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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 무선인터넷의 개념 및 특성을 고찰하고 도서관 무선인터넷 서비스의 국내외 현황과 이용자들의 이용실태 및 요구사항 등을 분석하였다. 도서관 무선인터넷 서비스가 활성화되기 위해서는 도서관의 전략적인 계획 및 홍보, 학생들의 선호하는 유형의 무선인터넷 서비스의 우선 도입, 무선인터넷 요금과 직관되는 무선인터넷 접속 시간을 줄이기 위한 서비스 메뉴의 엄선, 그리고 마지막으로 대학 당국의 일관성 있는 재정 지원이 필요함을 제안하였다.
Abstract
The purpose of the study is to suggest and measure the ways to activate the use of wireless internet services in university libraries. For this, 1 reviewed the concepts and characteristics of wireless internet and investigated both local and foreign cases on wireless internet service of university libraries, library users'''' usage status, and their demands. Based on the case study and survey results, I suggest the strategic consideration and active publicity of university libraries, the introduction of the services students more prefer, the development of differentiated menus from ordinary wire internet services, and the consistent financial support of the university authority.
초록
본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 자동 문서 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모델 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고자 한 것인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과. 본 논문에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.
Abstract
Inductive learning and classification techniques have been employed in various research and applications that organize textual data to solve the problem of information access. In this study, we develop hybrid model combination methods which incorporate the concepts and techniques for multiple modeling algorithms to improve the accuracy of text classification, and conduct experiments to evaluate the performances of proposed schemes. Boosted stacking, one of the extended stacking schemes proposed in this study yields higher accuracy relative to the conventional model combination methods and single classifiers.
초록
이 연구는 국내 전문도서관을 대상으로 서비스 품질 차원 변수들의 이용자 만족도에 대한 상관성, 상대적 영향력, 차별적 영향력을 분석하여 이용자 만족도의 결정요인을 찾아내고, 이를 근거로 전문도서관의 이용자 만족도를 증대시키기 위한 경영개선의 실질적 방안을 찾고자 하였다. 괴리이론을 이용한 설문조사 결과 전문도서관 이용자들의 도서관 서비스에 대한 인식은 최소치에도 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이에 서비스 품질 차원의 변수들과 만족도 영역간의 영향력의 상관관계를 분석하여 그 결과를 근거로 이용자 만족도를 효율적으로 증대시키기 위한 경영개선의 우선순위를 제안하고자 하였다.
Abstract
By exploring plausible relations between factors of service quality and user satisfaction, this study has derived significant determinants of user satisfaction. Based on the analytical findings, this study suggested practical measures to enhance user satisfaction of special libraries. If we determine the priority order of three dimensions of service quality depending on specialized areas of special libraries, and revise the items of higher correlations with user satisfaction, then we could effectively and efficiently level up user satisfaction of special libraries.
초록
본 연구에서는 데이터베이스평가요소 중요도를 산출하기 위해 AHP기법 활용에 대한 연구를 수행하였다. 먼저 데이터베이스 평가를 위해 적용 가능한 기법들을 살펴본 후 데이터평가요소 일부를 AHP기법을 이용하여 중요도를 산출하였다. 그 결과 AHP기법을 활용할 경우 평가요소의 중요도를 상대적으로 평가할 수 있었다. 이런 연구결과는 앞으로 특정목적에 따른 상대적인 DB평가에 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study examined weight techniques for applying to DB evaluation This study, then analyzed DB evaluation criteria in terms of category, content, and business model. Finally, it showed the use example of AHP technique to rank the important evaluation factors. These results will be used to evaluate factors which we significant in determining how well the given DB is appropriate in your environment.
초록
지식정보 사회가 점차 발전되어 감에 따라 온라인으로 제공되고 있는 정보에 대한 가치와 그 중요성이 날로 증가되고 있다. 하지만 정당화된 방법론이나 모델의 부재로 인하여 정보의 가치에 관련된 연구는 다소 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 온라인 정보의 경제적 가치 평가 모델을 제안하고, 제안된 모델을 이용하여 실제로 정보통신부의 지원사업으로 개발 운영중인 정보통신 통합정보시스템(즉, ITFIND)에서 온라인으로 제공되고 있는 정보의 경제적 가치를 산출하였다. 경제적인 가치를 측정하기 위해 첫째, 정보의 카테고리별 이용가치와 교환가치를 측정하였고, 둘째, 이용자의 연간 수요량을 통해 정보 카테고리별 연간 일인당 CSUV와 CSEV를 산출하였으며, 마지막으로 ITFIND 전체 이용자의 연간 일인당 모평균 CSUV와 CSEV 추정을 통해 ITFIND에서 제공하고 있는 정보의 연간 경제적 가치인 CSUV와 CSEV를 산출하였다.
