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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
전통적으로 학위논문은 우수한 학술정보적 가치를 내포하고 있음에도 불구하고 물리적 이용가능성의 부재로 인하여 평가 절하되어 왔다. 이를 해소하려면 전자형 학위논문시스템의 개발이 필요하며, 그것은 정보탐색 과정에서 연구결과를 배포하는 기본채널로 그리고 학위논문이 핵심자료임을 인식시키는 계기를 제공할 것이다. 그래서 최근에 각국의 많은 대학(도서관)이 디지털 환경에 부응할 목적으로 전통적(인쇄형) 학위논문을 전자버전으로 변환하고 있다. 이에 주목하여 본 연구는 웹설문지와 홈페이지 조사방식으로 학위논문 관리시스템의 현황을 분석한 선행연구를 이론적 배경으로 삼아 국내 학위논문의 표준관리모형을 제안하였다.
Abstract
Traditionally, theses and dissertations have been extremely underutilized information sources due to their lack of physical availability. The development of electronic theses and dissertations system will provide the opportunity for theses and dissertations to be recognized as a basic channel for the dissemination of research findings and an essential resource in the discovery process. In digital environment, many universities and libraries throughout the world are now making digitized versions of traditional(print) dissertations available online. The purpose of this paper is to analyze the current theses and dissertations management system based on web questionaries and survey of home pages, and to suggest a standardized theses and dissertation management model in Korea.
초록
국가 R&D 사업관리 시스템에서는 국내의 국가 연구개발과제 정보를 관리하고 검색할 수 있도록 하고 있다. 특히 연구개발과제들을 분류하고 다양한 검색 및 분석 서비스를 제공하기 위해서 다양한 분류체계를 이용하고 있다. 하지만 하나의 분류체계에 대해 하나의 분류만 입력 가능하도록 하고 있기 때문에 과제의 성격을 명확히 파악하는데 어려움이 있다. 또한 연구개발과제를 위한 분류체계는 모든 분야에 대한 일반적인 분류를 제공하고 있으나 한의학과 같은 특정 분야에 맞는 분류체계는 제공하지 않고 있다. 반면에 한의학 분야에서는 한의학에 대한 분류체계 연구가 진행되어 왔지만 이 분류체계 또한 한의학 전반에 관한 일반적인 분류이기 때문에 한의학 연구개발과제를 위한 분류로는 적합하지 않는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 한의학 분야의 연구개발과제들의 성격을 명확히 파악하고 검색 및 분석에 활용할 수 있는 분류를 제안한다.
Abstract
NTIS(National Science & Technology Information Service) provides the information for domestic research projects. It in particular has several classification schemes to classify research projects and provide better retrieval and analysis services. It however is difficult to understand the characteristic of a research project clearly since only a classification in a classification scheme can be chosen about a research project. Moreover, the classification scheme covers the high-level classification for every research areas so that it cannot cover the area specialized to the oriental medicines. On the other hand, the classification schemes for oriental medicines have recently been studied in oriental medicine field. However, it also covers the high-level classification for oriental medicine so that it may not suit to a classification scheme for research projects. Therefore, in this paper we propose a classification scheme to understand clearly the characteristic of research projects in oriental medicine and use to use them to retrieval and analysis services.
초록
대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.
Abstract
Large-scaled information extraction plays an important role in advanced information retrieval as well as question answering and summarization. Information extraction can be defined as a process of converting unstructured documents into formalized, tabular information, which consists of named-entity recognition, terminology extraction, coreference resolution and relation extraction. Since all the elementary technologies have been studied independently so far, it is not trivial to integrate all the necessary processes of information extraction due to the diversity of their input/output formation approaches and operating environments. As a result, it is difficult to handle scientific documents to extract both named-entities and technical terms at once. In order to extract these entities automatically from scientific documents at once, we developed a framework for scientific core entity extraction which embraces all the pivotal language processors, named-entity recognizer and terminology extractor.
