바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

logo

상위온톨로지 모델링을 이용한 폭소노미 기반 마이크로컨텐츠 구축

Construction of Folksonomy-Based Microcontents Using Upper Ontology Modeling

정보관리학회지 / Journal of the Korean Society for Information Management, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2011, v.28 no.4, pp.161-182
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2011.28.4.161
이승민 (충남대학교)
  • 다운로드 수
  • 조회수

초록

현재 메타데이터와 폭소노미는 정보의 표현과 조직, 검색에 널리 사용되고 있다. 그러나 각각이 지닌 고유한 특성과 장점을 모두 활용하기 위해 이 두 가지 방식을 연결시키기 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 폭소노미와 메타데이터가 지닌 공통점을 활용해 이 두 가지 방식을 마이크로컨텐츠를 이용해 연결시켜 정보자원의 활용을 극대화하는 방안을 제안하고 있다. 마이크로컨텐츠는 폭소노미의 동적인 특성과 메타데이터의 명확한 체계를 모두 반영한 구조로서, 실질적인 태그나 요소의 값을 갖지 않는 개념적인 구조이다. 이 마이크로컨텐츠를 이용한 접근방법은 폭소노미 태그와 메타데이터 구조에서 제공받은 접근점을 통해 이들 두 가지 방식의 단점을 상호보완하고 장점을 극대화하는데 활용될 수 있다.

keywords
folksonomy, metadata, upper ontology modeling, microcontents, folksonomy, metadata, upper ontology modeling, microcontents, 폭소노미, 메타데이터, 상위온톨로지 모델링, 마이크로컨텐츠

Abstract

Metadata and folksonomy are two main approaches in representing, organizing, and retrieving resources in the current information environment. Many researches have conducted studies to combine of metadata and folksonomy in order to utilize the strengths of both approaches. This research proposed an approach to utilize both metadata and folksonomy in representing resources by using microcontents. Microcontents in this research is a conceptual structure that reflects dynamic characteristics of folksonomy and the structure of metadata. By connecting folksonomy with metadata through this microcontents structure, both approaches can maximize their strengths and minimize their weaknesses in representing, organizing, and retrieving resources.

keywords
folksonomy, metadata, upper ontology modeling, microcontents, folksonomy, metadata, upper ontology modeling, microcontents, 폭소노미, 메타데이터, 상위온톨로지 모델링, 마이크로컨텐츠

참고문헌

1.

김동숙. (2010). 저작관련 요소분석을 통한 폭소노미 태그의 활용방안에 관한 연구: LibraryThing을 중심으로. 정보관리학회지, 27(1), 41-60.

2.

이성숙. (2008). 대학도서관 폭소노미 태그의 형태적 특성에 관한 연구. 한국문헌정보학회지, 42(4), 463-480.

3.

Bates, M. (1998). Indexing and access for digital libraries and the internet: Human, database, and domain factors. Journal of the American Society for Information Science, 49(13), 1185-12085.

4.

Golder, S.. (2006). Usage patterns of collaborative tagging Systems. Journal of Information Science, 32(2), 198-208.

5.

Hammond, T. (2005). Social bookmarking tools(I): A general review. D-Lib Magazine, 11. http://www.dlib.org/dlib/april05/hammond/04hammond.html.

6.

Hidderley, R. (1997). Democratic indexing: An approach to the retrieval of fiction. Information Services & Use, 17(2), 101-109.

7.

Kroski, E. (2005). The hive mind: Folksonomies and user-based tagging. http://infotangle.blogsome.com/2005/12/07/the-hive-mind-folksonomies-and-user-based-tagging.

8.

Mathes, A. (2004). Folksonomies-cooperative classification and communication through shared metadata. http://www.adammathes.com/academic/computer-mediated-communication/folksonomies.html.

10.

Nielsen, J. Microcontent: How to write headlines, page titles, and subject lines. http://www.useit.com/alertbox/980906.html.

11.

Shih. (2008). Folksonomy-based indexing for location-aware retrieval of learning contents (143-147). Proceedings of 5th IEEE International Conference on Wireless, Mobile, and Ubiquitous Technology in Education, Beijing, China.

12.

Shirky, C. (2005). Ontology iss overrated: Categories, links, and tags. http://www.shirky.com/writings/ontology_overrated.html.

13.

Veltman, K. H. (2004). Towards a semantic web for culture. Journal of Digital Information, 4, -.

14.

Weller, K. (2007). Folksonomies and ontologies: Two new players in indexing and knowledge representation (108-115). Proceedings of Online Information 2007, London, Great Britain.

정보관리학회지