• 한국도서관정보학회지
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• 제39권3호
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• pp.369-386
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• 2008

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.

• 정보관리학회지
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• 제35권4호
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• pp.141-164
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• 2018

최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.27-56
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• 2009

이 논문은 DDC의 주류설정에 대한 논리성을 규명하는데 목적이 있다. 어떤 분류법이든 군집화와 순차화가 선행된다. 주류설정은 군집화과정이다. 군집화 과정속에서 2차적으로 순차화가 고려되는 것이다. 따라서 분류법에서 군집화는 분류표를 구성하는데 가장 중요한 요소이다. 그렇기 때문에 주류설정에서 논리성이 강하게 요구되는데 DDC에서 각 주류는 특수도서관 개념에서 출발하였기 때문에 논리성은 약하다. 그러나 역사적 사실을 통해 주류설정의 논리성을 규명하고자 하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권3호
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• pp.151-173
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• 2006

본 연구의 목적은 지식정보자원 데이터베이스를 구축하고 관리하고 서비스하는 국내의 모든 공공 기관과 민간 기관에서 공동으로 활용될 수 있으며 다양한 자료유형과 매체유형을 포괄할 수 있는 국가지식정보 분류표준(안)을 개발하는 것이다. 연구의 기초 작업으로서 문헌분류 체계와 지식정보자원 분류 체계의 차이, 지식정보자원의 분류사례 및 지식정보자원 분류에 대한문헌분류 체계의 적용 가능성을 분석하였다. 기초 분석에 이어 국가지식정보 표준분류 체계 개발에 필요한 지식의 분야별 분포, 분류의 계층과 유연성 확보 방안, 지식정보 자원의 자료유형과 매체유형, 국가지식정보의 포털서비스 방안 등이 분석되었다. 이러한 분석을 토대로 본 연구에서는 주제 분류표, 자료유형 분류표, 매체유형 분류표로 구성된 다원적 국가지식정보 분류 표준(안) 모형을 제시하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권2호
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• pp.101-118
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• 2016

문헌분류체계에서 복합주제의 전개를 위해서는 복수의 구분기준 혹은 특성(characteristics)을 적용해야 한다. 복합주제의 세분전개를 위해 채택된 복수의 특성들은 세분의 매 단계에서 하나씩 순차적으로 전개된다. 복합주제를 세분 전개하는 과정에서 복수의 구분기준을 적용하는 순서를 인용순(citation order)이라 한다. 주제를 세분하는 과정에 적용되는 구분기준의 전개순서인 인용순이 구체적이고 일관성을 가져야 문헌분류체계의 일관성과 논리성을 확보할 수 있다. 특히 열거식 분류체계의 경우에는 복합주제의 표현을 위한 인용순의 결정이 분류체계의 구성과 체계성에 큰 영향을 미친다. 인용순 및 그 적용과 관련된 분류이론상의 기본 원칙들은 실제 분류체계 구축과정에서 실용적인 이유로 완벽히 적용되기 어렵다. 이에 본고는 분류체계의 구축과정에서 적용되고 있는 인용순 관련 분류이론과 선행연구를 개괄해보고, 인용순 실제 적용상의 제반 사항을 고찰하였다.

• 정보관리학회지
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• 제36권1호
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• pp.53-71
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• 2019

최근 대학에서는 다양하게 변화하고 있는 실무현장과 학술연구분야를 반영하여 교과과정을 개편하자는 요구가 다양하게 나타나고 있다. 이에 이 연구에서는 교육과정 개편에 필요한 해외 문헌정보학 교육과정의 동향을 파악하고자 세 가지 측면에서 미국 문헌정보학 교과과정에 개설되어 있는 교과목을 분석하였다. 교과목 분석에 적용된 기준은 국가직무능력표준(NCS)의 문헌정보관리 직무단위, 한국연구재단의 국가과학기술표준분류와 학술연구분야 분류표에 나타난 문헌정보학 주제 분류이다. 세 가지 측면으로 분석한 결과 공통되게 나타난 현상은 시스템 구축설계 및 정보기술분야의 교과목 수가 많은 것이며 도서관 및 정보센터 경영과 이용자서비스도 교과목이 많은 주제 분야인 것으로 조사되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제36권1호
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• pp.187-209
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• 2002

