이 연구에서는 폭소노미를 도입하여 라이브러리 2.0을 구현하고 있는 대학도서관 폭소노미 태그의 일반적인 패턴을 파악하였다. 분석 결과, 평균적으로 하나의 콘텐츠당 약 1.35개의 태그가 사용되었다. 태그의 전형적인 패턴은 사용개수가 증가할수록 사용빈도수가 감소하는 멱함수 분포를 따르며, 전체 79.51%의 태그는 콘텐츠의 주제를 표현하고 있고, 84.61%의 태그는 사회적 동기에 의한 태그이다. 도서관 폭소노미 태그의 집단지성 구현도는 20.83%로 조사되었다. 4분기로 나누어 태그의 증감율을 살펴본 결과 A 대학도서관은 분기별 차이가 큰 반면, B 대학도서관은 분기별 차이가 적었다. 이용자는 평균 5.25개의 태그를 태깅하였고, 태깅 행태에 따라 이용자의 성향을 세그룹으로 구분할 수 있다.
본 연구의 목적은 오늘날의 화두 중 하나인 폭소노미 또는 collaborative tagging(협력태깅), 사회적 북마킹 이라고도 알려져 있는 사회적 분류의 개념과 의의를 고찰하고 웹 정보 서비스로의 적용을 시도하고자 하는 것이다. 문헌을 통한 선행연구와 폭소노미가 적용되어 서비스가 제공되고 있는 각종 사례들을 훑어봄으로써 폭소노미의 철학적 의의를 되짚어보고 실제 웹 정보서비스에 적용되는 갖가지 유형과 기능들을 보고자 하였다. 폭소노미는 이용자에게로의 무게 중심 이동의 핵심요소에서 있으며, 이미 많은 이용자들에게서 사용되고 있다. 디지털 도서관 맥락에서 볼 때 대중에 의한 분류 대중을 위한 목록이라는 점에서, 웹 정보 서비스의 맥락에서는 이용자 요구 충족의 확대라는 측면에서 그 중요성과 의의가 있으며 이에 웹 정보 서비스에 적용 가능한 몇 가지 기능들을 제시함으로써 폭소노미의 활용을 위한 방향과 지침을 제시하였다.
검색엔진들은 사용자로부터 질의어를 전송받아 질의어와 관련이 가장 높은 웹 문서들을 보여주게 된다. 하지만 검색엔진이 사용자의 질의어만 가지고 사용자의 의도를 파악하여 정확한 웹 문서를 제공하기는 어렵다. 따라서 검식 엔진 시스템은 다양한 개인화 방법을 사용하여 각 사용자가 원하는 검색 결과를 보여주기 위해 노력한다. 본 논문에서는 개인화 검색을 위해 '폭소노미'를 기반으로 사용자에게 적합한 질의어를 추천해 주는 방법을 제안한다. 또한 이러한 개인화된 검색 결과를 제공하는 시스템이 가질 수 있는 프라이버시 침해 위험성을 제거하면서도 검색 서비스 제공자 입장에서는 사용자 정보를 활용한 다양한 서비스(개인화 광고등) 제공이 가능하도록 하는 개인화 검색 서비스 구조를 제안한다.
Recently recommendation methods need personalization and diversity as well as accuracy whereas the traditional researches have been mainly focused on the accuracy of recommendation in terms of quality. The diversity of recommendation is also important to people in terms of quantity in addition to quality since people's desire for content consumption have been stronger rapidly than past. In this paper, we pay attention to similarity of data gathered simultaneously among different types of contents. With this motivation, we propose an enhanced recommendation method using correlation analysis with considering data similarity between two types of contents which are movie and music. Specifically, we regard folksonomy tags for music as correlated data of genres for movie even though they are different attributes depend on their contents. That is, we make result of new recommendation movie items through mapping music folksonomy tags to movie genres in addition to the recommendation items from the typical collaborative filtering. We evaluate effectiveness of our method by experiments with real data set. As the result of experimentation, we found that the diversity of recommendation could be extended by considering data similarity between music contents and movie contents.
웹 2.0시대의 대표적인 특징인 폭소노미(folksonomy)는 웹에 존재하는 리소스에 대해 구성원이 자유롭게 선택한 태그(tag)를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. 폭소노미를 기반으로하는 웹 애플리케이션 시스템에는 WWW를 이용하는 전 세계의 수많은 사용자들의 다양한 데이터가 축적되어 있으며, 이러한 웹 데이터는 계속적으로 증가 확장 변화하고 있다. 본 논문에서는, 방대한 양의 폭소노미 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위해 형식개념분석기법을 기반으로, 사용자, 태그, 리소스들 사이의 3항관계를 고려한 폭소노미 데이터 마이닝 기법을 제안하고, 본 연구에서 제안한 기법을 BibSonomy의 데이터에 적용하여 분석한 실험 결과를 보고한다.
