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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
인터넷의 보급 및 이용 활성화에 따라 인터넷을 통한 정보의 검색 및 획득이 정보검색의 일차적인 행태가 되고 있다. 인터넷을 통한 정보검색의 보편화는 인터넷 정보검색 포털이 제공하는 검색서비스의 중요성을 증대시키고 있다. 포털에서 제공하는 정보검색 서비스의 효율화는 인터넷 정보검색 환경의 효율화로 직결될 수 있다. 이에 본 고에서는 인터넷 정보검색 포털에서 제공하고 있는 서비스 가운데 인터넷 정보자료를 선별하고 조직화하여 제공하고 있는 디렉토리 서비스의 분류체계에 대해 고찰하였다. 구체적인 연구주제로 전통적인 문헌분류법에서 여러 주제분야에 공통적으로 적용될 수 있는 형식, 접근법을 모아 구성한 표준구분(standard subdivision) 항목들을 디렉토리 분류체계에서 어떻게 전개하고 있는 지 현황을 분석해 보았다. 이러한 분석을 기반으로 전통적인 문헌분류법의 표준구분에 포함된 항목들을 디렉토리 서비스에서 전개하는 방안을 제시하였다.
Abstract
With the rapid distribution and active usage of the Internet, information search and retrieval through Internet has become a primary form of information access. This ubiquity of information access through Internet means the increased significance of search performance offered by Internet portals, since the optimization of search performance by portal has strong implication for the effective access of information through Internet in general. In this context, this paper investigates the classification scheme used in the directory service of internet portals, which provides selected and organized access to Internet information. First, the author analyzes the deployment of directory classification of standard subdivision topics used in traditional library classification system, with emphasis on the table composed of the form and approach, which are applicable to diverse subject areas. Then, based on this analysis, he proposed a method of applying certain subdivisions of the standard subdivision to directory service of Internet portals.
초록
본 연구는 새로운 분석법으로 떠오르는 처방적 분석 기법을 소개하고, 이를 분류 기반의 시스템에 효율적으로 적용하는 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 처방적 분석 기법은 분석의 결과를 제시함과 동시에 최적화된 결과가 나오기까지의 과정 및 다른 선택지까지 제공한다. 새로운 개념의 분석 기법을 도입함으로써 문헌 분류를 기반으로 하는 응용 시스템을 더욱 쉽게 최적화하고 효율적으로 운영하는 방안을 제시하였다. 최적화의 과정을 시뮬레이션하기 위해, 대용량의 학술문헌을 수집하고 기준 분류 체계에 따라 자동 분류를 실시하였다. 처방적 분석 개념을 적용하는 과정에서 대용량의 문헌 분류를 위한 동적 자동 분류 기법과 학문 분야의 지적 구조 분석 기법을 동시에 활용하였다. 실험의 결과로 효과적으로 서비스 분류 체계를 수정하고 재적용할 수 있는 몇 가지 최적화 시나리오를 효율적으로 도출할 수 있음을 보여 주었다.
Abstract
This study aims to introduce an emerging prescriptive analytics method and suggest its efficient application to a category-based service system. Prescriptive analytics method provides the whole process of analysis and available alternatives as well as the results of analysis. To simulate the process of optimization, large scale journal articles have been collected and categorized by classification scheme. In the process of applying the concept of prescriptive analytics to a real system, we have fused a dynamic automatic-categorization method for large scale documents and intellectual structure analysis method for scholarly subject fields. The test result shows that some optimized scenarios can be generated efficiently and utilized effectively for reorganizing the classification-based service system.
초록
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.