Abstract
Value and importance of online information are increased day by day as the knowledge and information society is emerging. However there is little study on information assessments due to the lack of the valid methodologies and models in this field. In this study we proposed a model of the economic value assessments for online information and utilized it to the contents of ITFIND which is an integrated IT information system supported by the MIC(Ministry of Information and Communication). We measured information value of ITFIND as follows: (1)both ‘use value' and ‘exchange value,' (2) annual CSUVand CSEV per person by the category of each information, and (3) annual economic value of CSUV and CSEV of ITFIND information based on it's users' annual CSUV and CSEV per person.
초록
이 논문에서는 학술지 인용 데이터와 웹 링크 데이터를 이용하여 8개 과학기술 분야의 학제적 구조를 파악하고 각 학문분야 간 학제성을 비교하였다. 분석 대상이 되는 학술지와 웹 페이지의 주제적 성격을 파악하기 위해 기존의 과학기술 분류체계를 재구성하여 이용하였다. 이 연구에서 학제성은 여러 학문분야 간 학제적 연결의 측면에서 파악하였으며, 학제성의 정도는 연관 학문분야의 수로 측정한 학제적 다양성과 자기인용률에 의해 평가하였다. 분석 결과 학술지 인용 분석에서는 밝혀내지 못한 새로운 학제적 연결을 웹 링크 분석에 의해 파악하였으며, 이를 통해 웹 링크 분석이 학제성을 연구하는 수단으로서 유용함을 알 수 있었다. 또한 인용 분석과 링크 분석에서 모두 자연과학 분야에 비해 공학 분야의 학제성이 대체로 더 높게 나타났다.
Abstract
This study identifies the interdisciplinary structures of 8 scientific disciplines in science and technology using the data from journal citations and web links, and compares the interdisciplinarity among these scientific disciplines. The interdisciplinarity refers to interdisciplinary connections among scientific fields and the degree of interdisciplinarity is measured by the number of associated fields and the rate of self-citation. A re-arranged classification scheme for science and technology was adopted to identify subject categories of journals and web pages. Web link analysis revealed a few additional interdisciplinary connections that were not identified by the journal citation analysis, thus demonstrating that it is useful means of investigating the interdisciplinarity of scientific fields. Besides, in most of the cases the interdisciplinarity of the engineering fields were found greater than that of the fields in natural sciences in both analyses.
초록
본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로은 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.
Abstract
This study attempts to give a personalized recommendation framework in large-sized music contents environment. Despite of many existing studies and commercial solutions for a recommendation service, large online shopping malls are still looking for a recommendation system that can serve personalized recommendation and handle large data in real-time.This research utilizes data mining technologies and new pattern matching algorithm. A clustering technique is used to get dynamic user segmentations using user preference to contents categories. Then a sequential pattern mining technique is used to extract contents access patterns in the user segmentations. Finally, the recommendation is given by our recommendation algorithm using user contents preference history and contents access patterns of the segment. In the framework, preprocessing and data transformation and transition are implemented on DBMS. The proposed system is implemented to show that the framework is feasible. In the experiment using real-world large data, personalized recommendation is given in almost real-time and shows acceptable correctness.
초록
본 연구는 대학도서관 업무의 수행 형태와 요소의 변화를 시대별(도서관1.0, 도서관2.0, 도서관3.0)로 파악하고자 하는 연구이다. 전술한 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 대학도서관의 업무를 경영관리, 장서개발 및 관리, 자료조직, 이용서비스, 정보시스템 구축 및 관리의 5개 직무로 구분한 다음 각 직무별 세부 업무에 대하여 도서관 현장의 중견 사서 및 문헌정보학 분야의 교수들을 대상으로 2차례에 걸친 델파이조사를 실시하였다. 연구의 결과, 대학도서관의 업무가 참여, 공유, 개방(도서관2.0 시대)을 넘어서 소셜 네트워크, 시맨틱(도서관3.0 시대)의 개념이 적용되면서 업무의 수행 형태 및 요소에도 많은 변화가 있는 것으로 나타났다. 도서관2.0 시대에서 시작한 모바일, RFID, SNS, NFC 등 신기술의 발전에 따라 도서관3.0 시대에는 이용서비스에 대한 변화가 급격하게 이루어져서 이를 지원하는 도서관 시스템의 지속적인 업그레이드가 필요한 것으로 밝혀졌다.
