• 한국도서관정보학회지
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• 제41권4호
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• pp.151-170
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• 2010

도서관 분류작업의 의미와 실효성에 대한 의문이 제기되면서, 도서관계에서는 이용자 중심적 분류 또는 독자의 관심을 바탕으로 하는 분류에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 북미 공공도서관계에서는 bookstore model이라 불리는 장르 분류의 적용을 통해 업무의 효율은 물론이고 자료에 대한 도서관 이용자들의 접근성을 향상시킴으로써 결과적으로 도서관 이용율과 서비스 만족도의 증대에 기여하고 있다. 이 연구에서는 북미 공공도서관에서의 장르 분류의 적용양상과 그 과정에서 발견되는 특징을 살펴봄으로써 우리 도서관계에서 진행되는 분류업무의 의미와 기본 방향에 대해 진지하게 성찰해 보았다. 연구에 필요한 데이터는 문헌조사와 북미 공공도서관 실무자와의 면담 또는 서신 교환을 통해 수집하였다.

• 정보관리학회지
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• 제28권1호
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• pp.171-193
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• 2011

본 연구는 도서관 장서의 분류를 위하여 기존의 문헌 분류체계 대신 주제어 기반의 분류를 적용하고자 할 때 필수적인 주제명 개발의 필요성을 논하고, 개발 방법론의 하나로 기존의 다양한 지식조직체계의 주제어를 활용하는 방법의 가능성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 분석 대상 저작을 선정하고 이에 대하여 부여된 문헌분류, 주제명표목, 국내외 대형 서점의 분류, 서가명 및 주제어, 이용자 태그 등 다양한 지식조직체계의 주제어를 수집하여 그 특성을 비교 분석하였다. 이러한 분석의 결과, 전통적인 도서관 중심의 지식조직체계와 상업성이 중심이 되는 지식조직체계의 성격과 범주화의 방식이 다름을 확인할 수 있었다. 한편, 이용자 태그는 최상위 빈도수의 태그인 경우 전통적인 지식조직체계 및 상업적 영역의 지식조직체계와 어휘의 측면에서 거의 차이가 없는 결과를 나타냈으나, 이용자 중심의 주제어로서 독특한 특성을 가지고 있음을 파악하였다. 이러한 분석을 바탕으로 분류를 대체하는 주제명 작성을 위해 기존의 지식조직체계를 활용할 때 고려해야 할 각각의 특성 및 상호 관계를 분석하였고, 국내에서의 적용을 위한 실질적인 고려사항을 제안하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권4호
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• pp.51-69
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• 2018

본 연구는 테마 컬렉션이 가지는 이용자 중심적인 분류로서의 잠재적 가능성에 주목하여 이의 기능과 특성을 분류의 관점에서 분석하고자 했다. 이를 위해 테마 컬렉션의 등장 배경을 도서관 자원 조직의 문제와 북 큐레이션 서비스 도입에 관한 논의를 통해 파악하였고, 도서관의 테마 컬렉션의 개념을 정의하고 목적을 밝혔다. 또한, 테마 컬렉션을 구축하고 있는 도서관들의 사례 분석을 바탕으로 테마 컬렉션의 구체적인 개념과 특성을 도출하였다. 이상의 논의를 바탕으로 공공도서관 테마 컬렉션의 분류와 범주화 특성을 분석하고 분류로서의 기능 및 특성을 다른 지식조직체계와 상대적으로 비교하였다. 또한, 테마 컬렉션의 효용과 활용성을 제시하여 향후 도서관의 이용자 중심적인 분류체계 설계에 관한 논의에 기반으로 삼고자 했다.

• 정보관리학회지
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• 제30권3호
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• pp.157-181
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• 2013

최근 도서관에서 실시하는 이용자 만족도 조사, LibQUAL+ 평가 등을 통해 계량적 데이터뿐만 아니라 이용자의 직접적 견해를 담은 이용자 코멘트 데이터가 점점 더 많이 수집되고 있다. 이러한 질적 데이터는 이용자의 입장을 이해하고, 도서관 서비스의 환경 개선이 필요한 영역을 확인하며, 이용자 니즈의 우선순위를 파악하는 등 도서관 서비스 개선을 위한 전략 수립에 유용한 자료로써 활용될 수 있는 것이다. 따라서 이용자 코멘트 데이터는 그 내용이 분석되고, 분석 결과를 서비스 및 정책에 반영할 필요가 있다. 본 연구는 이용자 코멘트 데이터의 활용성을 높일 수 있는 기반을 제공하고자, LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 분석을 중심으로 하여 실제 외국 도서관의 LibQUAL+ 설문 이용자 코멘트 분석 방법을 알아보고, 분석을 위해 사용된 질적 데이터 분석 소프트웨어 및 분류표 등 분석도구에 대해 살펴보았다. 또한, 대표적 질적 데이터 분석 소프트웨어와 외국에서 LibQUAL+ 이용자 코멘트 분석을 위해 개발된 분류표를 최근 국내 대학도서관에서 시행된 LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 일부에 적용하여 분석해봄으로써 그 유용성을 확인하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2006년도 제13회 학술대회 논문집
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• pp.63-70
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• 2006

이용자중심의 정보기술이 발전하면서 웹 2.0이라는 개념이 등장하고 이용자가 정보를 조직하는 사회적 태깅 방식의 웹사이트가 확산되고 있다. Connotea와 CiteULike는 웹 2.0이라는 개념의 일부인 사회적 태깅 방식을 학술영역에 본격적으로 도입한 최초의 서비스로서, 과거의 통제어휘 위주의 디렉토리 분류체계를 벗어나 이용자들이 참여하여 제공한 정보와 협력하여 부여한 키워드를 중심으로 자유롭게 콘텐트를 분류하고 관리하는 정보공유 포털서비스이다. 이 글에서는 이와 같은 이용자 참여를 유도하는 정보서비스동향을 개관하고 Connotea와 CiteULike의 두 서비스를 비교해보았다.

