그룹화된 폭소노미 구축을 위한 프레임워크와 지원도구의 개발

강유경(Yu-Kyung Kang),황석형(Suk-Hyung Hwang) 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.5

폭소노미는 웹에 존재하는 리소스에 대해 구성원이 자유롭게 선택한 태그를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. Del.icio.us, Flickr, YouTube 등과 같은 최근의 폭소노미 기반 협력 태깅 시스템들을 살펴보면, 폭소노미 데이터를 체계화하고 유용한 서비스를 제공하기 위해 폭소노미의 각 구성요소들(사용자들, 태그들, 리소스들)을 그룹핑하기 위한 기능들을 추가하고 있다. 본 논문에서는, 일반적인 폭소노미에 "그룹(Group)"이라는 개념을 도입하여 확장한 그룹화된 폭소노미(Grouped Folksonomy) 모델과 그룹핑 관련 기본 연산들(Group Aggregation, Group Composition, Group Intersection, Group Difference)을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 그룹화된 폭소노미의 구축과 기본연산 수행을 지원하는 도구(GFO)의 개발과 활용사례를 소개한다. 본 연구에서 제안된 모델과 기본 연산들로 구성된 그룹화된 폭소노미 구축을 위한 프레임워크는 폭소노미의 각 구성요소들을 그룹핑하여 그룹화된 폭소노미를 구성하고 보다 유용한 정보들을 추출 및 통합하여 체계화 할 수 있는 토대를 제공한다. A folksonomy is a new classification approach for organizing information by users to freely attach one or more tags to various resources published on the web. Recently, in order to provide useful services and organize the folksonomy data, many collaborative tagging systems based on folksonomy offer additional functionalities for grouping each elements of a folksonomy. In this paper, organization framework for grouped folksonomy is proposed. That is, we suggest the grouped folksonomy model that is an extended folksonomy with the concept of "group" and fundamental operations(Group Aggregation, Group Composition, Group Intersection, Group Difference) for grouping of folksonomy elements. Also, we developed a supporting tool(GFO) that constructs grouped folksonomy and executes fundamental operations. And we introduce some cases using the fundamental operations for grouping of each elements of folksonomy. Based on suggested our approach, we can construct grouped folksonomy and organize and extract useful information from the folksonomy data by grouping each elements of a folksonomy.

정보채집으로의 접근 - 폭소노미 이해를 위한 개념적 틀 연구 -

박희진,Park, Hee-Jin 한국비블리아학회 2011 한국비블리아학회지 Vol.22 No.3

본 연구는 정보채집(information foraging) 이론을 적용하여 웹 정보자원을 조직, 검색, 공유하는 폭소노미 이용자의 상호작용을 체계적으로 연구, 분석하는 개념적 틀을 제시하고자 한다. 폭소노미 상호작용 이해를 위한 개념적 틀은 최종 이용자의 세 가지 정보행위간의 유기적인 관계로 구성되어 있다: (1) 태그를 활용하여 웹 정보자원을 분류하고 조직하는 태깅; (2) 폭소노미 내에서 유용한 정보 자원을 발견하고 검색하는 정보탐험; (3) 폭소노미를 통해 유사한 관심을 갖고 있는 다른 이용자를 발견하고 커뮤니티를 구성하며, 협업을 통해 새로운 정보자원을 창출해내는 지식공유. 이 틀에서 최종이용자는 정보환경에 유연적으로 적응하며 폭소노미를 통해 줄곧 관심사에 관한 정보를 수집, 모니터하며 다른 이용자와의 효율적인 공유와 검색을 위해 끊임없이 탐험하는 정보채집자(information forager)로 이해된다. 본 연구에서 제시한 개념적 틀은 이용자와 폭소노미의 역동적이고 복잡한 상호작용 현상을 포괄적으로 조망함으로써, 향후 폭소노미를 비롯한 웹 정보서비스의 유용화 연구 설계에 보다 체계적인 이론적 토대를 제공할 수 있을 것이다. This paper proposes a conceptual framework to explore the ways in which people work with in accessing, sharing, and navigating Web resources. In order to provide a better frame of a user's interaction with a folksonomy, an information foraging approach was adapted that denotes adaptive information seeking behaviors of users within human information interaction. A conceptual framework that consists of three different components from users' points of view was proposed: tagging, navigation, and knowledge sharing. This understanding will help us to motivate possible future directions of research in folksonomy and lay the groundwork for empirical research which focuses on qualitative analysis of a folksonomic and users' tagging behaviors.

