초록

새로운 주제의 탐지를 위한 여러 접근법들을 지식 구조 표현 방법 중 하나인 디스크립터의 부여 및 갱신 과정에 적용하였다. 새로운 주제 탐지는, 특히 특정 학문 분야에서 새로운 주제의 출현 및 성장으로 인하여 지식 구조상의 변화가 발생하는 경우에, 기존의 색인어로는 이를 표현할 수 없거나 표현상의 제한이 따르는 문제를 해결하는 데 응용할 수 있다. 실험 결과, 정보학 내에서 긍정적 측면의 변화가 발생한 것으로 식별된 신흥 주제들은 상당수가 서로 밀접하게 연관되어 있으면서 동시에 성장발전의 단계에 있는 주제임을 확인하였다. 또한, 새로운 주제 탐지를 통한 후보 디스크립터 리스트의 사용이 색인자의 색인작업을 지원하는 효율적인 도구가 될 수 있다는 가능성을 보여 주었다. 특히, 적절한 디스크립터의 선정과 부여를 위한 후보 디스크립터 리스트의 제공은 색인작업의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.

Abstract

This study utilizes various approaches for new topic detection in the process of assigning and updating descriptors, which is a representation method of the knowledge structure. Particularly in the case of occurring changes on the knowledge structure due to the appearance and development of new topics in specific study areas, new topic detection can be applied to solving the impossibility or limitation of the existing index terms in representing subject concepts. This study confirms that the majority of newly developing topics in information science are closely associated with each other and are simultaneously in the phase of growth and development. Also, this study shows the possibility that the use of candidate descriptor lists generated by new topic detection methods can be an effective tool in assisting indexers. In particular, the provision of candidate descriptor lists to help assignment of appropriate descriptors will contribute to the improvement of the effectiveness and accuracy of indexing.

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Abstract

This study explores knowledge structures of science and technology disciplines using a cocitation analysis of journal subject categories with the publication data of a science & technology oriented university in Korea. References cited in the articles published by the faculty of the university were analyzed to produce MDS maps and network centralities. For the whole university research domain, six clusters were created including clusters of Biology related subjects, Medicine related subjects, Chemistry plus Engineering subjects, and multidisciplinary sciences plus other subjects of multidisciplinary nature. It was found that subjects of multidisciplinary nature and Biology related subjects function as central nodes in knowledge communication network in science and technology. Same analysis procedure was applied to two natural science disciplines and another two engineering disciplines to present knowledge structures of the departmental research domains.

초록

과학기술 분류표, 시소러스, 용어사전 등의 주요한 색인 및 검색 도구를 한국어, 영어, 일본어의 3개 언어로 통합 구축하고 활용할 수 있도록 다기능, 다국어 과학기술 통합 개념체계의 개발 방안을 마련하였다. 개념을 기본 단위로 시소러스 모델을 개발하였으며, 용어사전 레코드는 ISO 12620 표준에 근거하여 필수요소를 지정하였다. 또한 과학기술분야 표준분류표를 대분류 수준까지 작성하고 기존 분류표와의 매핑 테이블을 작성하여 다른 분류표를 통한 접근이 가능하도록 하였다. 시소러스, 용어사전, 분류표의 원활한 상호 연계와 운용을 위해서 통합 개념체계 모형을 설계하였다. 본 연구에서 개발한 통합 개념체계를 이용하여 원자력 분야를 대상으로 한 프로토타입 시스템을 구축하고 실제 검색 사례를 제시하였다.

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The purpose of this study is to generate the local level knowledge structure of a single document, similar to end-of-the-book indexes and table of contents of printed material, through the use of term clustering and cluster representative term selection. Furthermore, it aims to analyze the functionalities of the knowledge structure, and to confirm the applicability of these methods in user-friendly information services. The results of the term clustering experiment showed that the performance of the Ward's method was superior to that of the fuzzy K-means clustering method. In the cluster representative term selection experiment, using the highest passage frequency term as the representative yielded the best performance. Finally, the result of user task-based functionality tests illustrate that the automatically generated knowledge structure in this study functions similarly to the local level knowledge structure presented in printed material.攀＊＊＊ 본 연구는 연세대학교 대학원 박사학위논문의 일부를 요약한 것임.＊＊＊ 日本 慶應義塾大學(Keio University) 圖書館情報學科 訪問硏究員(libinfo@yonsei.ac.kr)＊＊＊＊연세대학교 문헌정보학과 교수(ymchung@yonsei.ac.kr) 논문접수일자 : 2004년 8월 17일 게재확정일자 : 2004년 9월 10일攀攀

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본 연구에서는 지구적 환경문제의 해결 방식으로서 환경과학 분야의 학술활동과 같은 학문적 접근 방식과 환경 NGO 중심의 환경운동과 같은 실천적 접근 방식을 두 가지 주요 흐름이라 보고, 이들 각각의 특성을 계량정보학적 분석을 통해 파악하고 비교하였다. 지난 10년 간 환경과학 분야에서 인용된 저널의 주제범주 간 동시인용 관계를 분석함으로써 이 분야의 지식 구조를 파악하였고, 환경 NGO의 웹 사이트에서 수집된 외부링크 데이터를 이용하여 이들의 관심 분야를 확인하였다. 또한 저널 논문과 NGO 뉴스에서 추출된 핵심어를 이용한 동시출현단어 분석을 통해 하위 주제를 파악하여 이들 간의 주제적 유사성과 상이성을 구체화하였다.

