• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.535-537
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• 2005

본 논문에서는 시소러스 상에서 개념간 세분화를 위한 의미적 기준인 개념 패싯 (Conceptual Facet)과 관계 패싯 (Relational Facet) 그룹을 사용하는데, 패싯이란 공통의 특성을 갖는 개념들을 함께 그룹화하고 용어간 관계를 구조화하기 위한 장치이다. 개념 패싯은 용어가 갖는 대표적인 의미속성, 범주를 의미하며, 용어 각각을 구별되는 의미장 (Semantic Field)에 분류하도록 한다. 관계 패싯은 상$\cdot$하위 개념 간 의미 관계를 표현한 메타 개념이다. 본 시소러스는 여러 전문가들의 다양한 관점을 반영하도록 설계되었다. 관점이란 주관적이며, 임의적이어서 개별 개념에 내재된 자질 또는 속성과는 구별되는 독립적 속성이다. 개념 패싯, 관계 패싯의 도입은 계층 관계, 동등 관계, 범주 관계 등과 더불어 용어 간 관계를 보다 구체적으로 명시함으로써 최종 사용자에게 검색의 효율성과 정확성을 제공할 수 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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• pp.119-122
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• 2014

본 연구는 교육학 분야에서 국내 학술 논문 저자키워드 출현 순서에 의미가 있는지 알아보기 위하여 저자키워드 출현 순서별로 빈도를 조사하고 동 저자 키워드가 제목에 출현하는지를 살펴본 후, 학술논문 저자키워드 출현 순서에 따른 빈도가 저자키워드의 논문 제목 출현 빈도에 미치는 영향에 대해 연구하고자 한다. 연구의 배경은 구조적 학술용어사전의 구축과 관련해서 효율적인 용어 선정이나 용어 분류 방법을 찾는 것이다. 연구의 목적을 위해 교육학 분야 저자키워드의 출현 빈도수가 1인 것을 제외하고 고빈도 순으로 400개 용어를 추출하였다. 저자키워드의 몇 번째 출현 순서가 저자키워드의 제목 출현에 가장 큰 영향을 미치는지 알아본 결과, 저자키워드의 첫 번째 출현이 아닌 두 번째 출현이 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.311-313
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• 2023

군중눌림 사고 형태의 재난은 국내에서 경험과 연구가 미진한 재난의 형태이지만 세계적으로는 선진국이나 후진국을 가리지 않고 꾸준히 발생중이며, 2022년 10월 29일의 이태원 참사에서 보듯이 국가사회에 엄청난 파급력과 영향을 주는 재난이다. 따라서 군중눌림 사고를 이해하고 발전된 학술적 접근 방식을 통하여 최소한의 예방, 대비, 대응 수준에 이르러야 하나 국내에서는 그 연구가 미진하고 용어와 개념 정립도 되어 있지 않다. 군중눌림 사고는 그 본질 상 얼마 안 되는 짧은 골든 타임 내에 해결이 되지 않으면 대처 시간이 거의 없어 인명피해 대처가 매우 어렵다. 즉 질식으로 의식이 저하되는 피해자가 신고되어도 현장 도착 구급대원이 밀집된 군중을 뚫고 피해자에게 신속히 접근하기란 애무 어려워, 선진국들조차도 많은 인명피해를 내지만 뚜렷한 한 가지 해결책을 제시 못하고 있는 형편이다. 이러한 상황에서 군중압박 사고 관련 정립되지 않은 용어를 관련 개념과 같이 조사 정리하고, 과거 있었던 대표적 군중집회의 분류, 특성 등을 알아보며, 이를 기반으로 용어와 개념이 정리 및 표준화되는 기반이 되도록 하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제35권4호
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• pp.171-191
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• 2004

이 연구는 KDC 사회과학류(300)와 순수과학류(400)를 중심으로 분류표의 분류명사와 초등학생관련 자료의 실제적인 어휘분석을 바탕으로 초등학교 도서관을 위한 분류표의 수정 전개방안을 제시하고자 시도되었다. 이를 위해 국내$\cdot$외 학교도서관이나 어린이도서관에서 초등학생관련 자료의 분류를 위한 분류표 개발 사례 및 문제점에 대해 살펴보고, 초등학교도서관을 대상으로 실제로 소장된 문헌의 KDC 유별 현황을 분석하여 각 분류항목의 실제적인 문헌의 유별 분포도를 분석하였다. 그리고 KDC 사회과학류와 순수과학류에서 사용되고 있는 분류항목과 초등학교교과서나 초등학생용 학습백과사전 등의 초등학생관련 문헌에서 추출한 용어에 대해 초등학교 4, 5, 6학년 학생들을 대상으로 용어의 이해도를 분석하였으며 이를 바탕으로 분류표 수정전개의 원칙과 방법을 마련한 후, 유별로 학교도서관을 위한 KDC 분류항목의 수정전개 방안을 제시하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권4호
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• pp.281-299
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• 2013

