• 제목/요약/키워드: Library Classification-Language

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토픽 모델링 기반 비대면 강의평 분석 및 딥러닝 분류 모델 개발 (Analyzing Students' Non-face-to-face Course Evaluation by Topic Modeling and Developing Deep Learning-based Classification Model)

  • 한지영;허고은
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제55권4호
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    • pp.267-291
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    • 2021
  • 2020년 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 인한 전 세계적인 팬데믹으로 교육 현장에도 큰 변화가 있었다. 대학에서는 보조 교육 수단으로 생각했던 원격수업을 전면 도입하였고 비대면 수업이 일상화되어 교수자와 학생들은 새로운 교육환경에 적응하기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 이러한 변화 속에서 비대면 강의의 질적 향상을 위하여 강의 만족도 영향요인에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 코로나 전과 후로 변화된 대학 강의 만족도 영향요인을 파악하기 위해 빅데이터를 활용한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 토픽 모델링을 활용하여 코로나 전과 후의 강의평을 분석하고 이를 통해 강의 만족도 영향요인을 파악하여 대학교육이 나아가야 할 방향성을 제언하였다. 또한, 딥러닝 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 0.84의 F1-score를 보이는 토픽 분류 모델을 구축함으로써 강의의 만족, 불만족 요인을 다각도로 파악할 수 있으며 이를 통해 강의 만족도의 지속적인 질적 향상에 기여할 수 있다.

뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스 연구: 암묵적 적합성 피드백 활용을 중심으로 (Digital Library Interface Research Based on EEG, Eye-Tracking, and Artificial Intelligence Technologies: Focusing on the Utilization of Implicit Relevance Feedback)

  • 김현희;김용호
    • 정보관리학회지
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    • 제41권1호
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    • pp.261-282
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    • 2024
  • 본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.

Subject Searching Using Controlled Vocabulary Versus Uncontrolled Vocaburary in Online Catalog System: Focusing on Multilingual Environment

  • 최희윤
    • 정보관리연구
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    • 제26권2호
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    • pp.61-79
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    • 1995
  • 정보검색의 성공여부는 적절한 검색어의 선정에 달려있다고 해도 과언이 아니다. 특히 CD-ROM이나 온라인목록시스템에서 주제검색시 분류표, 주제명과 같은 통제어와 자연어 등 비통제어의 비교 우위 문제는 아직도 논란이 되고 있다. 본고는 두 시스템의 검색효율성을 비교하기 위하여 특히 다언어 환경하에서의 검색어 사용에 중점을 두고 다양한 형태의 검색어휘를 조사 분석하였다.

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Operational Experience in DB "TERMIN"

  • Shaburova, Natalya N.
    • Journal of Information Science Theory and Practice
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    • 제7권3호
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    • pp.21-30
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    • 2019
  • Information about the formation and filling (in 2014 to 2016) of a terminological dictionary on electronics and radioengineering and collective work (in 2017 to 2018) with a data bank "TERMIN" is presented in this article. In purpose of creating an instrument of navigating the modern scientific-technical space a net of terms with set semantic links is described. This set is based on the analysis of terms' definitions (each term is checked for inclusion in the definitions of all other terms; the definitions were borrowed from reputable reference editions: encyclopedias, dictionaries, reference books). The created model of a system that consists of different information sources, in which it (information) is indexed by the terminology of Russian State Rubricator of Scientific and Technical Information rubrics and/or keywords, is described. There is an access for the search in all these sources in the system. Searching inquiries are referred to in the language of these rubrics or formulated by arbitrary terms. The system is to refer to information sources and give out relevant information. In accordance with this model, semantic links of various types, which allow expanding a search at different modalities of query, should be set among data bank terms. Obtained links will have to increase semantic matching, i.e., they can provide actual understanding of the meaning of the information that is being sought.

문헌정보학에서의 인공지능과 전문가시스템 교육과정 연구 (A Curricular Study on AI & ES in Library and Information Science)

  • 구본영;박미영
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제32권2호
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    • pp.211-232
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    • 1998
  • 본 연구의 목적은 직면하고 있는 기술과 시스템 환경변화에 적합한 정보전문가 양성을 위한 문헌정보학 교육의 내용을 규명해보는데 있다. 그 중에서 현재 정보환경 변화에 따라 요구되는 최신정보기술인 인공지능과 전문가시스템이 필요함을 인식하여 인공지능과 전문가시스템의 어떤 교육내용이 문헌정보학에 도입해야 할 것인가에 대한 해결방안을 모색하고 기본적 자료를 얻어내는데 그 목적이 있다. 본 연구 결과에 따른 내용을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 고도의 정보기술과 컴퓨터의 발전으로 인하여 문헌정보학의 전통적인 핵심내용이 새로운 내용 즉 네트워크를 통한 정보원 탐색, 온라인데이터베이스 검색, 정보시스템 분석과 설긴 컴퓨터활용능력, 정보검색전략 개발순으로 나타났다. 둘째. 인공지능과 전문가시스템 교육내용 중에서 문헌정보학 교육에 중요한 내용으로는 데이터베이스처리 시소러스 자연언어처리, 지식표현으로 나타났다. 셋째, 문헌정보학 교수들은 인공지능과 전문가시스템 교과목 주제가 대다수 학생들에게 유용한 주제라고 인식하고 있음이 나타났다. 넷째, 앞으로 사서/정보전문가를 돕는 인공지능과 전문가시스템의 역할이 참고봉사, 편목${\cdot}$ 분류, 정보검색${\cdot}$ 문헌전달 업무에서 더 중요하게 인식하고 있음이 나타났다. 다섯째, 문헌정보학과 교수들이 인공지능과 전문가시스템 교과목 주제를 중요하게 인식함에 따라 앞으로 인공지능과 전문가시스템 교육과정이 국내 문헌정보학 교육과정에 개설될 것으로 나타났으며 인공지능과 전문가시스템 교육내용 중에서 중요하다고 조사된 데이터베이스처리. 시소러스 자연언어처리. 지식표현의 과목은 앞으로 문헌정보학 교육과정에 도입하여야 할 것이다.