폭소노미에 따른 웹 분류 연구 - 이용자 태깅 행위 분석을 중심으로 -

박희진 한국문헌정보학회 2011 한국문헌정보학회지 Vol.45 No.1

본 연구는 실제 폭소노미를 사용하는 참여자의 태깅 경험, 태깅과 폭소노미에 대한 인식을 파악하며, 폭소노미에 따른 웹 분류의 의미에 대해 탐구하고자 한다. 세 개의 폭소노미 시스템 Connotea, CiteULike, Delicious의 12명 참여자와 함께 정성적 연구의 틀 내에서 웹 설문, 인터뷰, 일기연구를 수행하였다. 참여자들의 태깅 행위를 이루는 기본구성요소를 파악하고, 태깅활동에 참여하게 되는 동기와 그 태깅동기들이 참여자들이 사용하는 태그에 어떻게 반영되는지를 조사하였다. 또한 정보탐색(information foraging) 이론을 적용하여 참여자들이 태깅을 통해 참여하는 사회성과 상호작용성에 대한 경험과 인식을 분석하고, 정보냄새로서의 태그에 대하여 논의하였다. 이용자 참여를 기반으로 하는 본 연구의 실증적 연구결과들은 폭소노미를 활용한 웹 정보서비스를 다양한 각도에서 이해하는데 도움을 주고, 웹 정보자원의 분류와 조직에 있어서 폭소노미의 유용화를 연구하는 개념적 틀을 제시함으로써 폭소노미 현상의 연구 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다. This study aims to explore how users are tagging in order to utilize a folksonomy and whether they understand the social and interactive aspects of tagging in three different folksonomic systems, Connotea (www.connotea.org), Delicious(http://delicious.com), and CiteULike(www.citeulike.org). The study uses internet questionnaires, qualitative diary studies, and follow-up interviews to understand twelve participants’ tagging activities associated with folksonomic interactions. The flow charts developed from the twelve participants showed that tagging was a quite complex process, in which each tagging activity was interconnected, and a variety of folksonomic system features were employed. Three main tagging activities involved in the tagging processes have been identified: item selection, tag assignment, and tag searching and discovery. During the tag assignment, participants would describe their tagging motivations related to various types of tags. Their perception of the usefulness of types of tags was different when their purpose was for social sharing rather than personal information management. While tagging, participants recognized the social potential of a folksonomic system and used interactive aspects of tagging via various features of the folksonomic system. It is hoped that this empirical study will provide insight into theoretical and practical issues regarding users’ perceptions and use of folksonomy in accessing, sharing, and navigating internet resources.

플리커 이미지 자료에 대한 이용자 태깅 행태 분석과 활용 방안

김현희,김민경,Kim, Hyun-Hee,Kim, Min-Kyung 한국과학기술정보연구원 과학기술정보센터 2009 Journal of Information Science Theory and Practice Vol.40 No.2