초록
듀이십진분류법(DDC)은 문헌분류체계로 도서관에서 뿐만 아니라 인터넷자원을 분류하는 기반으로 사용되고 있는데, 이는 DDC가 주기적이며 지속적인 용어 확장을 통해 최신성과 실용성을 유지하기 때문이다. 반면, 한국십진분류법(KDC)은 비정기적인 개정 주기로, 용어의 최신성과 실용성이 떨어진다. KDC가 도서관뿐만 아니라 인터넷자원 분류에도 활용 가능하기 위해서는 실용적인 분류 항목명이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 인터넷 자원의 디렉토리 분류체계와 KDC에서 사용하고 있는 분류항목명을 비교 분석하고 KDC에 추가할만한 분류항목명을 확장 제안하였다. 네이버, 야후, 교보문고, 아마존의 디렉토리 분류체계에서 음식문화 분야의 용어를 분석하였으며, 다른 분류체계를 참조하여 KDC로의 적용 방안을 제안하였다. KDC에 추가적인 분류항목명이 필요한 분야는 식품위생, 음료기술, 식품공학, 식품과 음료, 식사 및 식탁차림, 주방, 식당 공간이었으며 부족한 항목명은 음식 관련 용어 및 한식 관련 요리명이 주를 이루었다. 본 연구를 통해 KDC의 부족한 항목명과 적용방안을 제시함으로써 KDC가 도서관과 인터넷자원 분류에 활용될 수 있는 기반을 마련하였다.
Abstract
Library classification system is based upon academic disciplines, However, it is difficult to classify for Internet resources due to its lack of up-to-datedness and practicality. Especially, headings of Korean Decimal Classification need to reflect practical aspects and it should be also developed for classification of web based resources. The purposes of this study are to analyze the structures of directory classifications in Internet resources and to suggest additional headings of KDC as a practical library classification as well as a classification system for internet resources. Directory classification systems of Naver, Yahoo, Kyobo Internet book store, Amazon were selected and their food and culture subjects were analyzed for this study. The headings of KDC were compared to them and new possible headings were suggested with reference of NDC and DDC in the area of food and culture. This study provided a way of developing KDC for a classification system for Internet resources as well as library materials.
초록
본 연구는 텍스트 분류를 위한 효율적인 자질선정 방법으로 자질 순위화 기법의 성능을 구체적으로 검토하였다. 지금까지 자질 순위화 기법은 주로 문헌빈도에 기초한 경우가 대부분이며, 상대적으로 용어빈도를 사용한 경우는 많지 않았다. 따라서 텍스트 분류를 위한 자질선정 방법으로 용어빈도와 문헌빈도를 개별적으로 적용한 단일 순위화 기법들의 성능을 살펴본 다음, 양자를 함께 사용하는 조합 순위화 기법의 성능을 검토하였다. 구체적으로 두 개의 실험 문헌집단(Reuters-21578, 20NG)과 5개 분류기(SVM, NB, ROC, TRA, RNN)를 사용하는 환경에서 분류 실험을 진행하였고, 결과의 신뢰성 확보를 위해 5-fold cross validation과 t-test를 적용하였다. 결과적으로, 단일 순위화 기법으로는 문헌빈도 기반의 단일 순위화 기법(chi)이 전반적으로 좋은 성능을 보였다. 또한, 최고 성능의 단일 순위화 기법과 조합 순위화 기법 간에는 유의한 성능 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 충분한 학습문헌을 확보할 수 있는 환경에서는 텍스트 분류의 자질선정 방법으로 문헌빈도 기반의 단일 순위화 기법(chi)을 사용하는 것이 보다 효율적이라 할 수 있다.
Abstract
This study specifically reviewed the performance of the ranking schemes as an efficient feature selection method for text classification. Until now, feature ranking schemes are mostly based on document frequency, and relatively few cases have used the term frequency. Therefore, the performance of single ranking metrics using term frequency and document frequency individually was examined as a feature selection method for text classification, and then the performance of combination ranking schemes using both was reviewed. Specifically, a classification experiment was conducted in an environment using two data sets (Reuters-21578, 20NG) and five classifiers (SVM, NB, ROC, TRA, RNN), and to secure the reliability of the results, 5-Fold cross-validation and t-test were applied. As a result, as a single ranking scheme, the document frequency-based single ranking metric (chi) showed good performance overall. In addition, it was found that there was no significant difference between the highest-performance single ranking and the combination ranking schemes. Therefore, in an environment where sufficient learning documents can be secured in text classification, it is more efficient to use a single ranking metric (chi) based on document frequency as a feature selection method.
