- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 의견이나 감정을 담고 있는 의견 문서들의 자동 분류 성능을 향상시키기 위하여 개념색인의 하나인 잠재의미색인 기법을 사용한 분류 실험을 수행하였다. 실험을 위해 수집한 1,000개의 의견 문서는 500개씩의 긍정 문서와 부정 문서를 포함한다. 의견 문서 텍스트의 형태소 분석을 통해 명사 형태의 내용어 집합과 용언, 부사, 어기로 구성되는 의견어 집합을 생성하였다. 각기 다른 자질 집합들을 대상으로 의견 문서를 분류한 결과 용어색인에서는 의견어 집합, 잠재의미색인에서는 내용어와 의견어를 통합한 집합, 지도적 잠재의미색인에서는 내용어 집합이 가장 좋은 성능을 보였다. 전체적으로 의견 문서의 자동 분류에서 용어색인 보다는 잠재의미색인 기법의 분류 성능이 더 좋았으며, 특히 지도적 잠재의미색인 기법을 사용할 경우 최고의 분류 성능을 보였다.
Abstract
The aim of this study is to apply latent semantic indexing(LSI) techniques for efficient automatic classification of opinionated documents. For the experiments, we collected 1,000 opinionated documents such as reviews and news, with 500 among them labelled as positive documents and the remaining 500 as negative. In this study, sets of content words and sentiment words were extracted using a POS tagger in order to identify the optimal feature set in opinion classification. Findings addressed that it was more effective to employ LSI techniques than using a term indexing method in sentiment classification. The best performance was achieved by a supervised LSI technique.
초록
FRBR, FRAD 개념모형과 RDA 목록규칙에는 서지개체와 접근제어개체 간 다양한 수준에서 발생하는 복합적이고 다원적인 관계유형들이 규정되어 있다. 본 연구에서는 이러한 관계유형을 술어논리에 기반하여 온톨로지 환경에서 개체 클래스의 인스턴스와 인스턴스 간 관계를 RDF/OWL의 객체속성(Object Property)을 서지세계의 개체 간 관계기술과 접근을 위한 새로운 제어기제이자 통합적 연결장치로서 그 적용과 활용 가능성을 시도하였다. 이를 위해 관계온톨로지 시스템을 구축하고 SPARQL 질의결과를 온톨로지 시각화도구를 통해 제시하였다. 이로써 온톨로지 기반의 ‘관계기술목록’이라는 새로운 목록업무 영역의 확장을 통해, 목록기능의 ‘다 대 다 집중’이라는 의미 확장, ‘개체단위 기반의 의미적 집중’, RDF/OWL 객체속성의 계층관계 상속을 이용한 ‘관계 추론’ 등을 연구결과로 제시하였다.
Abstract
This study proposes a ‘Bibliographic Universe Relationship Vocabulary’(burv) using the RDF/OWL Object Property under the SPO predicate logic according to the relationship type among all entities of bibliographic universe and implemented a ‘relationship ontology system’ to establish a new cataloging business domain called ‘Relationship Description Cataloging’ based on the ontology.
초록
본 연구의 목적은 한국근대문학 주제가이드에 대한 활성화 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 이용자 및 작가들을 대상으로 주제가이드 서비스에 대한 인지도 조사를 실시하고, 전문가 의견조사 및 수렴과정을 통해 한국근대문학 주제가이드에 대한 홍보방안 및 개선방향을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 활성화 방안은 다음과 같다. 첫째, 다양한 홍보매체를 활용한 적극적인 홍보를 해야 한다. 둘째, 주제가이드의 유용성에 대한 이해 증진을 위해 이용자 교육을 제공하여야 한다. 셋째, 한국근대문학 주제가이드 서비스를 위한 별도의 사이트 구축이 필요하다. 넷째, 주제가이드 품질 향상 및 개선을 통한 효율적 주제서지정보서비스 방안으로 원문제공, 지속적 콘텐츠 추가, 유관기관과의 연계 등이 요구된다. 다섯째, 본 연구에서 분석된 성별, 연령별, 직업별, 학력별 요구도 차이를 기반으로 이용자 맞춤형 서비스를 제공해야 한다. 향후 연구에서는 주제가이드의 활성화를 위해 상호협력체계 모색, 구체적인 홍보전략을 제시하는 연구가 수행되어야 할 것이다. 또한 한국근대문학 주제가이드의 평가지표가 체계적으로 개발될 필요가 있다.
