- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
전자문서는 사람이 판독할 수 있는 문서 측면과 시스템이 이해하고 자동 처리할 수 있는 전자적 측면을 모두 갖추고 있어서 가용성이 뛰어나다. 전자문서를 이용하는 목적이 가용성이라면 이 특성이 잘 발휘되어 효과적이고 효율적인 전자문서유통이 되도록 강구하여야 할 것이다. 정부의 전자문서유통 상황은 종래의 종이문서 중심 사고방식과 각 부처별 업무중심 관점에서 아직 벗어나지 못하여 이러한 장점을 충분히 살리지 못하고 있다. 본 논문에서는 전자문서유통의 발전 방향을 제시하여 향후 방대하게 생산될 전자문서의 효용을 높이는 데에 도움을 주는 것을 목적으로 하였다. 우선 전자문서의 개념을 정의하고 XML을 이용하여 문서의 구조정보를 표현하는 이유와 한계, 정부 전자문서유통의 문제점을 설명하였다. 그리고 향후 정보 표현 방안, 문서 구성 방안과 표준 관리 방안을 제시하였다.
Abstract
The electronic documents have the documental aspect that can legible by human and the electronic aspect that can be interpreted and processed automatically by machinery. This usability of electronic documents must be the reason that people use them in almost all the business areas rapidly in these days. That is because we have to utilize the characteristics to interchange electronic documents(EDI) effectively and efficiently. The electronic document interchange of Korean government cannot make the best of this benefit due to the traditional way of thinking based on paper document and the viewpoint of individual business, organization, and project. This paper proposed a direction of EDI for Korean government. At first, the concept of electronic docuemnts is defined. The reason and limitations of structuring the documents with XML and the hidden problems of present EDI in Korean public sector are also explained. And the way to preserve information, to design the structure of electronic document, and to maintain relevant standards is proposed.
초록
OPAC으로 대표되던 도서관 목록에 많은 변화를 가져오고 있는 차세대 목록의 핵심 개념인 자원 발견 인터페이스 중의 하나인 패싯 내비게이션은 지나치게 많은 검색 결과를 이용자의 이용 편의에 맞는 하위 집합으로 세분하는 것이다. 이 연구에서는 자원 발견 인터페이스를 도입하여 사용하고 있는 국내외 9개 도서관의 패싯 내비게이션을 분석하였다. 패싯을 구성하는 용어가 지나치게 포괄적이거나 이용자가 사용하는 개념과 달라서 이용에 어려움을 줄 수도 있음을 알 수 있었다. 패싯 내비게이션 서비스를 이용자에게 제공하기 위해서는 패싯에서 사용하는 용어 사용의 일관성을 유지하는 것이 중요하며, 저자 패싯의 분석에서는 전거통제의 정확성의 정도를 파악할 수 있었다. 그리고 패싯 내비게이션을 도입할 공공도서관에서는 이용자 계층에 맞는 패싯을 포함시키는 것을 고려해야 하고, 대학도서관에서는 자원 유형을 상세하게 전개하는 것을 고려해야 한다.
Abstract
Faceted navigation has brought a lot of changes to traditional library catalog and is one of the resource discovery interfaces in next-gen library catalog. Faceted navigation usually divides too much retrieved results into some relevant facets for user's convenient navigation. The faceted navigation of 9 libraries adopting resource discovery interfaces was analyzed in this article. The terms are much broader or different from the users' terms so that the users can't properly use the facets. It is essential to maintain consistency with using the terms to provide users with faceted navigation service and this study has found how exactly authority work was done in analysis of the author facets. Also, public libraries introducing faceted navigation need to consider including some facets for various users and university libraries need to consider detailed division of resource types.
