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검색어: 인터넷 서점, 검색결과: 5
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최예진(이화여자대학교) ; 정연경(이화여자대학교) 2013, Vol.30, No.3, pp.49-70 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.3.049
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본 연구는 인터넷 서점의 건강분야 분류체계의 개선방안으로 이를 위해 국내․외 8곳의 인터넷 서점의 건강분야 분류체계 현황을 비교분석하고, KDC, DDC의 해당 주제 분류항목과 비교 분석하였다. 그리고 인터넷 서점의 건강분야 분류체계의 이용에 대한 이용자 면담을 진행하였다. 그 결과를 바탕으로 설계원칙을 수립하고, 인터넷 서점의 건강분야 분류체계 설계안을 개발한 후, 실무자와 전문가 평가를 받아서 건강이란 대분류 아래 11개의 중분류 항목과 60개의 소분류 항목, 16개의 세분류 항목으로 제시하였다. 본 연구의 결과는 인터넷 서점은 물론 웹상에서 건강 관련 정보를 효율적으로 분류하는 기반이 될 것이다.

Abstract

The purposes of this study are to analyze and compare current state of subject directories of the health field in eight internet bookstores in domestic and abroad. A comparative analysis was carried out for KDC and DDC, using names of subdivisions within the health field of internet bookstore. Also, user interviews to find their information needs about the health field in internet bookstore were conducted. And then, based upon the findings, this study proposed a design principle and a new classification for the health field of internet bookstores. With evaluations of the experts from the field, a final classification schedule (1 class, 11 division, 60 subdivision, and 16 section) was suggested. The results of this study can be used for a foundation of classifying health resources efficiently in internet bookstores and other web sites.

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김정현(전남대학교) ; 배주연(전남대학교) 2005, Vol.22, No.4, pp.5-22 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2005.22.4.005
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광고산업과 미디어의 발전에 따라 광고물의 증가뿐만 아니라 광고와 관련한 많은 연구가 이루어지고 있으며, 그 결과 광고 관련 자료가 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 그런데 KDC 광고분야의 분류체계를 살펴보면 광고관련 분류항목이 너무나 미비하며, 더욱이 주류 배치에 있어 관련 학문과의 연관성을 고려하지 않아 사서나 이용자 모두에게 혼란을 초래하고 있다. 이러한 점을 감안하여 본 연구에서는 광고의 유형 및 학문적 특성에 대해 고찰하고, KDC를 비롯한 NDC, DDC, LCC와 같은 문헌분류법 및 광고 전문도서관, 그리고 인터넷 포털사이트와 인터넷서점 등의 분류체계를 분석함으로써 KDC 광고분야의 분류체계에 대한 문제점을 알아보고 이에 대한 개선방안을 제시하였다.

Abstract

As the development of advertising industry and media the research about an advertisement get accomplished. As the result information resources called on the advertising materials are on an increasing trend. However, it looks into the classification system in advertising field of KDC, the problems are as the follows: ① the classification items are too incomplete, ② the main class is badly arranged. The reason have no regard for the correlation with a science. So, it gives rise to confusion to the librarian and user. The purpose of the study is to present the improvement plan on the classification system in advertising field of KDC. In order to build the improvement plan, the four steps are utilized. The first step is to investigate the characteristic of sciences on advertising and a type. The second one is to survey the current status of the library classification as KDC, NDC, DDC, and LCC. The third one is to analyse the classification system of library and web site on the advertising. The forth one is to grasp the problems on the classification system in advertising field of KDC.

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구중억(한국기초과학지원연구원) ; 이응봉(충남대학교) 2009, Vol.26, No.1, pp.185-214 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2009.26.1.185
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본 연구는 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템과 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템을 구축하고 두 실험시스템의 사용성을 비교 평가하여 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템의 유용성을 밝히고자 하였다. 사용성은 전체적으로 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템 보다 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템이 더 높게 나타났고, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 국내 도서관들이 인터넷서점, 검색엔진, 웹포털 등에서 공개한 도서검색용 Open API를 통해 제공되는 풍부한 콘텐트를 온라인목록에서 공유하고 활용하면 서지데이터의 확충, 주제접근과 주제검색 능력의 확대, 메타 검색서비스의 확장, 소장도서의 이용가능성 증대, 목록비용의 절감 등에 도움이 될 것으로 기대된다.

