초록

Abstract

This study aims to investigate awareness of the privacy concerns in knowledge management in scholarly publications. As theoretical background, understandings of privacy and practices of knowledge management for privacy are discussed. Content analysis of scholarly publications which are limited to the period from 2000 to 2004 is used for examining the awareness. Result of this study shows that there is not much scholarly discussion on the privacy concerns in knowledge management during the period. Reasons for the result are identified, based on the theoretical understandings. This study is expected not only to investigate the research topic but also to bring attention to the necessity of discussions of the topic.

초록

본 연구는 결혼이주여성들의 도서관 이용의 어려움을 도서관 불안 척도를 통해 측정하고 이를 해결할 수 있는 방안에 대해 제안하였다. 연구방법은 광주에 위치한 공공도서관 5곳에서 2015년 12월부터 2016년 3월까지 도서관 불안에 관한 설문조사를 실시하여 137명의 응답을 분석에 활용하였다. 연구결과, 결혼이주여성들의 전체 도서관 불안 점수는 5점 척도에서 2.91점으로 기존의 선행연구들과 비교하여 비교적 높은 편이었다. 개인특성에 따른 도서관 불안 결과를 분석해 본 결과 한국어 능력, 남편직업, 이용목적, 방문횟수, 도서관거리, 그리고 모국경험의 차이에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 연구결과를 바탕으로 결혼이주여성의 도서관 불안 완화를 위한 방안을 제안하였다.

Abstract

This study investigated the difficulty of married immigrant women in the use of library with LAS (Library Anxiety Scale). The data were collected by LAS survey with 137 married immigrant women in five public libraries in Gwangju from December 2015 to March 2016. As the results, married immigrant women’s average anxiety score was 2.91 points which is comparatively higher than the results of previous studies. The statistical analysis of library anxiety scores with personal factors showed statistically significant result in several factors such as Korean skill, spouse’s job, purpose of using library, visiting count of library, distance between home and library, and experience from their homeland. Finally this study proposed several suggestions to reduce married immigrant women’s anxiety from library.

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질의응답문서는 이용자가 입력한 질의, 질의설명, 답을 아는 다른 이용자가 제시한 응답으로 구성된 구조화된 문서로서, 최근 웹 문서처럼 검색이 일반적으로 일어나고 있는 정보원이다. 이 연구에서는 질의응답문서의 구조적 특성을 기반으로 질의를 재생성하여 질의응답문서의 검색효율을 향상시키고자 하였다. 질의재생성 실험에서 성능이 비교된 문서구조는 질의와 응답내용이다. 질의를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 질의응답검색 시스템에 입력되어 있는 유사질의를 활용하여 클러스터링하는 기법이 적용되었다. 응답정보를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 가장 유사한 기존 질의에 대해 응답된 내용에서 단락검색으로 적합한 문장들을 선정하여 활용하는 기법이 적용되었다. 실험 결과 응답정보를 활용하여 질의를 재생성하는 방식이 정확률은 유지하면서 더 다양한 검색결과를 제공하는 것으로 나타났다.

Abstract

This study aims to suggest an effective way to enhance question-answer(QA) document retrieval performance by reconstructing queries based on the structural features in the QA documents. QA documents are a structured document which consists of three components: question from a questioner, short description on the question, answers chosen by the questioner. The study proposes the methods to reconstruct a new query using by two major structural parts, question and answer, and examines which component of a QA document could contribute to improve query performance. The major finding in this study is that to use answer document set is the most effective for reconstructing a new query. That is, queries reconstructed based on terms appeared on the answer document set provide the most relevant search results with reducing redundancy of retrieved documents.

