신문기사를 주제 분야별로 나누고, 분야 내에서 각각의 범주들은 기본 패싯과 결합하는 패싯 택소노미 모형을 개발하였으며 구축 방안을 제시하고 패싯 택소노미를 구축하는 연구를 수행하였다. 패싯 택소노미는 신문기사를 주제 분야(정치, 경제 분야 등)로 나누고 범주(정치 분야의 경우, 정치일반, 행정, 사법 등) 및 하위 범주를 기본 패싯과 각각 결합한다. 하위 범주는 더욱 하위 구분할 수 있다. 택소노미는 범주 간의 계층 관계를 가질 수 있으며, 범주-패싯은 예를 들어, "예술"에 대해 '사람', '행위', '행사', '시간', '장소' 등과 결합한다. 그리고 예술의 하위 범주인 '미술', '음악', '무용' 등은 '예술'과 계층 관계를 이루어 추론과 브라우징에 활용할 수 있도록 구성하였다. 또한, 범주-패싯 결합은 기본 패싯순으로 계층 구조를 갖는다. 한편, 시험용 어휘 구축은 '예술 분야'를 대상으로 용어 145어를 본 연구에서 다루는 모든 구성요소를 포함하는 패싯 택소노미를 구축하고, 디스플레이를 예시하였다.
본 연구에서는 각종 도서관 평가에서 선정된 우수사례 가운데 학교도서관 우수 프로그램 19건 (세부프로그램 161건)을 분석하였다. The Library Media Specialist's Taxonomy와 CIPP 모형을 기준으로 콘텐츠 분석을 시행하였다. 사서교사가 프로그램에 관여하는 정도를 나타내는 택소노미 분석에서는 학교의 구성원이 도서관을 이해하고 활용하는 7단계가 37.6%로 가장 큰 비중을 차지하였다. 택소노미의 10 단계 가운데 상위단계 (6~9단계, 사서교사의 관여도가 높음)가 65.9%의 비중을 차지하였다. CIPP 모델을 통해 분석한 결과, (상황) 대부분의 우수 프로그램은 독서교육(41.5%)과 도서관 이용법 교육(11.3%)을 목적으로 하고 있었으며 학습자의 요구로 시작된 사례가 과반(53.8%)을 넘었다. (투입) 우수 프로그램은 다양한 교재교구를 활용하였으며 고정된 시간에 운영되었다. (과정) 프로그램은 다양한 방법으로 운영되었는데, 독서교육(30.4%)과 문화활동(17.3%)이 주를 이루었다. (산출) 프로그램 운영 결과, 학생과 학부모의 만족도와 학생들의 성취도 향상과 프로그램 효과성이 보고되었다.
본 논문에서는 명제화된 어트리뷰트 택소노미를 이용하여 간결하고 강건한 분류기를 생성하는 문제를 고려한다. 이 문제를 해결하기 위해 명제화된 어트리뷰트 택소노미(Propositionalized Attribute Taxonomy)를 이용하는 나이브 베이스 학습 알고리즘(Naive Bayes Learner)인 PAT-NBL을 소개한다. PAT-NBL은 명제화 된 어트리뷰트들의 택소노미를 선험 지식으로 이용하여 간결하고 정확한 분류기를 귀납적으로 학습하는 알고리즘이다. PAT-NBL은 주어진 택소노미에서 지역적으로 최적의 컷(cut)을 찾아내기 위해 하향식 탐색과 상향식 탐색을 사용한다. 찾아낸 최적의 컷은 명제화 된 어트리뷰트 택소노미와 데이터로부터 그에 상응하는 인스턴스 공간(instance space)을 구성할 수 있게 해준다. University of California-Irvine (UCI) 저장소의 기계학습 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보면, 제안된 알고리즘이 표준적인 나이브 베이스 학습 알고리즘에 의해 만들어진 분류기들과 비교해 볼 때, 가끔은 보다 간결하고 더 정확한 분류기를 생성해 낸다는 사실을 알 수 있었다.
