• Title/Summary/Keyword: 용어 분류

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Exploring Middle School Students' Types of Misconceptions on Astronomy Terminologies (중학교 천문학 용어에 대한 학생의 오개념 유형 탐색)

  • Choi, Youngjin;Shin, Donghee
    • Journal of Science Education
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    • v.44 no.3
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    • pp.289-299
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    • 2020
  • In this study, the definition, the level of difficulty, and the certainty of the understanding of 113 astronomy terminologies from 2009 revised middle school geoscience textbooks were examined. And through further interviews, the types of students' misconceptions about astronomy terminologies and their representative terms - examples of misconceptions were analyzed. The definitions of the terms presented by the students were largely classified as correct, low-level, and incorrect understanding. And low-level understanding was subdivided into high-level definition descriptions, undifferentiated concepts, and incorrect answers were subdivided into interference by scientific misconception and lack of prior knowledge. Given that the misconceptions due to terminologies can be distinguished from the prior misconception, the misconceptions due to terminologies can be effectively prevented by changing the term itself. In addition, students were aware of the advantages and disadvantages of metaphorical terms, and the recognition of their level of understanding is expected to be a good starting point considering that recognizing their own misconceptions is the first step in correcting them. Terminologies in science education is always an important subject of discussions, striving to select the right term according to the times, and scientific terms may change. It is expected that the results of this study will be the basis for discussions on the modification of terms.

Terminology Tagging System using elements of Korean Encyclopedia (백과사전 기반 전문용어 태깅 시스템)

Word Ambiguity Resolution for Concept-based Text Classification (개념 기반 문서 분류를 위한 단어 애매성 해소)

  • 강원석;황도삼
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.167-169
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    • 2000
  • 문서 분류 시스템은 문서에 나타난 용어나 개념의 출현 정보를 이용한다. 개념 기반문서분류는 용어를 사용하지 않고 문서의 단어에 나타난 의미를 이용한다. 단어가 중의성을 가지는 경우 그 뜻을 정확히 가리지 않으면 문서에 출현하지 않은 의미를 이용하게 되므로 문서 분류 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문은 개념 기반 문서분류를 위하여 단어 애매성 해소를 시도하였다. 문서에 출현된 의미 정보를 이용하여 의미들간의 공기정보를 구하고 이를 이용하여 단어의 애매성을 해소하였다. 단어의 의미정보는 시소러스 도구를 통해 획득하고 의미들간의 공기정보는 의미들간의 동시 출현 정보를 획득하여 구축하였다. 본 시스템은 문서 분류 등 자연어처리 분야에 이용할 수 있어 효용가치가 높다.

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A Study on Development of SKOS-based Metadata Elements for Managing Keywords in the National Science and Technology Standard Classification System (국가과학기술표준분류체계 용어 관리를 위한 SKOS 기반 메타데이터 요소 개발 연구)

  • Song, Min Sun;Park, Jin Ho
    • Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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    • v.32 no.4
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    • pp.67-88
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    • 2021
  • The National Science and Technology Standard Classification System is established and operated for the purpose of efficiently managing science and technology related information, manpower, and R&D projects. The revision cycle for the classification system is five years, and 2022 is the first year of the next revision procedures. The main purpose of the next revision is to turn the third level categories into the keywords in the current classification system. It is to solve the problems about not reflecting the latest terms, and the difficulty in linking with the relevant other classifications caused by the rigid structure of the current classification system. In this study, the method was proposed by changing the existing classification system into the term management system as to improve the quality and usability of keywords related with the current third level categories. For this method, SKOS, the international standard terminology management system, and ISO/IEC 11179 standards were offered as basic models. In addition, the related metadata standards used in overseas scientific and technological glossaries were investigated, and compared with the current National Science and Technology Standard Classification System. And then essential metadata elements from the terminology management as point of view was derived. As a result, 11 standard metadata elements that can be immediately modified and applied in the current system were recommended, and five elements that can be applied after the revision of the classification system were offered.

Construction of Ontology for River GeoSpatial Information (하천공간정보의 온톨로지 구축방안 연구)

  • Shin, Hyung Jin;Shin, Seung Hee;Hwang, Eui Ho;Chae, Hyo Sok
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.627-627
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    • 2015
  • 기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.

