FRSAD과 온톨로지 모형간의 연계는 어떠한 정보구현시스템이나 특정 상황에서도 독립적인 상위 계층의 지식구조를 제안하고, 의미 연결, 지식구조, 주제접근, 상호운용성 등을 확보하기 위한 노력이다. FRSAD 모형을 현실적인 정보환경에 적용하고, 도서관 안팎 어디서나 자유롭게 정보를 확인하고 공유하기 위해서는 지식표현 인코딩 체계가 필요하다. 본 연구에서는 웹 온톨로지 언어인 OWL를 사용하여 FRSAD 모형을 온톨로지 구조로 표현하였으며, 이를 확인하기 위해 Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$를 사용하여 FRSAD 온톨로지 모형을 시범적으로 구축하였다.
본 연구는 덕성여자대학교의 온라인목록시스템 사용자 인터페이스인 DISCOVER Web2.0의 이용실태를 분석하였다. 1999년 11월 한 달간의 Log Transaction File을 분석하여 이용자들이 선호하는 탐색의 접근점, 탐색의 접근점 별 사용율, 탐색의 접근점 별 성공률, 탐색 성공에 영향을 미치는 요인 등을 살펴보았다. 외국 대학의 온라인목록의 경우 가장 선호되는 탐색의 접근점은 주제명으로 나타났으나 본 연구에서는 서명(59.2%)으로 밝혀졌다. 가장 덜 선호되는 탐색의 접근점은 저자필드로 11.6%를 차지하였다. 또한 키워드 사용은 극히 저조하여 전체 접근점의 약 16%에 불과하였다. 탐색실패율은 평균 13.9%이며, 주제필드에서의 탐색실패율이 19.8%로 가장 높고 저자필드에서의 탐색실패율은 10.9%로 가장 낮았다.
인터넷을 통해 전달되는 교육자료의 양은 나날이 증가하고 있지만 정보 생산자들이 일정한 표준 없이 자의적인 기준에 의해 정보를 분류하여 구성하기 때문에 이용자가 필요한 정보를 정확하게 찾아내기란 매우 어려운 실정이다. 따라서 털 연구는 국내 주제별 검색엔진인 Yahoo Korea와 Naver, Hanmir, Empas의 초등학생용 검색엔진의 분류체계를 비교 분석하여 주제별 검색을 위한 효율적인 카테고리 분류 방법을 제시함으로써 정보접근에 익숙하지 않은 초등학생에게 쉽게, 빠르게, 정확하게 교육자료에 접근할 수 있는 분류체계를 제시하고자 한다.
인터넷 정보자원의 폭발적인 증가에 따라 이를 효율적으로 조직화하고 체계화하는 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 주제접근을 용이하게 하고 검색 효율성을 높이는 도구로서 분류체계에 대한 관심이 커지고 있다. 본 고에서는 문헌 분류체계와 인터넷기반 분류체계의 계층구조와 접근방법을 구조적 측면과 검색사례를 통하여 조사하고 이에 대한 비교 분석을 통해 인터넷 환경에 적합한 분류체계의 구성방안을 살펴보았다.
본 연구는 영미 관광지리학 분야의 연구경향에 대하여 문헌연구법을 통해 통시적 고찰을 시도했다. 본 논문의 목적은 영미 관광지리학 연구흐름을 연구접근법과 주요 연구주제를 중심으로 고찰하고 연구동향을 파악함으로써, 한국 관광지리학 계에 미치는 시사점을 도출하는 데 있다. 영미 관광지리학 연구흐름의 변화는 지리학 패러다임의 변화와 밀접한 관련을 맺고 있는데, 연구동향의 변화를 크게 구분지어 보면 (1) 경험주의적 접근법, (2) 논리실증주의적 접근법, (3) 인본주의적 접근법, (4) 비판주의적 접근법의 네 가지로 분류된다. 주요 연구주제들로는 경험주의적 접근법에서는 관광지역에 대한 자세한 묘사를 통한 현황설명, 논리실증주의적 접근에서는 공간분석과 진화론적 연구, 인본주의적 접근에서는 관광객 행태, 장소성의 문제, 비판주의적 접근에서는 관광의 상품화, 관광객의 시선 등이다. 최근 영미 관광지리학의 연구경향은 가치중립적인 응용지리학적 연구와 가치지향적인 비판주의적 연구가 맞서는 경향을 보이고 있으며 관광산업의 성장, 지리학과 관광의 밀접한 연관성, 영미 관광지리학자들의 활발한 활동 등으로 인해 관광지리학은 꾸준한 성장을 이룰 것으로 예상된다.
