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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 서지 정보를 확장하기 위한 방안으로 링크드 데이터를 선정하였다. 링크드 데이터는 웹 공간을 통해 공유 가능한 식별기호와 데이터 구조 및 링크 정보를 제공하기 때문이다. 특히 링크드 데이터는 서지 온톨로지와 결합하여 서지데이터를 확장시키는데 유용하다. 이에 링크드 데이터와 서지 온톨로지를 분석하고, 연계 가능한 링크드 데이터를 검토하였다. 그리고 이를 바탕으로 링크드 데이터로 구축된 기존의 전거 데이터 및 서지 데이터를 연계하였다. 이러한 실험적 연계를 통해 향후 링크드 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 과제를 도출할 수 있었다. 즉, 1) 다양한 링크드 데이터 중에서 각 기관에서 적합한 데이터를 선정할 수 있어야 하며, 2) 선정된 링크드 데이터를 연계하기 위한 기준을 정립해야 하고, 마지막으로 3) 자관의 고유한 데이터를 개발하여 이를 다시 공유해 나가야 할 것을 제안하였다.
Abstract
In this study, Linked Data was used for extending bibliographic data, because Linked Data provides shareable identifiers, data structures, and link information. Linked Data is especially efficient in expanding bibliographic data integrated with bibliographic ontology. Therefore, Linked Data and bibliographic ontologies were analyzed and available Linked Data was suggested. By linking between meta-data schemes, bibliographic data, and authority data, issues for the effective Linked Data sharing were suggested: 1) selecting proper Linked Data for each bibliographic organization, 2) linking between different Linked Data, and 3) developing their own Linked Data for each bibliographic organization.
초록
구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.
Abstract
Structured abstracts have been regarded as an essential information factor to represent topics of journal articles. This study aims to provide an unconventional view to utilize structured abstracts with the analysis on sub fields of a structured abstract in depth. In this study, a structured abstract was segmented into four fields, namely, purpose, design, findings, and values/implications. Each field was compared in the performance analysis of document clustering. In result, the purpose statement of an abstract affected on the performance of journal article clustering more than any other fields. Furthermore, certain types of keywords were identified to be excluded in the document clustering to improve clustering performance, especially by Within group average clustering method. These keywords had stronger relationship to a specific abstract field such as research design than the topic of an article.
초록
세대적 특성과 정보기술의 발달은 이미지의 생산과 이용을 가속화한다. 본 연구는 이미지 이용자의 일상생활 맥락에서 정보요구를 분석하여 이미지 접근점 확장에 관한 논의를 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜 Q&A 서비스인 네이버 지식인에서 이미지를 검색하고자 하는 질문 105건을 추출하였다. 이미지 질문은 이용 목적과 이미지 속성으로 구분한 프레임워크를 이용하여 분석하였다. 분석결과로서 이용 목적은 총 8가지로, 이미지를 데이터로서 이용하고자 하는 목적이 두드러졌으며, 이중에서 ‘보고그리기’는 기존 연구결과에서 찾아볼 수 없었던 이용 목적으로 새롭게 도출되었다. 이미지 속성에서는 의미, 비시각적, 구성 측면에서 의미와 비시각적 속성이 우세하게 나타났다. 전통적으로 이미지 검색과 접근에서 의미 측면의 속성은 중요하게 인식되어 왔으나, 본 연구의 분석결과에서 보여주는 바와 같이 비시각적 측면 특히, 맥락 요소의 비중은 접근점 제공에 있어서 중요한 시사점으로 볼 수 있다.
Abstract
Images have been substantially searched and used due to not only the advanced internet and digital technologies but the characteristics of a younger generation. The purpose of this study aims to discuss the ways on expanding the access points to images by analyzing the needs of users in context of everyday life. In order to achieve the purpose of this study, 105 questions of image seeking in NAVER, which is one of social Q&A services in Korea, were analyzed. For the analysis, a two-dimensional framework with image uses and image attributes were utilized. The findings of this study demonstrate that considerable use purposes on data oriented pole, such as information processing, information dissemination and learning are identified. On the other hand, image attributes from the needs of image show that non-visual aspects including contextual attributes are recognized substantially in addition to the traditional semantic attributes.