본 연구의 목적은 한국십진분류법 제6판에서의 390 국방 군사학 분류전개의 분석을 통해 문제점을 파악, 다음판 분류전개의 토대를 마련하고자 개선방안을 제시한 것이다. 이를 위하여 군사학 지식체계에 대해 정리한 후, 한국십진분류법 초판부터 제6판까지의 390 국방 군사학 분류전개의 변천과정을 살펴보았다. 그리고 제6판의 국방 군사학 분류전개에 대해 목과 세목으로 구분하여 분석한 후 문제점을 확인하고, 이에 따른 개선방안을 제시하였다. 개선방안은 목과 세목전개의 균형, 분류기호 사용을 위한 풍부한 주기, 적절한 조기표의 사용, 정확한 항목명 배정, 많은 이중표목 및 포함주의 정리, 색인의 누락 오류 인덴션의 보완 등이다.
이 연구는 건축공학 분야의 학문체계와 KDC, DDC, LCC의 분류체계 및 한국연구재단의 연구분야분류표의 건축공학 분야의 분류체계에 대해 비교 분석한 후, 이를 토대로 KDC 건축공학 분야의 분류체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 시도하였다. 분석결과 KDC 제5판의 건축공학 분야는 학문발전의 추세를 반영하는 분류항목의 추가, 건축구조공학 분야의 등위류 분류용어의 적절한 전개, 세부 주제의 추가 전개, 적절한 분류용어의 선택, 분류기호, 영문표기의 오류, 분류항목의 상관색인 누락 등에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 개선 방안을 제시하였다.
조선총독부 공문서는 근대사 연구의 가장 핵심적인 정보원이다. 이 연구의 목적은 조선총독부 공문서를 원활히 활용할 수 있도록 지원하는 기능분류체계를 개발하기 위한 원칙과 단계를 제시하는 것이다. 우선, 기능적 분류체계를 위한 이론적 근거를 마련하기 위해 기록물 분류의 개념과 역할 분류 원칙에 대해 살펴보고, '기능적 출처' 개념 도입의 필요성을 제시하였다. 또한 조선총독부 공문서 분류에 왜 기능분류가 적합한지를 살펴보았고, 기능분류 사례와 그 시사점도 살펴보았다. 이러한 이론적 연구와 조선총독부 조직 및 기능 분석 결과를 토대로 조선총독부 기록물을 위한 분류체계 개발을 위한 원칙을 설정하였다. 아울러 개념화, 용어화, 기호화를 고려한 개발모형을 도출하였으며, 분류표와 함께 시소러스를 연계 구축할 수 있는 방안도 제시하였다.
문학류(literature)는 국내 공공도서관의 장서 가운데 가장 큰 비중을 차지하는 주제분야이다. 그 가운데에서도 한국소설장서는 단일주제로는 가장 많은 비중을 차지하고 있는 장서이다. 공공도서관 전체 장서의 14%가 한국소설류로 구성되어 있는 것으로 추정된다. 전체 장서의 14%를 차지하고 있는 한국소설장서의 분류를 위한 한국십진분류법(KDC; Korean Decimal Classification)의 분류항목은 813 하나의 목(目; section)이다. 전체 14%에 해당하는 장서가 천구분에 해당되는 하나의 목항목에 집중되어 분류되고 있는 것이다. 특히 장서량이 많은 현대한국소설을 위한 항목으로는 세목(細目; sub section)인 813.6과 813.7의 두 항목이 배정되어 있고, 실제로 다수의 도서관에서는 813.6 하나의 세목항목을 활용하여 분류하고 있는 것으로 조사된다. 도서기호를 통해 추가적인 세분이 이루어지기는 하지만 기본적으로 한국소설류에 배정된 분류항목이 적어 개별자료에 부여된 청구기호의 식별력이 떨어진다. 이에 따라 관리자의 배가작업 및 이용자의 검색 모두 쉽지 않은 상황이다. 이에 본고는 한국소설류의 세분 전개가 가능하도록 한국십진분류법(KDC) 해당 항목의 세분 전개방안을 모색하고 적합성을 검토하였다.