Abstract
This study aimed to investigate the period-specific changes (Library 1.0, Library 2.0, Library 3.0 Period) of job factors and performance features in academic libraries. For this, the study categorized an academic library’s job into five dimensions: 1) library administration 2) collection development and management 3) information organization 4) information services and 5) information system development and management, After the categorized library’s job was defined in detail, the Delphi survey was conducted twice on librarians and professors of library and information science. The result showed that there were many changes in job factors and performance features in academic libraries towards the period of library 2.0 characterized by user participation, sharing and openness and into library 3.0 characterized by social network and semantic web. Library 3.0 is likely to bring about a significant change in user services with ever changing technological advances stemming from library 2.0, such as mobile services, RFID and NFC etc. The finding of the study suggest that library systems need to be continually upgraded in the period of library 3.0.
초록
최근 이용자 중심의 기록관리에 대한 중요도가 높아짐에 따라, 공공기록관에서도 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: 이하 SNS)를 통해 기존 방식인 단방향이 아닌 쌍방향 활동으로 이용자와 소통을 유도하여 이용자 중심 서비스를 시도하고 있다. 본 연구의 목적은 공공기록관의 소셜미디어 이용 현황을 분석하고 그에 대한 이용자들의 관심도를 파악하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 국가기록원과 대통령기록관 트위터를 선정, 2010년부터 2016년 4월 15일까지의 공공기록관과 관련 트윗(tweet)들을 수집하였고, 계량분석과 소셜미디어 분석 방법(노출추이분석, 시계열분석)을 적용하였다. 공공기록관에서 자체적으로 게시한 트윗과 일반 사용자가 게시한 트윗 집합간의 차이점을 분석하고, 공공기록관에 대한 이용자 관심이슈와 시계열에 의한 사회적 이슈간의 상관관계를 파악하였으며, 이를 통해 효과적인 소셜미디어 환경에서의 공공기록관 서비스 활용 방안을 제시한다.
Abstract
Recently, as the importance of user-oriented archives management is becoming increasingly, government archives try to serve interactive services using social network service (SNS) beyond one-way approaches. This study aims to analyze usage of government archives service in social media and examine users’ interestedness. We especially select “National Archives of Korea” and “Presidential Archives” as target government archives and collect tweets from 2010 to 15th April 2016. Our study adopts informetric approaches and social media analysis including buzz analysis, time series analysis. We differentiate between the tweet collection posted by government archives themselves and the other collection generated by general users. Furthermore we conduct correlation analysis of tweet and social issues and propose application plan for government archives services in social media environment.
초록
빅 데이터 시대에 접어들면서 저장 기술과 처리 기술이 급속도로 발전함에 따라, 과거에는 간과되었던 롱테일(long tail) 데이터가 많은 기업과 연구자들에게 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구는 롱테일 법칙의 영역에 존재하는 데이터의 활용률을 높이기 위해 텍스트 마이닝 기반의 기술 용어 네트워크 생성 및 통제 기법을 제안한다. 특히 텍스트 마이닝의 편집 거리(edit distance) 기법을 이용해 학문 분야에서 사용되는 기술 용어의 상호 네트워크를 자동으로 생성하는 효과적인 방안을 제시하였다. 데이터의 활용률 향상 실험을 위한 데이터 수집을 위해 LOD(linked open data) 환경을 이용하였으며, 이 과정에서 효과적으로 LOD 시스템의 데이터를 활용하는 기법과 용어의 패턴 처리 알고리즘을 제안하였다. 마지막으로, 생성된 기술 용어 네트워크의 성능 측정을 통해 제안한 기법이 롱테일 데이터의 활용률 제고에 효과적이었음을 확인하였다.
Abstract
As data management and processing techniques have been developed rapidly in the era of big data, nowadays a lot of business companies and researchers have been interested in long tail data which were ignored in the past. This study proposes methods for generating and controlling a network of technical terms based on text mining technique to enhance data utilization in the distribution of long tail theory. Especially, an edit distance technique of text mining has given us efficient methods to automatically create an interlinking network of technical terms in the scholarly field. We have also used linked open data system to gather experimental data to improve data utilization and proposed effective methods to use data of LOD systems and algorithm to recognize patterns of terms. Finally, the performance evaluation test of the network of technical terms has shown that the proposed methods were useful to enhance the rate of data utilization.