Abstract
The objective of this study is to explore the strategies to promote the use of the subject guide for Korean modern literature. To meet this objective this study conducted a survey on users’ awareness of the subject guide service and sought out experts’ opinions to identify the strategies to promote and improve the subject guide for Korean modern literature. The study proposes the following strategies: 1) Conduct promotional activities utilizing a variety of social media; 2) provide education for the user to enhance understanding of the utility of the subject guide; 3) build a website dedicated to the subject guide service for Korean modern literature; 4) provide an efficient subject-specific bibliography service by improving the quality of the subject guide, by offering full texts, ongoing content updates, and coordination with other institutions and agencies; and 5) tailor the service to user characteristics such as gender, age, occupation, and education level. Suggestions for future directions include research on the collaborative system, additional specific promotional strategies to promote the use of the subject guide, and development of evaluation indicators of the subject guide for Korean modern literature.
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
본 연구는 대학의 교수와 학생 이용자가 전통적인 형태의 물리적 도서관과 온라인 정보이용 중심의 디지털 도서관이 혼합된 하이브리드 형태의 도서관 환경에서 대학도서관을 이용하고자 하는 행동 의도 즉, 도서관 이용 의도를 결정하는 요인들과 그 요인들 사이의 구조적 관계를 분석하고자 하였다. 대학의 주요 구성원 그룹이 가지고 있는 대학도서관에 대한 전반적인 인식을 조사하기 위하여 구조화된 설문지를 개발하여 자료를 수집하였고, 도서관 이용 의도에 영향을 미치는 요인들 간의 관계 분석을 위해 사회심리학에서 빈번히 활용되는 행동-태도 이론을 바탕으로 본 연구의 목적에 적합하다고 판단되는 계획행동이론(TPB)과 기술수용모형(TAM)을 기반으로 한 통합모형을 제안하여 분석을 실시하였다. 본 연구는 이용환경 변화에 따른 이용자의 도서관 이용에 대한 인식과 이용 의도를 물리적 도서관과 디지털도서관으로 나누어 각각 확인하였고, 이를 바탕으로 향후 도서관의 미래 전략 및 운영 방안에 대해 논의해 보고자 하였다는데 그 의의가 있다고 할 수 있으며, 본 연구의 결과는 대학도서관으로 하여금 변화하는 환경에서 생존하고 균형적인 성장을 이루기 위해서는 인지, 주목, 그리고 협력을 바탕으로 한 효과적이며 효율적인 운영전략을 수립하여야 한다는 점을 주지하고 있다.
Abstract
This study investigates the factors affecting behavioral intention of professors and students at universities to use academic libraries in a hybrid library environment where a traditional physical library is combined with a digital library that is centered on online information use. The structural relationships among factors were also analyzed in this study by utilizing a combined behavioural model which was based on TPB and TAM. This study identified users’ intention to use academic libraries according to changes in the use environment, and the findings of this study bring a valuable meaning to library administrators for setting up the strategic plan for the future of academic libraries. The results of this study imply that academic libraries should strategically setup an effective and efficient operating plan based on awareness, attention and cooperation, in order to survive as well as to accomplish balanced growth in rapidly changing environment.
초록
지능정보사회에서 VR 기술은 차세대 기술로서 주목받으며 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이러한 배경에서 도서관에서도 VR 기술을 접목해야 할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 국내외 도서관에서 이용되고 있는 VR 콘텐츠를 조사하여 분류하고 유형과 특징을 분석하는 데 목적이 있다. 따라서 본 연구에서는 VR 기술이 적용되고 있는 국내외 도서관을 대상으로 VR 콘텐츠 사례를 수집하여 분석하였으며, 분석 결과가 시사하는 바를 바탕으로 향후 VR 콘텐츠를 도서관에 적용하고자 할 때 유의해야 할 사항들을 제언하였다. 본 연구는 기존의 연구에서 중점적으로 논의되지 않았던 VR 콘텐츠를 대상으로 실제 사례에 기반하여 연구를 진행하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
In an intelligent information society, VR technology is attracting attention as next-generation technology, and its importance as been emphasized. Against this background, there is a need to incorporate VR technology in libraries. The purpose of this study is to investigate and classify VR contents used in domestic and foreign libraries, and to analyze their characteristics and status. Therefore, in this study, cases of VR content were collected and analyzed for domestic and foreign libraries to which VR technology is applied and based on the implications of the analysis results, matters to be noted when applying VR content to the library in the future were suggested. This study is meaningful in that it conducted a study based on actual cases targeting VR content that was not discussed intensively in previous studies.