Indexing images using traditional indexing methods like taxonomy is not always efficient because of its visual content. This study examined how to apply folksonomies to image retrieval. To do this, first, we developed a category model for image tags found in Flickr. The model includes five categories and seventeen subcategories. Second, in order to evaluate the usefulness of the model to represent the various image tags as well as to investigate the end-user tagging behavior, three researchers classified the sampled image tags(141 most popular tags, 105 tags on three individual tag clouds and 3,848 image tags assigned on 156 images) according to the model. Finally, based on the research results, we proposed three methods for efficient image retrieval: extending folksonomies by combining them with ontologies; improving image retrieval efficiency using visual content and folksonomies; and updating taxonomy using folksonomies. 이미지는 비주얼 특성과 다의적 해석 때문에 색인 전문가가 구성한 텍사노미와 같은 전통적인 메타데이터만으로는 효율적인 검색을 기대하기 어려운 경우가 있다. 본 연구는 폭소노미를 이미지 검색에 활용하기 위해서, 폭소노미를 분석하기 위한 5개의 카테고리와 17개의 서브 카테고리로 구성된 태그카테고리 모형을 설계하였다. 설계된 모형을 플리커 이미지 자료인 141개 인기태그들, 3개의 개인 태그 구름들에 있는 105개 태그들 및 156개 개별적인 이미지들에 부여된 3,848개 태그들에 적용하여 이용자 태깅 행태를 분석하였다. 끝으로, 이러한 분석 결과에 기초하여 이미지 자료의 검색 효율성을 높이는 세 가지 방안, 즉, 온톨로지에 기반한 폭소노미 확장법, 폭소노미와 내용 기반 이미지 검색을 결합한 검색 효율성 개선법 및 폭소노미에 기반한 텍사노미 확장법을 제안하였다.

범주별 태그 안정성을 이용한 태그 부착자원의 SVM 기반 분류 기법

고병걸(Byunggul Koh),이강표(Kangpyo Lee),김형주(Hyoung-Joo Kim) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.6

폭소노미(Folksonomy)는 자유롭게 선택된 키워드의 집합인 태그를 이용하여 이루어지는 협업적 분류로서 웹 2.0의 대표 요소이다. 폭소노미는 기존 분류 방법인 택소노미(Taxonomy)에 비해 적은 비용으로 구축할 수 있다는 장점이 있으나 택소노미에 비해 계층적, 체계적 구조가 부족하다는 단점을 가지고 있다. 이에 폭소노미에 존재하는 집단 지성을 학습하여 웹 자원을 분류할 수 있는 분류기를 구축할 수 있다면 기존 방법인 택소노미를 적은 비용으로 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 Slashdot.org에 구축되어 있는 폭소노미를 대상으로 일반적 모델을 정의하고 이 안에서 안정성이 존재함을 보임으로써 분류기를 생성할 수 있는 집단 지성이 폭소노미에 실제로 존재함을 보인다. 그리고 이 집단 지성으로부터 형성되는 범주 별 태그의 특징인 안정성 값을 이용하여 SVM으로 분류기를 구축하는 방법을 제안한다. 실제로 우리가 제안하는 방법으로 폭소노미로부터 높은 정확도로 택소노미를 구축하였음을 실험을 통해 확인하였다. Folksonomy, which is collaborative classification created by freely selected keywords, is one of the driving factors of the web 2.0. Folksonomy has advantage of being built at low cost while its weakness is lack of hierarchical or systematic structure in comparison with taxonomy. If we can build classifier that is able to classify web resources from collective intelligence in taxonomy, we can build taxonomy at low cost. In this paper, targeting folksonomy in Slashdot.org, we define a general model and show that collective intelligence, which can build classifier, really exists in folksonomy using a stability value. We suggest method that builds SVM classifier using stability that is result from this collective intelligence. The experiment shows that our proposed method managed to build taxonomy from folksonomy with high accuracy.