폭소노미(Folksonomy)는 자유롭게 선택된 키워드의 집합인 태그를 이용하여 이루어지는 협업적 분류로서 웹 2.0의 대표 요소이다. 폭소노미는 기존 분류 방법인 택소노미(Taxonomy)에 비해 적은 비용으로 구축할 수 있다는 장점이 있으나 택소노미에 비해 계층적, 체계적 구조가 부족하다는 단점을 가지고 있다. 이에 폭소노미에 존재하는 집단 지성을 학습하여 웹 자원을 분류할 수 있는 분류기를 구축할 수 있다면 기존 방법인 택소노미를 적은 비용으로 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 Slashdot.org에 구축되어 있는 폭소노미를 대상으로 일반적 모델을 정의하고 이 안에서 안정성이 존재함을 보임으로써 분류기를 생성할 수 있는 집단 지성이 폭소노미에 실제로 존재함을 보인다. 그리고 이 집단 지성으로부터 형성되는 범주 별 태그의 특징인 안정성 값을 이용하여 SVM으로 분류기를 구축하는 방법을 제안한다. 실제로 우리가 제안하는 방법으로 폭소노미로부터 높은 정확도로 택소노미를 구축하였음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 명제화된 어트리뷰트 택소노미를 이용하여 간결하고 강건한 분류기를 생성하는 문제를 고려한다. 이 문제를 해결하기 위해 명제화된 어트리뷰트 택소노미(Propositionalized Attribute Taxonomy)를 이용하는 나이브 베이스 학습 알고리즘(Naive Bayes Learner)인 PAT-NBL을 소개한다. PAT-NBL은 명제화된 어트리뷰트들의 택소노미를 선험 지식으로 이용하여 간결하고 정확한 분류기를 귀납적으로 학습하는 알고리즘이다. PAT-NBL은 주어진 택소노미에서 지역적으로 최적의 컷(cut)을 찾아내기 위해 하향식 탐색과 상향식 탐색을 사용한다. 찾아낸 최적의 컷은 명제화된 어트리뷰트 택소노미와 데이터로부터 그에 상응하는 인스턴스 공간(instance space)을 구성 할 수 있게 해준다. University of California-Irvine (UCI) 저장소의 기계학습 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보면, 제안된 알고리즘이 표준적인 나이브 베이스 학습 알고리즘에 의해 만들어진 분류기들과 비교해 볼 때, 가끔은 보다 간결하고 더 정확한 분류기를 생성해 낸다는 사실을 알 수 있었다.
본 연구는 전자저널의 효율적인 검색과 이용을 위한 방안을 모색하기 위해 문헌조사와 96명을 대상으로 한 설문조사 및 두 개의 전자자원관리시스템(Verde와 Millennium)에 대한 사례조사를 수행하고, 이를 바탕으로 하여 전자저널 검색 모형을 설계한 후 평가하였다. 이 모형의 핵심은 택소노미 기반의 전자자원관리시스템에 폭소노미 태그 기능을 결합하여 시스템 중심의 서비스와 이용자 중심의 서비스를 상호 보완하였다는 점이다. 또한 이용자가 직접 부여하는 태그 이외에 시스템내의 로그파일을 이용하여 자동으로 태그를 생성하여 전자저널 검색의 접근점을 확장시키고, 태그의 비통제 어휘 문제를 극복하기 위해서 관리자가 시스템을 통해서 태그를 통제할 수 있는 기능도 포함시켰다.
최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.