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 연구에서 제안하는 기법은 최대 개념강도 인지기법(Maximal Concept-Strength Recognition Method: MCR)이다. 신규 데이터베이스가 입수되어 자동분류가 필요한 경우에, 기 구축된 여러 데이터베이스 중에서 최적의 데이터베이스가 어떤 것인지 알 수 없는 상태에서 MCR 기법은 가장 유사한 데이터베이스를 선택할 수 있는 방법을 제공한다. 실험을 위해 서로 다른 4개의 학술 데이터베이스 환경을 구성하고 MCR 기법을 이용하여 최고의 성능값을 측정하였다. 실험 결과, MCR을 이용하여 최적의 데이터베이스를 정확히 선택할 수 있었으며 MCR을 이용한 자동분류 정확률도 최고치에 근접하는 결과를 보여주었다.
Abstract
The proposed method in this study is the Maximal Concept-Strength Recognition Method(MCR). In case that we don't know which database is the most suitable for automatic-classification when new database is imported, MCR method can support to select the most similar database among many databases in the legacy system. For experiments, we constructed four heterogeneous scholarly databases and measured the best performance with MCR method. In result, we retrieved the exact database expected and the precision value of MCR based automatic-classification was close to the best performance.
초록
본 연구에서는 과학기술분야 온라인 정보서비스를 대상으로 사용자가 만족하는 정도를 기대불일치 이론의 관점에서 규명하고자 하였다. 이를 위해 한국과학기술정보연구원에서 제공하고 있는 과학기술정보 서비스 사이트인 NDSL의 서비스 품질 측정 모형인 NDSLQual을 사용하였다. 분석 결과를 요약하면 첫째, NDSL 서비스 품질에 대한 기대가 기대불일치와 지각된 성과에 미치는 영향 관계를 알아본 결과, 기대불일치에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 성과에는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 NDSL 서비스 품질에 대한 지각된 성과는 기대불일치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기대불일치가 전반적 이용자 만족도와 충성도에 미치는 영향 관계를 알아본 결과, 기대불일치는 전반적 이용자 만족도와 충성도에 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 두 가지 회귀 모형에 대한 설명력은 매우 낮았다. 셋째, NDSL 서비스 품질에 대한 지각된 성과가 전반적 만족도와 충성도에 미치는 영향 관계를 알아본 결과, NDSL 서비스 품질에 대한 지각된 성과가 전반적 만족도와 충성도에 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 결과, NDSL에 대한 전반적인 이용자 만족도와 충성도를 더 높이기 위해서는 NDSL 서비스 품질에 대한 지각된 성과는 높이고, 기대불일치를 낮추기 위한 방안을 모색해야 할 것으로 보인다.
Abstract
The purpose of this study is to reveal their satisfaction procedures from users of information service expectation-disconfirmation theory. To achieve this goal, we use the NDSLQual model to measure the quality of NDSL service. The results were as follows: First, while the expectation has a negative effect on the expectation-disconfirmation, it has a positive effect on the perceived performance. And perceived performance has a positive effect on the expectation-disconfirmation. Second, the expectation-disconfirmation has a positive effect on the overall satisfaction and loyalty. However the explanatory adequacy of the regression model is very low. Third, perceived performance has a positive effect on the overall satisfaction and loyalty. In order to increase the overall satisfaction and loyalty for NDSL, it is necessary to seek ways to improve the perceived performance and lower the expectation-disconfirmation.
초록
학제적 분야의 연구 전선을 분석하는 새로운 기법으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 제안하였다. 인용 이미지 구축자 프로파일링은 해당 문헌을 인용한 문헌의 표제어를 단서로 사용하여 문헌 간의 주제관계를 파악하는 방법이다. 이 연구에서는 시험적으로 국내 여성학 연구를 대상으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용하여 연구 전선과 주요 연구 주제를 파악해보았다. 분석 대상은 KCI의 2015년 기준 여성학분야 인용빈도 10회 이상에 해당하는 핵심문헌 집합이다. 여성학 분야에 문헌동시인용 기법을 적용한 결과 인용 데이터 부족 때문에 어려움이 있었던 반면에, 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용한 결과 성공적으로 2개 대분야 및 6개 소분야를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법은 학제적 연구분야의 동향을 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
A new technique for revealing the research fronts of a interdisciplinary discipline has been developed. Citation image makers profiling (CIMP) determines the relationships between research papers with the title words of the citing documents. We adapted this new technique to analyze the research fronts and hot topics in women’s studies of Korea. By Korean Citation Index (KCI) data in 2015, we selected 148 papers cited more than 9 times as the core documents of women’s studies. Analysis of intellectual structure using citation image makers profiling was performed with the 148 core documents and those citing papers. Document co-citation analysis was hindered by citation data sparsity, while CIMP method successfully revealed the structure of research fronts of Korean women’s studies including 2 divisions and 6 subdivisions. The CIMP method suggested in this study has good potential to discover the characteristics of research fronts of interdisciplinary research domains.