이 연구의 목적은 우리나라 대학도서관 평가에 적용할 수 있는 평가 지표를 개발하는 것이다. 이 연구에서는 (1) 평가 방법, 절차 및 기준의 확정, (2) 평가에 사용될 정량적 및 정성적 평가 지표의 개발, (3) 시범 평가를 통한 지표의 적용 가능성 평가라는 세 가지 요소로 구성된 대학도서관 평가 모형을 구축하는 동시에 일반 현황 지표, 전국 대학 공동활용 지표, 특성화 지표 및 이용자 만족도 지표를 개발하였다. 이 지표들을 사용하여 2010년 대학도서관 평가 시범사업을 시행함으로써 이들의 적용 가능성 및 타당성을 검증하고자 시도하였다.
Recently, retrieval or various video data has become an important issue as more and more multimedia content services are being provided. To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safetyrelated educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.104-110
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2023
In the user-centered design paradigm, information systems are created entirely tailored to the users who will use them. When the functions of a complex system meet a simple user interface, users can use the system conveniently. While web personalization services are emerging as a major trend in portal services, portal companies are competing for a second service, such as introducing 'integrated communication platforms'. Until now, the role of the portal has been content and search, but this time, the goal is to create and provide the personalized services that users want through a single platform. Personalization service is a login-based cloud computing service. It has the characteristic of being able to enjoy the same experience at any time in any space with internet access. Personalized web services like this have the advantage of attracting highly loyal users, making them a new service trend that portal companies are paying attention to. Researchers spend a lot of time collecting research-related information by accessing multiple information sources. There is a need to automatically build interest information profiles for each researcher based on personal presentation materials (papers, research projects, patents). There is a need to provide an advanced customized information service that regularly provides the latest information matched with various information sources. Continuous modification and supplementation of each researcher's information profile of interest is the most important factor in increasing suitability when searching for information. As researchers' interest in unstructured information such as technology markets and research trends is gradually increasing from standardized academic information such as patents, it is necessary to expand information sources such as cutting-edge technology markets and research trends. Through this, it is possible to shorten the time required to search and obtain the latest information for research purposes. The interest information profile for each researcher that has already been established can be used in the future to determine the degree of relationship between researchers and to build a database. If this customized information service continues to be provided, it will be useful for research activities.
한국과학기술정보연구원(KISTI)가 제공하는 과학기술정보서비스는 일반적인 정보서비스와 유사하게 구축된 콘텐츠를 이용자가 쉽고 편리하게 검색하고 조회할 수 있도록 만들어진 서비스이다. NDSL은 KISTI의 핵심 과학기술정보서비스로서 약 1억 38백만건의 콘텐츠를 제공하고 있으며 2019년 1년간 약 93백만회의 페이지 뷰를 보이고 있다. 본 논문에서는 NDSL이 제공하고 있는 학술논문, 보고서, 특허 등의 과학기술정보가 웹 서비스(https://www.ndsl.kr)를 통해서 어떻게 검색되고 활용되는지와 입력된 검색 질의어 등을 분석을 통해 다양한 인사이트를 도출하였다. 콘텐츠 구축 현황, 콘텐츠 유형별 활용 현황과 활용 방식 등의 일반적인 통계 이외에도 월별/요일별/시간대별 콘텐츠의 이용 행태, 조회수 구간별 활용 콘텐츠의 유형, 콘텐츠 유형별 1회 검색 대비 조회 비율, 학술논문의 발행년도별 이용 현황 비교, 국내 학술논문의 활용과 KCI 영향력 지수와의 관계, 학술논문과 특허 활용에 대한 특징 등 콘텐츠 유형별 활용성에 대한 분석을 진행하였다. 또한 콘텐츠 유형별 검색 질의어의 구성 방식, 질의어의 단어수 분석, 검색 질의어와 시기성의 관계 등의 검색 질의어에 대하여 분석하였으며 NDSL에서는 한글 성명 검색이 많다는 특징도 발견할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 토대로 정보시스템 구축 관점에서의 NDSL 서비스 개선 방안을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 콘텐츠 활용에 대한 행태 분석 결과를 이용자의 검색 결과에 동적으로 반영, 비로그인 이용자에 대한 식별을 통해 타겟팅 서비스가 가능하도록 시스템을 구축, 질의어 확장하는 등의 것을 NDSL 개선 사항으로 제안하고자 한다.
본 연구에서는 대학생의 전자저널 이용현황 및 이용행태를 조사하여 전자저널 이용 활성화 방안을 모색하고자 하였다. 연구방법으로는 D대학교에서 교양과목을 수강하고 있는 일반학생과 문헌정보학전공 학생을 대상으로 도서관 웹사이트에 관한 인식 및 사용, 전자저널 이용행태, 서비스 품질, 이용자교육 및 홍보와 관련하여 설문조사와 면담조사를 병행하였다. 또한 자관 도서관 웹사이트 분석과 담당사서와의 면담조사를 통해 전자저널 서비스 제공과 관련하여 실무자의 입장에서 자료도 수집하였다. 연구결론에서는 설문 및 면담조사를 통하여 발견된 문제점에 대한 논의와 일반학생들의 전자저널 이용수준을 높이기 위한 방안을 제언하였다.
