• 정보보호학회지
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• 제28권6호
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• pp.25-32
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• 2018

국방과학기술 중 국가안보를 위해 보호해야 하는 기술을 방위산업기술로 정의하고 있다. 방위산업기술보호법의 대상기관은 보유 또는 연구개발 중인 방위산업기술을 식별한 후, 방위산업기술 정보를 적절한 보호등급으로 분류하여 보호하여야 한다. 이를 위해서는 국방과학기술 정보의 분류체계 국가 표준이 수립되어야 하지만 아직까지 분류체계가 정립되어 있지 않고 대상기관 별로 자체 내규로 정하도록 지침이 마련 중으로 향후 혼란을 야기할 수 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 본 논문에서는 현행 국방과학기술 정보의 분류체계와 미국 국방부의 과학기술 정보의 분류체계를 비교하고 발전방향을 고찰해본다.

• 기술혁신학회지
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• 제9권3호
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• pp.496-513
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• 2006

과학기술부는 국가 과학기술정보의 체계적인 수집, 분석 및 배포를 위해 국가차원에서 국가과학기술종합정보시스템(NTIS)을 구축하고 있다. 성공적인 NTIS의 추진을 위해서는 다양한 정보를 체계적으로 분류하고 유통시킬 수 있는 분류체계가 필요하다. 본 논문에서는 현재의 국가과학기술표준분류와 각 기관의 분류를 상호 연계하는 호환표를 사용하여 NTIS를 구축하는 것이 타당한지에 대하여 분석하였다. 분석결과 현행 분류체계를 이용하는 경우 정보의 유통이 원활하지 못한 것으로 나타나고 있으므로 성공적인 NTIS의 구축을 위해서는 새로운 분류체계가 고려될 필요가 있는 것으로 보인다.

• 과학기술정책
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• 제12권6호통권138호
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• pp.82-100
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• 2002

• 한국비블리아학회지
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• 제32권4호
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• pp.67-88
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• 2021

국가과학기술표준분류는 과학기술 관련 정보, 인력, 연구개발사업 등을 효율적으로 관리하기 위한 목적으로 제정 및 운영되고 있으며 개정주기는 5년이다. 2022년은 차기 개정 절차의 첫 해로 현재의 대, 중, 소분류체계 중 소분류체계를 기술키워드화 하는 것이 주 목적이다. 이는 현재의 경직된 구조로 인해 발생하는 유관 분류체계와의 연계 어려움과 최신 용어에 대한 미반영 문제를 해결하기 위한 것이다. 본 연구에서는 이 문제 해결을 위해 기존의 분류체계 관리를 용어관리체계로 변화시켜 용어의 품질과 활용성을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 표준용어관리체계인 SKOS와 ISO/IEC 11179 표준을 기본 모델로 설정하였다. 또 해외 과학기술용어집에서 활용하고 있는 용어관리 메타데이터 표준을 조사하여 현 국가과학기술표준분류체계와 비교한 후 용어관리관점에서 즉시 활용할 수 있는 메타데이터들을 도출하였다. 그 결과 현 관리체계에서 즉시 변형하여 적용할 수 있는 11개 표준 요소를 발굴 제안하였으며, 차후 분류체계 개정 작업을 거친 후 적용할 수 있는 5개 요소를 발굴하여 제안하였다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.263-274
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• 2006

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-177
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• 2020

과학기술 분야의 연구·개발 결과는 연구보고서 형태로 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 제출된다. 각 연구보고서는 국가과학기술 표준 분류체계 (K-NSCC)에 따른 분류코드를 가지고 있는데, 보고서 작성자가 제출 시에 수동으로 입력하게끔 되어있다. 하지만 2000여 개가 넘는 세분류를 가지고 있기에, 분류체계에 대한 정확한 이해가 없이는 부정확한 분류코드를 선택하기 십상이다. 새로이 수집되는 연구보고서의 양과 다양성을 고려해 볼 때, 이들을 기계적으로 보다 정확하게 분류할 수 있다면 보고서 제출자의 수고를 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 다른 부가 가치적인 분석 서비스들과의 연계가 수월할 것이다. 하지만, 국내에서 과학기술표준 분류체계에 기반을 둔 문서 자동 분류 연구 사례는 거의 없으며 공개된 학습데이터도 전무하다. 본 연구는 KISTI가 보유하고 있는 최근 5년간 (2013년~2017년) NTIS 연구보고서 메타정보를 활용한 최초의 시도로써, 방대한 과학기술표준 분류체계를 기반으로 하는 국내 연구보고서들을 대상으로 높은 성능을 보이는 문서 자동 분류기법을 도출하는 연구를 진행하였다. 이를 위해, 과학기술 표준분류 체계에서 과학기술 분야의 연구보고서를 분류하기에 적합한 중분류 210여 개를 선별하였으며, 연구보고서 메타 데이터의 특성을 고려한 전처리를 진행하였다. 특히, 가장 영향력 있는 필드인 과제명(제목)과 키워드만을 이용한 TK_CNN 기반의 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 모델은 텍스트 분류에서 좋은 성능을 보이고 있는 기계학습법들 (예, Linear SVC, CNN, GRU등)과 비교하였으며, Top-3 F1점수 기준으로 1~7%에 이르는 성능 우위를 확인하였다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.245-262
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• 2006

