• 한국도서관정보학회지
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• 제32권3호
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• pp.397-417
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• 2001

인터넷에서 제공되고 있는 검색엔진들은 모든 분야의 정보를 수집하여 분류하기 때문에 전문적인 검색을 원하는 이용자에게 유용한 정보원의 역할을 수행하지 못하고 있다. 따라서 특정분야의 효율적인 정보검색을 위한 체계적인 디렉토리의 구성과 배열로 이용자 편이를 도모해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷 검색엔진에서 사용하고 있는 여성학 분야 및 전문데이터베이스 분류체계의 특징 및 문제점을 분석하여 여성학분야의 효율적인 분류체계에 관한 지침을 제안하고자 한다. 이를 위하여 인터넷 검색엔진 5개와 여성학 전문데이터베이스 3개를 선정하여 항목상세비교방법과 포괄성과 논리성 측면으로 비교하였으며 여성학분야의 성격인 간학문적(interdisciplinary), 다학문적(multidisciplinary) 성격을 반영한 분류체계의 지침을 제시하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제34권1호
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• pp.43-65
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• 2003

도서관은 오랫동안 분류법을 적용하여 자료를 정리하여 왔다. 그 궁극적 목적은 자료의 체계적 배가와 접근(브라우징)의 편의성을 극대화하는데 있으며, 동일한 자료가 동일한 분류번호에 배정되어야 한다는 원칙을 전제로 한다. 이러한 당위성에도 불구하고 한국십진분류법을 표준도구로 사용하고 있는 국내 공공도서관의 경우, 소위 분류오류가 적지 않은 것으로 판단되어 그 원인이 무엇이며 어느 정도로 심각한지를 실증적으로 분석하였다. 그리고 분류오류를 해소하기 위한 대안, 즉 분류의 중요성에 대한 인식 제고, 학부의 분류교육의 충실화, 사서직 실무교육의 강화. CIP 제도의 정착과 내실화, 분류표의 체계성 및 하위항목의 개선, 재분류(분류수정)팀의 구성과 가동, 분류사이트 운영의 필요성을 제시하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권4호
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• pp.309-326
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• 2011

There have been several milestones in the history of library classification but most of the schemes failed to meet the new challenges in the organisation of information. Dr. S. R. Ranganathan tried to revolutionise the whole thinking on classificatory approach, when he devised the Colon Classification (CC) in 1933. He developed the Colon Classification scheme with a sound theoretical background based on normative principles, Five laws of Library science, canons, etc. One important feature of CC is that, its use is not confined to information storage and retrieval alone. This paper presents an over view of different editions of the CC highlighting the salient features of the editions. Further the implication of Five Laws of Library Science has been described. The authors stressed that the features of such as greater hospitality, specificity and mixed notation has paved the way to design and develop the depth schedules on various micro level subjects and so far about 130 micro schedules have been published. The impressions by the leading LIS professionals during and after Ranganathan's time have been highlighted. The authors expressed the fear that when the library world would see the complete version of the seventh edition of CC? It may be due to lack of institutional support engaging in the research or financial constraints. The authors are of the opinion that any scheme to flourish needs a sound research body to bring out the revised editions as done in the case of Dewey Decimal Classification. The relevance of the CC in the contemporary world of Librarianship is discussed. Finally concludes that CC needs to be resuscitated as it is a precious national heritage; and still a force for the management of libraries.

• 정보관리연구
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• 제36권4호
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• pp.91-115
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• 2005

인터넷을 통한 정보의 유통량은 크게 증가하였으나 정보의 저장, 유통, 그리고 검색의 비효율성이 상존하고 있으며, 이를 보완하기 위한 방안으로 상당수의 검색 포털은 분류체계에 따라 정보자료를 조직화하여 제공하는 디렉터리 서비스를 제공하고 있다. 이 연구에서는 국내의 대표적 인터넷 검색 포털에서 제공되고 있는 디렉터리 서비스의 실제 분류작업을 살펴보고, 이를 기반으로 디렉터리 서비스의 개선안을 제시하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.272-282
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• 2022

Between 2014 and 2019, the US lost more than 2.1 billion USD to phishing attacks, according to the FBI's Internet Crime Complaint Center, and COVID-19 scam complaints totaled more than 1,200. Phishing attacks reflect these awful effects. Phishing websites (PWs) detection appear in the literature. Previous methods included maintaining a centralized blacklist that is manually updated, but newly created pseudonyms cannot be detected. Several recent studies utilized supervised machine learning (SML) algorithms and schemes to manipulate the PWs detection problem. URL extraction-based algorithms and schemes. These studies demonstrate that some classification algorithms are more effective on different data sets. However, for the phishing site detection problem, no widely known classifier has been developed. This study is aimed at identifying the features and schemes of SML that work best in the face of PWs across all publicly available phishing data sets. The Scikit Learn library has eight widely used classification algorithms configured for assessment on the public phishing datasets. Eight was tested. Later, classification algorithms were used to measure accuracy on three different datasets for statistically significant differences, along with the Welch t-test. Assemblies and neural networks outclass classical algorithms in this study. On three publicly accessible phishing datasets, eight traditional SML algorithms were evaluated, and the results were calculated in terms of classification accuracy and classifier ranking as shown in tables 4 and 8. Eventually, on severely unbalanced datasets, classifiers that obtained higher than 99.0 percent classification accuracy. Finally, the results show that this could also be adapted and outperforms conventional techniques with good precision.