초록
불리언 검색만을 제공하는 정보시스템들은 순위화된 검색 결과를 제공하지 않아 이용자들이 많은 시간을 들여 수많은 결과를 일일이 확인해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 불리언 검색 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 불리언 검색에서 적용되고 있는 색인 가중치 정보 대신에 태그 간의 결합 관계 정보를 이용하여 순위화된 검색 결과를 제공하기 위한 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법은 일반적인 키워드 질의 대신에 문서를 질의로 사용하기 때문에 해당 문서에서 질의로 사용하는 핵심태그를 추출한다. 질의 생성 과정에서는 태그결합도에 따라 다양한 그룹의 불리언 질의를 생성하고, 매칭 과정에서는 해당 질의어 그룹 간에 차별성 정보와 태그 중요도 정보를 이용하여 순위화를 처리한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법의 유용성을 평가하기 위하여 선정된 연구정보와 관련된 동향분석정보를 추출하는 과정에 적용하여 실험을 수행하였다. 또한 제안된 방법에 대한 이용자 평가를 위하여 다수의 이용자들을 대상으로 약 1년간 서비스를 제공하였으며 그 결과 높은 이용자 만족도를 확보할 수 있다고 조사되었다.
Abstract
Since IR systems which adopt only Boolean IR model can not provide ranked search result, users have to conduct time-consuming checking process for huge result sets one by one. This study proposes a method to provide search results ranked by using coupling information between tags instead of index weight information in Boolean IR model. Because document queries are used instead of general user queries in the proposed method, key tags used as queries in a relevant document are extracted. A variety of groups of Boolean queries based on tag couplings are created in the process of extracting queries. Ranked search result can be extracted through the process of matching conducted with differential information among the query groups and tag significance information. To prove the usability of the proposed method, the experiment was conducted to find research trend analysis information on selected research information. Aslo, the service based on the proposed methods was provided to get user feedback for a year. The result showed high user satisfaction.
초록
본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용 관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 ‘전문형’, ‘일반형’, ‘확대형’으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제 분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into ‘professional type’, ‘general type’, ‘expanded type’ depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.
초록
본 연구의 목적은 연구데이터 관리서비스 구현 시 성공적인 서비스를 위한 고려사항을 도출하는 것이다. 이를 위해 선행연구를 활용하여 연구데이터 관리서비스의 영역을 파악하였고, 미국, 독일, 호주에서 연구데이터 관리서비스를 시행중인 대학도서관 6곳과 1개의 기관에서 담당자 8명을 대상으로 연구데이터 서비스에 관한 질문의 답변을 이메일을 통해 수집하였다. 또 해외서비스를 대상으로 수집한 고려사항이 국내에 적용가능한지 국내 연구데이터 관리서비스 전문가와 검토하였다. 연구데이터 서비스 영역은 총 9개의 카테고리로 구분하여 분석하였는데, 연구서비스와 연구데이터 관리서비스 연계, 국가/대학/기관 차원의 협약, 메타데이터 입력주체 및 필수 요소, 직원의 전문화 방안, 이용자 요구분석을 통한 주요서비스 영역 선정, 연구데이터와 연구결과물의 효과적인 연결방안, 이용자와 유관기관과 긴밀한 공조 등의 연구데이터 관리서비스 구축 시 고려사항을 도출할 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to determine crucial factors of consideration in ensuring the successful implementation of research data management services. The study begins by extracting a range of service areas from their equivalent in existing research on data management services. It then collects relevant information via e-mail survey from eight individuals respectively overseeing research data management services at six university libraries and one institution located throughout the United States, Germany, and Australia. Having originated in overseas cases, the resulting factors of consideration were reviewed by domestic experts in research data management services. The finalized areas of research data management services consist of nine categories. The crucial factors of consideration in RDM services are connection between research services and research data management services; national/university-level/institutional agreements; metadata entry personnel and required elements; strategies for the provision of specialized staff; major service area selection through user demand analysis; effective linkage between research data and research results; and close cooperation with users and related organizations.
