본 연구는 보다 효율적인 정보서비스를 위한 주제화 모형을 개발하고자 하였다. 연구의 결과 및 제시한 주제화 모형의 구성과 특징을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 대학도서관의 운영 패러다임은 논리성보다는 실용성이 강조되고 있다. 따라서, 대학도서관의 효율적인 공간 활용, 장서 구분 및 서비스를 위해서는 '주제화'가 가장 바람직하다. 둘째, 주제화 적용을 위한 가장 필수적인 요건은 주제담당사서의 확보와 충분한 공간인 것으로 분석되었다. 따라서, 주제화를 적용하기 위해서는 이에 대한 해결이 선행되어야 한다. 셋째, 대학도서관의 효율적인 정보서비스를 위한 주제화 모형으로는 '광역형 주제화 모형'을 제시할 수 있다. 1) 광역형 주제화의 공간모형은 중앙도서관의 경우 대학생을 위한 '학부전용도서관'으로 운영하고, 각각의 주제도서관은 연구를 위주로 하는 교수와 대학원생을 위한 '연구도서관'으로 운영하는 방안이다. 2) 광역형 주제화의 장서 모형은 중앙도서관(학부전용도서관)의 경우 학부생들의 과제 및 학습관련 자료를 제공하고, 각각의 주제도서관은 연구를 위한 서지 및 정보제공에 치중하는 방안이다. 3) 광역형 주제화의 인적자원 모형은 중앙도서관(학부전용도서관)의 경우 참고사서와 이용자교육담당사서 그리고 기능적 업무담당사서를 배치하고, 주제도서관은 주제담당사서와 기능적 업무담당사서 그리고 주제와 연관이 있는 학과의 대학원생을 조교나 보조학생으로 확보해 서비스를 주제별과 이용자별로 차별화하는 방안이다.
본 연구는 대학도서관의 주제화 경향과 구성요소별 변화를 파악하고자 하였다. 새로운 정보환경과 서비스 제공환경의 변화, 대학의 학문적 특성 그리고 이용자의 정보요구에 효과적으로 대응하기 위해 대학도서관의 장서와 서비스는 주제화를 기초로 하여 재구성할 필요가 있다. 또한, 이와 같은 주제화를 보다 효과적으로 적용시키기 위해 도서관을 구성하는 물리적$\cdot$지적$\cdot$인적$\cdot$이용자구성요소의 변화를 주제화의 관점에서 분석함으로써 필요성과 당위성을 인식할 필요가 있다. 즉, 건물 및 공간의 편의성과 동선에 대한 고려, 논리성보다는 실효성에 기초한 장서의 구성 및 배치, 사서의 주제능력 개발을 통한 주제적 서비스의 활성화 그리고 점차 주제적 성향을 보이는 이용자들의 변화에 따라 도서관의 장서와 서비스는 주제를 기초로 재조직될 필요가 있다.
지난 4월 7일 우리 협회 주최로 섬유센터 중회의실에서 개최한 인공위성 개발의 국산화와 산업화전략 이라는 주제의 우주산업세미나에는 국내의 관련업계 및 연구기관 대표 등 많은 인사가 참석하여 성황을 이루었고 금년부터 시작되는 국산 인공위성 개발에 많은 관심을 보였다. 이에 본지는 당일 발표된 두분의 주제 가운데 항공우주연구소의 우주산업단장인 류장수 박사의 주제발표 요지를 실어 이날 참석하지 못한 여러분들의 요청에 답하기로 했다. 이하 본문에 약 한시간여에 걸친 류장수 박사의 "다목적실용위성 개발 및 국산화 계획"이라는 제하의 주제 발표 내용을 간추린 것으로 우리나라가 국가적 과제로 추진하는 위성 국산화계획을 이래하고 이에 참여를 바라는 기업들에게 많은 참고가 될 것을 기대한다.
대학도서관 자료의 전문화, 세분화된 학술정보자료의 공동수집 및 공동이용은 대학 내 연구의 활성화와 대학간 다양화, 특성화, 지역화를 추진하게 할 것이다. 이것은 국가 및 대학 차원에서 대학도서관의 특성화, 차별화 정책을 기반으로 할 때 가능할 것으로 보인다. 이에 본 연구에서는 대학도서관의 주제별 특성화를 기반으로 한 국가적 학술정보공동활용체계를 제안했으며, 구체적으로 두 가지 방안을 제시하였다. 첫째 한국교육학술정보원을 중심으로 형성된 협력망을 이용하는 방법과 둘째. 주제 또는 지역별로 형성된 각종 협의회를 중심으로 주제별 특성화를 유도하고 이를 활용하는 방법이다.
