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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
In this study, we analyzed the performance of the BERT-based document classification model by automatically classifying documents in the field of library and information science based on the KoBERT. For this purpose, abstract data of 5,357 papers in 7 journals in the field of library and information science were analyzed and evaluated for any difference in the performance of automatic classification according to the size of the learned data. As performance evaluation scales, precision, recall, and F scale were used. As a result of the evaluation, subject areas with large amounts of data and high quality showed a high level of performance with an F scale of 90% or more. On the other hand, if the data quality was low, the similarity with other subject areas was high, and there were few features that were clearly distinguished thematically, a meaningful high-level performance evaluation could not be derived. This study is expected to be used as basic data to suggest the possibility of using a pre-trained learning model to automatically classify the academic documents.
초록
대학도서관은 급변하는 정보통신기술과 대학환경에 대응하기 위해 그동안 도서관의 신축 및 리노베이션을 통한 공간구성의 변화를 시도해왔다. 이러한 변화는 대학도서관의 전통적 기능인 자료 보존 및 제공 그리고 대학교 구성원의 학습에 필요한 공간과 서비스를 제공하는 지원자(supporter)의 기능을 넘어서, 공간구성의 변화를 통해 학습과 연구를 지속할 수 있게 하는 조력자(facilitator)의 기능으로의 전환에 대한 필요성이 반영된 것으로 해석될 수 있다. 하지만 대학도서관 공간 기능의 변화와는 달리 이에 대한 평가는 여전히 리노베이션이나 신축 전후의 도서관 이용자의 만족도 혹은 도서관 이용의 변화에 국한되고 있어서, 대학의 비전과 목표를 반영한 도서관의 학습커먼즈(learning commons)로서의 기능을 평가하는 측정도구 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 대학도서관 공간구성에 대한 변천과정을 분석하고 이에 대한 평가와 관련된 연구조사를 통해 대학도서관의 공간구성에 대한 효과성을 평가하는 도구의 개발과 미래의 공간구성 및 평가 전략을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.
Abstract
University libraries have been attempting to reorganize their space through new building construction and remodeling to cope with the rapid changes in information and communication technologies and university environment. These changes seem to reflect the need for the shift of the university library functions toward the facilitator role of enabling continuous learning and research through space reorganization beyond the traditional supporter role of preserving and supplying library materials and providing learning space and services to university members. Despite all these changes of university library space functions, however, their assessment has been still limited to the library users’ satisfaction and usage changes before and after library building renovation or new construction, calling for the need to develop proper measurement tools for evaluating the library functions as learning commons that reflect university vision and goals. Therefore, this study intends to analyze the trend of space reorganization practices in university libraries and the studies of evaluating its effect, in order to develop tools to evaluate the effectiveness of space reorganization and to provide basic data for future space reorganization and assessment strategies.
초록
사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 릴 인터페이스 에이전트 시스템인 7f 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특징 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.
Abstract
Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However. as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user's action and agent's visit. The proposed agent system learns the user's visiting actions following the input of the data to be searched, and then helps rapid searches of the data wanted.
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 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.
Abstract
In this paper, we propose user contents using behavior and location information on contents on various channels, such as web, IPTV, for contents distribution. With methods to build user and contents profiles, contents using behavior as an implicit user feedback was applied into machine learning procedure for updating user profiles and contents preference. In machine learning procedure, contents-based and collaborative filtering methods were used to analyze user's contents preference. This study proposes contents location information on web sites for final recommendation contents as well. Finally, we refer to a generalized recommender system for personalization. With those methods, more effective and accurate recommendation service can be possible.
초록
최근 대학교육에서 구성주의 교육 이론을 실천하는 방법으로서 팀 기반 학습에 대한 중요성이 점차 부각되고 있다. 그러나 이와 반대로 대학생들의 팀 과제에 대한 선호도는 매우 낮은 편이어서, 팀 과제 수행시의 정보문제 해결과정을 분석하여 대학의 정보문해 교육을 통해서 주요 문제점에 대한 해결방안을 지원할 필요성이 있다. 본 연구에서는 대학생들의 과제 중심 정보문제 해결과정을 두 차례의 인터뷰를 통해 분석한 결과 팀 과제 수행시 과제정의, 적합정보 판단, 결과와 과정의 평가, 팀원 간의 책임의 부재, 통합정리가 주요한 어려움으로서 분석되었다. 그 결과 정보문해 교육 내용에 반영할 권장사항으로서 다양한 정보원의 소개와 활용법 교육, 팀원 간의 커뮤니케이션 문제 해결, 정보의 신뢰성 판단 기준에 대한 교육, 과제 평가의 기준 및 방법이 제시되었다.