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이 연구는 국내 대학도서관에서 운영하는 유튜브 콘텐츠에 대한 내용분석과 이용자의 댓글에 대한 감성 반응 분석을 통해 국내 대학도서관들의 유튜브를 활용한 도서관 서비스에 대해 종합적인 분석과 평가를 하였다. 연구 분석대상은 61개 대학도서관의 2,169개 유튜브 콘텐츠와 이용자의 댓글 6,487개였다. 연구결과로 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠는 대분류 중 ‘자료’ 콘텐츠의 수량이 가장 많고 ‘소통’ 콘텐츠와 ‘교육’ 콘텐츠가 뒤를 이었으며, ‘홍보’ 콘텐츠가 가장 적었다. 소분류 중 ‘정보서비스’ 콘텐츠의 수량이 가장 많았으며 연구지원 서비스를 주된 내용으로 수록하였다. 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠를 열람한 이용자의 감성 반응에 대한 분석에서 이용자 감성 반응이 가장 높게 나타난 대분류는 ‘자료’ 콘텐츠와 ‘소통’ 콘텐츠였다. 이용자 감성 반응은 모든 범주의 콘텐츠에서 긍정 반응이 대부분이었고 부정 반응은 긍정 반응에 비하여 적었으며, 빈번히 나타난 이용자 감성 표현은 ‘좋다’였다. 또한, 이용자 감성 반응에 사용된 어휘는 유튜브 콘텐츠의 내용에 대한 표현보다 영상에 등장하는 인물에 대한 표현이 많았다. 이용자의 평가는 콘텐츠의 기술적 품질에 관한 것 평가보다 콘텐츠의 내용에 관한 것이 많았다.

Abstract

This study conducted a comprehensive analysis and evaluation of library services using YouTube through content analysis of YouTube content and emotional response analysis of user comments. This study analyzed 2,169 YouTube contents and 6,487 comments of users from 61 university libraries. The results showed that the number of ‘data’ content was the largest among 4 categories, followed by ‘communication’ and ‘education’ content, and ‘promotion’ content. Among the sub-classifications, the number of ‘information services’ contents was the largest. In the analysis of users’ emotional responses to YouTube content, the major categories of users’ emotional responses were ‘data’ content and ‘communication’ content. Most of the user’s emotional responses were positive in all categories of content, and the most frequent user emotional expression was ‘good’. In addition, the vocabulary used in the user’s emotional response was more about the person appearing in the video than the expression of the content of YouTube contents.

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본 연구는 통합서지용 한국문헌자동화목록(KORMARC)으로 작성된 서지레코드를 FRBR의 저작(Work) 단위로 군집화 하는 과정에서 나타난 이슈사항들을 분석하고, 이에 대한 해결방안을 고안하였다. 특히 기존의 연구에서는 대표저작자를 식별하고 처리하는 기준이 명확하게 드러나지 않거나 파생저작 레코드의 대표저작자를 선정하는 방법에 대한 논의가 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 저작을 창작하는 데 기여한 사람이 다수일 때 대표저작자를 명확하게 식별하기 위한 방법을 고안하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 책임표시사항(245) 필드의 책임표시 태그(▼d, ▼e)에서 추출한 역할용어를 토대로 표준화된 저자역할용어사전을 개발하여 대표저작자 판별에 활용하는 방안을 마련하였다. 또한 저자명의 유사도와 표제의 유사도를 각각 계산하여 유사도가 일정 수준 이상인 경우 동일한 저작으로 군집화 하는 방법을 채택하였다. 각각의 유사도를 계산하여 동일 저작을 판단하므로 공백, 관제처리, 괄호제거와 같은 데이터 정제 조건을 조정하여 6가지 패턴에 따른 군집화의 정확도를 비교하였고, 저자명과 표제의 유사도가 모두 80퍼센트 이상일 때의 정확도가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 대표저작자 선정을 위한 역할용어사전 개발, 대표저작자와 표제의 유사도를 별도로 측정하여 저작군집화를 시도한 실험연구이며 후속 연구에서는 표제 간 유사도 측정의 정확도를 향상시키는 방안과 FRBR 1그룹의 다른 개체(표현형, 구현형, 개별자료) 수준으로 확대하여 활용하는 방안, 국내에서 사용하고 있는 다른 형태의 MARC 데이터에 적용하는 방안을 고안할 예정이다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the issues resulted from the process of grouping KORMARC records using FRBR WORK concept and to suggest a new method. The previous studies did not sufficiently address the criteria or processes for identifying representative authors of records and their derivatives. Therefore, our study focused on devising a method of identifying the representative author when there are multiple contributors in a work. The study developed a method of identifying representative authors using an author role dictionary constructed by extracting role-terms from the statement of responsibility field (245). We also designed another way to group records as a work by calculating similarity measures of authors and titles. The accuracy rate of WORK grouping was the highest when blank spaces, parentheses, and controling processes were removed from titles and the measured similarity rates of authors and titles were higher than 80 percent. This was an experiment study where we developed an author-role dictionary that can be utilized in selecting a representative author and measured the similarity rate of authors and titles in order to achieve effective WORK grouping of KORMARC records. The future study will attempt to devise a way to improve the similarity measure of titles, incorporate FRBR Group 1 entities such as expression, manifestation and item data into the algorithm, and a method of improving the algorithm by utilizing other forms of MARC data that are widely used in Korea.

