본 연구의 목적은 Cutter의 전개분류법 특징을 분석하는 것이다. 분류법 평가와 관련된 4가지 요소를 기준으로 전개분류법을 분석하였다. 연구 결과로 첫째, 주류 배열은 철학과 종교, 역사와 지리, 사회과학, 자연과학과 예술, 언어와 문학 순으로 배열되어 있어 그 순서가 논리적이며 진화적이다. 둘째, 기호법은 문자를 사용하는 순수기호법이며, 저자기호법을 포함시켰다. 셋째, 7개의 표로 구성되어 있으며, 제2표는 자연과학 분야가 전개되었고, 제3표부터는 전 주제 분야로 확산되었다. 넷째, 지역구분을 적용하였는데, 대륙별로 지역의 연결성을 강조하여 나열하였다.
이 논문에서는 한국고전문학을 활용한 체험형 게임 관광프로그램을 개발하고자 하는 과정의 첫 번째 시도로써 중인가객 김수장과 그의 가집 『해동가요』를 대상으로 1차 연구를 진행하였다. 이를 위하여 관광콘텐츠로서 체험형 게임과 한국고전문학의 가치에 대한 이론적 검토를 먼저 진행하였다. 이후 프로그램의 수요층을 가족, MZ 세대 및 연인, 외국인의 세 분류로 설정하였으며, 이들을 대상으로 설문조사를 실시하여 각 수요층의 성격 및 프로그램 선호도를 확인하였다. 이를 바탕으로, 가집 『해동가요』와 김수장이 창작한 7수의 시조 작품에서 분석틀에 따라 각각의 역사문화자원으로서의 주요 가치를 발굴하고, 대상과 관련된 수요층의 선호를 분석하였다. 이에 따라 가족 단위는 모험플롯으로, MZ세대 및 연인의 경우에는 사랑플롯으로, 외국인의 경우에는 모험과 사랑을 혼합한 플롯으로 구성하여 각 수요층에 맞게 서사구조를 차별적으로 조직하였다. 이 글은 스토리텔링적인 가치가 있음에도 불구하고 지금껏 잘 활용되지 못한 한국고전문학, 그 중에서도 김수장이라는 인물과 그의 작품에서 스토리를 발굴하고, 이를 체험형 게임 관광프로그램으로 발전시킴으로써 한국고전문학의 측면에서도, 관광학의 측면에서도 새로운 시도를 해보고자 하였다. 이후로도 다양한 조선의 문학인들을 발굴하여 지속적으로 스토리텔링을 진행한다면 고전 문학 기행 콘셉트의 여행상품군의 활성화를 기대해볼 수 있을 것이다.
학교도서관에서 가장 많은 장서를 차지하는 주제는 문학의 소설이며, 소설장서를 접근하기 위한 KDC의 현행 분류체계는 학교도서관에서 소설에 접근하려는 이용자의 정보요구에 부합하지 않으므로 이용자 요구를 반영한 장르 분류 방안이 모색되어야 한다. 이에 본고에서는 국내·외 국립 및 공공도서관의 소설장서 분류 현황을 조사하고, 온라인 및 오프라인 서점의 소설장서 분류체계와 KDC와 DDC의 소설 분류표를 비교하여 이를 바탕으로 학교도서관에서 소설장서의 장르 분류 방안을 모색하였다. 우선, 소설장서를 위한 장르분류표를 개발하기 위해, 소설을 위한 장르 용어를 수집하고, 이중에서 14개의 장르 표목을 도출하여 영어 표목의 두문자를 분류기호로 할당하였다. 새롭게 개발한 장르분류표의 적용 방안으로 중등학교 도서관의 KDC 번호를 대상으로 KDC와 혼합 적용, 장르기호를 선치해 적용, 장르기호만 적용하는 세 가지를 제시하였다. 본 연구는 KDC에서 계층 분류의 한계를 극복하고 이용자의 요구를 반영한 소설장서의 장르 분류 방안을 모색하였다는데 의의가 있다.
LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
시대구분(연대범주)은 주제와 결합하여 주제의 범위를 특정 연대(시대)로 한정하는 방법으로서 분류표에 따라서 사용기법을 달리 하고 있다. CC와 UDC는 공통구분표를 통해 일관성있고 분명한 시대구분이 가능하다. DDC와 KDC는 표준구분, 역사류, 문학류에 따라 시대구분 기호를 다르게 사용하고 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.
본 논문은 이미지 저작권 유무 판별을 분류 문제로 정의하고 기계학습과 합성곱 신경망 모델을 적용하여 해결한다. 학습을 위해 입력 데이터를 고정된 크기로 변환하고 정규화 과정을 수행하여 학습 데이터셋을 준비한다. 저작권 유무 판별 실험에서 SVM, k-NN, 랜덤포레스트, VGG-Net 모델의 분류 성능을 비교 분석한다. VGG-Net C 모델의 결과가 다른 알고리즘과 비교 시 10.65% 높은 성능을 나타냈으며 배치 정규화 층을 이용하여 과적합 현상을 개선했다.
본 연구는 사용자의 음성 패턴 분석과 텍스트 분류를 중심으로 이루어지는 한국어 감정 인식 작업을 개선하기 위해 Macaron Net 텍스트 모델의 결과와 MFCC 음성 모델의 결과 가중치 합을 분류하여 최종 감정을 판단하는 기존 82.9%였던 정확도를 텍스트 모델 기준 87.0%, Multi-Modal 모델 기준 88.0%로 개선한 모델을 제안한다. 해당 모델을 우울증 예방 플랫폼의 핵심 모델에 탑재하여 covid-19 팬데믹 이후 사회의 문제점으로 부상한 우울증 문제 해소에 기여 하고자 한다.
이 연구의 목적은 1998년부터 2016년까지 미국 '한 책, 한 도시' 지역사회 독서운동에서 선정된 책들의 선호도, 분류기호, 주제표목, 발행연도, 장르 등 특성을 살펴봄으로써 지역사회 독서운동의 지향점을 이해하는 것이다. 2017년 4월 LC(Library of Congress) 도서센터 웹사이트에 등록된 '한 책, 한 도시' 독서운동의 주별 및 작가별 리스트를 기반으로 전체 선정 책 1,102권 및 단 한 개 프로그램에서 선정된 책 812권의 LC OPAC 서지레코드 735건을 분석하였다. 주요한 발견은 To Kill a Mockingbird 등 선호된 책들의 계속적 영향력과 'The Big Read'를 통한 '한 책'의 수명 연장, 발행 1-2년 된 신간에 대한 선호, LC 분류체계의 P(문학 및 어학) 주제 집중(530권, 72.1%)과 PS(미국문학)의 압도적 중요성(307권, 57.9%), 가정소설, 역사소설, 심리소설 장르의 높은 비중과 43개 장르의 분산, 고유한 주제표목 535개 중 "City and town life"와 "World War, 1939-1945"(8권) 표목의 중요성 및 개별 주제표목들의 다양성, 96개 주제표목 그룹에서 "African American..."(20권)과 "Woman..."(16권)으로 시작하는 그룹의 중요성 등을 포함한다. 이 연구는 선정 책들의 주제가 통합, 이해, 관용 등에서 인권, 환경, 평화 등으로 변화하고 다양화하는 현황과 추이를 기술하였으나, 책 선정이 지역사회에 미친 영향 및 독서운동이 가져온 실제적 변화 등은 다루지 못한 제한점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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