초록
사회․정치적 패러다임의 변화에 따라 공공기관의 기관업무 및 직제는 시시각각 신설되거나 통합 또는 폐지된다. 효과적인 기록관리 관점에서는 이러한 변화를 반영하여 이전에 구축된 기록물 분류체계와 현행 업무 맥락이 적정한지 검토할 필요가 있다. 그러나 대부분 기관에서는 분류체계 재정비 과정이 실무담당자나 기관 기록물 담당자의 실무 경험적 판단에 의존한 수작업으로 진행되고 있어, 기업의 변화가 적시에 반영되거나 전체 큰 맥락을 통합적으로 파악하기가 어렵다. 이에 본 연구는 이러한 문제를 보완하고 나아가 기록의 효율적인 관리를 위해 자동화 및 지능화 기술을 활용한 기록물 분류체계 재정비 방안을 제안한다. 또한 제안된 방법론을 실제 공공기관에 적용하고, 도출된 결과물을 기관의 기능분류 담당 실무자와 면담을 수행하여 그 실효성과 한계점을 검증하였다. 이를 통해 재정비한 기록물 분류체계의 정확도와 신뢰도를 높여 기록물 관리의 표준화 실현을 도모하고자 한다.
Abstract
As social and political paradigms change, public institution tasks and structures are constantly created, integrated, or abolished. From an effective record management perspective, it is necessary to review whether the previously established record classification schemes reflect these changes and remain relevant to current tasks. However, in most institutions, the restructuring process relies on manual labor and the experiential judgment of practitioners or institutional record managers, making it difficult to reflect changes in a timely manner or comprehensively understand the overall context. To address these issues and improve the efficiency of record management, this study proposes an approach using automation and intelligence technologies to restructure the classification schemes, ensuring records are filed within an appropriate context. Furthermore, the proposed approach was applied to the target institution, its results were used as the basis for interviews with the practitioners to verify the effectiveness and limitations of the approach. It is, aiming to enhance the accuracy and reliability of the restructured record classification schemes and promote the standardization of record management.
초록
기록이나 문헌의 자동분류에 관한 연구는 오래 전부터 시작되었다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하면서 기계학습이나 딥러닝을 접목한 연구로 발전되고 있다. 이 연구에서는 우선 문헌의 자동분류와 인공지능의 학습방식이 발전해 온 과정을 살펴보았다. 또 기계학습 중 특히 지도학습 방식의 특징과 다양한 사례를 통해 기록관리 분야에 인공지능 기술을 적용해야 할 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 실제로 지도학습 방식으로 서울시의 결재문서를 ETRI의 엑소브레인을 통해 정부기능분류체계로 자동분류해 보았다. 이를 통해 기록을 다양한 방식의 분류체계로 자동분류하기 위한 각 과정의 고려사항을 도출하였다.
Abstract
Research on automatic classification of records and documents has been conducted for a long time. Recently, artificial intelligence technology has been developed to combine machine learning and deep learning. In this study, we first looked at the process of automatic classification of documents and learning method of artificial intelligence. We also discussed the necessity of applying artificial intelligence technology to records management using various cases of machine learning, especially supervised methods. And we conducted a test to automatically classify the public records of the Seoul metropolitan government into BRM using ETRI’s Exobrain, based on supervised machine learning method. Through this, we have drawn up issues to be considered in each step in records management agencies to automatically classify the records into various classification schemes.