• 정보관리학회지
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• 제25권4호
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• pp.25-42
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• 2008

본 연구는 공공도서관과 대형서점 이용자의 요구 및 이용행태가 유사하다는 가정 하에 두 기관의 분류방식의 분석을 통해 이용자의 도서탐색을 용이하게 해주는 요인들을 조사하였다. 본 연구의 목적은 대형서점의 방식으로 공공도서관의 장서를 분류하는 것을 제안하기보다는 공공도서관과 대형서점 분류방식의 어떤 특징이 탐색을 용이하게 하는지를 알아보아, 공공도서관에서 보다 편리한 분류를 제공하기 위해 고려할 점들이 무엇인지를 알아보는데 있다. 이를 위해 먼저 공공도서관 이용자의 도서탐색의 특징과 공공도서관과 대형서점의 분류방식을 조사 분석한 후 설문지법을 통해 이용자의 도서탐색목적과 탐색영역, 탐색기준을 알아보고, 공공도서관과 대형서점의 분류표를 바탕으로 탐색에 더 편리한 분류방식과 그 원인을 분석하였다. 연구결과 이용자들은 대형서점의 분류방식이 도서탐색에 더 편리하다고 생각하고 있음이 밝혀졌다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.5-26
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• 2009

본 연구는 KDC 4판을 중심으로 국내 어린이도서관의 어린이 자료 분류의 개선 방안을 제안하였다. 이를 위해 문헌 연구, 국내 51개 어린이도서관의 KDC 적용 현황 조사와 부모 및 어린이 이용자의 요구 분석을 실시하였다. 국내 현황과 이용자 요구 분석 결과를 토대로 KDC 개선 방안을 분류체계 부문과 배가 부문으로 나누어 제시하였다. 우선, 분류체계 부문에서는 특정 기호에 집중되는 주제를 분산시키고, 어린이 자료의 다양한 유형과 특성, 다양한 어린이 문학 장르를 KDC 상에 반영해야 한다. 또한 학제적 주제에 대하여 상세한 주기 및 분류지침을 제공해야 한다. 배가 부문에서는 첫째, 이용자 친화적인 청구기호 구성과 배열 방법을 도입하고, 둘째, 이용자의 다양한 관심 분야를 반영한 컬렉션 구성과 어린이와 부모를 대상으로 이용교육을 실시하도록 제언하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.23-31
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• 2007

본 연구는 게임 이용자의 성향에 대한 분석을 통해 게임 이용자를 유형화하고, 게임 캐릭터 의 선호도를 중심으로 조형요소를 도출하여 이용자의 유형과 캐릭터 선호도 관계를 분석함으로서, 게임 이용자의 성향에 따른 게임 캐릭터 개발을 제안하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 게임 이용자의 몰입도와 관련된 이용자 분류 방법을 조사하였으며, 이를 기초로 설문조사를 하였다. 설문조사 결과를 바탕으로 이용자 유형을 재정의 하였고, 게임 캐릭터 디자인 요소를 추출하여 이용자의 성향에 따른 캐릭터 선호도차이를 규명하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제14권4호
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• pp.127-151
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• 2014

기능별 분류체계나 출처 중심의 탐색은 이용자들에게 쉽지 않으며 키워드검색도 이용자가 입력한 검색어와 기록물명의 단순 매칭 결과만 제시하여, 이용자의 기대에 부응하지 못하고 있다. 대통령기록관에서는 주제 분류체계를 개발하여 기록검색의 효율성을 높이고자 하였으며, 이와 연계하여 이용자들의 검색 과정을 돕고 기록관리 업무에도 용어통제 등 도움을 줄 주제 시소러스를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 대통령기록물 건명을 형태소 분석하고, 관련 시소러스와 이용자가 웹사이트에 입력한 검색 용어 및 정보공개 청구용어 등의 현황을 면밀히 분석한 후, 주제 분류체계와의 매핑을 통해 주제시소러스를 개발한 과정을 제시한다. 또한 주제 시소러스의 업무 및 온라인 서비스에의 활용 방안을 제시하며, 앞으로의 발전방향을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.529-532
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• 2023

본 논문은 소셜 네트워크 이용자의 텍스트 데이터를 대상으로, 트랜스포머 계열의 언어모델을 전이학습해 이용자의 MBTI 성격 유형을 분류한 국내 첫 연구이다. Kaggle MBTI Dataset을 대상으로 RoBERTa Distill, DeBERTa-V3 등의 사전 학습모델로 전이학습을 해, MBTI E/I, N/S, T/F, J/P 네 유형에 대한 분류의 평균 정확도는 87.9181, 평균 F-1 Score는 87.58를 도출했다. 해외 연구의 State-of-the-art보다 네 유형에 대한 F1-Score 표준편차를 50.1% 낮춰, 유형별 더 고른 분류 성과를 보였다. 또, Twitter, Reddit과 같은 글로벌 소셜 네트워크 서비스의 텍스트 데이터를 추가로 분류, 트랜스포머 기반의 MBTI 분류 방법론을 확장했다.