• 한국도서관정보학회지
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• 제36권4호
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• pp.133-153
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• 2005

이 연구는 KDC의 패싯 구조를 분석하여, 앞으로 반영할 수 있는 조합식 분류체계를 제안하는 것이다. KDC는 십진식 체계들이 사용하는 조합식 구조를 수용하고 있으나, 앞으로 표준구분의 적용을 분명하게 하고, "기본기호 $\~$에 $\~$구분표의 기호$\~$를 사용하여 $\~$구분한다"와 같은 지시를 사용하여 전개할 수 있도록 하고, 조기표의 활용 방법과 내용을 수정 확장하고, 내부 보조표를 마련하여 특정 류에 공통적으로 적용할 수 있는 구조를 도입하는 것이 바람직하다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제23권
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• pp.207-261
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• 1992

The purpose of this study is (1) to design and test a database which can be automatically classified, and (2) to generate automatic classification number by processing the keywords in titles using the code combination method of Colon Classification(CC) as well as an automatic recognition of subjects in order to develop an automatic classification system (Auto BC System) based on CC which can be applied to any research library. To conduct this study, 1,510 words in the fields of agricultrue and medicine were selected, analized in terms of [P], [M], [E], [S], [T] employed in CC, and included in a database for classification. For the above-mentioned subject fields, the principle of an automatic classification was specified in order to generate automatic classification codes as well as to perform an automatic subject recognition of the titles included. Whenever necessary, editing, deleting, appending and reindexing of a database can be made in this automatic classification system. Appendix 1 shows the result of the automatic classification of books in the fields of agriculture and medicine. The results of the study are summarized below. 1. The classification number for the title of a book can be automatically generated by using the facet principles of Colon Classification. 2. The automatic subject recognition of a book is achieved by designing a database making use of a globe-principle, and by specifying the subject field for each word. 3. The automatic subject-recognition of input data is achieved by measuring the number of searched words by each subject field. 4. The combination of classification numbers is achieved by flowcharting of classification formular of each subject field. 5. The efficient control of classification numbers is achieved by designing control codes on the database for classification. 6. The automatic classification by means of Auto BC has been proved to be successful in the research library concentrating on a Single field. The general library may have some problem in employing this system. The automatic classification through Auto BC has the following advantages: 1. Speed of the classification process can be improve. 2. The revision or updating of classification schemes can be facilitated. 3. Multiple concepts can be expressed in a single classification code. 4. The consistency of classification can be achieved with the classification formular rather than the classifier's subjective judgement. 5. A user's retrieving process can be made after combining the classification numbers through keywords relating to the material to be searched. 6. The materials can be classified by a librarian without subject backgrounds. 7. The large body of materials can be quickly classified by means of a machine processing. 8. This automatic classification is expected to make a good contribution to design of the total system for library operations. 9. The information flow among libraries can be promoted owing to the use of the same program for the automatic classification.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.57-79
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• 2013

본 연구는 전통적인 문헌분류와 주제어기반 분류(Subject-Based Classification: SBC)의 상대적인 비교를 통하여 SBC 체계가 범주화 및 분류체계의 측면에서 갖는 특성을 분석함으로써 SBC의 정체성을 명확히 정립하는 데 목적이 있다. 분석을 위하여 12종의 실제 SBC 체계를 수집하여 그 체계의 전반 및 특성을 개괄하고, 범주화의 관점과 내용, 그리고 분류의 이론적 측면에서 DDC와 상대적인 방식으로 분석하였다. 분석의 결과 SBC 체계는 분류의 관점의 차이에서 비롯되는 범주화의 내용과 구조적인 측면에서 DDC와 큰 차이가 있으며, 분류체계로서의 요건이 적용되는 정도와 방식에 있어서도 기존의 문헌분류체계와 상반된 특성이 명확하게 드러남을 파악할 수 있었다. 따라서 향후 이러한 SBC의 특성을 고려한 분류론적 논의와 이론 개발이 필요함을 밝혔다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권1호
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• pp.319-340
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• 2015

이 연구는 국립아시아문화전당 아시아문화정보원의 수집대상 문화자원을 효율적으로 관리하기 위한 분류체계를 제시하기 위하여 시도되었다. 아시아문화정보원의 목적과 수집정책 방향을 알아보고 문화자원의 특성과 범주를 파악하였다. 그리고 현재 실제로 사용하고 있는 HRAF 분류체계, UNESCO 문화지표, 민속아카이브의 분류검색, 한국향토문화전자대전의 콘텐츠목차 등 4개의 분류체계를 비교분석하였다. 이를 토대로 아시아정보원의 문화자원 분류체계의 원칙과 기준을 제시하고, 분류체계의 주제 전개는 문화적, 사회적, 자연적 영역 순으로 전개하였고, 주류는 16개의 항목으로 설정되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제33권3호
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• pp.393-413
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• 2002

이 연구는 농학분야의 인터넷자원을 효율적으로 관리하기 위한 새로운 분류체계의 모형을 제시하고자 시도된 것이다. 이를 위해 먼저 일반 문헌분류표가운데 KDC를 중심으로 농학분야의 분류체계를 분석하고, 국내의 인터넷 검색엔진가운데 특히 야후! 코리아와 엠파스의 농학분야 분류체계, 그리고 농학전문 포털사이트인 한국농림수산정보센터의 농업정보디렉토리와 농민넷의 Agri_Directory 분류체계를 비교 분석하였다. 이와 같은 비교분석의 결과를 바탕으로 농학분야 인터넷자원의 분류체계에 적용할 수 있는 실제적인 모형을 제시하였다.