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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 한 대학도서관의 신착 도서 리스트 중 사회 과학 분야 6,253권에 대해 목차 정보를 이용하여 자동 분류를 적용하였다. 분류기는 kNN 알고리즘을 사용하였으며 자동 분류의 범주로 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 사용하였다. 분류 자질은 도서의 서명과 목차를 사용하였으며, 목차는 인터넷 서점으로부터 Open API를 통해 획득하였다. 자동 분류 실험 결과, 목차 자질은 분류 재현율과 분류 정확률 모두를 향상시키는 좋은 자질임을 알 수 있었다. 또한 목차는 풍부한 자질로 불균형인 데이터의 과적합 문제를 완화시키는 것으로 나타났다. 법학과 교육학은 사회 과학 분야에서 특정성이 높아 서명 자질만으로도 좋은 분류 성능을 가져오는 점도 파악할 수 있었다.
Abstract
This study applied automatic classification using table of contents (TOC) text for 6,253 social science books from a newly arrived list collected by a university library. The k-nearest neighbors (kNN) algorithm was used as a classifier, and the ten divisions on the second level of the DDC’s main class 300 given to books by the library were used as classes (labels). The features used in this study were keywords extracted from titles and TOCs of the books. The TOCs were obtained through the OpenAPI from an Internet bookstore. As a result, it was found that the TOC features were good for improving both classification recall and precision. The TOC was shown to reduce the overfitting problem of imbalanced data with its rich features. Law and education have high topic specificity in the field of social sciences, so the only title features can bring good classification performance in these fields.
초록
신학 시소러스의 개념 관계를 구축하기 위해서 용어를 영어 신학사전과 성경에서 주로 추출하였다. 추출한 용어들을 대상으로 시소러스의 가장 기본적인 관계 유형인 등가관계, 계층관계, 연관관계를 구축하였다. 등가 관계에서 특징적인 것은 히브리어, 그리스어, 라틴어 우선어가 포함되었으며, 계층관계에서는 속종관계, 사례관계, 전체-부분 관계, 다중계층 관계로 세분화되었다. 또한 신학 시소러스의 개념 관계의 유형에 있어서는 다른 주제 영역의 시소러스와 큰 차이를 보이지는 않았다. 이 논문에서는 성경 신학과 연관된 관계 유형의 실제 사례들을 주로 제시하였다. 그 이유는 성경 신학이 성경과 기독교 신학 전체를 포괄적인 관점에서 파악할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 이와 관련해서 신학 시소러스의 개념 관계의 특징 중의 하나는 비유적 표현의 용어가 상당히 많았다는 점이다. 이러한 결과가 나온 주된 이유는 구약에서 예표된 내용이 신약에서 성취되는 성경의 핵심적 구조 때문이다.
Abstract
Terms collected from theological dictionaries in English and the Scripture are used in order to construct conceptual relationships of theological thesaurus. Using the terms, equivalence relationships, hierarchical relationships, and associative relationships as the basic relationships in thesaurus are constructed. In equivalence relationships, Hebrew, Greek, and Latin terms are included as descriptors and in hierarchical relationships, generic, instance, whole-part, and polyhierarchical relationships are constructed. Also, there is no big difference in the kinds of conceptual relationships between this theological thesaurus and the thesauri of other subjects. Examples of Biblical Theology are showed. Because Biblical Theology has a strong point to view the Scripture and Protestantism on comprehensive perspective. In this context, one of the main feature in the theological thesaurus is that there are a lot of the allegorical terms. Typology, which is the core structure causes this result.