인터넷 정보자원의 폭발적인 증가에 따라 이를 효율적으로 조직화하고 체계화하는 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 주제접근을 용이하게 하고 검색 효율성을 높이는 도구로서 분류체계에 대한 관심이 커지고 있다. 본고에서는 인터넷 서비스의 분류체계 응용사례중 주제별 디렉토리의 인터넷 기반 분류체계와 기존 문헌 분류체계를 비교 분석함으로써 인터넷 환경에 적합한 분류체계의 구성방안을 제시하였다.
본 연구의 목적은 온톨로지 계층구조에 정의된 키워드들 간의 연관성을 참조함으로써 주어진 텍스트의 주제를 식별할 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 텍스트의 중요한 문장들로부터 추출된 키워드들은 계층구조에 존재하는 개념들에 사상된다. 모든 단어가 사상되면, 대응되는 개념들은 한 개의 단일 개념으로 일반화 되며, 그 단일 개념이 텍스트의 주제가 된다. 본 연구는 온톨로지와 단어 빈도를 사용해서 신뢰성과 정확도를 향상시키기 위한 지식 베이스와 통계적 접근을 병행한 하이브리드 방식의 접근 방식으로서 성능을 향상시켰다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 지식 베이스만을 사용한 방법보다 성능이 우수함을 보였다.
이 연구는 저자프로파일링 기법을 활용하여 국내 수의과학 분야의 지적 구조에 대한 계량적인 접근을 시도하였다. 계량적인 접근은 인용 데이터를 기본으로 수의과학 분야의 국내 3개 주요 학술지를 선정하고, 선정된 학술지에 수록된 740편의 논문 가운데 주요 저자 50인의 논문을 대상으로 분석하였다. 분석결과 분석 대상 50인의 저자는 주제적 연관성에 따라 4개의 상위 클러스터와 11개의 하위 클러스터를 형성하는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 주제분야별 지적 구조의 시각화를 위하여 다차원척도법을 이용하여 지도를 생성하였으며, 각 클러스터별로 선정된 저자의 논문 제목, 초록 및 키워드를 이용하여 4개 상위 클러스터 및 11개 하위 클러스터의 주제를 판정하였다. 또한 각 주제분야 클러스터별로 저작 활동이 활발한 연구자를 선정하고 연구자의 관심 주제 분야를 표현하였다. 이 연구를 통하여 수의과학 분야의 주제별 연구자간의 네트워크와 최근 연구 동향 파악이 가능하였다.
본 연구는 소셜 네트워크 서비스인 페이스북에서 우울증 관련 게시물을 분석하여 그 안에서 주로 논의되는 주제를 파악하고자 한다. 구체적으로, 접근 용이성, 개방성 및 익명성 등의 특징을 지니는 페이스북이라는 온라인 커뮤니티에서 사용자들이 다소 민감한 정신적 질환인 우울증에 관하여 어떤 내용을 논의하는지 살펴보고자 한다. 본 연구를 위해 페이스북 데이터 수집에서부터 주제어 추출에 이르기까지의 전반적인 과정을 포함하는 자연어 처리 기반의 데이터 분석 프레임워크를 구현하였다. 구현한 프레임워크를 이용하여, 본 연구는 우울증을 논의하는 페이스북 최대 사용자 그룹에서 최근 1년간 작성한 885개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 주제어 추출의 완성도와 정확도를 위해 자동화된 기법과 수동적인 접근법(불용어 제거, 주제어 개수 지정)을 결합하였으며, 이를 통해 주제를 다각도에서 분석하였다. 분석 결과, 사용자들은 우울증 일반, 인간관계, 기분 및 느낌, 우울증 증상, 자살, 의료 참고, 그리고 가족 등에 대한 논의를 주로 하는 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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