초록

본 연구는 빠르게 발전되는 네트워크 환경을 고려한 분산된 자원 활용에 필요한 기반 연구이다. 앞으로의 자원공유에 대한 노력은 기술적인 문제가 아닌 의미적인 상호운용성이 강조되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 자원공유를 위한 컬렉션 단위 기술(collection level description; 이하 CLD라고 함) 모형을 제안하였다. 먼저 컬렉션의 범위, 구축목적, 관련 행위자들을 기반으로 하여 컬렉션에 대한 정의를 설명하였으며, CLD의 중요성을 강조한 연구와 그와 관련된 표준들을 비교·분석하였다. 마지막으로는 기존의 CLD의 기능에서 보강되어야 할 관계 중심의 모형 구축을 시도하였으며, 이를 위해 온톨로지 개념을 사용하였다. 온톨로지기반 CLD 모형은 새로운 관계를 창출하기 위한 다양한 표현 기술들을 정의하였다. 기존 연구와는 달리 클래스와 속성을 구별하고, 속성 중에서도 클래스 자체에 대한 특성과 클래스들 간의 관계를 연결하는 속성으로 나누어서 제시하였다.

Abstract

This study is based on the practical use for distributed resources considering growing network rapidly. The focal point of this study will be argued on semantic interoperability for sharing of resources, not be emphasized the technical issues of network. The aim of this article is developing the model of Collection-Level Description(CLD) for sharing of resources. The present article consists of a definition of collection in relation to the scope, objectives, and agents of the collection and an analysis of researches about CLD strengths and standards. Lastly, it was intended to construct the model focused on relation which was needed to be strengthened the existing CLD's function, thus, this study attempted to use the concept of ontology. The model of CLD based on ontology suggested the description could represent new relations inferred between classes and properties. Distinguishing class and property, furthermore, this study suggested properties were separated the characteristic of class and the relation with classes.

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본 연구에서는 학술정보검색에 있어 국내 대학생과 대학원생들이 외국어 탐색문을 어떻게 활용하는지, 그리고 이용자의 특성에 따라 외국어 탐색문의 활용도에 차이가 나타나는지 파악하고자 하였다. 연구 모형은 Ellis의 정보탐색과정 모형을 바탕으로 설계되었으며, 실험, 인터뷰, 통계분석 등 양적․질적인 연구방법을 모두 활용하였다. 연구 결과, 학술정보검색의 각 단계에서 국문 검색 전략과는 다른 다양한 외국어 검색 전략들이 발견되었고, 이러한 검색 전략들은 특히 이용자의 전공분야와 학력에 따라 차이를 보이는 것으로 파악되었다. 특히 인문․사회과학분야 피실험자들이 과학기술분야 피실험자들에 비해 외국어 탐색문을 선정하는 데 큰 어려움을 겪으며, 이에 따라 외국어를 활용한 검색을 선호하지 않는 점을 확인하였다. 또한 외국어 학술정보검색에서 인용정보나 발행지 정보 등 본문 이외의 정보들에 대한 의존도가 높아지는 모습을 보였다. 결과적으로 이용자의 특성에 따라 학술정보검색 과정에 외국어를 활용하는 비중이나 느끼는 어려움의 정도에 차이가 존재한다는 점을 파악할 수 있었으며, 향후 대학도서관은 이러한 이용자의 특성에 맞추어 이용자교육이나 도서관 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

Abstract

This study focused on understanding the Korean university students’ (both undergraduates and graduates) use of foreign language for scholarly information retrieval especially in different search strategies employed based on users’ characteristics. A new model was developed based on Ellis’s behavioral model of information seeking strategies. The research applied both quantitative and qualitative methods to analyze the data. The students used a variety of foreign language information seeking strategies at different stages of academic information retrieval based on his/her field of study or level of education. The liberal arts and social science students had more difficulty in selecting proper search terms in the foreign language than the science and technology students. This difficulty resulted in less preference for using foreign language queries by the liberal arts and social science students. The students relied more on the bibliographic and citation information in scholarly information retrieval using foreign language queries than the Korean queries. The research outcomes should provide some guidelines on how the Korean university libraries offer information literacy programs and other services based on the patrons’ characteristics.