초록
국가 R&D 사업관리 시스템에서는 국내의 국가 연구개발과제 정보를 관리하고 검색할 수 있도록 하고 있다. 특히 연구개발과제들을 분류하고 다양한 검색 및 분석 서비스를 제공하기 위해서 다양한 분류체계를 이용하고 있다. 하지만 하나의 분류체계에 대해 하나의 분류만 입력 가능하도록 하고 있기 때문에 과제의 성격을 명확히 파악하는데 어려움이 있다. 또한 연구개발과제를 위한 분류체계는 모든 분야에 대한 일반적인 분류를 제공하고 있으나 한의학과 같은 특정 분야에 맞는 분류체계는 제공하지 않고 있다. 반면에 한의학 분야에서는 한의학에 대한 분류체계 연구가 진행되어 왔지만 이 분류체계 또한 한의학 전반에 관한 일반적인 분류이기 때문에 한의학 연구개발과제를 위한 분류로는 적합하지 않는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 한의학 분야의 연구개발과제들의 성격을 명확히 파악하고 검색 및 분석에 활용할 수 있는 분류를 제안한다.
Abstract
NTIS(National Science & Technology Information Service) provides the information for domestic research projects. It in particular has several classification schemes to classify research projects and provide better retrieval and analysis services. It however is difficult to understand the characteristic of a research project clearly since only a classification in a classification scheme can be chosen about a research project. Moreover, the classification scheme covers the high-level classification for every research areas so that it cannot cover the area specialized to the oriental medicines. On the other hand, the classification schemes for oriental medicines have recently been studied in oriental medicine field. However, it also covers the high-level classification for oriental medicine so that it may not suit to a classification scheme for research projects. Therefore, in this paper we propose a classification scheme to understand clearly the characteristic of research projects in oriental medicine and use to use them to retrieval and analysis services.
초록
본 연구는 독서자료의 접근점을 확장하기 위해, 도서이용 속성에 기반한 독서자료 분류체계를 고안하였다. 독서상황에서 도서 이용자가 고려할 수 있는 도서의 속성을 내용분석하여 주제명에 반영하고, 네트워크 분석을 통해 주제명 항목과 인접한 항목들을 연관 주제명으로 그룹화하여 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 독서자료분류표(RMC)는 도서관 OPAC을 비롯한 독서정보 시스템 내에서 도서 이용자의 탐색을 돕는 다양한 접근점을 제공하는 도구로써 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
In this study, in order to expand the access points of reading materials, a reading material classification (RMC) system based on the facets of book use was devised. The facets of books that can be considered by book users in the reading situation were content-analyzed. Also, through network analysis, subject headings adjacent to one subject heading were grouped into related subject headings. The RMC developed in this study can be used as a tool that provides various access points to help book users search in the library OPAC and other reading information systems.
초록
인터넷 정보검색과정에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 검색방법은 키워드 검색이다. 키워드 검색은 정확률과 재현율의 관점에서 여러가지 단점을 지니고 있다. 이러한 키워드 검색의 단점을 보완해 줄 수 있는 장치로서 다수의 웹 포털에서 디렉토리 검색서비스를 제공하고 있다. 검색포털에서 제공하고 있는 디렉토리 서비스는 포털별로 상이한 분류체계를 사용하는 이유로 이용자에게 불편을 주고 있으며, 이러한 불편의 해소를 위해 디렉토리 서비스간 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 구축필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 이 연구에서는 네이버, 야후, 엠파스 등 국내 주요 포털의 디렉토리 서비스를 대상으로 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 모형을 구축하고 그 성능을 평가하였다.
Abstract
The most widely used information searching method in the current internet environment is the keyword-based one, which has certain limitations in terms of precision and recall. Most major internet portals provide directory-based searching as a means to complement these limitations. However, that they adopt different classification schemes brings significant inconvenience to the users, and it consequently suggests a need to develop mapping gateway to provide cross-portal, or cross-directory information searching. In this context, this study attempts to develop a prototype system of intermediary gateway for integrated search, using the directory services of three major portals, Naver, Yahoo and Empas, and test its performance.