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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 공공도서관 단위로 드러나는 이용자의 정보요구 특성을 파악하기 위해, 서울시 8개 자치구 11개 공공도서관을 대상으로 각 도서관에서 대출 이용된 도서가 지니는 다양한 속성 정보에 기반하여 이용자 요구를 분석하였다. 그 결과, 도서관별로 이용자의 정보요구의 특성이 드러나고 있었으며, 이용대상, 이용목적/동기, 관심사/취향, 도서 장르, 주제와 연관된 두드러진 도서 이용양상을 파악할 수 있었다. 또한, 도서관별 저자에 대한 선호도도 존재하고 있었으며, 선호하는 저자의 역할에서의 차이도 드러났다. 본 연구의 결과는 이용자 요구에 기반한 차별화된 장서 개발과 서비스 프로그램 개발을 위한 가이드라인을 제공하는 데 도움이 될 것이다.
Abstract
In this study, in order to understand the characteristics of the users’ information needs for each public library unit, the user needs were analyzed based on the various attribute information of the books loaned to 11 public libraries in 8 districts in Seoul. As a result, the prominent book use patterns of the libraries were revealed, specifically related to the target user groups, purpose/motivation, interests/preferences, book genre, and subject. In addition, there was a preference for authors, and a difference in the role of the preferred authors in each library was also revealed. The results of this study will help to provide guidelines for the development of differentiated collections and service programs based on user needs.
초록
본 연구는 국내 주요 학술 DB의 검색서비스에서 제공되고 있는 저자키워드(비통제키워드)의 재분류를 통하여 디스크립터(통제키워드)를 자동 할당할 수 있는 가능성을 모색하였다. 먼저 기계학습에 기반한 주요 분류기들의 특성을 비교하는 실험을 수행하여 재분류를 위한 최적 분류기와 파라미터를 선정하였다. 다음으로, 국내 독서 분야 학술지 논문들에 부여된 저자키워드를 학습한 결과에 따라 해당 논문들을 재분류함으로써 키워드를 추가로 할당하는 실험을 수행하였다. 또한 이러한 재분류 결과에 따라 새롭게 추가된 문헌들에 대하여 통제키워드인 디스크립터와 마찬가지로 동일 주제의 논문들을 모아주는 어휘통제 효과가 있는지를 살펴보았다. 그 결과, 저자키워드의 재분류를 통하여 디스크립터를 자동 할당하는 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Abstract
This study purported to investigate the possibility of automatic descriptor assignment using the reclassification of author keywords in domestic scholarly databases. In the first stage, we selected optimal classifiers and parameters for the reclassification by comparing the characteristics of machine learning classifiers. In the next stage, learning the author keywords that were assigned to the selected articles on readings, the author keywords were automatically added to another set of relevant articles. We examined whether the author keyword reclassifications had the effect of vocabulary control just as descriptors collocate the documents on the same topic. The results showed the author keyword reclassification had the capability of the automatic descriptor assignment.
초록
기존 메타데이터의 품질 측정 방법은 오류가 발생한 레코드를 단순히 계수하여 그 비율로 품질을 측정하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 메타데이터 요소별로 상대적 중요 정도를 나타내는 가중치를 적용함으로서, 메타데이터 품질을 체계적으로 계량화 하는 측정 방법을 제시하고자 하였다. 구체적인 가중치 부여 방법으로 엔트로피, 이용자 과업, 그리고 이용 통계를 활용하였다. 또한 이들을 결합하여 통합 가중치를 제시하고 실제 서비스 되고 있는 학술지 기사 메타데이터에 적용하였다. 실험 결과, 엔트로피 가중치 방법은 데이터 자체의 특성을 잘 반영하며, 이용자 과업을 적용한 방법은 이용자의 정보요구를 해결하는 필요한 메타데이터 요소를 제시하며, 통합 가중치는 특정 메타데이터 요소의 오류에 영향을 받지 않으면서 균형 잡힌 측정값을 제시하여 계량화 방법에 적합한 것으로 나타났다.
Abstract
Most metadata quality measurement employ simple techniques by counting error records. This study presents a new quantitative measurement of metadata quality using advanced weighting schemes in order to overcome the limitations of exiting measurement techniques. Entropy, user tasks, and usage statistics were used to calculate the weights. Integrated weights were presented by combining these weights and were applied to actual journal article metadata. Entropy weights were found to reflect the characteristics of the data itself. User tasks presented the required metadata elements to solve user's information need. Integrated weights showed balanced measures without being affected by the influence of error elements, This finding indicates the new method being suitable for quantitative measurement of metadata quality.
초록
본 연구는 새로운 분석법으로 떠오르는 처방적 분석 기법을 소개하고, 이를 분류 기반의 시스템에 효율적으로 적용하는 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 처방적 분석 기법은 분석의 결과를 제시함과 동시에 최적화된 결과가 나오기까지의 과정 및 다른 선택지까지 제공한다. 새로운 개념의 분석 기법을 도입함으로써 문헌 분류를 기반으로 하는 응용 시스템을 더욱 쉽게 최적화하고 효율적으로 운영하는 방안을 제시하였다. 최적화의 과정을 시뮬레이션하기 위해, 대용량의 학술문헌을 수집하고 기준 분류 체계에 따라 자동 분류를 실시하였다. 처방적 분석 개념을 적용하는 과정에서 대용량의 문헌 분류를 위한 동적 자동 분류 기법과 학문 분야의 지적 구조 분석 기법을 동시에 활용하였다. 실험의 결과로 효과적으로 서비스 분류 체계를 수정하고 재적용할 수 있는 몇 가지 최적화 시나리오를 효율적으로 도출할 수 있음을 보여 주었다.
