본 연구에서는 이미 만들어진 양국어 단일 언어 어휘 분류체계를 이용하여 양국어 어휘 분류등급 간의 개념유사도에 의한 양국어 분류체계간의 연관 관계를 구축하고자 한다. 중국어 유의어사전과 한국어 분류어휘표를 이용하여 양국어 어휘 분류체계에서의 분류등급 간의 개념유사성 및 양국어간의 어휘 유사성에 의하여 어휘분류망을 자동 구축한다. 자동 구축된 어휘분류망을 통하여 한국어 분류어휘표의 어휘 구성 및 분류체계에 대한 분석 평가를 진행할 것이며 나아가 한국어 분류어휘표에 대한 어휘 및 분류체계에 대한 보완을 시도하고자 한다. 본 연구는 한국어 자체 어휘 분류체계의 구축 방법론의 연구에도 어느 정도 도움될 것으로 기대한다.
듀이십진분류법(DDC)은 문헌분류체계로 도서관에서 뿐만 아니라 인터넷자원을 분류하는 기반으로 사용되고 있는데, 이는 DDC가 주기적이며 지속적인 용어 확장을 통해 최신성과 실용성을 유지하기 때문이다. 반면, 한국십진분류법(KDC)은 비정기적인 개정 주기로, 용어의 최신성과 실용성이 떨어진다. KDC가 도서관뿐만 아니라 인터넷자원 분류에도 활용 가능하기 위해서는 실용적인 분류 항목명이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 인터넷 자원의 디렉토리 분류체계와 KDC에서 사용하고 있는 분류항목명을 비교 분석하고 KDC에 추가할만한 분류항목명을 확장 제안하였다. 네이버, 야후, 교보문고, 아마존의 디렉토리 분류체계에서 음식문화 분야의 용어를 분석하였으며, 다른 분류체계를 참조하여 KDC로의 적용 방안을 제안하였다. KDC에 추가적인 분류항목명이 필요한 분야는 식품위생, 음료기술, 식품공학, 식품과 음료, 식사 및 식탁차림, 주방, 식당 공간이었으며 부족한 항목명은 음식 관련 용어 및 한식 관련 요리명이 주를 이루었다. 본 연구를 통해 KDC의 부족한 항목명과 적용방안을 제시함으로써 KDC가 도서관과 인터넷자원 분류에 활용될 수 있는 기반을 마련하였다.
이 연구는 농학분야의 인터넷자원을 효율적으로 관리하기 위한 새로운 분류체계의 모형을 제시하고자 시도된 것이다. 이를 위해 먼저 일반 문헌분류표가운데 KDC를 중심으로 농학분야의 분류체계를 분석하고, 국내의 인터넷 검색엔진가운데 특히 야후! 코리아와 엠파스의 농학분야 분류체계, 그리고 농학전문 포털사이트인 한국농림수산정보센터의 농업정보디렉토리와 농민넷의 Agri_Directory 분류체계를 비교 분석하였다. 이와 같은 비교분석의 결과를 바탕으로 농학분야 인터넷자원의 분류체계에 적용할 수 있는 실제적인 모형을 제시하였다.
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.
이 연구는 인터넷 기반 분류체계를 제공하는 주제별 디렉토리인 Yahoo Korea와 Argus Clearinghouse, DDC의 분류체계, ERIC시소러스의 분류체계, KEDI교육 시소러스의 분류체계를 비교. 분석하여 봄으로써 웹 주제별 디렉토리의 교육학 학술정보의 분류체계의 모형을 구축하기 위해 시도되었다. 이들의 분류체계는 주제범위의 포괄성, 분류체계의 논리성, 주제 용어의 정확성 탐색의 효율성의 4가지 척도를 가지고 분석되었다. 새로운 교육학 학술정보를 위한 검색엔진의 분류체계 모형은 학술적인 면과 실용적인 면을 고려하여 주제영역의 내용, 정보자료의 형태, 이용자의 탐색의 효율성을 고려하여 16개의 대구분 주제항목과 47개의 중구분 주제항목으로 전개되어 구축되었다.
