• 한국비블리아학회지
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• 제31권1호
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• pp.115-136
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• 2020

학교도서관에서 가장 많은 장서를 차지하는 주제는 문학의 소설이며, 소설장서를 접근하기 위한 KDC의 현행 분류체계는 학교도서관에서 소설에 접근하려는 이용자의 정보요구에 부합하지 않으므로 이용자 요구를 반영한 장르 분류 방안이 모색되어야 한다. 이에 본고에서는 국내·외 국립 및 공공도서관의 소설장서 분류 현황을 조사하고, 온라인 및 오프라인 서점의 소설장서 분류체계와 KDC와 DDC의 소설 분류표를 비교하여 이를 바탕으로 학교도서관에서 소설장서의 장르 분류 방안을 모색하였다. 우선, 소설장서를 위한 장르분류표를 개발하기 위해, 소설을 위한 장르 용어를 수집하고, 이중에서 14개의 장르 표목을 도출하여 영어 표목의 두문자를 분류기호로 할당하였다. 새롭게 개발한 장르분류표의 적용 방안으로 중등학교 도서관의 KDC 번호를 대상으로 KDC와 혼합 적용, 장르기호를 선치해 적용, 장르기호만 적용하는 세 가지를 제시하였다. 본 연구는 KDC에서 계층 분류의 한계를 극복하고 이용자의 요구를 반영한 소설장서의 장르 분류 방안을 모색하였다는데 의의가 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권2호
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• pp.269-288
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• 2024

KOS 레지스트리를 구조화하기 위해서는 수집된 KOS의 특성에 맞는 분류체계를 선정해야 한다. 이 연구에서는 다양한 분류체계를 적용하여 수집된 국내 KOS 를 분류하고, 그 결과를 바탕으로 KOS 레지스트리의 구조화를 위한 분류체계를 선정할 때 고려해야 할 시사점을 제공하고자 했다. 웹탐색을 통해 수집된 313개의 KOS 데이터를 대상으로 총 5종의 분류체계와 시소러스를 적용하여 분류하고 그 결과를 분석했다. 분석 결과, KOS 레지스트리의 국제적 연계를 위해서는 국외 분류체계를 적용하고, 국내 지식자원과 연계하거나 국내 연구자들에게 최적화하기 위해서는 국내 분류체계를 적용할 필요가 있었다. 그리고 KOS의 분야별 특성에 따라 연구 분야 KOS는 학문 분야를 기반으로 하는 분류체계를 적용하고, 공공 분야 KOS는 정부 업무기능을 기반으로 하는 분류체계를 적용하는 것을 검토할 필요가 있었다. 마지막으로 국내 KOS와 국제 KOS와의 연계를 강화할 필요가 있었고, 이를 위해서 복수의 분류체계를 적용할 필요가 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권4호
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• pp.1-7
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• 2001

위성영상은 GIS 정보획득을 위한 가장 중요한 초기자료로서, 이로부터 주제도와 같은 유용한 정보를 추출하기 위해서는 위성영상 즉 다중스펙트럼 영상을 목적에 적합하게 분류하는 처리과정이 필요하다. 위성영상의 분류기법은 크게 감독기법과 무감독기법으로 나뉘는데, 본 논문에서는 감독분류기법 중의 하나인 평행사변형 알고리즘에서 군집의 초기값 설정이 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 본 연구에서는 우선 직렬컴퓨터에서 평행사변형 알고리즘의 성능과 초기값 변화와의 관계를 살펴보고, 이를 확장하여 MIMD 병렬구조 컴퓨터 모델을 사용한 경우에 초기값의 변화가 평행사변형 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 평행사변형 알고리즘의 성능은 초기값의 설정에 따라 직렬구조의 컴퓨터를 사용하는 경우에는 최고 2.4배, 그리고 MIMD 병렬구조 모델을 사용한 경우에는 최고 2.5배의 성능 향상을 보였다. 전산모의실험을 통해 위성영상의 감독분류기법에서 초기값이 평행사변형 분류알고리즘의 성능에 상당한 영향을 미치며, 직렬컴퓨터와 MIMD 병렬컴퓨터에서 초기값의 적절한 설정을 통해 분류기법의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.178-186
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• 2018

학술정보 성과물을 서비스하기 위하여 논문 단위의 주제 분류는 필수가 된다. 하지만 현재까지 저널 단위의 주제 분류가 되어 있으며 기사 단위의 주제 분류가 서비스되는 곳은 많지 않다. 국내 성과물 중에서 학술 논문의 경우 주제 분류가 있으면 좀 더 큰 영역의 서비스를 담당할 수 있고 범위를 정해서 서비스 할 수 있기 때문에 무엇보다 중요한 정보가 된다. 하지만, 분야 별 주제를 분류하는 문제는 다양한 분야의 전문가의 손이 필요하고 정확도를 높이기 위해서 다양한 방법의 검증이 필요하다. 본 논문에서는 정답이 알려져 있지 않은 상태에서의 정답을 찾는 비지도 학습 알고리즘을 활용해서 주제 분류를 시도해 보고 연관도와 복잡도를 활용해서 주제 분류 알고리즘의 결과를 비교해 보고자 한다. 비지도 학습 알고리즘은 주제 분류 방법으로 잘 알려진 Hierarchical Dirichlet Precess(HDP). Latent Dirichlet Allocation(LDA), Latent Semantic Indexing(LSI) 알고리즘을 활용하여 성능을 분석해 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.213-219
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• 2020

