본 연구에서는 정책정보서비스의 고도화를 위한 정책 분야별 가이드를 개발하고 관련 정보원 구축을 위한 시스템을 설계하며, 이를 기반으로 시범적으로 정책정보원을 구축하고자 하였다. 정책분야 주제별 가이드 개발 및 구축을 위하여 첫째, 수집된 정보자료의 유형을 상위 9개로, 세부 유형을 총 19개로 구분하였다. 둘째, 정부기능분류체계인 BRM분류체계를 기준으로 주제별 가이드 서비스를 위한 콘텐츠를 구축하였고, BRM 서비스 주제 단계는 3단계, 총 133개 세부 주제 분야로 가이드 구축범위를 확정하였다. 셋째, 133개 BRM 주제분야별로 개발된 주제가이드에 따라 총 6,305건의 콘텐츠를 구축하였다. 결론적으로 본 연구에서 개발된 정책분야 주제가이드는 실험적 데이터 구축을 통해 그 실효성을 검증하였다고 할 수 있다.
이 연구는 KDC 제4판 컴퓨터과학분야의 주요 항목들을 개선하기 위한 것이다. 이를 위해 DDC와 NDC 등 기존 주요분류표와 학술진흥재단의 연구분야분류표, 한국과학재단의 과학기술분야분류 및 국가과학기술표준 분류표 등에 대한 비교분석을 실시하였다. 분석결과 KDC 제4판의 컴퓨터과학분야는 총류와 기술과학분야에 분산전개된 것을 004-005에 통합하는 것이 바람직하고, 하위주제 전개의 체계화, 새로운 주제 추가 및 부적절한 주제의 삭제, 이치, 주기의 추가 등이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 구체적인 개선방안을 제시하였다.
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.
현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다.
기록관리학이 독자적인 학문영역으로 발전해가고 있다. 하지만 KDC를 비롯한 기존의 문헌분류표에서는 분류 항목 배열이 기록관리학의 특성을 제대로 반영하지 못하여 분류항목의 전개가 불합리한 부분이 있으며, 주제영역별 세목전개의 재배치가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 기록관리학의 학문 특성에 따라 주제영역을 기록관리 일반, 기록관리 법 정책, 기록물의 수집 선별 평가, 기록물의 조직, 기록정보서비스, 기록물 관리 및 보존, 기록관 운영, 기록관리 기관 등 8개 영역으로 설정하고, 현대 주요 문헌분류표인 KDC, DDC, NDC, UDC, LCC의 분류체계를 분석한 후, "대한민국 국가서지"의 기록관리학 분야 유별 자료현황 및 주제어 분석 결과를 반영하여 KDC 기록관리학 분야의 분류체계 수정 전개 방안을 제시하였다. 기록관리학 관련 주제영역 8개 분야의 내용은 KDC 028로 통합할 수 있도록 변경하였다.
EEG-based brain-computer interfaces has focused on explicitly expressed intentions to assist physically impaired patients. For EEG-based-computer interfaces to function effectively, it should be able to understand users' implicit information. Since it is hard to gather EEG signals of human brains, we do not have enough training data which are essential for proper classification performance of implicit intention. In this paper, we improve the subject independent classification of implicit intention through the generation of additional training data. In the first stage, we perform the PCA (principal component analysis) of training data in a bid to remove redundant components in the components within the input data. After the dimension reduction by PCA, we train ICA (independent component analysis) network whose outputs are statistically independent. We can get additional training data by adding Gaussian noises to ICA outputs and projecting them to input data domain. Through simulations with EEG data provided by CNSL, KAIST, we improve the classification performance from 65.05% to 66.69% with Gamma components. The proposed sample generation method can be applied to any machine learning problem with fewer samples.
To understand and analyze the variety of the subject access methods of OPACs, telephone interviews were administered to the computerized libraries in Seoul. Data was collected during 4 days in Feb. 1997, and 155 libraries were responded. It was found that 105 libraries are operating OPACs. Among the 105 libraries, almost of all provide classification number and title keyword access, however, only half of them provide subject name access. 18 libraries allow linking/browsing facility between classification number and subject name/keyword. The language of the subject name to oriental books is mainly Korean and that to the Western books is mainly English. LCSH is the major authority list used. 36 libraries, 2/3 of them are special libraries, subject name is assigned by librarian without control. Based on the results, problems and suggestions to enhance subject access capability are presented.
The factors which can help the library users trace the specific subject that she or he needs are most important, when they are not sure of what they need exactly in front of a classified catalogue. This study is about what the factors are and how the factors affect the inference of users' reasoning structure. Since the classified catalogues are reflected by the classification structure, naturally the logic in the classification system becomes the focus of the study. This study concludes the classification system which enables the library users to use their reasoning capabilities, viz. the classification system which can help the users trace the specific subject even as they are not sure of the exact subject they need has following factors in the system. 1. It should have the validity based on the facts in the components of the classification system. 2. It should be logically arranged when the components of the classification system are placed in due sequence. 3. The notation of the system should be based on mnemonics. The reason is that the indispensable factors in the formation of inference of human reasoning structure are: 1. the premises which are based on the facts and 2. the logical relationship between the premises and conclusions which are induced from the premises.
The purpose of study is 584 patients who had been treated in the Oriental Medical Hospital at Dong Eui Medical Center during 1 year from February 2001 to January 2002. We proceeded the judgment of Sasang constitution by 'Questiinaire of Sasang Constitution Classification(I)' and 'Questiinaire of Sasang Constitution Classification II(QSCCII)'. The following conclusion were made in comparison with Sasang Constitution and Questiinaire about disease and style of symptoms. 1. The subject of 'increase of the weight of a body(gain weight), cough, nasal discharge(rhinorrhea), stuffed nose, sweatier, more like fat food, more like salty food', has significant differences in sasang constitution classification. The frequency of Taeum group is more than of Soeum group and Soyang group. 2. The subject of 'the complextion is bad, anorexia, indigestion, nervousness, sonitus', has significant differences in sasang constitution classification. The frequency of Soeum group is more than of Taeum group and Soyang group. 3. The subject of 'urodynia, otic discharge', has significant differences in sasang constitution classification. The frequency of Soyang group is more than of Taeum group and Soeum group.
장르기반 분류는 문서를 내용이나 주제가 아닌 문서의 형식 또는 스타일에 의해 분류하는 것을 의미한다. 현재 장르분류 방법은 기존의 주제기반 분류방법에 사용되었던 알고리즘을 그대로 이용하거나 자질선택 방법에 있어서도 효과적이지 못하고 비교적 단순하여 분류 정확률 또한 상대적으로 낮았다. 본 연구에서는 장르기반으로 문서를 자동 분류할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다. 장르분류 방법은 크게 두 가지 정보를 이용하여 학습과 분류를 하는데 장르 간 용어의 편차정보와 장르 내에 분포되어 있는 주제 범주 간 용어의 편차정보를 이용한다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위해 인터넷상에서 정제되지 않은 문서를 수집하였으며 이를 대상으로 실험한 결과 기존의 카이제곱 자질선택 방법 및 베이지안 분류 알고리즘과 비교하여 약 30% 정도 우수한 정확도를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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