• 한국문헌정보학회지
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• 제44권4호
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• pp.179-201
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• 2010

본 연구는 이용자 편의를 목적으로 기존의 DDC 분류를 대체하거나 보완하는 주제어 기반 분류를 적용하고 있는 미국 공공도서관의 사례를 분석하여 그 효과와 문제점을 논의하고, 이러한 시도에 대한 향후 국내에서의 논의에 필요한 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위하여 주제어 기반 분류를 사용하는 대표적인 미국 공공도서관 사례 11개를 선정하여 새로운 분류법을 적용하게 된 배경과 과정을 구체적으로 분석하고, 현재 사용되고 있는 주제어기반 분류의 유형을 구분하여 그 실례를 시행 시기, 시행 이유, 장서 규모, 적용 범위, 적용 과정 등으로 나누어 분석하였다. 이러한 분석의 결과, 주제어 기반 분류는 도서관 이용과 운영면에서 긍정적인 효과를 보이고 있었으나 동시에 여러 가지 한계를 가지고 있다는 결론을 얻게 되었다. 이러한 분석을 바탕으로 향후 국내에서의 논의에 필요한 시사점을 도서관계의 수용성, 국내 여건에 대한 고려, 적절한 유형 선택, 사서의 전문직에 미치는 영향, 주제명표 개발의 필요성, 그리고 이용자 지원의 필요성 등으로 나누어 제안하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.68-74
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• 2019

본 연구는 최근 10년 동안(2009-2018) 국내 학술지에 발표된 감정노동(emotional labor) 관련 892편의 논문을 텍스트 마이닝(text-mining) 및 네트워크 분석(network analysis)을 활용하여 연구동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 이들 논문의 주제어를 수집 및 코딩하여 최종적으로 871개의 노드(node)와 2625개의 링크(link)로 변환시켜 네트워크 텍스트로 분석하였다. 첫째, 네트워크 텍스트 분석 결과로 동시출현빈도에 따른 상위 4개 주요 주제어는 번아웃, 이직의도, 직무스트레스, 직무만족 순으로 나타났으며, 연결중심성에 따른 상위 4개 주제어들의 빈도와 연결중심성 모두 비교적 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 연결중심성 상위 4개의 주제어를 바탕으로 자아(ego)연결망 분석을 실시하여 각 네트워크의 연결중심도에 대한 주제어를 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.685-687
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• 2002

일반적으로 인간이 사용하는 몇 개의 주요단어를 이용하여, 문서의 분야나 주제어가 되는 일본어 키워드를 추출하는 점에 주목한다. 먼저, 학술논문에서 저자 자신이 부여한 키워드 중 분야 명이나 주제어가 문서 중에 출현하지 않는 경우를 분석하고, 단어의 개념정보를 기초로 복합어 생성규칙을 구축한다. 문서 의미와 상관없는 키워드의 추출을 억제하기 위해 중요도 결정법을 새롭게 제안한다. 추출된 키워드의 타당성 검사를 위해 자연.음성언어에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 75%가 되어 제안방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국지역지리학회지
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• 제20권2호
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• pp.230-244
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• 2014

이 연구는 터부 게임을 활용한 지리수업이 학생들의 학습에 미친 영향을 분석한 것이다. 터부 게임은 한 모둠이 금기단어를 사용하지 않고 주제어를 설명하면, 다른 모둠들은 그 주제어를 유추하여 답변하는 것이다. 각 모둠이 작성한 터부 게임 학습지를 분석하고, 심층면담을 토대로 터부 게임이 학생들의 학습에 미친 영향을 도출하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 금기단어를 사용하지 않고 주제어를 설명해야 하는 모둠의 경우, 다른 모둠들이 쉽게 알아 맞힐 수 없도록 내용을 설명하는 과정에서 주로 확산적 사고를 한 것으로 나타났다. 둘째, 주제어를 설명하는 모둠에 비해 그 설명을 듣고 주제어를 유추해야 하는 다른 모둠들의 경우, 확산적 사고보다 수렴적 사고에 의존하는 경향을 보였다. 셋째, 학생들은 주제어를 설명하는 모둠의 역할과 주제어를 맞추는 모둠의 역할을 모두 경험하기 때문에, 수렴적 사고와 확산적 사고를 함께 학습하였다. 넷째, 터부 게임은 금기단어를 사용하지 않고 주제어를 설명하거나 그러한 설명을 듣고 주제어를 유추하는 과정에서 학생들의 의사결정력, 비판적 사고력, 메타인지 등의 고차사고력 함양에 중요한 역할을 한 것으로 나타났다. 다섯째, 학생들은 문제해결을 위해 교과 지식은 물론, 다른 교과에서 학습한 지식, 일상생활을 통해 경험한 직접적 지식, 그리고 미디어를 통해 간접적으로 획득한 지식 등 다방면의 지식을 함께 활용 하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제23권4호
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• pp.5-24
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• 2012

