본 연구는 학교교육 및 교과연계와 도서관의 자원 활용을 아우르는 협력모델로 이벤트 체험과 컬렉션 체험의 융합 프로그램인 이벤트컬렉션 프로그램의 효과와 활용방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 양적 및 질적 데이터를 이용하여 다각적으로 분석한 결과, 이벤트컬렉션 프로그램의 효과로 학생들의 독서와 도서관의 역할 인식에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구는 이벤트컬렉션이 주제분류에 의한 자료배열로서는 제공할 수 없는 특정 관심분야와 관련된 다양한 자료를 제시함으로써 학생들에게 새로운 지식 발견 및 그 깊이와 범위의 확장을 통한 지식의 구조화를 지원하고, 전시이벤트 형식의 체험마케팅 요소를 통해 독서자료와 학생의 상호작용 및 공유와 참여를 촉진함으로써 자기주도적 독서에 효과적인 도구임을 제안하였다는 데에 의의가 있다.
관계 추출 시스템의 중요성이 날로 부각되면서 이러한 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션의 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 반자동화된 처리 과정을 거쳐서 규모 있는 관계 추출용 테스트 컬렉션을 구축하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 개발된 프레임워크를 이용하여 실제적으로 과학기술 문헌에 존재하는 기술용어 간 연관관계 추출 시스템의 성능 평가를 위한 테스트 컬렉션을 구축하고(관계유무 파악 및 관계분류 식별을 검사할 수 있는 1,707건의 문장 규모) 결과를 분석한다. 제안된 방법론은 정형화되고 시간이 많이 소요되는 문서분석 작업을 처리과정별로 자동화함으로써 구축에 들어가는 비용을 최소화할 수 있고, 시스템의 알고리즘을 기반으로 동작하기 때문에 구축자의 성향에 따른 편차를 줄이고 일관된 결과물을 얻을 수 있다. 또한 문헌 집합(과학기술 전 분야에 걸친 30,858,830건의 학술 데이터베이스) 및 용어 사전(16개 분야 253,603건 규모의 전문용어) 선정 시 특정 분야에 편중되지 않도록 노력함으로써 균형 잡히고 객관화된 테스트 컬렉션을 생성할 수 있다.
본 논문에서는 SLC와 MLC를 모두 가진 하이브리드 플래시 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 적응적 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 하이브리드 플래시 메모리는 속도가 빠른 SLC 영역과 용량대비가격이 저렴한 MLC 영역으로 이루어져 있기 때문에 SLC 영역을 로그 버퍼로, MLC 영역을 데이터 블록으로 사용하는 것이 효율적이다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 MLC 영역의 쓰기 속도가 매우 느리다는 점을 고려하여 SLC 로그버퍼에 기록된 데이터 중에서 더 이상 갱신되지 않으며 MLC 영역으로의 이동 비용이 적은 데이터를 MLC 영역의 데이터 블록으로 이동시키고, 자주 갱신될 데이터는 SLC 내부에서 이동시킴으로써 SLC 영역의 빈 공간을 확보한다. 또한 적응적 기법을 사용하여 입출력의 패턴을 관찰하여 가비지 컬렉션의 기준 값을 변화시킨다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 기법은 기존에 소개된 플래시 메모리 관리 기법에 비하여 하이브리드 플래시 메모리의 특징을 효율적으로 사용하여 성능을 향상시켰으며 워크로드에 따라서 최적에 가까운 가비지 컬렉션 기준 값을 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 하와이대학교 해밀턴 도서관의 '스페셜 코리안 컬렉션(Special Korean Collecton)'에 주목하여 한국학 자료들의 실제적인 구축 현황을 살피고자 했다. 이 컬렉션에는 마샬 필(Marshall Pihl)의 희귀 도서와, 대학 기관인 '한국학센터(Center for Korean Studies)'가 수집한 자료들이 포함되어 있다. 본고에서는 이를 대상으로 첫째, 한국학 자료들의 실제적인 구축 현황은 어떠한가? 둘째, 학문 분야와 자료의 성격, 그 가치는 무엇인가? 등을 고찰하였다. 이러한 과정을 통해 자료적 가치를 해명하고, 한국학 자료 체계화의 필요성을 제기하였다, 이는 미주 지역뿐만 아니라 동북아시아, 러시아 및 중앙아시아 한국학 자료에까지 확산될 논의이기도 하다. 현재는 이주 초기 한국학 자료들에 대한 전반적인 검토가 부족한 상태라고 할 수 있다. 그 결과 연구사적으로 중요한 자료임에도 불구하고, 동포들의 학문 및 문학, 문화, 예술 등 각 분야에 걸친 자료들을 파악하지 못하고 있는 경우도 상당할 것으로 보인다. 결국 본고는 코리안 컬렉션의 체계화와 향후 방향성을 모색한 시론이라 할 수 있다.