초록
2008년 12월 1일부터 교육관련기관의 정보공개에 관한 특례법에 따라 대학정보공시제도가 시행되었다. 대학은 다중의 이해당사자들에게 정보공시의 의무를 갖게되었을 뿐만 아니라 광범위한 정보공개의 의무를 갖고 있어 이러한 설명책임에 대응하기 위한 전략을 수립해야 할 시점에 놓이게 되었다. 이 글의 목적은 대학정보공시를 계기로 대학의 설명책임성 구조를 살펴보고, 정보공개와 공시를 포함하여 향후 증대될 설명책임 실무를 효과적․효율적으로 수행해 나가기 위해 필요한 대학의 대응 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 대학의 업무를 증거정보 중심의 실무로 재설계하는 방법을 소개하고, 설명책임 메커니즘의 고도화를 위해 설명책임의 역할 책임 명시화, 정보공개와 공시 프로세스 개선, 설명책임 정보시스템 구축을 제안하고 있다.
Abstract
On Dec 1, 2008, according to the special law for the information disclosure of education relevant institutes, the educational information of each university is opened at their homepages and at portal web sites. Every university, thus, is in the moment to set up strategies to consistently respond to following information disclosure as well as the one already disclosed. The strategy should contain the assurance of the basic accountability mechanism of the university. On the occasion of the public announcement of the university information, the present study has a purpose to examine the structure of the university accountability and to suggest a mechanism, which is necessary for effectively and efficiently executing the increasing accountability practices in disclosing and announcing the information. To meet the purpose, this study introduces how to redesign university jobs as practices focused on evidence information for the accountability and also suggests solutions how to improve the mechanism for the accountability responsibility, which include clarifying the roles and responsibilities for accountability jobs, revising the process of information disclosure and building the information systems for an accountability.
초록
이 연구에서는 우리나라 국공립 대학의 전자기록관리시스템이 보다 적합한 전자기록물을 검색할 수 있는 기반 환경을 조성하기 위하여 온톨로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 OntoStudio 1.4를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험에 사용된 실험 컬렉션의 구성은 다음과 같다: (1) 문서는 한국해양대학교의 2005년도 전자문서관리시스템에서 생성한 인사발령통보’ 5,099건의 전자기록물, (2) 질의집단은 장문10개와 단문10개 총20개, 그리고 (3) 적합성평가는 전문가 집단에 의하여 이루어졌다. 한편 키워드 기반 검색시스템의 성능평가 실험은 기존의 전자기록관리시스템을 이용하여 10명의 피실험자에 의하여 온톨로지 기반 검색시스템과 동일한 실험 컬렉션을 사용하여 이루어졌다. 재현율과 정확률에 의한 성능을 비교해본 결과 온톨로지 기반의 검색시스템이 키워드 기반의 검색시스템 보다 뛰어난 성능을 보였다. 또한 온톨로지 기반 검색시스템은 단문보다는 장문의 질의에서 다소 뛰어난 성능을 보였다.
Abstract
The purpose of this study is to design and implement an ontology-based retrieval system for the electronic records of universities and to compare its performance with the existing keyword-based retrieval system. We used OntoStudio 1.4 for implementing an ontology-based retrieval system, and the test collection consisted of the following: (1) 5,099 electronic records of the 'personnel management notification' created by Korea Maritime University, (2) 20 topics (10 short-topics and 10 long-topics), and (3) the relevant assessments were conducted by the group of human experts. 10 university staff participated in the experiment of keyword-based searching and used the same test collection as used in the experiment of ontology-based searching. The ontology-based retrieval system outperformed to the keyword-based retrieval system in terms of Recall and Precision, and it showed better results with long-topic than with short-topic types.
초록
최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.
Abstract
Recently, many information services allow users to collaborate to produce and use information. Sharing information is also important for users who have similar taste or interest. As various channels are available for users to share their experiences and knowledge, users’ data have also been accumulated within the information services. This study collected movie lists made by users of IMDB service. Co-word analysis and ego-centered network analysis were adapted to discover relevant information for users who chose a specific movie. Three factors of movies including movie title, director and genre were used to present related movie information. Movie title is an effective feature to present related movies with various aspects such as theme or characters and the popularity of directors affects on identifying related directors. Genre is not useful to find related movies due to the complexity in the topic of a movie.
