- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 국내 주요 학술 DB의 검색서비스에서 제공되고 있는 저자키워드(비통제키워드)의 재분류를 통하여 디스크립터(통제키워드)를 자동 할당할 수 있는 가능성을 모색하였다. 먼저 기계학습에 기반한 주요 분류기들의 특성을 비교하는 실험을 수행하여 재분류를 위한 최적 분류기와 파라미터를 선정하였다. 다음으로, 국내 독서 분야 학술지 논문들에 부여된 저자키워드를 학습한 결과에 따라 해당 논문들을 재분류함으로써 키워드를 추가로 할당하는 실험을 수행하였다. 또한 이러한 재분류 결과에 따라 새롭게 추가된 문헌들에 대하여 통제키워드인 디스크립터와 마찬가지로 동일 주제의 논문들을 모아주는 어휘통제 효과가 있는지를 살펴보았다. 그 결과, 저자키워드의 재분류를 통하여 디스크립터를 자동 할당하는 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Abstract
This study purported to investigate the possibility of automatic descriptor assignment using the reclassification of author keywords in domestic scholarly databases. In the first stage, we selected optimal classifiers and parameters for the reclassification by comparing the characteristics of machine learning classifiers. In the next stage, learning the author keywords that were assigned to the selected articles on readings, the author keywords were automatically added to another set of relevant articles. We examined whether the author keyword reclassifications had the effect of vocabulary control just as descriptors collocate the documents on the same topic. The results showed the author keyword reclassification had the capability of the automatic descriptor assignment.
초록
국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 ｢학술연구분야분류표｣ 상의 분류 범주를 국내 학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
As basic data that can systematically support and evaluate R&D activities as well as set current and future research directions by grasping specific trends in domestic academic research, I sought efficient ways to assign standardized subject categories (control keywords) to individual journal papers. To this end, I conducted various experiments on major factors affecting the performance of automatic classification, focusing on feature selection techniques, for the purpose of automatically allocating the classification categories on the National Research Foundation of Korea’s Academic Research Classification Scheme to domestic journal papers. As a result, the automatic classification of domestic journal papers, which are imbalanced datasets of the real environment, showed that a fairly good level of performance can be expected using more simple classifiers, feature selection techniques, and relatively small training sets.
초록
본 연구는 문헌정보학 측면에서 국외 독서 및 독서교육 연구의 동향을 분석하고 향후의 연구과제를 제시하였다. 이를 위해 첫째, 문헌정보학 분야 국외 데이터베이스(LISTA)의 통제 키워드와 DDC 23판을 검토하여 독서 및 독서교육 관련 주요 연구 영역을 설정하였다. 둘째, 문헌정보학 분야 국외 데이터베이스(LISTA)에서 검색한 지난 100년(1914년～2014년) 동안의 독서 및 독서교육 관련 학술논문(2,115편)을 대상으로 지적구조 분석을 적용하여 연구동향을 분석하였다. 셋째, 이러한 연구동향 분석의 결과에 기초하여 독서 및 독서교육 분야의 향후 연구과제를 제시하였다.
Abstract
This study aims to analyse the research areas and trends of reading (reading instruction) abroad in the respect of LIS, and suggest future research tasks. First, I reviewed the controlled keywords in SU field of LISTA database and the entries of DDC 23, and identified the research areas of reading and reading instruction in overseas. Second, I analysed the research trends of this field by applying a intellectual structure analysis on 2,115 research articles (1914～2014) retrieved from a representative database in the areas of Library and Information Science (LISTA). Third, Based on the results of these analysis, I suggested the future research tasks of this field in the domain of library and information science.