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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 효율적인 정보접근 도구로서의 대학 웹사이트 설계를 위한 정보구조 및 카테고리 레이블을 마련하기 위해 현재 미국 문헌정보학과 웹사이트 17개를 메인메뉴구조, 하부 카테고리, 레이블링을 기준으로 분석하였다. 분석결과 메인메뉴구조는 현재 17개 조사대상 웹사이트에서 모두 공통으로 제공하고 있는 9개 카테고리로 구성하는 것이 바람직한 것으로 나타났으며 둘째, 그 다음 수준의 서브 카테고리는 9개의 카테고리의 내용의 의미를 고려해서 35개 카테고리로 나누는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 마지막으로 카테고리 레이블로 사용되는 용어는 17개 웹사이트에서 가장 많이 사용하고 있는 용어를 사용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
Abstract
In this study we proposed a new informational structure and category labels to fully support the functions of school websites as an access tool to its contents. The proposed model was divided into three main aspects. First, main menu structure was the primary guideline to access information embedded in a website. Therefore, The proposed main menu structure consisted of 9 categories that are commonly provided by 17 existing school websites. Second, first-level categories consisted of total 35 categories under 9 main menu categories. Each category was placed under certain categories in main menu based on the relationships with the meaning of the upper level categories. Third, the proposed model adopted general and comprehensive terms as category labels. The terms used as category labels were based on the analysis of existing category labels, and the most frequently used terms were selected from the current school websites.
초록
본 연구에서는 미국 도서관에서 행해지고 있는 실시간 정보서비스를 소개하고 13개 도서관을 대상으로 현황조사를 분석하였다. 그 결과 도서관에서 사용된 소프트웨어로는 AOL Instant Messenger, Conference Room from WebMaster, LivePerson 등의 순이었으며 이용시간대는 주로 일반 참고봉사 업무시간과 비슷한 곳이 많았고 이용자는 주로 해당대학 및 회원기관의 학생 및 교직원, 졸업생들로 제한하고 있으며 일부 도서관에서는 특별한 제한 없이 사용가능하였다. 또한 이 연구에서는 미국 의회도서관 실시간 참고서비스를 실제로 이용한 결과 즉각적인 해답을 얻을 수 있고, 사서와 인터액티브 방식으로 서비스를 하기 때문에 참고서비스를 효율적으로 할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This paper outlines the concept of real time reference service(RTRS). Then, it analyzes real time reference service in the 13 libraries for effective reference service. As a result, the most used software was AOL instant Messenger, followed by Conference Room from WebMaster, and LivePerson. Hours of service was generally same as reference desk hours. The users were Students, faculty, staff, and alumni, This study also demonstrated how the RTRS in LC works. The results showed that real time reference was able to response to patrons quickly for reference questions with interactive method.
초록
본 논문에서는 OpenURL을 이용한 전자자원 링킹시스템의 개요를 기술하고 있다 이어서 16개의 OpenURL link resolver를 선정해서 서버설치여부, 보유하고 있는 저널종수, 서비스 커스터마이제이션, 사용통계서비스 등을 기준으로 비교분석하였다. 분석결과는 각 도서관 및 유관기관에서 링킹시스템을 구입 또는 구축해서 이용할 경우 자관에 맞는 시스템을 선정하는데 도움이 될 것이다.
Abstract
This study describes the concept of link resolvers using OpenURL. Then, the study analyzed the commercially available link resolvers in terms of remote & local hosting, title list, customization of the services and usage statistics. The results will help the libraries select the appropriate link resolvers that are relevant to the features of the libraries.
초록
본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정 결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상 초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다 더 높게 나타나 영상 초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털 도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.
Abstract
This study is designed to assess whether storyboard surrogates are useful enough to be utilized for indexing sources as well as for metadata elements using 12 sample videos and 14 participants. Study shows that first, the match rates of index terms and summaries are significantly different according to video types, which means storyboard surrogates are especially useful for the type of videos of conveying their meanings mainly through images. Second, participants could assign subject keywords and summaries to digital video, sacrificing a little loss of full video clips' match rates. Moreover, the match rate of index terms (0.45) is higher than that of summaries (0.40). This means storyboard surrogates could be more useful for indexing videos rather than summarizing them. The study suggests that 1)storyboard surrogates can be used as sources for indexing and abstracting digital videos; 2) using storyboard surrogates along with other metadata elements (e.g., text-based abstracts) can be more useful for users' relevance judgement; and 3)storyboard surrogates can be utilized as match sources of image-based queries. Finally, in order to improve storyboard surrogates quality, this study proposes future studies: constructing key frame extraction algorithms and designing key frame arrangement models.
초록
본 연구에서는 2000년부터 2009년까지 10년 동안 국내의 학술지에 발표된 사회 연결망 분석과 관련된 논문들을 대상으로 하여 연도별 연구논문 추이와 학문분야별로 구분하여 연구동향을 분석하였다. 연구결과 사회 연결망 분석을 적용한 연구는 총 163편으로서 연차적으로 증가하여 수행되고 있으며, 특히 최근에 많은 연구들이 발표되고 있음을 확인할 수 있었다. 사회연결망 분석은 다양한 분야에서 적용되고 있었고 특히 경영학, 교육학, 행정학 분야 등에서 많이 적용되고 있는 것으로 나타났으며 단독연구보다는 공동연구가 많은 것으로 나타났다. 문헌정보학 분야에서는 웹계량정보학을 포함한 계량정보학 분야에서 최근 들어 상대적으로 많이 사용되고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 정보학 영역에 있어 사회 연결망 분석의 접목 가능성을 확인하고, 향후 사회 연결망 분석을 정보학에 활용하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
Abstract
In this study, we analyzed the research trend of social network analysis. We investigated how this topic can be linked to the information science. We analyzed 163 articles that were retrieved from searching “social network analysis” in the keyword search field from 2000 to 2009. The study revealed the fast growth of the research of social network analysis in recent years. Also, the study showed that social network analysis has been applied to many cognate disciplines including management science, education science, and administration science. Finally, the study showed that social network analysis is a field equally important to information science as to other disciplines. Particularly, the study demonstrated that social network analysis can be applied to bibliometrics, including webmetrics.
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.