건설실패에 관련된 정보는 연구문헌, 사례집, 보고서 등에서 제공하고 있지만, 실패정보에 대한 체계적인 분류가 구축되어 있지 않아, 정보의 활용에 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 국내$\cdot$외의 건설실패연구 관련기관 및 문헌을 조사$\cdot$분석하여 건설실패정보 분류체계를 제안하였는데, 시설물 일반정보, 실패상황정보, 실패원인정보, 실패대책정보의 4개의 대분류로 구성되어 있다. 그리고 각각의 대분류항목은 중분류항목과 소분류항목으로 구성하였다. 본 연구에서 제시한 건설실패분류 체계는 실패사례의 정형화$\cdot$표준화를 통하여 건설산업 참여주체들이 실패정보를 공유함으로써 실패의 재발을 방지하는 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 Saracevic과 Kantor(1997)가 개발한 도서관 서비스 가치의 분류체계를 적용하여 국내 도서관 이용자 16명을 대상으로, 이용자가 경험하고 표현하는 서비스 가치를 평가하였다. 이용자와의 직접적인 면담을 통해 이용자가 도서관서비스를 사용하게 된 동기 사용과정에서의 상호작용, 그리고 서비스의 이용을 통해 경험한 결과를 이미 개발된 분류체계의 구체적인 요소를 적용하였다. 이를 통해 다양한 목적으로 도서관 서비스가 사용되며 이용자 본인의 말로 표현된 서비스 가치를 포착, 분류할 수 있었다. 본 연구에서 사용된 면담 기법 등을 적절히 활용하면 이용자들로부터 서비스 가치와 관련된 구체적이고, 사실적인 언급을 수집할 수 있으며, 기존에 개발된 분류체계는 높은 포괄성과 적용성을 지닌 것으로 평가되었다.
문헌범주화에서는 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 정확성이 일정 수준을 가진다고 가정한다. 그러나, 이는 실제 문헌집단에 대한 지식이 없이 이루어진 가정이다. 본 연구는 실제 문헌집단에서 기 부여된 주제범주의 정확성의 수준을 알아보고, 학습문헌집합에 기 부여된 주제범주의 정확도와 문헌범주화 성능과의 관계를 확인하려고 시도하였다. 특히, 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 질을 수작업 재색인을 통하여 향상시킴으로써 어느 정도까지 범주화 성능을 향상시킬 수 있는가를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술분야의 1,150 초록 레코드 1,150건을 전문가 집단을 활용하여 재색인한 후, 15개의 중복문헌을 제거하고 907개의 학습문헌집합과 227개의 실험문헌집합으로 나누었다. 이들을 초기문헌집단, Recat-1, Recat-2의 재 색인 이전과 이후 문헌집단의 범주화 성능을 kNN 분류기를 이용하여 비교하였다. 초기문헌집단의 범주부여 평균 정확성은 16%였으며, 이 문헌집단의 범주화 성능은 $F_1$값으로 17%였다. 반면, 주제범주의 정확성을 향상시킨 Recat-1 집단은 $F_1$값 61%로 초기문헌집단의 성능을 3.6배나 향상시켰다.
본 연구는 십진분류법인 DDC, UDC, KDC, NDC의 지역구분 보조표의 구조와 그 안에서 한국 지리 구분 전개에 관해 비교 분석하고 각각의 분류표 안에서 지역구분 보조표의 번호와 분류항목명을 기술하고 그 특징을 논하였으며 서로 다른 십진식 분류표에서 지역 구분과 관련하여 공통적인 사항과 차별화되는 사항을 조사하였다. 또한 위키 백과와 한국의 행정 구역 분류도 조사하여 십진식 분류법과 다르게 한국을 구분하는 기준을 살펴보았다. 이러한 분석을 바탕으로 한국에 관한 지역구분의 전개가 가장 적게 이루어진 DDC를 중심으로 좀 더 상세한 전개 방안을 기본 원칙과 임의조항과 함께 제시하였으며 향후 십진분류법 개정에 있어서 참고가 되도록 하였다.
이 연구는 해리스 분류법과 관련하여 해리스의 사상적 활동과 해리스 당시 미국의 문헌분류 흐름을 살펴본 후, 해리스 분류법의 구성원리 및 내용, 베이컨과 헤겔, DDC와의 관계를 중심으로 분석하였다. 지금까지 알려진 바와 같이 해리스 분류법의 구성체계는 무엇보다 베이컨의 분류순서를 도치시킨 역베이컨식으로 배열하였다고 해리스가 직접 언급하고 있으며, 해리스 분류법에는 어디에도 헤겔의 사상을 반영하였다는 표현이 나타나 있지 않다. 그렇지만 분석결과 해리스 분류법이 발표된 시기에 그는 헤겔주의자이고 미국의 대표적인 헤겔 해설자였으므로 그의 분류법에는 헤겔의 세계관이 반영되어 있다는 것을 충분히 짐작할 수 있을 뿐만 아니라 헤겔의 사상이 분류체계 곳곳에 구체적으로 반영되어있다. 또한 베이컨의 분류사상이 반영되어 역베이컨식라고 부르는 것도 당연한 주장이며, 다만 지금까지 알려진 바와 같이 베이컨의 직접적인 영향도 있지만 존스톤을 통해서 간접적인 영향도 있다는 것을 알 수 있다.