본 연구는 시소러스 국제표준(ISO 25964-1) 제11절 "패싯 분석"과 제5절의 "시소러스에 있어서의 개념 및 그들의 범위"를 분석하여, 제11절에 예시된 기본 범주(대상, 물질, 에이전트, 행위, 장소, 시간 등)를 확장하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 온톨로지의 최상위 개념(구구리일랑(溝口理一郞)의 상위 온톨로지인 YAMATO)과 기존의 기본 범주들(Ranganathan의 PMEST, FRBR 제3집단, CRG 13 범주 등)을 참조하여, 기본 범주에 정신적 실체를 명시적으로 추가하고, 일부를 조정하여 기본 범주를 확립했다. 또한, 확립된 기본 범주를 Ranganathan의 PMEST의 구체성/추상성과 구구리일랑(溝口理一郞)의 YAMATO의 독립성/종속성을 기반으로 재편성 및 구조화하였다. 최상위 범주를 독립 실체와 종속 실체로 이분하고 하위 구분으로 전자는 28범주, 후자는 2범주를 두었다. 본 연구의 결과는 기본 범주의 활용이 기대되는 분류, 택소노미, 시소러스 등의 제어 어휘 및 정보검색용 온톨로지를 생성할 때 최상위 개념으로서 재활용되고 참조할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 오늘날의 화두 중 하나인 폭소노미 또는 collaborative tagging(협력태깅), 사회적 북마킹 이라고도 알려져 있는 사회적 분류의 개념과 의의를 고찰하고 웹 정보 서비스로의 적용을 시도하고자 하는 것이다. 문헌을 통한 선행연구와 폭소노미가 적용되어 서비스가 제공되고 있는 각종 사례들을 훑어봄으로써 폭소노미의 철학적 의의를 되짚어보고 실제 웹 정보서비스에 적용되는 갖가지 유형과 기능들을 보고자 하였다. 폭소노미는 이용자에게로의 무게 중심 이동의 핵심요소에서 있으며, 이미 많은 이용자들에게서 사용되고 있다. 디지털 도서관 맥락에서 볼 때 대중에 의한 분류 대중을 위한 목록이라는 점에서, 웹 정보 서비스의 맥락에서는 이용자 요구 충족의 확대라는 측면에서 그 중요성과 의의가 있으며 이에 웹 정보 서비스에 적용 가능한 몇 가지 기능들을 제시함으로써 폭소노미의 활용을 위한 방향과 지침을 제시하였다.
최근 소셜 태깅(social tagging)이 화두로 떠오르면서 전문가 집단에서 이루어지던 택소노미(taxonomy)에서 점차 사람들이 만들어가는 분류법인 폭소노미(folksonomy)의 형태로 변화하고 있다. 태그(tag)는 콘텐츠와의 접근이 직관적이기 때문에 원하는 콘텐츠로의 이동이 용이하며 그와 관련된 태그들을 만나면서 개인적인 회상능력을 증가시키고 사회적 영향력을 높이며, 우연한 정보의 발견, 재미있는 경험을 얻을 수 있다. 점차 네트워크 형성이 관심사로 연결된 형태로 커지면서 태그가 다른 형태의 콘텐츠를 한 곳에 묶어주는 역할을 담당하고 있다. 따라서 이 연구는 소셜 태깅에서 나타나는 사용자(user), 태그(tag), 리소스(resource) 간의 관계를 정리하고 사람들이 자신의 즐겨찾기 목록에 사이트를 추가하는 행위를 관심사로 보아, 이 때 입력한 태그를 어떠한 특징으로 나누어 볼 수 있을지 연구하였다. 이를 위해, 리소스 중심의 태그 분류를 7가지로 나누고, 이 분류법를 이용하여 소셜 북마킹(social bookmarking) 사이트 'del.icio.us' 에서 사용되고 있는 태그를 중심으로 음악, 사진, 게임의 세 가지 관심사 영역에서 사람들이 URL을 등록할 때에 어떠한 태그를 선택 하고 있는지 7가지 특징에 따라 분석하였다. 이를 통해 사이트를 바라보는 사람들의 관점을 파악해 볼 수 있고, 소셜 서비스 확장, 다양한 비지니스 모델을 설정 할 수 있는 가능성을 모색 해 볼 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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