초록

연구전선이란 연구논문들 간에 인용이 빈번하게 발생하며, 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 연구영역을 의미한다. 연구행위가 집중되는 핵심 연구분야로 발전 가능성이 높은 연구전선을 조기에 예측해내는 것은 학계와 산업계, 정부기관, 나아가 국가의 과학기술 발전에 큰 유익을 가져다 줄 수 있는 유용한 사회적 자원이 된다. 본 연구는 복합자질을 활용하여 연구전선을 추론하는 모델을 제시하고자 시도하였다. 연구전선 추론은 핵심 연구영역으로 발전할 가능성이 높은 문헌들이 포함될 수 있도록 문헌을 복합자질로 표현하고, 그 자질들을 심층학습하여 새로 발행된 문헌들이 연구전선에 포함될 수 있는지 그 가능성을 예측하였다. 서지 자질, 네트워크 자질, 내용 자질 등 복합자질 세트를 사용하여 문헌을 표현하고 피인용을 많이 받을 가능성이 있는 문헌을 추론하기 위해서 확률기반 팩터그래프 모델을 적용하였다. 추출된 자질들은 팩터그래프의 변수로 표현되어 합-곱 알고리즘과 접합 트리 알고리즘을 적용하여 연구전선 추론이 이루어졌다. 팩터그래프 확률모델을 적용하여 연구전선을 추론․구축한 결과, 서지결합도 4 이상으로 구축된 베이스라인 연구전선과 큰 차이를 보였다. 팩터그래프 기반 연구전선그룹이 서지결합 기반 연구전선그룹보다 문헌 간의 직접 연결정도가 강하며 연결 관계에 있지 않은 두 개의 문헌을 연결시키는 매개정도 또한 강한 집단으로 나타났다.

Abstract

This study attempts to infer research fronts using factor graph model based on heterogeneous features. The model suggested by this study infers research fronts having documents with the potential to be cited multiple times in the future. To this end, the documents are represented by bibliographic, network, and content features. Bibliographic features contain bibliographic information such as the number of authors, the number of institutions to which the authors belong, proceedings, the number of keywords the authors provide, funds, the number of references, the number of pages, and the journal impact factor. Network features include degree centrality, betweenness, and closeness among the document network. Content features include keywords from the title and abstract using keyphrase extraction techniques. The model learns these features of a publication and infers whether the document would be an RF using sum-product algorithm and junction tree algorithm on a factor graph. We experimentally demonstrate that when predicting RFs, the FG predicted more densely connected documents than those predicted by RFs constructed using a traditional bibliometric approach. Our results also indicate that FG-predicted documents exhibit stronger degrees of centrality and betweenness among RFs.

초록

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.

Abstract

The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.

초록

웹을 통해 제공되는 뉴스 페이지의 경우 필요한 정보 뿐 아니라 많은 불필요한 정보를 담고 있다. 이러한 불필요한 정보는 뉴스를 처리하는 시스템의 성능 저하와 비효율성을 가져온다. 이 연구에서는 웹 페이지로부터 뉴스 콘텐츠를 추출하기 위해 문장과 블록에 기반한 뉴스 기사 추출 방법을 제시하였다. 또한 이들을 결합하여 최적의 성능을 가져올 수 있는 방안을 모색하였다. 실험 결과, 웹 페이지에 대해 하이퍼링크 텍스트를 제거한 후 문장을 이용한 추출 방법을 적용하였을 때 효과적이었으며, 여기에 블록을 이용한 추출 방법과 결합하였을 때 더 좋은 결과를 가져왔다. 문장을 이용한 추출 방법은 추출 재현율을 높여주는 효과가 있는 것으로 나타났다.

Abstract

The news pages provided through the web contain unnecessary information. This causes low performance and inefficiency of the news processing system. In this study, news content extraction methods, which are based on sentence identification and block-level tags news web pages, was suggested. To obtain optimal performance, combinations of these methods were applied. The results showed good performance when using an extraction method which applied the sentence identification and eliminated hyperlink text from web pages. Moreover, this method showed better results when combined with the extraction method which used block-level. Extraction methods, which used sentence identification, were effective for raising the extraction recall ratio.