초록
최근 ‘코로나19’라는 초유의 재난 사태를 맞이하여 대한민국 정부의 투명한 정보 공개를 통한 적극적 대응에 전 세계가 주목하고 있다. 이렇듯 공공데이터 개방은 특정 정보에 대한 국민의 인지도와 접근성을 높임으로써 다양한 사회적, 경제적 가치를 상승시키는 데 필수적이다. 본 연구는 정부차원에서 주도적으로 수집하고 공개하고 있는 공공데이터포털의 이용 활성화를 위해 각국에서 운영하고 있는 SNS 현황과 그에 따른 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 국내․외 공공데이터포털 SNS 운용현황을 살펴보고, 그 중 선진 사례 3국(인도, 미국, 한국)의 서비스를 선정하여 계량 분석, 피드백 분석, 시계열 분석, 정보유형 분석을 실시하였다. 분석결과를 통해 정보유형 및 이용요구를 파악하고 시사점을 도출하여 공공데이터 이용 활성화를 위한 구체적인 개선방안을 제언하였다.
Abstract
The world is paying attention to the South Korean government’s aggressive COVID-19 response, key of which is transparency and openness in sharing information. Opening up government information is essential to enhancing its social and economic value through increased awareness and accessibility. The purpose of this study is to investigate the current status of SNS operated by national open data portals in which government-collected and -disclosed data is available and to suggest improvements for the use of open data portals. To do this, the study compared 3 national open data portals, each from India, U.S.A, and Korea, by performing quantitative analysis, user feedback analysis, time-series analysis, and information type analysis. Based on the identified information types and user needs, the study suggests concrete ways to facilitate the use of open data portals.
초록
본 연구는 대표적인 온라인 협업커뮤니티인 한국 위키피디아의 초기 2002년부터 2019년까지의 편집로그 빅데이터를 해체하여 공동협업과정을 시계열적으로 분석하였다. 공개된 오픈데이터의 표준화된 XML 문서편집 기록을 활용해 Phython과 R을 이용하여 분석 요소를 추출하여 이를 활용하였다. 연구 분석 결과 한국 위키피디아 편집자의 참여 방법, 데이터 내용의 특징, 문서 생성의 추이 등을 설명할 수 있었다. 소수 편집자들의 적극적 활동과 대다수 편집자들의 느슨한 참여도 밝혀졌으며, 온라인에서도 나타나는 사회 문화적 특징이 한국 위키피디아에서도 나타났다. 집단지성을 지속화시키기 위해서는 새롭고 다양한 외부자원이 필수인데 신규 진입자들이 공동편집 커뮤니티에 안착하기 위한 다각적인 고려가 필요하며, 관리자 그룹의 고착화를 탈피하여 순환구조를 통한 개방성이 필요함을 제언하였다.
Abstract
This study analyzed the collaborative process in time series by dismantling the edit log big data of Wikipedia Korea, a representative online collaboration community, from early 2002 to 2019. Analysis elements were extracted from the document edit records, formatted in standardized XML, and analyzed using Python and R. The ways of editors’ contribution, the characteristics of data contents, and the trend of document creation were explained by the analysis. An active contribution of a small set of editors and a loose participation of the majority were revealed. In addition, sociocultural characteristics that appear in online communities were also found in Wikipedia Korea. A new, diverse set of external resources is necessary to sustain the collective intelligence. An effort to settle new editors into the wikipedia community and an openness through circulation structure to avoid the exclusiveness of the management group are suggested.
초록
본 연구는 OPAC에서 계층 클러스터링을 응용하여 소장자료를 계층구조로 분류하여 열람하는데 사용될 수 있는 최적의 계층 클러스터링 모형을 찾기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌정보학 분야 단행본과 학위논문으로 실험집단을 구축하여 다양한 색인기법(서명단어 자동색인과 통제어 통합색인)과 용어가중치 기법(절대빈도와 이진빈도), 유사도 계수(다이스, 자카드, 피어슨, 코싸인, 제곱 유클리드), 클러스터링 기법(집단간 평균연결, 집단내 평균연결, 완전연결)을 변수로 실험하였다. 연구결과 집단간 평균연결법과 제곱 유클리드 유사도를 제외하고 나머지 유사도 계수와 클러스터링 기법은 비교적 우수한 클러스터를 생성하였으나, 통제어 통합색인을 이진빈도로 가중치를 부여하여 완전연결법과 집단간 평균연결법으로 클러스터링 하였을 때 가장 좋은 클러스터가 생성되었다. 그러나 자카드 유사도 계수를 사용한 집단간 평균연결법이 십진구조와 더 유사하였다.