본 연구는 스마트폰 과의존을 진단하고 예측하기 위하여 할 수 있는 분류분석 방법과 스마트폰 과의존 분류율에 영향을 미치는 중요변수를 규명하고자 시도되었다. 이를 위해 인공지능의 방법인 기계학습 분석 기법 중 의사결정트리, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신의 분류율을 비교하였다. 자료는 한국정보화진흥원에서 제공한 '2018년 스마트폰 과의존 실태조사'에 응답한 25,465명의 데이터였고, R 통계패키지(ver. 3.6.2)를 사용하여 분석하였다. 분석한 결과, 3가지 분류분석 기법은 정분류율이 유사하게 나타났으며, 모델에 대한 과적합 문제가 발생되지 않았다. 3가지 분류분석 방법 중 서포트벡터머신의 분류율이 가장 높게 나타났고, 다음으로 의사결정트리 기법, 랜덤포레스트 기법 순이었다. 스마트폰 이용 유형 중 분류율에 영향을 미치는 상위 3개 변수는 생활서비스형, 정보검색형, 여가추구형이었다.

• 정보관리연구
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• 제43권1호
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• pp.41-62
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• 2012

전자상거래의 발달로 출판유통시장에서의 인터넷 서점의 비중은 해마다 높아지고 있다. 전자책의 보급에 따라 인터넷 서점에서의 도서검색은 앞으로 더욱 활발해질 것이며, 인터넷 서점의 도서 분류체계의 중요성 또한 지속적으로 높아질 것으로 예상된다. 이 연구는 인터넷 서점 사회과학 도서의 효율적인 검색을 제공하기 위한 목적에서 이루어졌으며, 국내 외 10개 인터넷 서점의 분류체계를 분석하였다. 또한 사회과학 도서 분류체계 설계안을 구성하여 향후 사회과학 도서의 분류체계 설계에 활용될 수 있는 기초자료를 제시하고자 하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권1호
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• pp.201-215
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• 2015

정보화 시대를 넘어 융합의 시대로 나아감에 따라 고도화된 보안위협이 발생하고, 그에 따라 정보보호에 대한 필요성 및 중요성은 더욱 커져가고 있다. 그러나 그간의 국내 연구들은 정보보호 기술 직업군 위주의 단편적인 분류를 수행하고 있으며 미래 융합환경에 대한 고려가 부족한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 미래 융합환경에 대비한 정보보호 직업분류체계 및 필요역량을 설계하기 위해서 기존 정보보호 직업군 분류체계 및 직업군별 필요역량에 대한 선행연구 분석을 통해 정보보호 인력의 정의를 내린 후 직업군 분류를 실시하고 직업군별 필요역량을 도출하였다. 세부적으로 미래 융합환경에 대해 고려하여 정보보호 직업분류체계를 구성한 미국의 NICE(National Initiative for Cybersecurity Education)를 기반으로 하여 국내 실정에 적합한 형태로 직업군 및 직업군별 필요역량을 재분류하고 타당성을 검증하였다. 본 연구결과는 미래 융합환경에 적합한 정보보호 인력의 수급차 해소 및 처우개선을 위한 기초 자료로서 활용할 수 있을 것이다. 또한 향후 연구를 통해 정보보호 직업군별 필요역량을 이용하여 해당 직업군에 필요한 융합적인 직무역량을 습득할 수 있는 표준화된 교육 훈련방법을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.81-88
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• 2015

최근 보안(security)분야는 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)이나 사물 인터넷(internet of things) 등과 같은 다양한 기술들이 등장하면서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이러한 가운데 국내에서는 보안 분야를 정보 보안(information security)과 물리 보안(physical security), 융합 보안(convergence security)으로 분류하고 있으며, 이와 같은 국내 보안 분류체계는 산업 분야별 현황 분석 및 통계와 로드 맵 등에 매우 중요한 기준이 되고 있다. 이러한 분류체계 중, '융합 보안'은 다양한 산업 분야로부터 많은 주목을 받고 있으나, 국내에서는 '융합 보안'에 대한 분류체계를 관련 기관별로 달리 하고 있어, 데이터의 정확성과 호환성 등에 신뢰성이 결여되는 등의 문제로 체계적인 보안 분야의 분류체계가 필요한 실정이다. 따라서 본 논문은 국내의 분류체계의 현황과 특징들을 사례를 통해 비교 분석함으로써, 분류 항목의 추가 및 삭제가 용이하고, 새로운 기술동향에 적합한 확장이 용이하도록 향상된 분류체계를 제안하고자 한다. 향후, 제안하는 분류체계는 국내 보안 분류체계의 구축을 위한 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.376-379
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• 2003

In this paper we describe DCClass, a tool for fuzzy information granulation with transparency constraints. The tool is particularly suited to solve fuzzy classification problems, since it is able to automatically extract information granules with class labels. For transparency pursuits, the resulting information granules are represented in form of fuzzy Cartesian product of one-dimensional fuzzy sets. As a key feature, the proposed tool is capable to self-determining the optimal granularity level of each one-dimensional fuzzy set by exploiting class information. The resulting fun information granules can be directly translated in human-comprehensible fuzzy rules to be used for class inference. The paper reports preliminary experimental results on a medical diagnosis problem that shows the utility of the proposed tool.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.81-88
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• 2017

In this paper, we classified the weaknesses of C/C++ programs listed in CWE based on the diagnostic information produced at each stage of program compilation. Our classification identifies which stages should be responsible for analyzing the weaknesses. We also present algorithmic frameworks for detecting typical weaknesses belonging to the classes to demonstrate validness of our scheme. For the weaknesses that cannot be analyzed by using the diagnostic information, we separated them as a group that are often detectable by the analyses that simulate program execution, for instance, symbolic execution and abstract interpretation. We expect that classification of weaknesses, and diagnostic information accordingly, would contribute to systematic development of static analyzers that minimizes false positives and negatives.