문헌분류는 지식분류에 입각하여야 한다는 분류의 제 1원리를 규명하기 위하여 지식의 발전과정을 인식론적 관점에서 규명하였으며. 이를 바탕으로 지식분류가 문헌분류에 어떤 영향력을 미쳤는가를 규명하였다. 주제개념은 주관적 관념론, 객관적 관념론, 실용주의, 유물론으로 구분하여 분석하였다. 분석된 결과에 따라 지식분류가 어떤 인식의 관점에서 전개되어 왔는지를 인도의 베다분류법을 비롯하여 플라톤과 아리스토텔레스의 지식분류에서부터 현재의 머시럼, 브리테니카 3의 분류법에 이르기까지 분석하였다. 또한 이를 토대로 지식분류와 문헌분류의 상보성을 규명하였다.
이 연구는 외국의 문헌분류법이 중국의 문헌분류법에 끼친 영향을 DDC, ББK를 중심으로 파악하였다. 아울러 도서관을 국책 수행 상 중요 기관으로 인식하는 중국의 도서관에서 대표적으로 사용하고 있는 중국의 현대 3대 문헌분류법인 중국인민대학도서관도서분류법, 중국과학원도서관도서분류법, 중국 도서관분류법에 대하여 발전과정을 중심으로 분석하였다.
범용의 문헌분류체계는 모든 주제분야를 포괄한다. 전체적인 분류체계는 문헌정보학 전문가가 구성하더라도, 개별 주제영역의 분류항목 구성과 전개는 해당 주제영역의 그것을 참고하는 것이 효율적이다. 전체 주제를 포괄하는 문헌분류체계가 각 주제분야에서 개발한 분류체계의 단순한 모음이 아닌 실용적인 분류체계가 되기 위해서는 각 항목에 배정되는 문헌량의 다과를 반영한 항목 설정과 세분이 필요하다. 분류항목의 설정에 있어 문헌량의 다과에서 항목 설정의 타당성과 근거를 찾는 것을 문헌적 근거(literary warrant)라 부른다. 본고에서는 한국십진분류법(KDC)에 전개된 각각의 분류항목에 어느 정도의 정보자원이 배정되고 있는지를 실증적으로 확인하고 이를 기반으로 향후 개정방안을 제시하고자 한다.
문헌간 유사도를 자질로 사용하는 분류기에서 미분류 문헌을 학습에 활용하여 분류 성능을 높이는 방안을 모색해 보았다. 자동분류를 위해서 다량의 학습문헌을 수작업으로 확보하는 것은 많은 비기 들기 때문에 미분류 문헌의 활용은 실용적인 면에서 중요하다. 미분류 문헌을 활용하는 준지도학습 알고리즘은 대부분 수작업으로 분류된 문헌을 학습데이터로 삼아서 미분류 문헌을 분류하는 첫 번째 단계와, 수작업으로 분류된 문헌과 자동으로 분류된 문헌을 모두 학습 데이터로 삼아서 분류기를 학습시키는 두 번째 단계로 구성된다. 이 논문에서는 문헌간 유사도 자질을 적용하는 상황을 고려하여 두 가지 준지도학습 알고리즘을 검토하였다. 이중에서 1단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성에만 활용하므로 간단하며, 2단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질생성과 함께 학습 예제로도 활용하는 알고리즘이다. 지지벡터기계와 나이브베이즈 분류기를 이용한 실험 결과, 두 가지 준지도학습 방식 모두 미분류 문헌을 활용하지 않는 지도학습 방식보다 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 실행효율을 고려한다면 제안된 1단계 준지도학습 방식이 미분류 문헌을 활용하여 분류 성능을 높일 수 있는 좋은 방안이라는 결론을 얻었다.
의학사 연구영역의 확대로 다양한 주제를 다룬 연구문헌들이 배출되고 있음에도 불구하고 분류표에서 의학사는 매우 간단하게 취급되고 있어 이들 문헌을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 KDC, DDC, 중국도서관 도서분류법 등 일반 도서관용 분류표와 NLMC, 보스톤의학도서관분류,. 커닝햄분류표, 버나드분류표 등 의학도서관용 분류표에서 의학사가 어떻게 취급되고 있는 지 살펴보았으며, 의학사문헌의 보다 정확한 분류 및 분류표 재전개를 위하여 의학사의 연구범주를 고찰하였다.