초록
시맨틱 웹 응용의 구현에 있어 가장 중요한 기술이 시맨틱 웹의 특징을 만족하는 웹 온톨로지의 구축임에도 불구하고, 대부분 웹 온톨로지의 구축에 적용된 기법들이 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징을 만족하지 못함에 따라 시맨틱 웹 응용의 발전과 보급이 미흡하다. 따라서 본 연구는 온톨로지와 웹 온톨로지 관련 연구들을 분석하여 시맨틱 웹을 위한 웹 온톨로지의 특징들을 파악하고, 기존 온톨로지 구축과 웹 온톨로지 구축을 위해 제안된 구축 기법들을 비교 분석하여 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징에 적합한 웹 온톨로지 구축 기법을 제안한다. 실험은 제안된 방법에 따라 서술 논리와 SWRL의 표현 방법을 이용한 공리 규칙을 기반으로 온톨로지를 모델링하여 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하였으며, 구축된 온톨로지의 검증을 위한 온톨로지 추론 실험을 통해 온톨로지 성능을 검증하였다. 구축된 웹 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹 응용의 예로 지능형 이미지 검색 시스템을 실험 시스템으로 구현하였다. 실험 시스템의 성능 평가를 위해 비교 대상 시스템과의 검색 실험 결과, 실험 시스템이 재현율과 정확율에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
Abstract
Actually a diffusion of a Semantic Web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in Semantic Web application is construction of the Ontology which contents itself with characteristics of Semantic Web. Proposed a suitable a Method of Building Web Ontology for characteristics of Semantic Web and Web Ontology as we compared the existing Ontology construction and Ontology construction techniques proposed for Web Ontology construction, and we analyzed. And modeling did Ontology to bases to Description Logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established Inference-based Web Ontology according to proposed ways. Verified performance of Ontology established through Ontology inference experiment. Also, established an Web Ontology-based Intelligence Image Retrieval System, to experiment systems for performance evaluation of established Web Ontology, and present an example of implementation of a Semantic Web application and utilization. Demonstrated excellence of a Semantic Web application to be based on Ontology through inference experiment of an experiment system.
초록
본 연구는 영유아 도서의 자료조직 실태를 파악하기 위하여 J시에 소재한 8개 시립도서관 영유아실을 대상으로 자료조직 현황과 문제점을 분석하고 이를 토대로 개선방안을 제시하였다. 조사방법은 분석대상 도서관의 어린이실 담당 사서 8명, 영유아실을 방문한 부모 25명을 대상으로 인터뷰를 실시하였다. 조사 결과, 모든 도서관에서 KDC를 적용하여 분류하고 있었으나 배가는 분류체계와는 달리 출판사명의 자모순 배가를 실시하고 있었다. 이러한 출판사별 배가 방식은 사서 측면에서는 정리의 편리성이 높은 것으로 평가되었으나 이용자들은 분류체계와 배가의 이원화로 인해 자료 검색의 어려움을 겪고 있는 것으로 조사되었다. 또한, 온라인검색목록시스템의 검색 결과에 도서 위치에 대한 정확하고 충분한 정보가 제공되지 않는 경우가 많았다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 (1) KDC를 유지하되 배가 방식을 청구기호 순으로 전환하는 방안과 (2) 새로운 영유아용 분류표를 개발하는 두 가지 개선방안을 제안하였다.
Abstract
With a purpose of investigating the current status of resource organization for infants and young children’s resources, this study examined 8 municipal libraries in J city and suggested recommendations for improvements. To do that, interviews were conducted with 8 children’s librarians and 25 users, who were parents visiting the libraries. All libraries examined were using KDC to classify young children’s resources, but books were shelved by the alphabetic order of publishers’ names. This arrangement strategy was regarded very convenient in re-shelving materials from the perspective of librarians, but users had difficulties in finding books because of the separation of the classification system and the arrangement system. Also, the online public cataloging system did not provide accurate and sufficient information to locate a book. Based on the results, this study suggested two ways for improvements: (1) classifying and arranging books by KDC, (2) developing a new classification system customized to infants and young children.