고객의 기호와 요구에 부응하는 서비스의 제공을 위해 영화 요소 중 정확한 장르의 분류는 고객의 선택에 있어 중요한 문제이다. 기존의 수작업에 의한 장르 분류는 시간과 비용, 신뢰성 등에서 비효율적이다. 이러한 문제의 해결을 위해 영화 시놉시스(Synopsis) 기반의 기계학습 방법은 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 대다수 영화서비스 주체가 보유하고 있는 시놉시스 정보를 기반으로 하여 기계학습을 이용한 영화장르 분류에 관한 하나의 정형화된 방법을 제시한다. 기계학습 Algorithm 중 LibSVM, RandomComittee, LMT, NaiveBayes, PART Algorithm 을 이용하여 Algorithm 별, 장르별 분류 정확도를 측정하여 비교한다.
이 연구는 교육학 분야의 학문체계와 KDC, NDC, DDC, LCC의 분류체계 및 한국연구재단의 연구분야분류표의 교육학 분야의 분류체계에 대해 비교 분석한 후, 이를 토대로 KDC 교육학 분야의 분류체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 시도하였다. 분석결과 KDC 제5판의 교육학 분야는 학문발전의 추세를 반영하는 분류항목의 추가, 교육학 세부 영역의 등위류 분류용어의 적절한 전개, 세부 주제의 추가 전개, 분류기호의 오류 및 분류항목의 상관색인 누락 등에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 개선 방안을 제시하였다.
본 연구의 목적은 인지과학의 관점에 근거하여 한국어 맛 어휘, 특히 한국어 맛 형용사의 분류 체계를 제안하는데 있다. 이때 한국어 맛 형용사의 분류는 인지과학의 분과 학문들이 수용하는 '미각'과 '향미'와 '맛'의 정의에 근거하여 이루어진다. 국내에서는 맛 어휘와 관련하여 많은 연구가 이루어져 왔다. 그래서 맛 어휘의 분류와 관련된 연구 결과물들이 꾸준히 발표되었으나, 연구자에 따라 크고 작은 차이를 보인다. 이는 연구자들이 맛 어휘를 범주화하는데 있어 객관적이고 보편적인 기준보다는 주관적이고 직관적인 기준을 적용했기 때문이다. 우리가 일상생활에서 흔히 말하는 '맛'은 미각 수용기 세포가 지각하는 감각 이상의 것을 포괄한다. 게다가 우리 인간이 지각하는 맛의 80~90%는 냄새에 좌우되어, 맛의 지각에 있어 후각의 중요성이 강조된다. 한편 음식의 식감과 색상과 온도, 음식을 먹는 주변 환경, 음식을 먹는 사람의 개인적 사회문화적 기호척도 등이 맛 지각에 큰 영향을 미친다. 먹는 것과 맛을 보는 것은 우리의 일상생활에서 중요한 부분을 차지한다. 그래서 맛 지각에 대한 언어학적 접근은 결코 간과할 수 없는 연구 영역이다. 본 연구자는 인지과학의 관점에 따른 맛 어휘의 분류가 맛 지각의 인지 메커니즘을 이해하는데 도움을 줄 수 있다는 가정에서 출발한다. 본 연구는 우리 인간의 심상어휘집에 '존재할 혹은 존재할지 모르는' 맛 어휘 낱말밭의 모습을 기하학적 모델로 형상화하고자 하는 후속 연구의 사전 작업임을 이 자리를 빌려 밝혀둔다.
네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to analyze the problems of classified items by directly applying the domestic literary publications of agriculture field one by one and to present revision scheme having KDC as the subject of the study. In order to do this, I directly applied and analyzed KDC's 4th edition to the 5,400 literatures of agricultural field from the collection list database at the National Library of Korea. Revision scheme of KDC's agricultural field that's been made based on the above revision scheme tried to follow the basic classified systems and items of KDC's 4th edition, if possible, and in terns of necessary items, it includes only addition of cycles and the minimum subdivided extension.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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