본 논문의 주된 내용은 21세기 지식정보사회의 신경향에 부합하는 새로운 분류체계를 연구한 것으로, 연구된 내용은 다음과 같다. 위의 연구를 통해, 21세기 지식정보사회의 신경향에 부합하는 새로운 분류체계가 되도록 하기 위해 듀이십진분류법을 지양하고 인터넷 검색시스템 정보 분류 방식을 따랐으며, 이용자의 요구에 따라 통합 또는 세분화가 가능한 열린 분류안을 지향했다. 또한, 기획성 분류군을 설정하여 지역 및 문화의 특수성, 사용자의 개인적 요구에 부응할 수 있게 했다. 결론적으로 본 연구에서는 주제별 분류와 기획성 분류를 혼합한 형태로 구성하는 것을 권했다. 주제별 분류안은 학술적으로는 유용하지만, 데이터가 항목별로 균등하게 반영되기 어렵고 일반인의 관심을 다양하게 담아내기 어렵다. 따라서 기획성 분류를 가미함으로써 문화의 특징을 살려내야 한다는 것이다.
기업에서 보유한 전문 지식 정보가 급속도로 증가함에 따라 대량의 문서에 저장된 지식 정보를 효과적으로 탐색하여 기업 경영에 활용하기 위한 지식경영시스템 도입이 확산되고 있다. 이러한 지식경영시스템에서 핵심적인 구성 요소는 전문 분야의 지식 정보를 체계적으로 분류하고 효율적으로 검색하기 위한 지식 탐사 기법이다. 본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 문서를 자동적으로 분류하기 위한 새로운 모델을 제안하였다. 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 학습용 문서 집합으로부터 세부 분야를 대표하는 색인어 집합을 구성하였다. 세부 분야별 색인어 집합에 대하여 전체 문서에 대한 비중에 따라 가중치 배열을 구성하여 문서를 자동으로 분류하기 위한 기준으로 삼았다. 임의의 문서를 자동적으로 분류하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 검정하였다.
정보검색 엔진이 제공하는 홈페이지의 분류체계는 사용자보다는 시스템을 고려하여 구성되기 쉽다. 본 연구는 대표적인 검색엔진들을 중심으로 분류체계에서 대분류 및 중분류에 대한 사용자들의 심성 모형을 조사하고, 이를 바탕으로 중복 분류체계와 단선 분류체계를 구성하였다. 중복 분류체계에서는 한 하위 분류 명이 여러 상위 분류에 소속될수 있으며, 단선 분류체계에서는 그렇지 않다. 심마니 분류체계를 포함시켜, 세 분류체계를 디자인한 다음 검색 문제를 제시하여 이에 대한 분류 검색 수행을 2차에 걸쳐 관찰하였다. 정답 빈도. 검색에 소요된 단계수 및 경과한 시간 등의 자료를 종합적으로 볼 때, 중복 분류체계에서의 수행이 다른 두 조건보다 좋았다. 이는 적절한 분류체계에서 분류 검색이 향상될 수 있음을 시사한다. 그러나, 분류체계에 대한 재인 검사 점수는 단선 분류체계에서 가장 좋았다. 이는 분류 검색 수행과 분류체계의 재인 기억이 분류체계의 학습에서 상이한 측면을 반영할 것임을 시사한다. 끝으로 분류의 조직화, 인터페이스 방식, 사전지식, 탐색학습 및 응용 영역에 대한 논의가 있었다.
국내 여러 기관에서 토지피복분류체계, 토지이용현황분류체계 등 국토의 정확한 현황 파악을 위해 다양한 지형분류체계를 활용 중에 있다. 그러나 이러한 분류체계로 국토변화를 탐지하기에는 적용성이 떨어지며, 변화지역을 추출하기에도 적합하지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국토에 대한 자연적, 인위적 변화요소들을 모두 효과적으로 나타낼 수 있는 표준 지형분류체계를 제안하고자 한다. 이를 위해 국내외 유사 지형분류체계에 대한 비교 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 표준 지형분류 항목을 제안하였다. 자동 지형분류 적용 가능성을 평가하기 위하여 감독분류 기반의 자동 지형분류와 선행지식 기반의 자동 지형분류를 수행하여 정확도를 평가하였다.
전자정부의 고도화 등 정보화 사업의 규모가 확대되면서 성공적인 정보화 사업의 추진을 위한 표준 및 지칭의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 정보화 표준 밀 지칭은 조직의 지식, 인력, 정보기술, 업무, 시스템 등의 정보자원과 정보화 추진 절차 및 사용자/개발자 관점에 따라 체계적으로 개발되고 개선되는 것이 필요하다. 이 논문은 정보화 추진을 위해 필요한 표준 일 지침을 분류하는 다양한 과정을 통합하여 효율적이고 체계적으로 지침 및 표준을 관리, 개발할 수 있는 분류체계를 제시한다. 또한 이를 토대로 향후 정보화 표준/지침의 개발을 위한 방향을 모색한다.