Abstract
This study aims to introduce an emerging prescriptive analytics method and suggest its efficient application to a category-based service system. Prescriptive analytics method provides the whole process of analysis and available alternatives as well as the results of analysis. To simulate the process of optimization, large scale journal articles have been collected and categorized by classification scheme. In the process of applying the concept of prescriptive analytics to a real system, we have fused a dynamic automatic-categorization method for large scale documents and intellectual structure analysis method for scholarly subject fields. The test result shows that some optimized scenarios can be generated efficiently and utilized effectively for reorganizing the classification-based service system.
초록
본 연구에서는 국내 공공도서관의 트위터 이용을 파악하고 분석하고자 한다. 도서관 정보서비스 환경에서 트위터 이용의 구체적인 패턴을 파악하기 위해, 트위터 이용이 활발한 14개 공공도서관 계정으로부터 3,038개의 트윗 데이터를 수집하여 내용분석을 수행하였다. 귀납적 방식으로 코딩 체계를 수립하였으며, 오픈 코딩 방식을 통해 공공도서관 트윗 데이터를 분석하였다. 또한 도서관별로 활성화된 유형을 파악하기 위해 대응일치분석을 수행하였다. 그 결과, 공공도서관 트위터 이용에 관한 상위 범주 3개와 9개의 하위 범주, 37개의 세부 항목을 파악하였다. 본 연구의 내용분석 결과는 향후 트위터 이용을 계획하는 도서관에게 참고자료로 제시될 수 있으리라 본다.
Abstract
This study aims to identify and analyze the Twitter use of domestic public libraries. In order to identify the detailed patterns of Twitter use in library and information services, a content analysis was conducted for the 3,038 tweet data from the top 14 public libraries’ accounts on Twitter use. Inductive approach was adopted to develop a coding scheme and open coding was conducted with the entire tweet. Additionally, correspondence analysis was conducted for the result of content analysis to identify how library accounts correspond to specific types. As a result, 3 main categories and 9 sub-categories of public libraries’ Twitter use were developed. And the 37 detailed patterns of public libraries’ use of Twitter were identified. The identified patterns can provide the libraries interested in Twitter use with guidelines.
초록
대출데이터는 대학도서관에 축적된 중요한 데이터로서 도서관 장서개발이나 서비스 개선에 활용될 수 있는 중요한 데이터이다. 이 연구는 대출빈도를 기반으로 한 다양한 대출관련지수를 비교분석하여 지수별 특성을 파악한 후 도서관 운영에 적용할 수 있는 타당성을 평가하고자 하였다. A 대학도서관의 10개 단과대학별 대출데이터를 대상으로 비교분석한 지수는 대출빈도, 대출엔트로피, 대출 h-지수, 대출주제차별지수 등 총 4개의 지수이다. 이 지수들을 적용하여 단과대학별 대출현황을 분석하였고 단과대학별로 나타나는 대출주제의 특성을 표하는 각 지수의 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과 대출 엔트로피는 여러 대학이 공통으로 선호하는 주제를 표현하는 성향이 있는 것으로 나타났다. 반면 대출주제차별지수는 특정대학에서만 특화되어 대출되는 주제를 표현하는 성향이 있는 것으로 나타났다.
Abstract
Circulation data is a key data set of academic libraries in terms of collection development and service improvement This study aims to identify the characteristics of circulation measures and their feasibility. This study collected the circulation data of 10 colleges in a university and analyzed 4 measures based on the circulation data: circulation frequency, circulation entropy, circulation h-index, and circulation divergence. These measures are to present the circulation topics of each college. This study identified that circulation entropy tends to present general topics which are popular for many colleges, but circulation divergence tends to present specific topics which are preferred by a specific college.
초록
본 연구는 전통적인 학술커뮤니케이션 모델이 새로운 대안적인 모델로 전환되는 과정에는 다양한 사회문화적 요인들이 작용한다는 것을 하나의 사례를 통하여 설명하고 있다. 본 연구는 국내 의학 분야의 학술커뮤니케이션을 오픈 억세스 모델로 전환시키려는 과정을 추적하면서, 첫째, 의학 분야 학회들의 협의체에서 오픈 억세스형 DB에 수록될 학술지에 대한 질적 통제장치를 중요하게 여기고 있다는 점, 로 학회 홈페이지를 통하여 오픈 억세스 방식으로 학술지 원문을 서비스하고 있다는 것을 파악하였다. 이러한 요인들은 국내 의학 분야에 오픈 억세스 모델을 적용하여 학술지 원문 DB를 구축하는데 큰 변수로 작용하고 있었다. 궁극적으로 본 연구는 오픈 억세스 등 대안적인 학술커뮤니케이션 모델을 적용하여 한다는 것을 보여준다.