초록
다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 ‘metadata’라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
As the usage of information resources produced in various media and forms has been increased, the importance of metadata as a tool of information organization to describe the information resources becomes increasingly crucial. The purposes of this study are to analyze and to demonstrate the intellectual structure in the field of metadata through co-word analysis. The data set was collected from the journals which were registered in the Core collection of Web of Science citation database during the period from January 1, 1998 to July 8, 2016. Among them, the bibliographic data from 727 journals was collected using Topic category search with the query word ‘metadata’. From 727 journal articles, 410 journals with author keywords were selected and after data preprocessing, 1,137 author keywords were extracted. Finally, a total of 37 final keywords which had more than 6 frequency were selected for analysis. In order to demonstrate the intellectual structure of metadata field, network analysis was conducted. As a result, 2 domains and 9 clusters were derived, and intellectual relations among keywords from metadata field were visualized, and proposed keywords with high global centrality and local centrality. Six clusters from cluster analysis were shown in the map of multidimensional scaling, and the knowledge structure was proposed based on the correlations among each keywords. The results of this study are expected to help to understand the intellectual structure of metadata field through visualization and to guide directions in new approaches of metadata related studies.
초록
본 연구는 최근 열린 정부 데이터에 대한 다차원 척도, 모델 개발 연구가 시작되고 있으나, 도서관에서는 관련 연구가 부족하다는 점을 고려하여 도서관에 적용할 수 있는 오픈 데이터 품질측정 모델개발을 목적으로 하였다. 본 연구는 모델개발과 모델평가 두 단계로 수행하였다. 모델개발은 델파이 기법을 적용하였으며, 모델평가는 도서관 오픈 데이터 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하여 모델의 타당도와 신뢰도를 측정하였다. 모델개발은 델파이 기법을 적용하여 총 4차례 수행하여 3개 차원, 18개 요인, 133개 측정요소로 구성된 모델을 도출하였다. 모델평가는 델파이 기법으로 완성한 모델을 도서관 오픈 데이터 이용자인 국내․외 사서, 개발자, 오픈 데이터 활동가를 대상으로 적합성 설문조사를 실시하여 모델의 타당도와 신뢰도를 검증하였다. 그 결과 당초 18개 요인, 133개 측정요소는 15개 요인, 54개 측정요소가 타당성을 확보한 것으로 나타났다. 신뢰도는 차원별, 측정요인별로 모두 기준치인 0.6 이상의 결과를 보여주고 있어 높은 신뢰도를 확보한 것으로 나타났다. 모델평가를 통한 이용자 타당도, 신뢰도 분석으로 전문가가 구성한 평가모델은 현장에서 즉시 활용될 수 있을 정도로 정제되었다.
Abstract
This study draws on the current momentum to diversify open government data research through multidimensional scaling and model development. It formulates a quality assessment model applicable to library open data, taking into consideration the paucity of such research in the field. The model was developed using the Delphi method and verified for validity and reliability on the basis of a survey administered to library open data users. The results of the fourth round exhibited an average of 4.00 for all measured elements and a minimum validity of .75, rendering the model appropriate for use in quality assessments of library open data. The convergence and stability results provided by the expert panel fell below .50, confirming that there was no need to conduct further surveys in order to establish the validity of the Delphi method. The model's reliability likewise garnered results of .60 and above in all three dimensions. This Model completed with the input of the Delphi panel was put through a verification process in which library open data users such as domestic and international librarians, developers, and open data activists reviewed the model for validity and reliability. The model scored low on validity on account of its failure to load all measure factors and elements pertaining to the three dimensions. Reliability results, on the other hand, were at 0.6 and above for all dimensions and measured elements.
초록
본 연구는 2014년부터 2018년까지 최근 5년간 미국에서 발표된 도서관학 및 정보과학 분야 학위논문의 연구 동향을 파악하기 위해 PQDT Global 데이터베이스에 수록된 1,016편의 박사학위 논문을 수집하여 각 논문의 관련 학문 분야를 나타내는 분야명들을 추출하고 네트워크 분석을 통해 분야명 간의 관계와 네트워크 전반에 걸쳐 다른 분야들과 관계가 있는 전역중심성이 높은 분야명을 파악하는 것과 동시에 군집분석을 통해 연관성 높은 분야명들이 어떠한 군집을 형성하는지, 각 군집 안에서 지역중심성이 높은 분야명들은 어떤 것들인지 살펴보았다. 103개 핵심 분야명 키워드를 이용한 네트워크 분석 결과 최근 5년간 미국의 도서관학 및 정보과학 분야 박사학위 논문의 관련 학문분야로는 컴퓨터 관련 분야, 교육 관련 분야, 커뮤니케이션 관련 분야 외에도 다양한 이용자 집단에 관한 연구와 정보시스템 관련 분야 등을 포함하여 26개의 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 26개 군집들 중 정보과학을 중심으로 하는 군집에는 컴퓨터 관련 학문 분야명들이 다수 포함되었고, 도서관학을 중심으로 하는 군집에는 대부분 교육 관련 분야명들이 포함되었으며, 그 외에도 이용자 연구와 관련하여 특정 이용자 그룹과 관련된 젠더연구 분야나 정보시스템과 관련하여 경영학, 지리학, 의공학 등 다양한 학문 분야와 연관되어 있음을 알 수 있다.
