기반 방식을 결합한 새로운 혼합 방식을 제안하고, 실험을 통하여 검색 성능을 개선하는 효과가 있음을 보였다.

Abstract

Recently, as its growth and popularization, the Web is changed into the place where people express, share and debate their opinions rather than the space of information seeking. Accordingly, the needs for searching opinions expressed in the Web are also increasing. However, it is difficult to meet these needs by using a classical information retrieval system that only concerns the relevance between the user's query and documents. Instead, a more advanced system that captures subjective information through documents is required. The proposed system effectively retrieves opinionated documents by utilizing an existing information retrieval system. This paper proposes a kind of hybrid method which can utilize both a dictionary-based opinion analysis technique and a machine learning based opinion analysis technique. Experimental results show that the proposed method is effective in improving the performance.

초록

이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도 문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.

Abstract

This paper compares two recent methods for exploring a scientist's research history: citation identity and self-citation network. The former is proposed by White(2000), while the latter is suggested by Hellsten et al.(2007). An experimental citation analysis was carried out on the research output of Young Mee Chung, a renouned Korean information scientist. The result shows that the two methods divided the research period into two sub-periods in the same way. They also identified the major research themes very similarly. In the analysis of each method's performance in depth, the two methods revealed different functions to understand a researcher's history. Citation identity was useful to identify authors who have affected Chung's research in terms of research topics. whereas, self-citation network was successful to identify the core papers and leading papers of the research sub-periods. This study indicates the combination of two methods can provide rich information on a scientist's research history.

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본 연구는 대학생을 대상으로 정보매체활용에 따른 학습효율성의 차이를 분석하였다. 연구를 위한 설문조사 표본은 모두 106개 이었고, 단순회귀분석결과 컴퓨터활용능력과 정보매체활용에 대하여는 t=2.990(p=0.003), sig=0.05, 정보매체활용과 학습효율성에서는 t=41.758(p=0.000), sig=0.05으로 유의적으로 나타났다. 반면, 컴퓨터활용능력과 학습효율성에 관해서는 t=-1.756(p=0.082), sig=0.05.로 비유의적으로 나타났다. 이에 본 연구는 정보매체를 활용한 수업방식에 있어서 보다 효과적인 교수법에 대한 기초자료를 제시하였다. 아울러 대학에서 다양하게 적용되고 있는 정보매체를 활용한 수업에 고려해야 할 사항들을 제시함으로써 효과적인 정보화교육 및 교수방법에 새로운 방향을 모색하였다.

Abstract

This study analyzed the difference of learning efficiency by using information media applications for undergraduate students. The survey samples for research were 106 and the results showed significant by simple regulation analysis on computer applications and information media applications with t=2.990(p=0.003), sig=0.05 and on information media applications and learning efficiency with t=41.758(p=0.000), sig=0.05. Otherwise, the result showed no significant on computer applications and learning efficiency with t=-1.756(p=0.082), sig=0.05. As a result, this study provided basic materials on more effective teaching methods than a class using information applications. As providing facts to be consider a class using information media this study found to be new directions on effective information education and teaching methods.

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.

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Abstract

The purpose of this study is to ascertain librarian’s perceptions on their users’ library access and its patterns. Interviews with seven library staff reveal physical accessibility issues including spatial relationships between libraries and other facilities such as shopping malls and schools, travel distance, transportation mode, and temporal perspectives of library access. The results from the interviews corroborate the findings from secondary analysis using household travel data. However, interviewees do not have a clear picture of how much their users travel and spend to access their libraries. This is true, even though these factors are critical to analyze physical accessibility. Based on the findings, this study makes recommendations to improve the accessibility of public libraries. Suggestions include the concept of sponsorships with other facilities, the placing of material drop-boxes on the main route, and providing library programs during lunch time.

초록

본 연구에서는 선행연구의 연구 성과에 기초하여 웹정보의 신뢰성 평가에 영향을 미치는 요인들을 포괄적으로 추출한 다음, 이를 전문가를 대상으로 한 지표적합도 조사를 통해 웹 사이트의 신뢰성 평가지표의 개발을 시도하였다. 선행 연구에서 제시된 국외 54개, 국내 49개의 웹 신뢰성 평가요인을 부분적으로 축소하거나 통합하였으며, 아울러 웹 사이트의 신뢰성을 높이거나 떨어뜨리는 요인을 일부 분석에 추가한 다음, 웹정보 신뢰성 평가지표 적합성 조사를 통해 웹정보 신뢰성 평가지표를 선정하고 계층화하였다. 이러한 과정을 통해 웹 신뢰성 평가에 영향을 미치는 1차 지표로서 웹사이트 신뢰성의 평가영역을 진실성 요인과 전문성 요인, 그리고 안전성 요인으로 나누었으며, 2차 지표로 진실성 요인을 믿음성과 명성으로, 전문성 요인을 유용성과 시의성, 그리고 경쟁력으로, 안전성 요인을 보안성과 안정성으로 나누었으며, 최종적으로 각 하위 요인별 네 개씩 모두 28개의 세부 요인을 추출하였다. 이렇게 개발된 평가지표를 소수의 전문가들을 대상으로 자기 분야의 웹 사이트를 중심으로 한 지표 적합도 조사를 통한 검증과정을 거쳤다.