본 연구는 국가보훈처의 '공훈전자사료관' 컬렉션을 기반으로 독립 운동 컬렉션에 대한 출처별, 주제별, 자료유형별 분류 체계를 제안하였다. 먼저 출처별 분류 체계는 계층별로 구성하였으며 출처별로 분류된 기록물들은 관련 주제어에 따라 2차 분류한 후, 17가지 자료유형별로 분류하였고 '출처-주제-자료유형'의 인용 순서로 기술하였다. 또한 주제어를 바탕으로 한 귀납적 방법을 이용하여 유의미한 컬렉션을 도출하였다. 이를 통해 공훈전자사료관 컬렉션을 출처별, 주제별, 자료유형별로 이용자가 기록물을 쉽게 찾을 수 있도록 분류하였다. 본 연구의 결과는 독립 운동 DB 자료의 기록물 검색을 지원하기 위한 분류 체계로서 이용자의 접근성을 높이고 독립 운동 기록물 서비스를 확장하는데 기초가 될 것이다.
지난 10년간 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 대용량의 데이터와 이로 인해 파생되는 방대한 정보는 그것을 얻고자 하는 사람들에게 한계를 느끼게 한다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템 기반의 연구가 활발히 시도되고 있다. 이로 인해 지식 추출 시스템의 중요성이 날로 강조되고 있지만, 정확성과 효율성 측면에서 여전히 많은 과제가 있다. 지식 추출 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션이 중요하다. 본 논문에서는 기술 지식의 자동 추출을 위해 개발된 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션을 소개한다. KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection)라 명명된 테스트 컬렉션에 대한 구축 절차 및 기준과 구축된 테스트 컬렉션의 특징을 제시한다. 특히 테스트 컬렉션의 주요한 평가 기준이 되는 정확도를 높이기 위해 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅 방식을 사용하는 것이 주요 특징이다. 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅은 시스템에 의한 자동 태깅 도구들 또는 사람이 태깅을 하되, 지원 도구 없이 태깅하는 방법보다 태깅의 정확도를 높여준다. 구축된 KEEC/KREC은 실제로 과학기술 문헌에 존재하는 PLOT(Person, Location, Organization, Technology) 간 연관관계 추출 성능 평가를 위해서 사용되었고, 의미있는 연구결과를 도출하는데 기여하였다.
일반적으로 사용자는 휴대폰에서 촬영한 개인용 사진 컬렉션에 대하여 이벤트 기준으로 관리 및 접근하는 것을 선호한다. 본 논문에서는 휴대폰상의 개인용 사진 컬렉션에 대하여 계산 량이 적고 정확도가 높으며 증감적인 클러스터링을 지원하는 이벤트 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 실제 샘플 사진들을 수집하여 이벤트 내의 사진들의 시간 경과 치에 대한 통계적 분석을 통하여 이벤트 경계 구간을 결정하였으며, 시간 정보만으로 분할이 모호한 구간에서는 위치 정보와 시각 정보를 사용하여 보완하였다. 본 논문에서는 제안한 방법에 대하여 실험 및 검증을 수행하였으며, 기존의 일반적인 클러스터링 방법에 비하여 높은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
검색 시스템들의 평가를 위해 국내에서도 테스트 컬렉션에 관한 여러 연구가 진행되어왔다. 그러나 그 규모나 대상 분야가 편중되어 있고 질의 및 문헌 특성의 균형 등에 대한 고려가 반영되어 있지 않아 평가 결과를 객관화하기는 사실상 어려운 실정이다. 본 논문에서는 분야별, 사용자별 균형을 고려한 대규모 테스트 컬렉션인 HANTEC에 대해 기술한다. HANTEC 테스트 컬렉션은 총 12만 건의 문헌집합으로 구성되었는데 일반, 사회과학, 과학기술 각 분야별 4만 건씩으로 특정 분야에 편중되지 않도록 하였고 질의집합도 각 분야별 10개씩 30개로 구성하였다.
대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 크게 개체명 인식, 전문용어 인식, 관계추출 작업으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어 왔기 때문에, 이와 관련된 기계학습모델을 위한 테스트컬렉션 또한 독립적으로 구축되어 왔다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많아, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따르므로, 개체명과 전문용어를 동시에 추출 할 수 있는 기계학습 모델을 위한 테스트컬렉션이 필요하다. 본 연구에서는 생의학 분야 과학기술문헌에 대한 개체명, 전문용어를 통합한 PLOT(Person, Location, Organization, Terminology)과, PLOT 간의 관계추출을 위한 테스트컬렉션을 구축한다.
영국 국립 박물관 중의 하나인 런던의 월레스 컬렉션은 보존과 관련된 상설 전시를 하고 있는데, 유물의 제작 기법과 재료를 다룬 전시뿐 아니라, 보존에 관한 특별 주제로 전시를 하기도 한다. 월레스 컬렉션의 현재 보존관련 상설전시와 특별 전시 그리고 영국 내 다른 박물관의 예를 통해서, 보존과 일반 대중과의 관계와 교류의 변화를 살펴보고자 한다. 박물관은 기존에는 수동적 정보 전달의 역할이었지만, 현재는 보다 적극적인 교육에 초점을 맞추면서, 보존도 일반 대중의 위한 프로그램과 전시를 통해 이러한 변화에 동참하는 추세다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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