이 연구의 목적은 KDC 제6판의 약학 분야 분류항목 전개에 대한 개선방안을 제시하는 것이다. 이를 위하여 첫째, 약학의 학문 영역과 체계를 살펴보았으며, 둘째, KDC초판부터 제6판까지 약학 분야에 사용된 용어를 분석하였으며, 셋째, KDC 약학 분야의 분류항목 전개의 변천과정을 분석하였으며, 넷째, KDC와 DDC, NLMC, 연구분야분류표에 전개된 약학 분야를 비교 분석하였다. 그 결과 KDC의 약학 분야는 제4판 이후 전혀 변화되지 않은 것으로 나타났다. 그래서 본표에 전개된 요목 및 세목에 관계된 새로운 주제들을 분류항목으로 추가 전개하여 관련 문헌들의 분류가 용이하도록 하였으며, 용어를 현대화하였다. 오늘날 새롭게 대두된 제약 산업분야, 항암관련 분야, 생물약학 분야를 미사용 중인 518.7-.8에 배정하여 분류할 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.837-843
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• 2001

본 논문은 사용자의 관심 내용을 포함하는 소수 문서들로부터 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제시한다. 대표 용어들의 추출 방법에서는 우선 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 초기 대표 용어들을 선택한 수 예제 문서 내에서의 이들 용어들과 후보 용어들의 발생 빈도의 유사성을 이용하여 가중치를 재산정하고 대표 용어들을 자동 확장하였다. 제안 방법의 성능은 초기 대표 용어들을 선책하는 방법에 의해 영향을 크게 받는다. 따라서 문서집합에서 대표 용어를 추출하는 문제는 불확실성을 내포하고 있으므로 이러한 문제 해결에 효과적인 퍼지 추론을 초기 대표 용어의 선택 방법에 적용하였다. 본 논문에서 다루는 문제는 문서 집합의 중심 벡터를 계산하는 것으로 볼 수가 있다. 성능 평가를 위해 기존의 대표적인 Rocchio 알고리즘과 Widrow-Hoff 알고리즘과의 문서 분류 실험을 하였다. 실험 결과 우수한 성능을 보여줌으로서 제안 방법의 유용성을 확인 할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.449-456
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• 2019

현재 우리나라에서 사용되는 헤어 미용 용어는 전 세계 미용 교육기관의 각기 다른 미용 용어가 뒤섞여 사용됨으로써 혼란을 주고 있다. 미용이 학문으로 더 많은 발전을 하려면 외래어가 많은 미용 용어의 통일이 이루어져야 할 것이라 사료된다. 연구과제에 대한 타당한 결론을 도출하기 위한 자료 수집은 학술연구정보서비스에서 '헤어'라는 키워드를 입력하여 수집한 학위논문 1980건의 서명을 대상으로 하였다. 키워드 단어를 추출하고 국립국어원에서 제공하는 맞춤법 검사기로 외래어를 분류한 후 잘못 표기된 단어를 추출, 알맞은 외래어 표기법을 분석하여 나타내었다. 헤어 미용 관련 석 박사학위 논문 서명에서 발견된 외래어 오류를 분석한 결과 총 28단어의 표기를 오용한 것으로 나타났다. 이러한 오용이 발견된 논문은 분류한 논문 208편 중 105편(50.48%)으로 아주 높게 나타났다. 이에 대하여 헤어 미용 분야 연구자들의 미용 용어 외래어 표기의 사용실태를 세분화하고 분석, 검토함으로써 실제 오용 현황과 쟁점을 도출하였다. 본고의 연구 결과가 미용 분야의 정확한 미용 용어 정립에 기여하고 나아가 미용의 학문적 발전에도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.35-40
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• 2022