본 연구는 모든 지식조직체계의 근간인 용어관계가 동일성, 계층성, 연관성이라는 세 가지 포괄적인 기준에 의해 정의되어 사용됨으로써 정보의 정확성이 중시되는 오늘날의 정보 환경에서 제 기능을 다하지 못하고 있으므로, 그 해결 방안의 하나로 용어관계의 분류 모형을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존의 여러 지식조직체계에 나타나는 각종 용어관계의 사례와 용어관계에 대한 이론적 연구들을 광범위하게 수집하여 다양한 용어관계의 유형을 파악하였다. 그리고 이를 바탕으로 용어관계를 명확하게 정의하고 범주화할 수 있는 용어관계 분류의 근거를 세우고 용어관계의 분류 모형을 개발하였다. 더 나아가 이 분류 모형을 정보검색을 비롯한 다양한 방면에 활용할 수 있는 방안을 모색하고 향후 용어관계 분류 연구에 대한 제언을 했다.
우리 고전 문집에 나타난 용어로 작성된 디스크립터들을 분류하기 위해서 분류 체계를 개발하는 것이 이 연구의 목적이다. 고전 용어 시소러스의 분류 구조는 6개의 패싯으로 범주화를 시작하여 고전 분야의 지식을 근거로 연역적으로 분류 체계를 구조화하였다. 그리고 기존의 인문학 분야의 다른 시소러스들의 분류 체계와 비교하였고, 이러한 비교를 통해서 얻은 것은 고전 용어 분류 체계만이 갖는 여러 장점들 즉 패싯 기법을 적용한 장점 등을 확인할 수 있었다. 이러한 장점들로 인해서 범주 설정의 일관성과 분류 구조의 복잡성을 줄일 수 있었다. 또한 시대나 지역을 구분하기 위한 공통 구분을 독립적으로 설정하여 분류표의 크기를 줄일 수 있었다. 이 분류 체계는 디스크립터들을 배정하는 과정을 통해 보다 나은 분류 체계로 발전해 나갈 것이다.
최근 국내 건설업체는 지식경영이라는 새로운 패러다임에 부흥하기 위한 자사 나름대로의 지식관리시스템을 구축함으로써 전문가의 노하우나 경험, 지식공유의 활성화를 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 건설공사를 수행하는데 있어 시방서는 중요한 계약문서이자, 업무수행 및 시공상 문제발생시 대부분의 현장실무자들이 활용하고 있는 가이드라인이다. 이러한 시방서에 전문가의 시공 노하우, 공종에 따른 해결방안 등 암묵적 건설지식을 데이터베이스구축을 통하여 시방서 분류체계에 따라 통합한다면 기술적 문제의 신속한 해결 및 현장적용에 있어 보다 효과적인 시방서 활용이 가능하다. 이를 위해서는 정부에서 발행하는 표준시방서 및 각 발주기관에서 작성되는 전문${\cdot}$공사 시방서의 체계적인 운영체계가 필요하며, 건설공사 수행 중 얻어지는 여러 경험, 지식을 체계적인 형태로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 국내 시방서 체계 현황을 살펴보고, 건설공사 지식데이터베이스의 접목을 통하여 시방서의 기술 수준 향상방안을 모색하고자 한다.
향후 미래의 산업에 있어서는 조직의 노하우, 인적자원의 의욕과 역량, 고객 만족도와 같은 보이지 않는 무형의 자산이 더 많은 기업가치를 창출하는 시대이다. 이러한 무형의 지식자산을 어떻게 운영하느냐가 기업의 성장 잠재력과 경쟁력에 영향을 미치게 된다. 건설업 또한 이러한 경영 패러다임의 변화에 따라, 지식경영을 도입하고자 노력하고 있다. 대형 건설업체의 경우 지식관리 시스템을 구축하여 자체적으로 자사의 지식을 관리하려는 시도를 보이고 있으나, 건설업의 지식자산에 대한 정의와 구성요소를 명확히 제시하지는 못하고 있는 실정이다. 지식자산의 분류방안에 대하여 수행된 기존의 연구들은 지식자산의 분류가 건설업을 기반으로 만들어진 것이 아니기 때문에, 이를 건설업의 지식자산 분류에 일방적으로 적용하는 것보다는 건설업의 특성을 고려한 건설업 지식자산에 대한 정의와 분류방안이 필요하다. 또한, 이러한 지식자산 분류체계를 바탕으로 하여, 향후, 기업 지식자산을 위한 평가모델 작성, 지식관리 시스템 구축을 위한 지식 맵으로의 활용이 가능할 것이다.
지식과 정보의 중요성이 강조되는 지식기반사회에서는 지식재산권의 대표적인 유형인 특허의 중요성이 날로 높아지고 있고, 그 수 또한 급증하고 있다. 특허 문서의 효과적 검색과 이용을 위해서는 새롭게 출원되는 특허 문서의 체계적인 분류 작업이 선행되어야 하고, 따라서 방대한 양의 특허 문서를 자동으로 분류해주는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 Doc2Vec 모델을 이용하여 국내 특허 문서의 특징(feature)을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 한 특허 문서의 자동 분류 모형을 제안한다. 먼저 국내에 등록된 31,495 건의 특허 문서의 IPC(International Patent Classification)와 요약정보를 바탕으로 Doc2Vec 모델을 구축하였다. 구축된 Doc2Vec 모델을 통하여 훈련데이터의 특징을 추출한 후, 이 특징 벡터를 이용하여 분류기를 학습하였다. 마지막으로 Doc2Vec 모델을 이용하여 실험데이터의 특징 벡터를 추출하고 분류기의 성능을 실험한 결과, 43%의 분류 정확도를 얻었다. 이를 통해, 특허 문서 분류 문제에 Doc2Vec 모델의 사용 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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