Abstract
Recently, the importance of team based learning has emerged as the method for conducting the constructivist learning theory. College students, however, have the low preference toward team projects. Thus, this research suggested that the information literacy education should be designed to overcome the problems in team project activities after analyzing the college students' information problem solving process. The in-depth interviews were conducted twice with 10 subjects. As a result, the main problems during team project activities were task definition, judgement on relevant information, evaluation of result and process, absence of accountability and synthesis. The recommendations for information literacy course are as follows: introduction to different types of information sources, support for communication problems between team members, education of credibility judgment on information and criteria for evaluating the results.
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
대표적인 앙상블 기법으로서 랜덤포레스트(RF)를 문헌정보학 분야의 학술지 논문에 대한 자동분류에 적용하였다. 특히, 국내 학술지 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 트리 수, 자질선정, 학습집합 크기 등 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 이를 통해, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)에 대하여 랜덤포레스트(RF)의 성능을 최적화할 수 있는 방안을 모색하였다. 결과적으로 국내 학술지 논문의 자동분류에서 랜덤포레스트(RF)는 트리 수 구간 100〜1000(C)과 카이제곱통계량(CHI)으로 선정한 소규모의 자질집합(10%), 대부분의 학습집합(9〜10년)을 사용하는 경우에 가장 좋은 분류 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
Random Forest (RF), a representative ensemble technique, was applied to automatic classification of journal articles in the field of library and information science. Especially, I performed various experiments on the main factors such as tree number, feature selection, and learning set size in terms of classification performance that automatically assigns class labels to domestic journals. Through this, I explored ways to optimize the performance of random forests (RF) for imbalanced datasets in real environments. Consequently, for the automatic classification of domestic journal articles, Random Forest (RF) can be expected to have the best classification performance when using tree number interval 100〜1000(C), small feature set (10%) based on chi-square statistic (CHI), and most learning sets (9-10 years).
초록
본고는 ‘정보와 도서관’ 교육과정의 목표와 교수설계 절차에 입각하여 사서교사의 도서관 활용 수업을 위한 협동수업 개념틀을 제시하기 위한 것이다. 현장 사서교사들의 상세화된 협동수업 지도안은 점차 활성화되고 있으나 교수설계 절차 등 수업이론을 적용한 연구는 아직 미비한 실정이다. 이러한 측면에서 사서교사의 협동수업을 위한 수업이론 및 방법 등은 중요한 의미를 갖는다. 사서교사의 협동수업 지도안은 ‘정보와 도서관’ 교육과정의 목표와 교수설계 절차에 입각하여 개발되어야 한다. 교육과정의 목표는 정보과제를 중심으로 정보이용과정을 반영한 것이다. 본고는 교육과정의 목표와 교수설계 절차에 입각하여 그 원리를 적용한 협동수업 개념틀을 제시하고, 이를 기반으로 현장 사서교사들이 상세화된 협동수업 지도안을 개발할 수 있도록 한다.
Abstract
This study is to present cooperative instructional concept framework for the library-based instruction of teacher-librarians, based on ‘Information and the Library’ curriculum and instructional design procedure. The development of cooperative instructional units has been initiated in the school libraries, but the research based on instructional theories, including instructional design, is lacking. In this aspect, instructional theories and methodologies for the cooperative instruction of teacher-librarians are important. The cooperative instructional units for teacher-librarians should be developed by ‘Information and the Library’ curriculum and instructional design procedures. The objectives of the curriculum emphasize information use process based on information task. This study is to present cooperative instructional concept framework, and to help teacher-librarians develop specific cooperative instructional units based on the framework.
초록
학술과 문화 기반의 비이념적 정보교류협력은 비정치적이면서도 장기적 관점에서 민족 동질성과 신뢰회복에 가장 효과적일 수 있는 남북한 협력사업의 영역이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 통일 한국을 대비하여 단계적인 남북한 협력기반 조성을 위해 국가도서관을 매개로 한 남북 문화교류협력에 관한 방안들을 조사 분석하였다. 관련하여 북한도서관의 기능과 한계 및 현재적 관점에서의 사회적 활용성을 살펴보고, 그간의 도서관교류협력사업을 남북한 문화분야 협력사업이라는 틀안에서 검토하였다. 이에 협력 거버넌스 체계구축 등 다섯 가지 협력안을 기반으로 남북 도서관교류협력의 단계적 모형을 제안하였다.
Abstract
Non-ideological information exchange and cooperation based on the scholarly and cultural fields would be the most effective project of south and north Korea for gaining the national homogeneity and trust in the long-term perspective. In this context, this study researched the measures on cultural exchange and cooperation between south and north through national libraries for the unified Korea. Related with that issue, this study analyzed function and limitation of national library in north Korea and evaluated library cooperation between south and north Korea in the frame of cultural cooperation project. So, this study suggested the stepwise model of the library cooperation between south and north based on the five practical measures including the cooperation governance system.