Abstract

The Internet is now an integral part of the everyday lives of a majority of people. Web users are demanding web sites that offer credible information. This study tired to comprehensively extract the factors that affect the perception web credibility based on preceding researches and develop of indicators for evaluating the web credibility by goodness-fit analysis. I modified more than 100 factors which presented by preceding researches to 28 factors, and allocated these factors into the hierarchical categories like followings; trustworthiness, expertness, safety are categorized as first level factors, trustfulness and reputation are placed to sub-factors of trustworthiness, usefulness, timeliness and competency to sub-factors of expertness, security and reliability to sub-factors of safety as second level factors. Finally this study developed evaluating indicators for web credibility by goodness-of fit analysis.

초록

학제적 분야의 연구 전선을 분석하는 새로운 기법으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 제안하였다. 인용 이미지 구축자 프로파일링은 해당 문헌을 인용한 문헌의 표제어를 단서로 사용하여 문헌 간의 주제관계를 파악하는 방법이다. 이 연구에서는 시험적으로 국내 여성학 연구를 대상으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용하여 연구 전선과 주요 연구 주제를 파악해보았다. 분석 대상은 KCI의 2015년 기준 여성학분야 인용빈도 10회 이상에 해당하는 핵심문헌 집합이다. 여성학 분야에 문헌동시인용 기법을 적용한 결과 인용 데이터 부족 때문에 어려움이 있었던 반면에, 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용한 결과 성공적으로 2개 대분야 및 6개 소분야를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법은 학제적 연구분야의 동향을 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

A new technique for revealing the research fronts of a interdisciplinary discipline has been developed. Citation image makers profiling (CIMP) determines the relationships between research papers with the title words of the citing documents. We adapted this new technique to analyze the research fronts and hot topics in women’s studies of Korea. By Korean Citation Index (KCI) data in 2015, we selected 148 papers cited more than 9 times as the core documents of women’s studies. Analysis of intellectual structure using citation image makers profiling was performed with the 148 core documents and those citing papers. Document co-citation analysis was hindered by citation data sparsity, while CIMP method successfully revealed the structure of research fronts of Korean women’s studies including 2 divisions and 6 subdivisions. The CIMP method suggested in this study has good potential to discover the characteristics of research fronts of interdisciplinary research domains.

초록

이 연구에서는 TREC이 제시한 토픽 검색의 정의에 따라 질의에 적합한 웹 사이트를 검색하는 효과적인 토픽 검색 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 성능을 평가하였다. 이 연구의 토픽 검색 알고리즘은 먼저 질의에 대한 웹 페이지 검색 결과로부터 적합한 웹 사이트를 선정한 다음, 선정된 사이트의 구조를 이용하여 질의에 대한 적합성 점수를 산출한다. TREC의 .GOV 실험 문헌 집단과 TREC-2004 실험의 질의 및 적합문헌 리스트를 이용한 검색 실험 결과 이 토픽 검색 알고리즘은 상위 10위 안에 최소 2개 이상의 적합 사이트를 검색하여 비교적 높은 수준의 성능을 보였다. 또한 TREC-2004의 적합문헌 리스트 분석을 통해 적합문헌 선정에 토픽 검색의 정의가 엄격하게 적용되지 않은 경우가 있음을 확인하고, 수정된 적합문헌 리스트를 이용하여 토픽 검색 성능을 재평가한 결과 이 연구에서 제안한 토픽 검색 알고리즘의 성능이 월등히 향상되었다.

Abstract

This study proposes a topic distillation algorithm that ranks the relevant sites selected from retrieved web pages, and evaluates the performance of the algorithm. The algorithm calculates the topic score of a site using its hierarchical structure. The TREC .GOV test collection and a set of TREC-2004 queries for topic distillation task are used for the experiment. The experimental results showed the algorithm returned at least 2 relevant sites in top ten retrieval results. We performed an in-depth analysis of the relevant sites list provided by TREC-2004 to find out that the definition of topic distillation was not strictly applied in selecting relevant sites. When we re-evaluated the retrieved sites/sub-sites using the revised list of relevant sites, the performance of the proposed algorithm was improved significantly.

초록

본 연구는 문헌정보학 정규교육과정에서 중점적으로 다뤄야 하는 정보조직분야의 주요 영역을 도출하고, 영역별 내용요소를 제안하였다. 이를 위해 문헌연구, 내용분석, 설문조사 및 전문가평가를 수행하였다. 이를 통해 정보조직분야를 정보조직일반, 분류, 목록, 실습이라는 4영역으로 구성하고, 총 31개의 영역별 내용요소를 제시하였다. 본 연구를 통해 영역별로 도출된 내용요소들은 정보조직분야 교과목에 대한 강의계획안이나 교수 요목을 설계할 때 도움이 될 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다. 또한, 본 연구에서 사용한 연구방법을 적용하여 정보조직분야의 주요 영역별 내용요소를 확장할 수 있기 때문에, 정보조직분야 교육내용을 설계를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract

This study derives the main areas of information organization that should be covered in the formal curriculum of Library and Information Science, and suggests content elements for each area. Literature research, content analysis, survey and expert evaluation were conducted. Based upon these, information organization field was composed of four areas: information organization in general, classification, inventory, and practice, and a total of 31 content elements were presented. The content elements derived from each area through this study can be used as basic and helpful data when designing syllabus or teaching subjects in the field. In addition, it is possible to expand the content elements of each area of the information organization field through the research method used in this study. Finally, the results of this study will be used as basic materials when conducting the educational contents of information organization field.