Abstract
This study is to develop a hiararchic clustering model for document classification and browsing in OPAC systems. Two automatic indexing techniques (with and without controlled terms), two term weighting methods (based on term frequency and binary weight), five similarity coefficients (Dice, Jaccard, Pearson, Cosine, and Squared Euclidean), and three hierarchic clustering algorithms (Between Average Linkage, Within Average Linkage, and Complete Linkage method) were tested on the document collection of 175 books and theses on library and information science. The best document clusters resulted from the Between Average Linkage or Complete Linkage method with Jaccard or Dice coefficient on the automatic indexing with controlled terms in binary vector. The clusters from Between Average Linkage with Jaccard has more likely decimal classification structure.
초록
본 연구에서는 OAIS 참조모형(ISO 14721)의 ‘보존기술정보(Preservation Description Information: PDI)’에서 제시하는 디지털자료의 기술요소유형들과 국가기록원 및 국회기록보존소에서 디지털문서의 보존을 위하여 사용하고 있는 기술요소들을 비교․분석하여 개선방안을 제시함으로써 국제표준에 입각한 국가기록 디지털문서의 장기보존 기반환경을 도모하고자 하였다. 국가기록원의 경우 2009년도 기록물관리지침과 2007년도 기록관리 메타데이터 표준을 대상으로 하였고, 국회기록보존소의 경우에는 2009년도 국회기록보존소 내부문서인 기록관리업무편람과 국회기록관리시스템에서 적용되는 메타데이터 규칙을 대상으로 하였다. 또한 실무전문가들을 중심으로 한 그룹인터뷰를 병행함으로써 확장하여야 할 보존기술요소들을 확인하였다. 확인 결과 현재 국가기록원과 국회기록보존소에서 적용하고 있는 디지털문서 보존기술은 특정 요소에 편중성을 보이고 있었다. 이에 본 연구에서는 OAIS PDI의 개념적용 및 Calanag, Russell 등의 연구에서 제시된 PDI 요소들을 기반으로 중심요소(elements)와 중심요소에 따르는 하위요소(sub-elements)들을 상세하게 정립하였다.
Abstract
In this study, description elements of National Archives of Korea(NAK) and National Assembly Archives(NAA) were collected and analysed based on PDI(Preservation Description Information) of OAIS Reference Model(ISO 14721). As for NAK, records management guideline published in 2009 and metadata standards published in 2007 were analysed. As for NAA, Records management manual published in 2009 and metadata applied in national assembly records management system were analysed with group interviews. As a result, improved metadata details and sub-elements were suggested based on OAIS PDI concepts and Calanag's and Russell's research.
초록
본 연구는 공공도서관의 이용자 수에 어떠한 요인들이 얼마만큼의 영향을 미치는 지를 종합적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 서울지역 공립 공공도서관 55개를 대상으로 각 도서관의 연간 이용자 수에 영향을 미치는 요인을 크게 5가지 측면, 즉 인적측면, 장서측면, 예산측면, 행사측면, 기타측면에서 분석하였다. 그 결과 공공도서관의 좌석 수가 도서관 이용자 수와 가장 큰 상관관계가 있고, 이어 건물연면적과 사서 수 역시 비교적 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 한편 회귀모형의 유의성을 검증하고자 다중회귀분석을 실시한 결과에서는 오직 좌석 수만이 도서관의 이용자 수에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 공공도서관에서의 이용자 수 확보를 위한 방안을 수립할 때 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
The purpose of this study is to comprehensively analyze which kind of factors have an effect on the number of users in the public libraries. For this, this study analyzed various factors, such as personnel, collection, budget, event, influenced on the number of their users of 55 public libraries in Seoul. The results of this study indicated that the number of users in the public libraries is influenced by the number of their seat, librarian, the building size and the number of librarian. Besides, the result of multiple regression analysis to verify these regression models was revealed that the factor influenced on the number of users of public libraries is only the number of seat. The result of this study is expected to practically use in establishing the plan to increase the number of their users in public libraries.