이 연구는 분류기호를 통해 복합주제를 합성할 수 없는 경우의 합리적이고 일관성 있는 분류기호를 부여하기 위해 문헌분류표에 설정되어 있는 우선순위(preference order)의 개념과 활용 등 그 이론적 배경을 고찰하고, DDC를 중심으로 문헌분류표에서의 우선순위표 활용을 보조표와 본표의 각 유별로 구분하여 추출한 후, 이를 실제적으로 적용하면서 우선순위표를 분석하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제32권2호
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• pp.55-76
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• 1998

이 논문의 전반부는 분석적 합성식 분류법의 일반적인 특성과 장단점을 열거식분류법과 대비하여 분석하고 있다. 후반부에서는 분석적 합성식 분류표의 일반적인 작성단계와 그에 따르는 문제점과 고려사항을 분석하고, 이를 결혼상담소용 분류표의 작성이라는 실예를 통하여, 패싯분석과 주류의 순서 및 열거순서, 배열구조상의 순서 등 각종 순서의 결정, 분류기호의 선택과 적용의 순서로 고찰하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1762-1763
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• 2012

최근에 이슈화되고 있는 녹색기술문헌의 중요성에 부합하여 녹색기술 문헌을 자동으로 분류해주는 문서 분류시스템 개발하였다. 분류체계로는 14개의 관심 녹색기술 분류 체계를 선택하였고, 다양한 문서 분류 기법 중 SVM(Support Vector Machine)에 기초를 둔 방법을 이용하였다. 문서 벡터를 생성할 때 제목과 본문에 동일한 가중치를 적용하는 방법을 벗어나서 제목의 키워드에 좀 더 높은 가중치를 부여하는 방식을 적용하여 성능평가를 수행하였다.

• 정보관리학회지
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• 제25권1호
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• pp.211-233
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• 2008

로치오 알고리즘에 기반한 자동분류의 성능 향상을 위하여 두 개의 실험집단(LISA, Reuters-21578)을 대상으로 여러 가중치부여 기법들을 검토하였다. 먼저, 가중치 산출에 사용되는 요소를 크게 문헌요소(document factor), 문헌집합 요소(document set factor), 범주 요소(category factor)의 세 가지로 구분하여 각 요소별 단일 가중치부석 기법의 분류 성능을 살펴보았고, 다음으로 이들 가중치 요소들 간의 조합 가중치부여 기법에 따른 성능을 알아보았다. 그 결과, 각 요소별로는 범주 요소가 가장 좋은 성능을 보였고, 그 다음이 문헌집합 요소, 그리고 문헌 요소가 가장 낮은 성능을 나타냈다. 가중치 요소 간의 조합에서는 일반적으로 사용되는 문헌 요소와 문헌집합 요소의 조합 가중치(tfidf or ltfidf)와 함께 문헌 요소를 포함하는 조합(tf*cat or ltf*cat) 보다는, 오히려 문헌 요소를 배제하고 문헌 집합 요소를 범주 요소와 결합한 조합 가중치 기법(idf*cat)이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 실험집단 측면에서 단일 가중치와 조합 가중치를 서로 비교한 결과에 따르면, LISA에서 범주 요소만을 사용한 단일 가중치(cat only)가 가장 좋은 성능을 보인 반면, Reuters-21578에서는 문헌집합 요소와 범주 요소간의 조합 가중치(idf*cat)의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 가중치부여 기법에 대한 실제 적용에서는, 분류 대상이 되는 문헌집단 내 범주들의 특성을 신중하게 고려할 필요가 있다.