Abstract
This paper explains that socio-cultural contexts affect the transition in scholarly communication. Observing the process of introducing the open access model to the field of medicine in Korea, this paper found that the first, associations of medical societies considered a quality control system very important in the construction of an open access based fulltext DB, the second, there was an medical journal DB with a quality control procedure, and the third, many medical societies provided their journals fulltext to the public on their homepages. Consequently, this paper found that these factors had an effect on the process of transition in scholarly communication in the field of medicine in Korea.
초록
본 연구는 기존의 도서추천 시스템 연구에서 간과되어 온 도서이용의 맥락 요소를 파악하기 위해, 다양한 도서탐색 배경을 지닌 적극적인 도서 이용자 15명을 대상으로 6가지 도서탐색 상황에서 생성하는 내용을 사고구술(think-aloud) 프로토콜을 통해 수집하였다. 수집된 도서이용 내용은 내용분석 과정을 통해 독자자문 서비스의 이론적 개념인 ‘어필 요소(appeal factor)’를 토대로 도서이용에 영향을 미치는 내부 어필 요소와 외부 어필 요소를 각각 식별하였으며, 도서탐색에 사용하는 정보원과 탐색방법 관련 개념들을 또한 세분화하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서추천 시스템 설계에 의미 있는 속성 데이터를 추출하고 반영하는 데 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
In this study, in order to explore the contextual elements of book use that were overlooked in the existing book recommender system research, for 15 avid readers with various book search backgrounds, the contents generated in 6 book search situations were collected through the think-aloud protocol. By using content analysis from the collected book use contents, not only the internal and external appeal factors affecting book use, based on the ‘appeal factor’, the theoretical concept of the readers’ advisory service, but also information sources and search methods regarding book use were identified and categorized. The results of this study can be used to extract and reflect meaningful attribute data in the future book recommender system design process.
초록
본 연구에서는 공공연구기금으로 생산된 논문성과물에 대한 공중의 접근을 확대하기 위한 방안을 모색하기 위하여 국내외 주요학술지의 오픈액세스 관련 정책을 조사 분석하였다. 조사대상의 선정을 위하여 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)논문의 국내외 등록현황, 원문연계 비중, 기금지원기관별 논문성과물 현황과 게재 학술지 현황을 분석하였으며, 이를 기반으로 공공연구기금 논문성과물의 게재 건수가 높은 국내외 18종의 학술지를 선정하였다. 조사 결과는 오픈액세스 관련 정책의 성문화 및 공시, 저작권 귀속주체, 재사용 권리, 셀프 아카이빙 정책, 무료접근 등의 구성요소로 구분하여 분석하고, 이를 토대로 국가차원에서 공공연구기금 논문성과물의 수집 유통 정책 수립에 참고할 사항들을 제안하였다.
Abstract
This study analyzes the open access policies of major scholarly journals that have large number of publicly funded articles, for the purposes of expanding and facilitating the public access. Eighteen scholarly journals in Korea and abroad were selected based on the number of published publicly funded articles through a survey of dissemination of publicly funded journal articles via information from NTIS. The open access policies of the selected journals were analyzed by 5 categories including codification of OA related policy, copyrights, reuse rights, self archiving policy, free access. As a result, this research proposed several considerations for establishing national policies for the collection and distribution of the publicly funded research products.
초록
본 연구는 이메일에 나타난 감성정보 메타데이터 추출에 있어 자연언어처리에 기반한 방식을 적용하였다. 투자분석가와 고객 사이에 주고받은 이메일을 통하여 개인화 정보를 추출하였다. 개인화란 이용자에게 개인적으로 의미 있는 방식으로 컨텐츠를 제공함으로써 온라인 상에서 관계를 생성하고, 성장시키고, 지속시키는 것을 의미한다. 전자상거래나 온라인 상의 비즈니스 경우, 본 연구는 대량의 정보에서 개인에게 의미 있는 정보를 선별하여 개인화 서비스에 활용할 수 있도록, 이메일이나 토론게시판 게시물, 채팅기록 등의 텍스트를 자연언어처리 기법에 의하여 자동적으로 메타데이터를 추출할 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 온라인 비즈니스와 같이 커뮤니케이션이 중요하고, 상호 교환되는 메시지의 의도나 상대방의 감정을 파악하는 것이 중요한 경우에 그러한 감성정보 관련 메타데이터를 자동으로 추출하는 시도를 했다는 점에서 연구의 가치를 찾을 수 있다.
Abstract
This paper describes a metadata extraction technique based on natural language processing (NLP) which extracts personalized information from email communications between financial analysts and their clients. Personalized means connecting users with content in a personally meaningful way to create, grow, and retain online relationships. Personalization often results in the creation of user profiles that store individuals preferences regarding goods or services offered by various e-commerce merchants. We developed an automatic metadata extraction system designed to process textual data such as emails, discussion group postings, or chat group transcriptions. The focus of this paper is the recognition of emotional contents such as mood and urgency, which are embedded in the business communications, as metadata.