초록
본 연구는 외국인 난민의 한국 체류와 관련된 정보상황을 이해하고, 요구되는 정보와 정보원을 파악하여, 정보행태 관점에서 외국인 난민과 한국사회에 필요한 변화, 국제사회 속에서 한국의 역할, 도서관계의 정보 전문가적 대응 방안을 제시하였다. Dervin의 의미형성이론과 Chatman의 정보빈곤 이론을 바탕으로 연구설계가 진행되었다. 한국에 합법적으로 체류 중인 외국인 난민을 연구 참여자로 선정하였고, 인식, 상황, 행태를 조사하기 위한 반구조화된 심층면담을 진행하였다. 연구결과를 바탕으로 외국인 난민, 한국 공공 및 민간기관, 도서관계에 적용 가능한 정보서비스 방안을 제시하였다. 이는 관련된 실증적 연구를 보완할 수 있고, 실제 정보 문제 해결을 위한 정보서비스의 가치를 높일 것으로 기대된다.
Abstract
The purposes of this study include i) to understand the circumstances of exposure to information during foreign refugees’ stay in South Korea, ii) to investigate their information needs and the use of information sources, and iii) to propose the change needed in the Korean society, the role of South Korea in the global community, and the service direction of libraries and information professionals. To this end, legally recognized refugees who have stayed in South Korea were recruited for semi-structured in-depth interviews and observations on their perception, situation, and active behavior. The discussions were transcribed for coding. The codes were analyzed by content analysis technics based on relevant previous studies and factors of Dervin’s Sense-making theory and Chatman’s Information Poverty theory. Based on these analyses, this study proposed strategies for foreign refugees and individuals and public organizations, including libraries and NGOs, from an information service perspective. It is expected that the proposed strategies will supplement related empirical quantitative research and add value to information services for solving information problems.
초록
주시가격을 예측하는 것은 주식 가격 변동에 영향을 미치는 많은 요인과 요인 간의 상호작용에 기인하여 매우 어렵다고 알려져 있다. 이 연구는 어떤 회사에 대한 좋은 기사는 그 회사의 주식가격을 오르도록 영향을 미칠 것이고 나쁜 기사는 그 반대의 작용을 할 것이라는 가정에서 시작했다. 여러 회사들에 대한 기사와 그 회사의 주식가격이 기사가 공개된 후에 어떻게 변했는가에 대한 분석을 통하여 위 가정이 맞는 것을 확인했다. 즉 기사의 내용을 기사에 나온 회사에 대하여 호의적인지 아닌지 신뢰성 있게 분류하는 방법이 있다면 어느 정도의 주식 가격 예측은 가능할 것이다. 많은 기사를 일관적으로 빨리 처리하기 위하여 상장회사에 대한 기사를 자동 분석하는 다단계 뉴스 분류시스템을 개발한 후 성능을 확인하여 자동 시스템이 무작위로 주가 변동을 예측했을 경우보다 높은 정확률을 보이는 것을 확인했다.
Abstract
It has been known that predicting stock price is very difficult due to a large number of known and unknown factors and their interactions, which could influence the stock price. However, we started with a simple assumption that good news about a particular company will likely to influence its stock price to go up and vice versa. This assumption was verified to be correct by manually analyzing how the stock prices change after the relevant news stories were released. This means that we will be able to predict the stock price change to a certain degree if there is a reliable method to classify news stories as either favorable or unfavorable toward the company mentioned in the news. To classify a large number of news stories consistently and rapidly, we developed and evaluated a natural language processing based multi-stage news classification system, which categorizes news stories into either good or bad. The evaluation result was promising as the automatic classification led to better than chance prediction of the stock price change.