본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 논문 중 이용자 관련 연구 논문 125편을 대상으로 논문에 부여된 주제어간의 연결 관계를 분석 하였다. 사전 작업을 통하여 정리된 226개의 주제어에 대한 연결 관계를 네트워크 분석을 통하여 분석하고 시각화 하였다. 그래프를 통하여 주제어간 연결 강도를 확인하였고, 다른 주제어와 연결성이 높은 상위 20개의 주제어를 제시하였다. 주제어간 근접성이 높은 주제어를 군집화한 결과 14개의 군집으로 정리되었다. 다른 주제어와 연결이 없이 고립된 군집이 8개, 연결된 군집이 6개였다.
본 연구의 목적은 현장의 사서들을 대상으로 도서관특성화 및 주제전문사서에 대한 의견을 조사함으로써, 실질적으로 도서관특성화 서비스를 담당해야 할 사서들의 업무 현황과 환경을 이해하는데 있다. 선행연구들을 기반으로 조사 도구를 개발하였으며, 전국의 공공도서관, 대학도서관, 전문도서관 사서들 대상으로 설문조사를 진행하였다. 392명의 사서가 설문에 응답하였다. 주요 결과로는 특성화 서비스에 대한 이용자의 만족도가 높은 것으로 인식하고 있었고, 특성화서비스 수행 시 가장 어려운 점은 주제에 대한 지식이 부족하다는 것이며, 특성화 서비스를 위한 도서관의 환경도 충분하지 않다고 보았다. 특성화서비스는 주제전문사서가 주도해야 하며, 주제전문사서에 대한 자격기준은 필요하며 자격제도는 국가가 관리해야 한다고 하였다.
국가 GIS구축 기본계획에 따르면 1998년부터 2000년까지 지형지번도, 행정구역도, 토지이용현황도, 도로망도, 국토이용계획도, 도시계획도 등 6개 주제도를 수치지도화대상으로 선정하여 우선적으로 수치지도화사업을 추진하는 것으로 되어 있다. 수치지도 제작사업을 추진하기 위해서는 먼저 그에 대한 표준품셈과 제작지침이 마련되어야 한다. 그러나 아직 주제도에 대한 표준품셈이 완전하게 확정되지 않았고, 제작지침도 마련되어 있지 않다. 따라서 이 논문에서는 첫째 6개 주제도를 수치지도화하기 위한 방법을 다각도로 살펴보고 각 주제도별로 가장 바람직한 제작방법을 제시하였다. 둘째 이렇게 제시된 주제도 제작방법과 절차에 따라 안양시 동안구를 대상지역으로 하여 실제로 수치지도를 실험 제작하고 그 결과를 제시하였다. 이 연구결과는 정부가 주제도 제작지침과 주제도 제작사업 추진방안을 마련하는데 골격자료로 활용되었다.
일반적으로 PubMed와 같은 인터넷을 이용한 대규모 의료 문헌정보 검색시스템에서 포괄적인 주제어나 간결한 주제어를 이용한 검색을 시도할 경우, 종종 매우 다양한 세부주제의 문헌리스트들이 다량으로 검색된다. 이러한 경우 이용자는 실제로 본인이 원했던 세부주제에 부합되는 문헌들을 찾기 위해서는 검색결과로 주어진 긴 문헌리스트상의 문헌 하나하나에 대해 다시 문헌제목이나 혹은 요약 등의 내용을 직접 읽어보고 내용을 확인하여야 한다. 이러한 작업은 매우 번거럽고 시간과 노력을 많이 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 노력을 줄이기 위한 한 가지 방안으로, PubMed 시스템의 주제어 검색결과로 주어진 문헌들에 대해 내용의 유사성과 차별성에 따라 자동으로 몇 개의 그룹으로 나누어주는 군집화시스템 MedCluster의 설계와 구현에 대해 소개한다. MedCluster의 큰 특징은 기존의 문서 군집화 방법과는 다른 신경망 GHSOM을 이용한 군집화 방법을 사용하는 점이다. GHSOM은 미리 문서 그룹의 개수를 정해줄 필요가 없고 다양한 레벨의 문서 그룹들을 얻을 수 있는 계층적 군집화를 이루어낸다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 신경망 GHSOM의 구조와 특성에 대해 간략히 살펴보고, GHSOM을 채용한 의료문헌 군집화시스템 MedCluster의 설계와 구현에 대해 설명한다.
본 논문에서는 주제별 분류기반의 개인화 검색시스템의 평가를 위해서 기존의 한글 정보 검색시스템 평가를 위해서 사용하는 한글 테스트 컬렉션(HANTEC v2.0)을 사용하였다. 주제별 분류기반의 개인화 검색 시스템의 평가를 위해서 첫째, 한글 테스트 컬렉션을 한국일보-40075 문서분류 테스트 컬렉션을 이용하여 주제별 분류를 수행 하였다. 둘째, 한국일보-40075 문서분류 테스트 컬렉션의 분류 체계에 다라 한글 테스트 컬렉션의 문서들을 kNN 분류기를 이용하여 분류를 수행하였다. 마지막으로 구축된 컬렉션을 이용하여 주제별 분류기반의 개인화 검색시스템의 성능 평가를 수행하였다.
일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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