초록
이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.
Abstract
This paper carried out co-word analysis of noun and noun phrase using text-mining technique in order to grasp the research trends on domestic and international information science articles. It was conducted based on collected titles and articles of the papers published in the Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM) and Journal of American Society for Information Science and Technology (JASIST) from 1990 to 2013. By dividing whole period into five publication window, this paper was organized into the following processes: 1) analysis of high frequency co-word pair to examine the overall trends of both information science articles 2) analysis of each word appearing with high frequency keyword to grasp the detailed subject 3) focused network analysis of trend after 2010 when distinctively new keyword appeared. The result of the analysis shows that KOSIM has considerable portion of studies conducted regarding topics such as library, information service, information user and information organization. Whereas, JASIST has focused on studies regarding information retrieval, information user, web information, and bibliometrics.
초록
전문대학은 4년제 대학과 더불어 주요한 고등인력 양성기관임과 동시에 수적으로도 막중한 비중을 차지하고 있음에도 불구하고 도서관발전 종합계획에는 전문대학도서관만의 열악한 특성을 고려하지 않고 전체 대학도서관을 활성화할 수 있는 방안들만이 제시되고 있어서 전문대학도서관은 여전히 소외되고 있음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 전문대학도서관들의 현황을 문헌조사를 통해 조사하여 전문대학도서관의 문제점을 도출하고 이를 기반으로 국가차원에서 지원해 주어야 할 정책을 6가지로 나누어 제안하고 있다. 즉, 전문대학 특성에 따른 장서개발, 전문대학 특성화에 따른 주제전문 도서관 구축, 전문대학도서관간 상호협력 강화, 전문대학도서관 서비스 강화, 전문대학도서관 법적 개선 및 평가지표 개발, 수요조사 연구 및 서비스 품질 평가 등이다.
Abstract
Community colleges are key constituents of higher education in Korea, along with four-year universities. The number of community colleges in Korea also holds significance. However, the main focus of the Master Plan for Library Development decisively lies in university libraries, with little consideration to the poor condition of community college libraries. This study aims to identify problems of community college libraries by conducting a document research on their current standing and, based on that, to present six policy proposals for government support. They are a) to develop library collections based on the school specialty, b) to build theme-oriented libraries, c) to facilitate cooperation between community college libraries, d) to reinforce capacities for library service, e) to improve legal status of community college libraries and develop an evaluation index, f) and to estimate demand and evaluate service quality.
초록
이용자의 정보요구를 파악하기 위한 다양한 방법 중 로그 분석 방법은 이용자의 실제 검색 행위를 사실적으로 반영하고, 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있다. 이에 본 연구에서는 국가기록원 웹 포털서비스를 통해 입수된 대량의 질의로그 빅데이터를 기반으로 이용자의 정보요구를 파악하기 위해 1) 질의에 내포된 정보요구 유형별과 2) 검색결과로 제공한 기록 유형별 분석을 진행하였다. 분석에 활용한 질의로그는 국가기록원이 웹을 통해 검색서비스를 제공한 2007년부터 2018년 12월까지, 총 141개월 동안 수집된 월별 상위 100개 질의어 1,571,547개를 대상으로 하였다. 나아가 분석결과를 토대로 이용자 검색 만족도를 향상시킬 수 있는 개선방안을 제안하였다. 본 연구의 결과는 국가기록원 검색 서비스 개선 및 고도화를 위한 구체적이고 실질적 방안을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
Among the various methods for identifying users’s information needs, Log analysis methods can realistically reflect the users’ actual search behavior and analyze the overall usage of most users. Based on the large quantity of query log big data obtained through the portal service of the National Archives of Korea, this study conducted an analysis by the information type and search result type in order to identify the users’ information needs. The Query log used in analysis were based on 1,571,547 query data collected over a total of 141 months from 2007 to December 2018, when the National Archives of Korea provided search services via the web. Furthermore, based on the analysis results, improvement methods were proposed to improve user search satisfaction. The results of this study could actually be used to improve and upgrade the National Archives of Korea search service.