상위온톨로지 모델링을 이용한 폭소노미 기반 마이크로컨텐츠 구축

이승민 한국정보관리학회 2011 정보관리학회지 Vol.28 No.4

Metadata and folksonomy are two main approaches in representing, organizing, and retrieving resources in the current information environment. Many researches have conducted studies to combine of metadata and folksonomy in order to utilize the strengths of both approaches. This research proposed an approach to utilize both metadata and folksonomy in representing resources by using microcontents. Microcontents in this research is a conceptual structure that reflects dynamic characteristics of folksonomy and the structure of metadata. By connecting folksonomy with metadata through this microcontents structure, both approaches can maximize their strengths and minimize their weaknesses in representing, organizing, and retrieving resources. 현재 메타데이터와 폭소노미는 정보의 표현과 조직, 검색에 널리 사용되고 있다. 그러나 각각이 지닌 고유한 특성과 장점을 모두 활용하기 위해 이 두 가지 방식을 연결시키기 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 폭소노미와 메타데이터가 지닌 공통점을 활용해 이 두 가지 방식을 마이크로컨텐츠를 이용해 연결시켜 정보자원의 활용을 극대화하는 방안을 제안하고 있다. 마이크로컨텐츠는 폭소노미의 동적인 특성과 메타데이터의 명확한 체계를 모두 반영한 구조로서, 실질적인 태그나 요소의 값을 갖지 않는 개념적인 구조이다. 이 마이크로컨텐츠를 이용한 접근방법은 폭소노미 태그와 메타데이터 구조에서 제공받은 접근점을 통해 이들 두 가지 방식의 단점을 상호보완하고 장점을 극대화하는데 활용될 수 있다.

효과적인 이미지 검색을 위한 태그 기반의 폭소노미 이미지 카테고리화 기법

하은지(Eunji Ha),김용성(Yongsung Kim),황인준(Eenjun Hwang) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.6

최근 사용자들이 협동적으로 이미지 주석인 태그를 만들고 활용하는 폭소노미 기반의 이미지공유 사이트들이 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 사이트는 사용자 질의에 대해 단순한 텍스트 매칭 기반의 검색을 수행하고 매칭되는 결과 이미지들을 포토 스트림 형태로 나열하여 보여 준다. 하지만 이러한 태그들은 매우 개인적이고 주관적이며, 이미지 역시 카테고리로 분류되어 있지 않기 때문에 검색의 정확도나 사용자 만족도가 떨어진다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 태그를 기반으로 하는 이미지 검색에서 검색의 정확도를 높일 수 있는 폭소노미 이미지의 카테고리화 기법을 제안하고, 폭소노미 환경에서 생성된 태그와 이미지 정보를 모두 이용하며 의미적으로 유사한 이미지들끼리 분류된 검색 결과를 생성한다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 폭소노미 이미지를 수집하고 텍스트, 이미지 특성에 따른 카테고리 분류를 수행하여 기존 검색 기법과 이미지 검색의 정확도를 비교한다. Recently, folksonomy-based image-sharing sites where users cooperatively make and utilize tags of image annotation have been gaining popularity. Typically, these sites retrieve images for a user request using simple text-based matching and display retrieved images in the form of photo stream. However, these tags are personal and subjective and images are not categorized, which results in poor retrieval accuracy and low user satisfaction. In this paper, we propose a categorization scheme for folksonomy images which can improve the retrieval accuracy in the tag-based image retrieval systems. Consequently, images are classified by the semantic similarity using text-information and image-information generated on the folksonomy. To evaluate the performance of our proposed scheme, we collect folksonomy images and categorize them using text features and image features. And then, we compare its retrieval accuracy with that of existing systems.

폭소노미에서 위치태그 분석을 통한 공간관계 추출 기법

최윤희,용환승 한국멀티미디어학회 2009 멀티미디어학회논문지 Vol.12 No.8

As the semantic web receives higher concern with an intensified necessity in these days, the research on the ontology as its core technology has been carried out in various fields. The ontology has been adopted as an alternative to work out lots of problematic issues resulted from the insufficient vocabulary selection rules in folksonomy, widely accepted under Web 2.0. Therefore the importance of research to complementarily consolidate the two disciplines, the folksonomy and the ontology, has been increased. Based on this idea this research proposes a system, which pulls out, using open services, the location information tags from folksonomy-based metadata, ultimately extracts, following location information analyses, spatial relationships among tags, and in turn automatically constructs self-correcting location information domain ontology. The system devised in this study will associate data derived from easily accessible folksonomy with meaningful and technological information from ontology. 최근 시맨틱 웹에 대한 관심과 필요성이 높아지면서 시맨틱 웹의 핵심기술인 온톨로지 역시 다양한 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 웹 2.0 환경에서 널리 인용되는 폭소노미의 문제들을 해결하기 위한 대안이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 2.0 환경의 폭소노미 기술이 가지는 단점을 보완하고자 폭소노미 기반의 데이터를 온톨로지로 변환해주는 위치 정보 온톨로지 자동 구축 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 폭소노미 기반 웹 서비스인 Flickr에 온톨로지 기술을 적용하여 Flickr의 이미지 데이터들과 이들의 메타데이터인 태그들로부터 위치정보 태그와 공간 관계를 추출하고 OWL형태의 온톨로지로 자동 구축한다. 위치정보 태그와 의미적 공간 관계를 분석하고 추출하기 위해 여러 웹 서비스에서 제공하는 공개질의정보 API(이하 openAPI)를 사용하였다. 따라서 본 연구에서 구현한 시스템은 폭소노미 데이터를 온톨로지의 의미적인 정보로 연결해 줌으로써 개념적인 관계를 보완하고 더욱 정확한 검색결과를 제공 할 수 있도록 한다.