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위하여 의학 지식을 통해 임상 관계를 추출하고 딥러닝 모델을 이용하여 질병을 예측하는 방법을 제안한다. 의학 사전인 UMLS(Unified Medical Language System)와 암 관련 의학 지식에 포함된 임상 용어를 5가지로 분류한다. 분류된 임상 용어들을 사용하여 위키피디아 의학 문서를 추출한다. 추출한 위키피디아 의학 문서와 추출한 임상 용어를 매칭하여 임상 관계를 구축한다. 구축한 임상 관계를 이용하여 딥러닝 학습을 진행한 후 질의에서 표현된 의학 용어를 바탕으로 질의와 연관된 질병을 예측한다. 이후, 예측한 질병과 관계가 있는 의학 용어를 확장 질의로 선택한 뒤 질의를 확장한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS), TREC Precision Medicine(PM) 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권2호
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• pp.55-62
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• 2014

본 연구는 1960년대 이후 과학적 소양을 정의하고 분류를 시도했던 연구자들의 분류 결과를 3가지 분류 기준에 의하여 재분류하고, 과학적 소양의 정의 분류의 경향을 파악하는데 목적이 있다. 과학적 소양이 과학교육의 주요 목표를 대변하는 개념이므로 그 정의에 따른 분류는 과학교육의 목적에 대한 동향을 검토할 수 있는 주요자료가 될 수 있다. 분류 기준은 1) "literate"의 의미로서 '학습됨', '능력 있음', '사회에서 최소 기능을 할 수 있음', 2) 과학적 소양을 표현하는 방식으로서 용어와 서술, 3) 과학적 소양의 내부 구조로서 '단일 구조', '직렬식 위계구조', '병렬식 수평구조'이다. 분류 결과와 해석은 다음과 같다. 첫째, 과학적 소양의 구조로서 위계 구조는 90년대 후반부터 표현방식으로서 용어를 사용하는 정의와 함께 나타나고 있으며, 학습과 능력사이에서만 위계를 인정하고 사회적 기능으로서의 과학적 소양의 의미는 수용하지 않고 있다. 수평구조는 과학적 소양의 하위 요소 간의 위계 구조를 보이지 않는 대신 사회적 기능으로서 과학적 소양의 의미를 전반적으로 수용하고 있다. 또, 단일 구조는 대부분 과학적 소양을 새로운 시각에서 제안하는 연구에서 나타나고 있으며, 소양의 의미도 최근으로 오면서 학습에서 능력을 거쳐 사회적 기능을 강조하는 특성이 있다. 둘째, 근래로 오면서 과학적 소양을 용어 형식으로 정의하려는 연구가 증가하고, 이들 사이에도 위계를 설정하는 분류가 주도하고 있다. 또한 소양의 세 가지 의미인 학습, 능력, 사회적 기능을 전반적으로 수용하는 분류가 빈번해졌으나, 이들 간에는 위계 구조보다는 오히려 수평 구조를 설정하는 경향이 있다. 위와 같은 분석 결과를 토대로 살펴 볼 때, 과학 교육의 목표로서 과학적 소양의 의미는 학습이나 과제 해결 능력뿐만 아니라, 근래에는 사회적 맥락에서 어떤 역할을 하는 개인을 육성하려는 목표로서 인정되고 있다는 점이다. 또한 주목할 것은 과학적 소양의 이러한 사회적 기능 측면은 위계적이 아닌 독립적인 목표로서의 특성을 견지하고 있다는 점이다. 이러한 변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 과학교육이 교과 내 개념학습에서 벗어나 다양한 맥락에서의 적용과 사회적 역할을 중시하는 목표로 전환할 준비를 해야 할 것으로 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.475-477
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• 2002

자동 문서 분류는 범주 특성 벡터와 입력 문서 벡터의 유사도 비교에 의해 가장 유사한 범주를 선택하는 방법이다. 문서 분류 시스템을 구현하기 위하여 각 범주의 특성 벡터를 정보 검색 시스템의 역파일 형태로 구축하였으며, 용어 가중치를 계산하는 방법을 달리하여 문서 분류 시스템의 정확도를 실험하였다. 실험 문서는 일간지의 신문기사들을 무작위로 추출한 문서 집합을 대상으로 하였으며, 정보 검색 모델에서 보편적으로 사용되는 TF-lDF 방식이 변형된 방식에 비해 더 나은 성능을 보였다.