본 연구의 목적은 DDC가 당시 도서관 장서의 급속한 증가 문제를 해결하기 위해 도서관 최초로 상관식 배가법을 도입하고 세분화된 분류체계를 적용한 것이 도서관계에 어떤 영향을 미쳤는지 분석하는데 있다. 이를 위해 DDC가 상관식 배가법을 도입하고, 분류체계를 세분화하여, 도서관과 타 분류법에 미친 영향 등을 비교 분석하였다. 분석 결과 첫째, DDC는 이전에는 존재하지 않았던 상관식 배가법이라는 혁신적인 방법을 적용하여, 세분화된 분류체계를 도입하면서 당시 도서관이 처해있던 급속한 장서 증가 문제를 해결하였다. 둘째, 세부적인 분류를 위해 형식 구분을 분류기준으로 적용하여 실질적으로 도서관의 도서 분류에 도움을 주었다. 셋째, 분류체계에 십진법을 도입함으로써 분류체계의 무한정 세분화가 가능하여, 경제성과 실용성을 획득하였다. 넷째, 전개분류법이나 주제분류법을 비롯한 현대 도서관 분류법 발전에 큰 영향을 미쳤다. 이처럼 상관식 배가법을 적용하고 세분화된 분류체계를 가진 DDC는 시대적 요구에 적합한 분류법이었고, 개별 도서관에서 실용적으로 사용할 수 있는 분류법이었다.
본 연구에서는 정책정보서비스를 제공하기에 적합한 분류체계를 제안하고자 하였다. 이를 위해 BRM분류체계분석, 문헌분석, 정책정보제공사이트 분류체계분석, 분류전문가논의과정, 정책정보수요자대상 설문조사 및 면담조사, 정책정보자료의 실제적 구축을 통한 경험적 검증과정을 거쳤다. 최종적으로 BRM 분류체계를 수정 보완하여, 정책정보관련 정보자원을 제공하기에 적합한 분류체계를 제안하였다. 전문가 논의 과정을 거쳐 정책정보서비스에 적절한 BRM 분류 단계를 3단계로 확정하였다. 국내외 정책정보제공사이트를 제공하고 있는 기관의 분류체계와 서비스 조사를 통해 BRM 분류체계가 정책정보자료 제공을 위해 적합하다는 것을 확인하였다. 실무자 면담 조사를 통해 BRM의 적절성 확인과 개선점을 도출하였다. 설문조사를 통해 정책정보서비스를 위한 BRM 분류체계 사용의 적절성과 BRM 주제분야별 보완요구사항을 분석하였다. 마지막으로 경험적 검증을 통해 정책정보서비스를 위한 BRM 분류 체제의 주제 내용을 확정하였다.
국제 표준인 ISO 15489와 관련코드에 따르면 공공조직이든 민간조직이든지를 막론하고 안정적인 기록물 분류체계를 구현하게 하는 기능 분류 사용을 권고하고 있다. 기업에서도 이를 따라 업무 수행 기록물을 분류 축적하여 검색 활용할 수 있는 체계를 구축하는 것은 기업 성장을 위해서 중요하다. 따라서 기업의 기록물 분류체계 개발에 적용할 수 있는 분류기준이나 개발 방법론 연구 및 모형의 연구가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 대기업 3개 회사와 중소기업 4개 회사 등 총 7개의 종합건설기업의 기록물 분류체계 사례연구를 통하여 분류체계의 내용을 비교 분석하였다. 사례연구를 통하여 도출한 분류원칙을 정리 종합하여 핵심적인 건설기록물 분류기준을 제시하고, 건설기록물 분류체계 모형을 도출하기 위하여 대기업 사례기업의 본사조직 및 프로젝트조직의 대분류 및 중분류 항목 구성을 상호 비교하면서 표준적인 본사조직 및 프로젝트조직 기록물 분류 항목을 도출하는 과정을 기술하고 그 결과로 개발된 건설기록물 분류체계 모형을 제시하였다.
본 연구에서는 문화콘텐츠 경쟁력 강화 및 미래형 융합콘텐츠 기술 지원을 위한 필수 요소인 문화기술의 분류체계를 제안한다. 이를 위해 문화기술의 개념 및 현황에 대한 고찰을 통해 문화콘텐츠의 특수성을 도출하고, 기존의 문화기술 분류체계와 기타 기술 분류체계의 체계적 분석을 통해 현재 문화기술 분류체계의 문제점 및 향후 문화기술 분류체계의 반영을 위한 시사점을 도출한 후 문화콘텐츠의 특수성을 반영한 새로운 문화기술 분류체계를 개발하였다. 최종적으로 제안된 문화기술 분류체계 안은 문화콘텐츠의 기획, 생산/제작, 유통, 서비스의 모든 가치사슬 과정에 해당하는 관련 기술들을 포괄함과 동시에, 중분류 구성에 있어서 CT의 특성을 문화콘텐츠의 특수성을 고려하여 개편함으로써 산업 현장에서 보다 현실성 있고, 향후 정부 투자 및 제도 반영에 유연한 분류체계로서 그 의미를 갖는다.
한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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