Abstract

This study aims to understand and compare the characteristics of two major approaches to solving global environmental problems-an academic approach including scholarly activities of environmental sciences and a practical approach of environmental movements led by NGOs-by employing informetric analysis methods. Knowledge structure of environmental sciences is depicted through co-citation networks of subject categories assigned to the cited journals in the discipline of environmental sciences for the 10-year period from 2000 to 2009. Furthermore, major interests of environmental NGOs are identified on the basis of external link data collected from web sites of the NGOs. Co-word analyses are also performed using the texts of journal papers in environmental sciences as well as news articles provided by NGO sites. Through the analyses, dominant subject areas of environmental sciences and environmental movements are identified demonstrating similarities and differences between the two approaches.

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지식정보 사회가 점차 발전되어 감에 따라 온라인으로 제공되고 있는 정보에 대한 가치와 그 중요성이 날로 증가되고 있다. 하지만 정당화된 방법론이나 모델의 부재로 인하여 정보의 가치에 관련된 연구는 다소 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 온라인 정보의 경제적 가치 평가 모델을 제안하고, 제안된 모델을 이용하여 실제로 정보통신부의 지원사업으로 개발 운영중인 정보통신 통합정보시스템(즉, ITFIND)에서 온라인으로 제공되고 있는 정보의 경제적 가치를 산출하였다. 경제적인 가치를 측정하기 위해 첫째, 정보의 카테고리별 이용가치와 교환가치를 측정하였고, 둘째, 이용자의 연간 수요량을 통해 정보 카테고리별 연간 일인당 CSUV와 CSEV를 산출하였으며, 마지막으로 ITFIND 전체 이용자의 연간 일인당 모평균 CSUV와 CSEV 추정을 통해 ITFIND에서 제공하고 있는 정보의 연간 경제적 가치인 CSUV와 CSEV를 산출하였다.

Abstract

Value and importance of online information are increased day by day as the knowledge and information society is emerging. However there is little study on information assessments due to the lack of the valid methodologies and models in this field. In this study we proposed a model of the economic value assessments for online information and utilized it to the contents of ITFIND which is an integrated IT information system supported by the MIC(Ministry of Information and Communication). We measured information value of ITFIND as follows: (1)both ‘use value' and ‘exchange value,' (2) annual CSUVand CSEV per person by the category of each information, and (3) annual economic value of CSUV and CSEV of ITFIND information based on it's users' annual CSUV and CSEV per person.

초록

문헌범주화에서는 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 정확성이 일정 수준을 가진다고 가정한다. 그러나, 이는 실제 문헌집단에 대한 지식이 없이 이루어진 가정이다. 본 연구는 실제 문헌집단에서 기 부여된 주제범주의 정확성의 수준을 알아보고, 학습문헌집합에 기 부여된 주제범주의 정확도와 문헌범주화 성능과의 관계를 확인하려고 시도하였다. 특히, 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 질을 수작업 재색인을 통하여 향상시킴으로써 어느 정도까지 범주화 성능을 향상시킬 수 있는가를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술분야의 1,150 초록 레코드 1,150건을 전문가 집단을 활용하여 재색인한 후, 15개의 중복문헌을 제거하고 907개의 학습문헌집합과 227개의 실험문헌집합으로 나누었다. 이들을 초기문헌집단, Recat-1, Recat-2의 재 색인 이전과 이후 문헌집단의 범주화 성능을 kNN 분류기를 이용하여 비교하였다. 초기문헌집단의 범주부여 평균 정확성은 16%였으며, 이 문헌집단의 범주화 성능은 F1값으로 17%였다. 반면, 주제범주의 정확성을 향상시킨 Recat-1 집단은 F1값 61%로 초기문헌집단의 성능을 3.6배나 향상시켰다.

Abstract

In text categorization a certain level of correctness of labels assigned to training documents is assumed without solid knowledge on that of real-world collections. Our research attempts to explore the quality of pre-assigned subject categories in a real-world collection, and to identify the relationship between the quality of category assignment in training set and text categorization performance. Particularly, we are interested in to what extent the performance can be improved by enhancing the quality (i.e., correctness) of category assignment in training documents. A collection of 1,150 abstracts in computer science is re-classified by an expert group, and divided into 907 training documents and 227 test documents (15 duplicates are removed). The performances of before and after re-classification groups, called Initial set and Recat-1/Recat-2 sets respectively, are compared using a kNN classifier. The average correctness of subject categories in the Initial set is 16%, and the categorization performance with the Initial set shows 17% in F1 value. On the other hand, the Recat-1 set scores F1 value of 61%, which is 3.6 times higher than that of the Initial set.