이 연구는 식물학의 학문분류 체계와 문헌분류 체계를 비교 분석함으로써 식물학의 분류특성과 문제점을 분석하고, 이를 토대로 KDC 식물학의 분류체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 시도되었다. 이 연구결과를 요약하면 아래와 같다. 첫째, 식물학의 학문분류는 주로 식물의 연구대상에 따라 식물 형태학, 식물 생리학, 식물 생태학, 식물 계통학, 식물 유전학, 식물 진화학 등으로 구분하고 있다. 둘째, 식물의 분류는 식물 계통학이라는 하위 분과학문에서 다루고 있으며, Engler 체계 등이 일반화되어 있다. 셋째, 식물학의 문헌분류 체계는 대부분 식물학의 분과학문 위주가 아니라 식물의 분류 위주로 구성되어 있다. 이때 KDC, NDC, UDC, CC에서는 식물분류를 식물의 발달과정 즉, 진화순서에 의해 하등식물에서 고등식물로 배열되어 있는 Engler 체계를 적용하고 있으며, DDC와 LCC는 현존하는 식물에 더 중점을 두고, 고등식물에서 하등식물로 배열되어 있는 Bentham & Hooker 체계와 유사성이 있다. 넷째, KDC 식물학에서 있어서는 DDC나 CC와 같이 일반 식물학에서 다루고 있는 식물의 구조나 속성 등을 482-489에 나열되어 있는 모든 식물에 공통적으로 적용하여 세분할 수 있도록 구조화 하는 것이 바람직할 것이다.
본 연구는 한국도서관학관계문헌색인, 1945-1974와 한국문헌정보학 색인, 1975-1992를 바탕으로 해방 후 48년간의 한국 분류학계가 어떻게 이루어져 왔는지를 연구해 보았다. 이병수, 임종순, 천혜봉, 배영활, 이경호 등에 의해 많은 문헌이 발표되었으며 국립중앙도서관의 도서관에 가장 많은 관련 문헌이 발표되었다. 1970년대 중반 이후로는 대학 논집과 전공학과의 학보에도 많은 문헌이 발행되기 시작하였다. 많은 발전에도 불구하고 외국과 비교해 보면 분류만을 중점적으로 연구하는 연구 단체의 조성과 그 단체가 주축으로 만들어지는 분류 전문 학술지의 발행이 시급하다.
이 논문의 목적은 SVM(지지벡터기계) 분류기의 성능을 문헌간 유사도를 이용해서 향상시키는 것이다. SVM은 효과적인 기계학습 시스템으로서 최고 수준의 문헌자동분류 기술로 인정받고 있다. 이 연구에서는 문헌 벡터 자질 표현에 기반한 SVM 문헌자동분류를 제안하였다. 제안한 방식은 분류 자질로 색인어 대신 문헌 벡터를, 자질 값으로 가중치 대신 벡터유사도를 사용한다. 제안한 방식에 대한 실험 결과, SVM 분류기의 성능을 향상시킬 수 있었다. 실행 효율 향상을 위해서 문헌 벡터 자질 선정 방안과 범주 센트로이드 벡터를 사용하는 방안을 제안하였다. 실험 결과 소규모의 벡터 자질 집합만으로도 색인어 자질을 사용하는 기존 방식보다 나은 성능을 얻을 수 있었다.
한국학술진흥재단의 연구분야분류표에 의하면 지적학은 지역개발의 중분류아래 소분류항목으로 배정되어 있어 독립된 학문분야로 인정받지 못하고 있다. 따라서 이 연구의 목적은 현행 지적학 학문분류체계의 문제점을 찾아내고 개선방안을 제시하는데 있다 이를 위해 지적학의 학문적 정의와 연구대상 지적학 관련의 학문적 성과, 지적학 교육제도와 교과목의 현황과 특징을 분석하였으며, 학문분류체계와 문헌분류에서의 분류현황을 살펴보았다. 그 결과 지적학을 복합학의 대분류영역에 배정하여 중분류로 상향 이동시키고 소분류와 세분류 항목을 설정하여 지적학의 학문분류체계를 개선할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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