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DDC문학류의 조합식 분류시스템 분석 - 20판을 중심으로

  • 윤희윤
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제20권
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    • pp.351-381
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    • 1993
  • The purpose of this study is to analyze the various processes and patterns to build or synthesize class numbers in the 800 class of the Dewey Decimal Classification, Edition 20(1989). The results of the analysis are as follows: 1. The 800(Literature and rhetoric) class in the DDC system is the main class added analytico-synthetic principle positively to an enumerative scheme. 2. The facets to be a n.0, pplied in literature are language literary form literary period ; kind, scope, or medium ; notation 08(collection) or 09(criticism) literary feature, subject, author, etc. 3. In the 800 class, there are the five tables of precedence for literary forms aspects ; specific kinds of persons ; literary, period in relation to the aspects for works treating more than one literary form subforms, aspects and literary periods in the works treating a specific literary form. 4. The basic number synthesis of literary works proceeds through the various facets in the following sequence, as far as necessary for the item : base no. + literary form + literary time or period + kind, scope, or medium + notation 08 or 09 + subform + additional notation from T3C and other tables. 5. In view of the multiplicity of facets, their synthesis formulas take the following order : (1) Works about the literature : base no.(schedule) + language(T6) or form(T3B) (2) Works by or about individual author : base no.(schedule) + form (T3A) + period(schedule) + subform(T3A) (3) Works by or about more than one author, not restricted by language facet : base no.(schedule) + period(T1) ; base no.(schedule) + kind, scope, medium(T3B), or feature(T3C), or person(T5). (4) Works by or about more than one author, restricted by language facet : base no.(schedule) + form (T3B) + period(schedule) + subform(T3B) + notation 08 or 09(T3B) ; base no.(schedule) + notation 08 or 09(T3B) + 9(T3C) + area notation(T2) : base no.(schedule) + form (T3B) + notation 008 or 009(T3B) : base no.(schedule) + form (T3B) + kind, scope, medium(T3B) + notation 08 or 09(T3B) + period(schedule). (5) Affiliated literatures for which period numbers are not us base no.(schedule) + form (T3A or T3B), or notation 08 or 09(T3B) : base no.(schedule) + kind, scope, medium(T3B), feature(T3C), or person(T5) 6. The problems in the number building of the 800 class are the complexity and difficulty of number synthesis, the intrinsic weakness of from distinction and the inconvenience of retrieval inherent in the form class. In order to solve these problems, therefore, the citation orders and methods of DDC should be improved and synthesis patterns simplified from the point of view of its applicability and its usefulness in the "literature class".

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컬렉션코드를 활용한 어린이도서관 청구기호 간략화 방안에 관한 연구 (A Study of Simplifying Call Numbers with Collection Codes at Children's Libraries)

  • 정연경;이미화
    • 한국비블리아학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.23-38
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    • 2009
  • 본 연구는 어린이들이 보다 편리하게 도서관 자료에 접근할 수 있도록 어린이도서관의 컬렉션코드 및 청구기호 간략화 방안을 제안하였다. 이를 위해 국내외 대표적인 공공도서관에서 사용하는 분류체계 및 저자기호표, 분류기호의 확장전개 수준, 컬렉션 구성과 컬렉션별 청구기호 조합 방식을 설문 및 방문하여 조사하였다. 분석 결과 해외 어린이도서관에서는 소설, 그림책, 전기 등과 같이 어린이의 이용이 많은 자료를 중심으로 별도의 컬렉션을 구성하고, 분류번호를 사용하지 않고, 컬렉션에 맞게 컬렉션코드와 저자의 성으로 간략하게 청구기호를 부여하였다. 국내 도서관에서도 컬렉션코드를 활용하였으나 다양하지 않고, 각 컬렉션 내에서 한국십진분류표를 이용해 배열하였다. 사례조사를 바탕으로 우리나라 도서관을 위한 컬렉션의 종류를 비소설, 소설, 소설/미스터리, 소설/공상과학, 그림책, 만화, 언어별, 옛이야기, 전기, 신화, 개념책, 명절, 수상작, 공룡, 곤충, 만들기, 탈것, 큰책, 팝업책, 그림연극, 보드책, 참고, 잡지, 시리즈, 새 책, 비디오, 오디오로 제안하였고, 여기에 연령구분표를 첨가하여 컬렉션의 추가적인 확장이 가능하도록 하였으며, 소설의 경우 하위 컬렉션으로 장르를 추가할 수 있도록 하였다. 또한 청구기호도 컬렉션 코드를 활용하여 간략화 방안을 제안하였다.