대부분의 연구자들은 새로운 분야의 연구를 수행하기 위해 전문가에게 자문을 받거나 전문가의 논문들을 기반으로 연구 방향을 설정한다. 기존의 학술 검색 서비스에서는 분야별 논문 정보는 제공하지만 각 분야의 전문가를 제공해주지 않기 때문에 사용자들이 검색된 논문을 기반으로 전문가를 직접 판단해야 한다. 본 논문에서는 학회에 발간된 논문 정보를 기반으로 빅 데이터 처리를 이용한 학문 분야별 전문가검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 대량의 논문을 저장하고 관리하기 위해 빅 데이터분산 저장 기술을 활용하였다. 또한 빅 데이터 분산 처리기술을 활용하여 전문가를 판별하고 전문가와 연관 되는 정보를 분석한다. 분산처리 된 결과는 사용자가 전문가 검색 요청 시 웹페이지를 통해 보여준다. 사용자는 제안하는 시스템을 통해 해당 연구 분야의 전문가를 추천받음으로써 연구를 수행함에 있어 많은 도움을 받을 수 있다.
웹이든 웹이 아니든 존재하는 모든 학술정보에는 창작자, 즉 그 정보를 생산한 주체가 존재한다. 그 주체는 개인, 단체, 기관이 될 수 있으며 또는 해당 정보의 성격에 따라 국가가 될 수도 있다. 대부분의 정보는 제목과 저자, 내용으로 구성된다. 학술정보 가운데 논문의 경우 제목, 저자, 키워드, 요약, 발행일, 발행처, ISSN 등의 메타정보로 기술되며, 특허의 경우는 명칭, 출원인, 발명자, 대리인, IPC, 출원번호, 청구항등의 메타정보로 표현된다. 대부분의 웹 기반의 학술정보 서비스에서는 이들 메타정보를 가공 및 처리하여 사용자들에게 검색기능을 제공하며, 특히 인명에 해당하는 저자필드를 이용한 검색기능은 중요한 요소이다. 본 논문에서는 인명검색을 위한 효율적인 색인운영과 구검색 기반의 부스팅 요소를 적용한 인접연산 결과 랭킹 알고리즘을 이용해 인명검색 결과의 정확성 개선 방법을 제안하며, 인명검색시 공저자 및 관련연구자 검색결과를 제공하는 방법을 설명한다. 이는 학술정보서비스에 있어서 정확하고 부가적인 검색결과를 제공하는데 효과적으로 적용될 수 있다.
정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라와 같은 상업용 검색엔진의 검색속도 와 조작 편의성이라는 상대적 장점 때문에 학술데이터베이스가 갖고 있는 학술적 가치와 신뢰성에도 불구하고 이용자는 구글스칼라를 선호하고 있는 실정이다. 이 연구에서는 구글스칼라가 갖는 장점을 반영한 메타서치시스템의 특성과 가치를 인터페이스 측면과 전자정보원 측면에서 분석하였다. 또한 이러한 새로운 검색채널로서 메타서치시스템과 이와 연계된 링크리졸버를 이용하는 대학도서관의 이용통계를 분석하였다. 이를 바탕으로 구글스칼라와 차별화될 수 있는 도서관만의 특징인 이용자 이용행태 패턴과 주제별 전자정보 이용행태를 도출하여 전자정보 서비스의 방안으로 활용할 수 있음을 조사하였다.
The recent evolution of mobile devices and services have resulted in such plethora of mobile applications (apps) that users have difficulty finding the ones they wish to use in a given moment. We design an app recommendation system which predicts the app to be executed with high accuracy so that users are able to access their next app conveniently and quickly. We introduce the App-Usage Tracking Feature (ATF), a simple but powerful feature for predicting next app launches, which characterizes each app use from the sequence of previously used apps. In addition, our method can be implemented without compromising the user privacy since it is solely trained on the target user's mobile usage data and it can be conveniently implemented in the individual mobile device because of its less computation-intensive behavior. We provide a comprehensive empirical analysis of the performance and characteristics of our proposed method on real-world mobile usage data. We also demonstrate that our system can accurately predict the next app launches and outperforms the baseline methods such as the most frequently used apps (MFU) and the most recently used apps (MRU).
이 연구의 목적은 현재 대학도서관 자동화의 문제점을 점검하고 문제의 원인을 분석하여 개선방안을 모색해 보는 데 있다. 자동화의 문제점으로 파악된 것은 자동화에 대한 일관성 없는 정책 결정, 장기적이고 체계적인 계획의 부재, 유능하고 자격을 갖춘 전문인력의 부재, 시스템적인 결함, 소프트웨어 선택의 제약, 도서관네트웍의 영향, 시스템 사용도서관들의 상호협조 부족, 이용자배려의 부족으로 요약된다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 인력자원의 변화, 도서관업무의 개선, 문서화와 지식경영, 팀워크의 구성, 시스템개발의 지원을 제안하였다. 이 연구는 도서관자동화에 대한 체계적인 접근을 하는 근거자료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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