학술정보서비스의 폭소노미 분석 연구

조재인 한국문헌정보학회 2008 한국문헌정보학회지 Vol.42 No.4

In contrast to traditional taxonomy, folksonomy is generated not only by experts but also by creators and consumers of the content. Folksonomy is the practice and method of collaboratively creating and managing tags to annotate and categorize content. It is also known as collaborative tagging or social indexing. Folksonomy is also used to link to create social network that connect people to people who share same interest. Folksonomy users can generally discover the contents by which the tag sets of another user who tends to interpret contents in a way that makes sense to them. Firstly, this study consider the significance and some critical issues about folksonomy. Secondly, analyze special features of Korean academic site's folksonomy, which is managed by academic information site. Accordingly consider the directions of development about folksonomy system. 폭소노미는 전통적인 분류체계인 텍소노미에 대칭되는 용어로 사람들에 의한 분류법이란 의미로 해석된다. 인터넷 컨텐츠를 대상으로 개방적으로 조직된 레이블로, 소셜 태깅의 결과로 만들어진 협력형 색인이다. 폭소노미는 다양한 이용자가 다양한 관점에서 생성한 태그를 통해 우연한 접근의 기회를 제공하며, 동일한 관심사를 가진 타인과 소셜 네트워크 형성을 위한 연결 고리가 된다. 본 연구에서는 폭소노미의 의의를 짚어보고, 전통적인 텍소노미 시스템을 어떻게 보완할 수 있는지, 그리고 그 문제점과 한계는 무엇인지 고찰해 본다. 더불어 학술정보서비스에 부여되고 있는 폭소노미 태그를 분석하여 그 특징을 살펴보고 폭소노미 시스템의 운영 방향을 제시한다.

폭소노미 연구 문헌에 대한 자아 중심 주제 인용 분석

이재윤 한국정보관리학회 2012 정보관리학회지 Vol.29 No.4

This research aims to present the ego-centered topic citation analysis, which is a new application of White’s ego-centered citation analysis, for analyzing multilayered knowledge structure of a subject domain. An experimental topic citation analysis was carried out on the folksonomy research documents retrieved from Web of Science. Ego-centered topic citation analyses on folksonomy research domain were conducted in three stages: ego-documents set analysis, topic citation identity analysis, and topic citation image analysis. The results showed that the ego-centered topic citation analysis suggested in this study was successfully performed to illustrate the inner and the outer knowledge structures of folksonomy research domain. 이 연구에서는 White가 제안한 자아 중심 인용 분석을 응용하여 연구 주제에 대한 다층적인 분석을 가능하게 해주는 자아 중심 주제 인용 분석 기법을 제안하였다. 시험적으로 폭소노미에 대한 연구문헌을 Web of Science 데이터베이스로부터 검색한 후 이에 대한 주제 인용 분석을 수행해보았다. 폭소노미 주제에 대한 자아 중심 인용 분석은 자아 문헌 집단 분석, 주제 인용 정체성 분석, 주제 인용 이미지 분석의 세 단계로 나뉘어 수행되었다. 분석 결과 이 연구에서 제안된 자아 중심 주제 인용 분석을 통해서 폭소노미 연구의 내부 지적 구조와 외부 지적 구조를 함께 파악하는 것이 가능함이 확인되었다.