본 연구는 주제어기반 분류의 발전 과정 및 현황을 종합적으로 분석하고 그 기능과 유형을 명확히 함으로써 주제어기반 분류의 분류론적 개념을 정립하고, 향후 분류체계로써의 정착 및 발전을 위한 제안을 하고자 하는 목적을 가지고 있다. 이를 위하여 본 연구는 1937년부터 현재에 이르기까지 발표된 주제어기반 분류의 필요성에 대한 논의를 수집하여 분석하고, 주제어기반 분류에 해당하는 다양한 사례를 수집하여 그 명칭과 유형을 분석하였다. 또한 분류로써의 주요 기능 수행력을 기존의 문헌분류와 비교하고, 분류와 주제명표목과의 비교 분석을 통해 지식조직체계로써의 기능과 특성을 밝히고자 하였다. 이러한 분석의 결과, 주제어기반 분류는 구체적인 기능 정의, 유형, 사용되는 정보환경, 지식조직체계간의 관계성 등을 면밀히 고려함으로써 그 분류론적 개념과 기능을 명확히 정의할 수 있음을 밝혔고, 향후 분류체계로써의 정착과 발전을 위한 발전방안을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.1-9
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• 2010

Web 2.0으로 불리는 새로운 세대의 웹에서, 블로그를 통하여 누구나 손쉽게 정보나 의견을 세상에 알릴 수 있게 되었고 이러한 블로그를 효과적으로 검색하기 위해서 블로그의 특성을 고려한 검색 알고리즘들이 새롭게 제안이 되고 있다. 그러나 실제 블로그 검색 시스템에 적용된 키워드 기반 검색이나 블로그간의 링크 분석을 통한 랭킹만으로는 사용자가 기대하는 성능을 발휘하지 못한다. 본 논문에서는 검색 결과를 향상시키기 위해 블로그 글과 검색어와의 연관성을 고려한 주제어 가중치 기반의 블로그검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 블로그 글 마다 주제어(Topic)를 추출하여 색인어보다 더 높은 가중치를 부여한다. 기존 시스템과의 비교에서 제안된 방법이 실제 검색 결과에서 재현율이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.229-232
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• 2008

웹 정보량이 급속히 늘어나면서 원하는 정보를 효율적으로 찾는 검색 기술의 중요성이 커지고 있다. 검색의 정확성을 높이기 위해서는 검색 질의어와 함께 사용자의 환경, 검색 만족도와 같은 다양한 정보가 필요하다. 사용자의 명시적 피드백을 요구하는 것은 거부감을 줄 수 있으므로 사용자의 잠재적 피드백과 연관 검색어 분석을 통해 검색 질의어를 확장하는 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 검색어 확장과 검색 정확성 사이의 상관관계에 대한 분석이 없어 연관 검색어를 정량적으로 평가할 수 없었다. 본 논문에서는 사용자가 검색 질의어를 변경하면서 검색을 반복하는 과정을 사용자의 잠재적 피드백의 하나로 보고 사용자 만족도를 반영하는 페이지 방문 시간과 함께 분석하여 연속적으로 입력된 검색어가 검색 결과 순위와 사용자 만족도에 미치는 영향을 분석하는 방법을 제안하였다. 마우스 클릭 정보 분석을 통하여 사용자의 검색 만족도를 정량화하였고 특정 주제어에서 관련 검색어가 확장되어 가는 과정은 트리 구조로 표현하였다. 이를 통해 하나의 주제어와 관련해 연속적으로 입력된 검색어 집합으로부터 연관검색어를 추출하고 검색 결과의 정확성을 높일 수 있으며 제안된 트리 구조를 다양한 방향으로 분석하여 검색어, 검색 결과, 사용자 만족도, 배경 지식 등 단순 검색어 분석에서는 나타나지 않는 다양한 정보를 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.151-153
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• 2000

현재의 자동 문서 분류 시스템에서는 문서분류는 지식베이스를 구축하고 전문가가 클레스의 분류 주제어를 수동 입력함으로써 이루어진다. 이것은 대단히 어렵고 번거로운 일이며 많은 시간과 노력이 소요되고 지속적으로 이루어지기 힘들다. 본 논문에서는 지식베이스와 문서의 구조적 정보, 통계적 정보, 키워드 간의 응집도를 이용하여 자동 문서 분류를 위한 분류 주제어의 자동 증식 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.154-156
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• 1999

문서 분류는 미리 정의된 두 개 또는 그 이상의 클래스에 새로 생성되는 객체들을 할당하는 방법이다. 문서의 자동 분류에 대한 연구는 오래 전부터 연구되어 왔지만 한국어에 대한 적용 및 연구는 다른 분야에 비해 아직까지 활발히 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 문서를 자동으로 분류하기 위해 문서의 주제어에 가중치를 부여하고, 부족한 문서의 특징을 보충하기 위하여 말뭉치로부터 주제어들과의 상호정보에 의해 추출된 단어를 사용하여 문서를 표현한 후, 가중치를 부여한 문서의 주제어에 베이지안 분류자를 사용하여 문서분류를 수행한다. 실험은 한국어 정보검색 실험용 데이터 집합인 KTset95 문서 4,414개 중 1,300개의 문서를 학습 집합으로, 1,000개의 문서를 분류에 대한 검증 집합으로 사용하였다. 실험 결과, 순수 베이지안 확률을 사용한 기존의 방법보다 실험 집합과 검증 집합에서 각각 1.92%, 4.3% 향상된 분류 정확도를 얻었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.196-198
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• 2016

해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.