폭소노미 (foxonomy) 분위기 태그를 이용한 음악 검색 시 내부적으로 단어 태그 대신에 수치 태그 (AV 태그: Arousal과 Valence 값으로 이루어진 태그)를 이용하면 폭소노미의 문제점 중의 하나인 유사어 문제점을 일부 해결할 수 있다. 하지만 이를 위해서는 두 가지 선행 작업이 제대로 이루어져야 하는데, 그 첫 번째가 단어 태그를 수치 태그로 변환하는 작업이며 그 두 번째가 검색 대상인 음악을 수치 태그로 표현하는 작업이다. 첫 번째 작업에 대해서는 이전 연구를 통하여 그 유의성을 보였기 때문에 본 논문에서는 두 번째 작업에 대해서 그 유의성을 밝히고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 음악과 AV값 간의 관계를 정의하는 음악-분위기 매핑테이블을 제안하고, ANOVA 검증을 이용하여 분석 하였다. 실험 결과, 동의어 포함 유무에 무관하게 음악 구간의 A값과 V값 모두 12개 음악의 분위기에 대하여 분포차가 발생하고, 모두 제 1종 오류확률 P<0.001를 만족하였다. 결론적으로 음악의 분위기에 따라 AV 값 분포가 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 폭소노미가 비디오 자료를 색인하고 브라우징 하는데 얼마나 유용한지 살펴본 후, 동등어, 동의어 및 관련어를 활용한 질의 확장을 통해서 수행되는 폭소노미 태그 통제가 비디오 검색에 얼마나 효율적인지 조사해 보았다. 이를 위해서, 태그들을 태그 간의 동등 및 연관 관계에 기초하여 클러스터링하고 이러한 정보를 질의 확장에 적용시킨 실험 시스템을 설계, 구현하고 이러한 제안된 시스템이 정보검색 과정에서 폭소노미의 효율성을 얼마나 개선시킬 수 있는지에 대해서 실험을 통해서 확인해 보았다. 실험 결과, 질의 확장을 통해서 태그 통제를 한 제안된 시스템은 태그 통제를 전혀 하지 않은 시스템과 비교하여, 재현율은 증가하였으나 정확률은 전혀 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 폭소노미를 디지털 비디오 도서관의 소셜 메타데이터로 적용하기 위한 하나의 방안이 될 것으로 생각된다.
다수의 사용자들의 협력태깅으로 생성되는 폭소노미는 웹 2.0을 이끌고 있는 대표적인 요소이다. 태그는 어떤 웹 문서를 기술하는 웹 메타데이타라고 할 수 있는데, 협력태깅으로 이루어진 태그들 사이의 의미적인 상하위 관계를 밝혀내 이를 시각화한다면, 사용자들이 문서의 메타데이타를 보다 직관적으로 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 이에 본 논문에서는 del.icio.us의 태그들을 대상으로 하여, Wikipedia 텍스트를 이용한 태그들간 상하위 관계 산출 기법을 제안한다. 이를 위해 태그들이 Wikipeida 텍스트상에서 출현하는 빈도수를 기반으로 태그들간 상하위 관계를 산출하는 통계적인 모델링을 제안하였고, 각각의 태그를 그에 상응하는 Wikipedia 텍스트에 매핑시키는 TSD 기법을 제안하였다. 이렇게 산출된 상하위 관계 짝들은 시각화 기법을 통하여 효과적으로 화면에 표현되었다. 실제로 우리가 제안하는 알고리즘이 태그들간의 상하위 관계들을 높은 정확도로 찾아내었음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는, 어휘정보를 체계화한 워드넷(WordNet)을 토대로 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 사용하여 폭소노미 사용자들의 태그데이터를 분석하여 사용자태그의 분류체계를 구축하기 위한 기법을 제안하였다. 또한, 제안된 기법을 지원하기 위한 도구(TagLighter)의 개발에 대하여 설명하고, 그 유용성을 확인하기 위하여 Bibsonomy.org의 사용자 태그데이터를 대상으로 실시한 실험결과를 기술하였다. TagLighter에 의해 구축된 사용자태그 분류계층구조는 사용자태그에 대한 보다 상세한 이해를 제공하기 때문에, 폭소노미기반 시스템에서의 정보검색과 데이터 분석에 유용하다. 본 논문의 연구결과는, 폭소노미기반의 웹서비스와 소셀네트워크시스템, 시맨틱웹 어플리케이션 등을 대상으로 하는 웹데이터 마이닝분야에 응용할 수 있다.
본 연구는 LibraryThing내의 베스트셀러 40권에 대한 태그를 6개월 간격으로 수집하여 폭소노미의 생성과 성장을 분석하였다. 이를 통해 태그의 양적, 질적 성장과 그러한 태그가 갖는 주된 의미와 주제 표현의 활용가능성을 살펴보았다. 본 연구의 결과로 첫째, 이용자 태깅의 동기는 개인의 자료 정리나 검색용도, 욕구의 성취, 감정 표출과 같은 자신을 위한 목적과 타인과 경험을 공유하거나 자신의 행동이 사회에 도움이 되길 바라는 사회성이 강조된 목적으로 구분되며, 사회적 동기가 부여된 태그는 74.12%로 드러났다. 둘째, 시간의 흐름에 따라 전체 태그 수와 이용 빈도수에서 성장세를 보였다. 셋째, 태그의 성장세가 큰 항목은 출판 시기 및 읽은 시기, 장르, 핵심 주제어, 등장인물, 책에 대한 소감 부분이었으며 주제관련 태그의 비율이 가장 높은 비중을 차지하였다. 넷째, LCSH 중에서 해당 장르, 핵심 주제어, 등장인물이 다수 부여되었으며 시간이 흐르면서 좀 더 세부적인 핵심 주제어와 등장인물이 추가되었고, LCSH와 일치하는 태그의 수도 소폭 상승하였다. 다섯째, 핵심 태그는 해당 시대의 지식을 반영하는 용어 집단으로서 역할을 하는 것으로 나타났다. 앞으로 폭소노미가 형태적인 단점을 극복하고, 내적으로 시맨틱 의미를 찾으며, 일대기를 고려한 유동적인 용어집단으로서 기존의 택소노미와 함께 적극 활용되기 위해서는 태그의 생성부터 양적, 질적 성장까지 전 과정을 지속적으로 모니터링하고 지원해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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