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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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
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.
초록
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.