FRBR 모형에 의한 중국어 서지레코드의 저작유형 분석 - 중국국가도서관을 중심으로 - (A Study on the Work Types of Chinese Bibliographic Records Based FRBR Model in the National Library of China)

  • 동계존;김정현
    • 한국비블리아학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.269-286
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    • 2013
  • 이 연구는 FRBR 모형의 저작개념에 의한 중국어 서지레코드의 저작유형을 분석하였으며, 중국국가도서관의 OPAC을 통해 "중국도서관분류법(中國圖書館分類法)" 22개 주류마다 100건씩 총 2,200건의 중국어 서지레코드를 무작위 추출하여 FRBR 모형의 저작유형별로 출현빈도를 조사하였다. 분석결과 중국어 서지레코드에 있어 FRBR 모형을 적용할 경우 유용할 것으로 예상되는 저작은 '단순저작'과 '복잡저작'을 합산한 18.6%로 나타났다. 서지적 관계가 일반적으로 복잡할수록 FRBR 모형의 유용성이 높다는 것이 사실이지만, 한 저작에 후속, 개정, 복제, 각색, 비평서 등과 같은 다양한 저작유형을 갖고 있는 저작은 주로 '마르크스-레닌주의'(A)에 소장된 여러 위인의 저작물과 '문학'(I)에 소장된 일부 고전작품, 현대명작 등에 한정되어 있다. 또한 FRBR 모형의 저작개념을 비평 등으로 확대 적용하려면 '군사'(E), '언어, 문자'(H), '문학'(I)과 '종합적 자료'(Z) 등에 우선적으로 적용하는 것이 보다 효과적인 것으로 나타났다.

생의학 분야 학술 문헌에서의 이벤트 추출을 위한 심층 학습 모델 구조 비교 분석 연구 (A Comparative Study on Deep Learning Topology for Event Extraction from Biomedical Literature)

  • 김선우;유석종;이민호;최성필
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제51권4호
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    • pp.77-97
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    • 2017
  • 최근 생의학 분야의 학술 문헌이 기하급수적으로 급증함에 따라 관련 분야 연구자들은 선행 연구 및 연구 동향 파악에 어려움을 겪고 있다. 이에 효율적인 선행 연구 및 연구 동향 파악을 위한 정보 추출 기술이 요구되며, 학술 문헌의 정보 추출을 위한 개체인식 및 개체 간의 생의학 이벤트 추출 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이에 심층 학습(Deep Learning)의 기법 중 하나인 컨볼루션 네트워크(Convolutional Neural Networks, CNN) 모델을 기반으로 이벤트 내의 개체 유형 정보의 적용 위치와 함께, 이벤트 식별 및 분류를 고려하여 총 8가지의 모델을 구성하여 실험하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 모델 중 최고성능을 보인 개체 유형 완전연결 모델이 이벤트 분류 실험에서 F-점수 72.09%의 높은 성능을 보였으나, 이벤트 추출 실험에서는 학습 컬렉션의 불균형 문제 및 이벤트 식별 모델의 성능 저조 등으로 인하여 F-점수 21.81%의 비교적 저조한 성능을 보였다.

SKOS를 이용한 신학 시소러스의 온톨로지로의 변환에 관한 연구 (A Study on Converting the Theological Thesaurus to the Ontology by Using SKOS)

  • 유영준
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제43권3호
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    • pp.143-163
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    • 2012
  • 개인이 구축한 시소러스를 온톨로지로 구축하기 위해서는 먼저 시소러스를 온톨로지로 변환하기 위해서 적합할 뿐만 아니라 W3C에서 국제표준으로 선택한 SKOS로 기술하는 것이 첫 번째 단계이다. SKOS는 시소러스나 주제명표, 분류체계 등을 온톨로지로 변환하는데 적합한 온톨로지이지만 온톨로지로 기술하려면 RDF/XML과 같은 언어가 필요하다. 그러나 RDF/XML은 읽고 쓰기에 어렵기 때문에 RDFa처럼 HTML에 내장할 수 있거나 훨씬 구조가 쉽고 기술하기도 간편한 Turtle기술 언어도 필요할 수 있다. SKOS로 기술한 것과 더불어 온톨로지 구축 프로그램인 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ 4.2를 사용해서 시험적으로 8개의 클래스와 151개의 용어를 사용해서 온톨로지를 구축하였다. 이 온톨로지에는 시소러스의 기본 개념 관계인 동의관계, 계층관계, 연관관계 이외에도 SKOS에서 제안하는 전이 계층 관계의 사례도 포함시켰다.