지식과 정보의 창출, 확산은 국가혁신의 원동력으로 크게 부각되고 있어 선진국은 체계적이고 수요자 지향적인 과학기술종합정보시스템(NTIS)을 구축하고 있다. 그러나 우리나라는 그 동안의 노력에도 불구하고 기관별 상호 연계성 미흡, 중복 개발 운영되어 효율성이 낮고, 연구성과 관리가 어렵고 활용도가 저조하였다. 이에 정부는 기술, 시장, 산업, 인력 등이 연계된 전주기 종합정보서비스체제를 구축하여 과학기술정보종합상황판 구축 활용하고자 한다. 언제, 어디서나 편리하게 이용할 수 있는 시스템 구축으로 하나의 창구로 종합적인 과학기술 정보의 획득이 가능하게 되고 국가연구개발 상황을 종합적으로 파악, 분석하여 투명하고 개방적인 연구관리 지원체제로 지식 정보의 체계적인 창출, 확산, 활용 및 공유를 통해 연구개발 생산성 제고 및 새로운 혁신체제를 구축할 계획이다. NTIS 구축의 향후 과제로는 (1) 연구기획 강화를 위한 R&D모니터 및 조기경보시스템 구축, (2) NTIS 표준화의 선결적 추진이 요구된다. 4가지 표준화 영역 중 기술요소표준을 제외한 3개 영역은 별도의 표준화 과제 수행을 통해 추진하되 분류표준 중 기술분류 표준은 인력, 장비, 기자재는 물론, 사업/프로그램 및 과제관리기관 등과 관련성을 가지므로 NTIS표준화의 핵심이 될 것이다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제25권4호
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• pp.132-159
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• 2020

다학제적인 해양연구가 활발하게 수행됨에 따라 다양한 종류의 해양연구시설·장비가 매년 구입되고 있다. 그러나 해양 연구시설·장비 중, 환경자료 수집 및 시료채취 등에 사용하는 다양한 종류의 현장 관측장비들을 현재의 국가연구시설·장비 표준분류체계로 분류하여 관리하는 데 어려움이 있다. 한국해양과학기술원의 경우 미분류상태로 적절히 관리되지 않는 연구시설·장비가 약 30% 정도이다. 본 연구에서는 해양 연구시설·장비를 특성에 따라 중분류군 7개와 소분류군 36개로 분류하고, 국가연구시설장비 표준분류체계에 의해 해양 연구시설·장비를 효율적으로 관리하기 위해 '환경관측/분석장비'라는 대분류군을 국가연구시설장비 표준분류체계에 추가하기를 제안한다. 그리고 해양 연구시설·장비 중 실험실에서 운영하는 장비들은 기존의 국가연구시설장비 표준분류체계에 따라 분류할 것을 제안한다. 이를 통하여 우리나라 전체의 해양관련 연구시설·장비를 체계적으로 분류하여 효과적으로 관리할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보관리연구
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• 제35권3호
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• pp.109-123
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• 2004

과학기술정보의 의미적 상호운용성 문제는 빈번하게 발생한다. 잘 만들어진 분류체계는 상이한 데이터베이스 간에 의미상 불일치 없이 정보를 교환하기 위한 도구로 사용될 것이다. 하지만 각 데이터베이스가 취하고 있는 분류체계가 상이함으로 인해서 여전히 현실적인 장벽이 존재한다. 따라서 분류체계간의 일치 및 조화는 매우 시급한 문제이다. 본 논문의 목표는 다른 분류체계('국가과학기술표준분류'와 'KISTI 표준 분류')를 갖는 데이터베이스간의 정보 교환 시에 발생할 수 있는 의미적 불일치를 해결하는 것이다. 이를 위해서 과학기술의 개념적 체계 분석을 수행하였고 다섯가지의 일치/불일치 유형을 사례에 기반하여 분석하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.95-115
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• 2022

이 연구의 목적은 국가과학기술표준분류체계의 소분류 용어를 기계학습 알고리즘을 적용하여 기술키워드 변환하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구에서는 주제어 추천에 적합한 학습 알고리즘으로 AttentionMeSH를 활용했다. 원천데이터는 한국과학기술기획평가원이 정제한 2017년부터 2020년까지 4개년 연구현황 파일을 사용하였다. 학습은 과제명, 연구목표, 연구내용, 기대효과와 같이 연구내용을 잘 표현하고 있는 4개 속성을 사용했다. 그 결과 임계치(threshold)가 0.5일 때 MiF 0.6377이라는 결과가 도출됨을 확인하였다. 향후 실제 업무에 기계학습을 활용하고, 기술키워드 확보를 위해서는 용어관리체계 구축과 다양한 속성들의 데이터 확보가 필요할 것으로 보인다.