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Feature Selection for Document Classifier for IT documents based on SVM (SVM 기반 기술정보 문서분류를 위한 특징 선택 기법)

  • Kang, Yun-Hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.577-580
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    • 2002
  • 인터넷상의 정보의 급증에 따라 필요한 정보를 발견하고 관련된 정보를 조직화하기가 더욱 어려워지고 있으며 정보 접근의 부하를 줄이기 위한 효율적인 문서 분류의 중요성 및 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 디렉토리 내의 학습 문서 집합을 기반으로 구성된 디렉토리 내의 대표 용어 집합으로 구성된 모델을 학습 및 분류하기 위해 SVM을 사용한다. 문서분류를 위해 정보통신 웹 디렉토리 내의 문서로부터 추출된 용어 집합을 기반으로 학습을 수행한 후 문서 분류를 수행한다. 또한 TFiDF를 기반으로 특징을 표현하기 위해 벡터공간 모델을 사용하였고 이를 기반으로 성능 평가를 수행한다.

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A Study on the Organizing Web Materials in the Field of Medicine (의학 분야 웹 자료의 분류에 대한 개선 방안 연구)

  • 정경희
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.21 no.2
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    • pp.89-106
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    • 2004
  • There are lots of Web materials in the field of medicine and many search engines classify the medical materials on the Web through directories. But the organization of these directories are wanting in consistency and systematization. In order for manager of search engines to organize medical materials on the Web systematically, this paper suggests several guidelines. NLMC, a special classification system for medicine, need to be applied to develop directories of medicine in search engines. Also, items of the directories should be arranged based on the relevance of subjects among subfields of medical science. For classifying an item to several directories repeatedly, clear criteria should be established. In addition to, controlled vocabularies or glossaries for medicine such as MeSH and the English-Korean, Korean-English Medical Terminology Collection should be used for selection of the name of items in medical directories.

Analyzing Disaster Response Terminologies by Text Mining and Social Network Analysis (텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 이용한 재난대응 용어분석)

  • Kang, Seong Kyung;Yu, Hwan;Lee, Young Jai
    • Information Systems Review
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    • v.18 no.1
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    • pp.141-155
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    • 2016
  • This study identified terminologies related to the proximity and frequency of disaster by social network analysis (SNA) and text mining, and then expressed the outcome into a mind map. The termdocument matrix of text mining was utilized for the terminology proximity analysis, and the SNA closeness centrality was calculated to organically express the relationship of the terminologies through a mind map. By analyzing terminology proximity and selecting disaster response-related terminologies, this study identified the closest field among all the disaster response fields to disaster response and the core terms in each disaster response field. This disaster response terminology analysis could be utilized in future core term-based terminology standardization, disaster-related knowledge accumulation and research, and application of various response scenario compositions, among others.

Representation of Stone Meaning in Computer Go (바둑착점의 의미표현)

  • 홍병찬;박수목;배재학
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.49-51
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    • 2003
  • 컴퓨터 바둑에 대한 기존연구에서는 형세를 판단하거나 행마를 하기 위해 게임이론에 입각한 인공지능적 알고리즘을 주로 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 틀에서 벗어나 각 착점의 의미를 언어학적으로 파악하고자 하였다. 이를 위해 먼저 바둑 용어를 의미에 따라 구분하여 정리하였고 분류된 용어에 대하여 세분화된 의미특성을 부여하였다. 정리한 용어를 활용하여 각 착점이 반상에서 가지는 역학관계를 표현하고 그 의미를 해석할 수 있게 하였다. 이를 토대로 각 착점의 가치를 수치화할 수도 있게 되었다. 이러한 분석과 분류는 바둑 한판의 내용을 이야기로 보는데 있어서 그 기초를 제공한다.

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An Analytic Study on the Categorization of Query through Automatic Term Classification (용어 자동분류를 사용한 검색어 범주화의 분석적 고찰)

  • Lee, Tae-Seok;Jeong, Do-Heon;Moon, Young-Su;Park, Min-Soo;Hyun, Mi-Hwan
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.19D no.2
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    • pp.133-138
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    • 2012
  • Queries entered in a search box are the results of users' activities to actively seek information. Therefore, search logs are important data which represent users' information needs. The purpose of this study is to examine if there is a relationship between the results of queries automatically classified and the categories of documents accessed. Search sessions were identified in 2009 NDSL(National Discovery for Science Leaders) log dataset of KISTI (Korea Institute of Science and Technology Information). Queries and items used were extracted by session. The queries were processed using an automatic classifier. The identified queries were then compared with the subject categories of items used. As a result, it was found that the average similarity was 58.8% for the automatic classification of the top 100 queries. Interestingly, this result is a numerical value lower than 76.8%, the result of search evaluated by experts. The reason for this difference explains that the terms used as queries are newly emerging as those of concern in other fields of research.