이 연구는 DDC 제21판을 대상으로 한국 및 동양관련항목의 재전개방안을 제안하였다. Table 2와 Table 5, Table 6 등 보조표의 재전개를 바탕으로 이를 본표에 통일적으로 적용하는 방안을 모색하였으며, 특히 종교류(200)와 서예류(745.61)의 새로운 재전개안을 제시하였다. 일반백과사전(030), 일반연속간행물(050), 일반조직(060), 저널리즘 등(070), 일반전집(080), 동양철학(181), 통계(310), 법률(340), 언어(400), 문학(800), 한의학(610.95), 한국음악(789), 동양지리(915), 동양역사(950) 등의 유들에 대해 재전개안을 제안하였다.
이 연구에서는 우리나라 대통령기록물의 효율적 관리와 대국민 기록정보서비스를 적극적으로 수용하기 위한 분류체계를 개발한 원리와 결과를 제시하였다. 이를 위해 행정수반으로써 대통령이 정부를 운용하는 과정에서 발생하는 업무결과물인 대통령기록물의 성격을 고려하였다. 또한 국가최고통치자로써 대통령이 정부를 통치하는 과정에서 발생하는 통치자료로써 대통령기록물의 성격도 고려하였다. 마지막으로 공공기록물이 갖는 기능적 측면도 고려하였다. 한편 행정안전부 공공정보분류체계를 비롯하여 국내외 주요 분류체계에서 시사하는 철학과 원리도 준용하였다. 이와 같은 연구를 통해 대분류 항목 24개, 중분류 항목 114개, 소분류 항목 179개의 대통령기록물 분류체계를 최종적으로 제안하였다. 제안된 분류체계항은 기록관리전문가와 분류전문가의 자문과 검증을 통해 분류체계로써 타당성을 확보하였다.
본 연구는 문헌분류표를 바탕으로 음식문화 분야와 한식을 고찰하여 음식문화의 다양한 주제를 보다 더 효과적으로 분류할 수 있도록 DDC의 개선 방향을 제시하였다. 이를 위해 동서양의 대표적인 분류 체계인 DDC, UDC, LCC, KDC, NDC, 중국도서관도서분류법을 대상으로 식생활 풍습, 식사 예절, 영양과 식이, 식품과 음료, 식단과 상차림, 음료 기술, 식품 공학으로 나누어 음식문화와 관련된 항목들을 비교분석하였다. 분석 결과, 6개 분류표의 한식에 대한 분류 항목은 거의 없었으며 앞으로 한국 고유의 음식과 상차림 등이 분류표에 반영될 필요성을 확인하였다. 분류표에 새로운 분류 항목이나 주기의 추가를 위해서는 문헌적 타당성을 가져야 하므로 다양한 한식에 관한 조리법이나 간행물을 발간하고 이를 전 세계에 알려야 할 것이다.
본 연구는 음식 문화 분야에 관한 한국십진분류법(KDC)의 역사적 발전을 고찰하고 음식 문화의 다양한 주제를 보다 더 효과적으로 분류할 수 있도록 KDC를 중심으로 개선 방향을 제시하였다. 이를 위해 KDC 안에 반영된 음식 문화 관련 기호와 항목명의 변천 과정과 더불어 KDC 5판으로 실제 음식 문화 관련 자료를 분류할 때의 문제점을 짚어본 후에 음식 문화 분야를 위한 KDC 5판의 개선 사항을 제시하였다. 음식 문화 분야에 있어서 KDC의 문제점은 분류항목명 및 포함주기의 부족으로 한식 관련 분류항목의 부족과 다양한 국가별 음식 특성이 반영되지 않았고, 색인 대상 및 구조가 검색하기 어려우며, 주기의 내용이 부족하고, 서양식 분류항목명을 번역하였기 때문에 우리나라 음식체계에 부합하지 않았다. 분석 결과를 바탕으로 외국의 대표적인 분류 체계에 나타난 자국의 음식 문화와 외국의 음식 문화에 대해 비교하면서 분류항목명 및 포함주기의 내용 확장, 색인 대상 및 구조 변경, 주기의 상세화, 서양식 분류항목명의 변경을 제안하였다.
국내 학술회의 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히 구현이 쉽고 컴퓨터 처리 속도가 빠른 로치오 알고리즘을 사용하여 "한국정보관리학회 학술대회 논문집"의 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 분류기 생성 방법, 학습집합 규모, 가중치부여 기법, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 파라미터(${\beta}$, ${\lambda}$)와 학습집합의 크기(5년 이상)를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 동등한 성능 수준이라면 보다 단순한 단일 가중치부여 기법을 사용하여 분류의 효율성을 높일 수 있음을 발견하였다. 또한 국내 학술회의 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주가 부여되는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있으므로, 이러한 환경을 고려하여 주요 성능 요소들의 특성에 기초한 최적의 분류 모델을 개발할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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