Abstract
The study examines the research trends of doctoral dissertations in Library Science and Information Science published in the U.S. for the last 5 years. Data collected from PQDT Global includes 1,016 doctoral dissertations containing “Library Science” or “Information Science” as subject headings, and keywords extracted from those dissertations were used for a network analysis, which helps identifying the intellectual structure of the dissertations. Also, the analysis using 103 subject heading keywords resulted in various centrality measures, including triangle betweenness centrality and nearest neighbor centrality, as well as 26 clusters of associated subject headings. The most frequently studied subjects include computer-related subjects, education-related subjects, and communication-related subjects, and a cluster with information science as the most central subject contains most of the computer-related keywords, while a cluster with library science as the most central subject contains many of the education-related keywords. Other related subjects include various user groups for user studies, and subjects related to information systems such as management, economics, geography, and biomedical engineering.
초록
유비쿼터스 정보 서비스 기술의 보편화로 도서관 생태 환경에도 커다란 변화가 일어나고 있다. 디지털 도서관 등 정보 매체 중심의 변화뿐만 아니라, Library 2.0 또는 소셜 시맨틱 디지털 라이브러리 등 이용자 중심의 서비스 지향 관점으로의 변화를 실감하고 있다. 본 연구에서는 도서관 시스템의 진화에 초점을 두고, 지식 서비스 실현을 위한 제반 환경 요소를 분석하였으며, 지식 서비스 지향 도서관 시스템의 논리모델을 제시하였다. 본 연구의 논리 모델은 다양한 지식 정보자원, 참여와 협력의 능동적 이용자, 도서관 업무 혁신, 유비쿼터스 정보 기술을 조화하여 도서관의 근본적 임무를 수행하는데 프레임워크가 될 수 있을 것이다.
Abstract
The ecosystem of the Library has been radically changing in the advent of ubiquitous information service technology. We are already aware of the digital library due to popularizing digital information resources and we are impressed with Library 2.0 and Social Semantic Digital Library of user-centered, service-oriented library. We summarize the ultimate goal of the evolution of library systems as knowledge services and propose a logical model of library system for the realization of knowledge services. This local model can be applied for a library framework to harmonize the diverse knowledge resources, active users with participation and collaboration, the innovation of library business and ubiquitous information service technologies to achieve the missions of library in knowledge-intensive society.
초록
최근 정보기술 및 인터넷의 급속한 발전으로 지식정보 자원들이 디지털화 되어 인터넷을 통해 유통되고 있으나, 디지털콘텐츠의 위치, 내용 변경 등으로 인해 이용자 접근 및 이용에 문제가 발생하고 있으므로 표준 식별체계를 활용한 디지털콘텐츠의 식별 및 유통 방안의연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 디지털콘텐츠의 효율적인 관리와 안전한 유통을 위한식별체계 기반의 정보유통체제 구축에 기여하는데 있다. 이에 본 연구는 식별체계 개요, 활용사례, 유통모델의 조사와 정보유통 현황을 분석하고, KISTI 고유식별체계, 식별시스템 및 유통시스템 구축 방안 등을 제시하고 있다.
Abstract
With the rapid development of information technology and internet in these days, resources of knowledge information have been digitalized and distributed on the internet. However, the location of digital content and a change of content have generated problems for users access and services. In line with this regard, the research on the identification of digital content utilizing standardized identification system and distribution system is necessary. This study intends to contribute to the implementation of information system based on standard digital identifier for the effective management and safe distribution of digital contents. This study first tries to survey SDI outline, practical application case and distributed business model and to analyze information distribution status. Finally, this study tries to draw up a plan for the establishment of KISTI's SDl. content identification system, content distribution system.