Abstract

The purpose of this study is aimed to clarify the usefulness of meta search system using Open API of library online catalog by constructing OPAC-based search system using Open API of library online catalog and meta search system using Open API of library online catalog, and comparing the usability of the two experimental search systems. As for usability, on the whole, it was higher in meta search system using Open API of library online catalog than OPAC-based search system using Open API of library online catalog, and there was statistically significant difference. Therefore, if libraries share and use enriched content which is provided through Open API for book search, which is opened by Internet bookstores, search engines and Web portals, it is expected that it will be helpful in enhancing bibliographic data, expanding subject access point, empowering subject search ability, extending meta search service, improving book availability, and reducing catalog cost.

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이 연구에서는 한 대학도서관의 신착 도서 리스트 중 사회 과학 분야 6,253권에 대해 목차 정보를 이용하여 자동 분류를 적용하였다. 분류기는 kNN 알고리즘을 사용하였으며 자동 분류의 범주로 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 사용하였다. 분류 자질은 도서의 서명과 목차를 사용하였으며, 목차는 인터넷 서점으로부터 Open API를 통해 획득하였다. 자동 분류 실험 결과, 목차 자질은 분류 재현율과 분류 정확률 모두를 향상시키는 좋은 자질임을 알 수 있었다. 또한 목차는 풍부한 자질로 불균형인 데이터의 과적합 문제를 완화시키는 것으로 나타났다. 법학과 교육학은 사회 과학 분야에서 특정성이 높아 서명 자질만으로도 좋은 분류 성능을 가져오는 점도 파악할 수 있었다.

Abstract

This study applied automatic classification using table of contents (TOC) text for 6,253 social science books from a newly arrived list collected by a university library. The k-nearest neighbors (kNN) algorithm was used as a classifier, and the ten divisions on the second level of the DDC’s main class 300 given to books by the library were used as classes (labels). The features used in this study were keywords extracted from titles and TOCs of the books. The TOCs were obtained through the OpenAPI from an Internet bookstore. As a result, it was found that the TOC features were good for improving both classification recall and precision. The TOC was shown to reduce the overfitting problem of imbalanced data with its rich features. Law and education have high topic specificity in the field of social sciences, so the only title features can bring good classification performance in these fields.

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이 연구는 최근 접근 및 활용이 높아지고 있는 목차에 대해 품사 측면과 주제 측면에서 가지는 기술 통계와 비교 분석을 수행하였다. 이를 위해 대학 도서관의 수서 목록에서 사회과학분야 도서를 추출하고 해당하는 도서에 대해 종합목록으로부터 DDC 분류기호를, 인터넷 서점으로부터 목차 정보를 추출하였다. 서명과 목차를 대상으로 형태소 분석하여 명사 중심의 어휘에 대해 기술통계와 빈도 분석을 실시하였다. 그 결과 형태소 측면에서 서명과 목차는 명사가 대략 절반가량 차지하며, 서명과 비교하여 목차는 50배 정도 더 많은 명사를 가지며, 목차에 출현한 명사 중에 목차만이 고유하게 가지는 비율이 95.2%에 달하는 것으로 파악되었다. 또한 목차는 사회과학 학문분야에 따라 길이가 차이가 나는 것으로 나타났다.

Abstract

Recently, the table of contents (TOC) has been becoming increasingly accessible and utilized. The study conducted descriptive statistics and comparative analysis of the table of contents in terms of parts of speech and subject in text. For this purpose, this study chose the books of the social sciences field from acquisition lists of an academic library, obtained Dewey class numbers of target books from KERIS union catalog, and extracted TOC data from online bookstore. Morphological analysis was performed on each book titles and TOCs, and descriptive statistics and frequency analysis were carried out. As a result, nouns made up roughly half of the morphemes of titles or the TOCs. TOCs had about 50 times more nouns than titles. The percentage of unique nouns that appeared only in the table of contents is estimated to be 95.2% of the TOC’s total nouns. The table of contents also showed a differences in its lengths depending on the field of social science.

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