바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

logo

  • P-ISSN1013-0799
  • E-ISSN2586-2073

자동 분류 기법과 지적 구조 분석 기법을 융합한 처방적 분석 시스템 구현 방안 연구

Prescriptive Analytics System Design Fusing Automatic Classification Method and Intellectual Structure Analysis Method

정보관리학회지, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2017, v.34 no.4, pp.33-57
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2017.34.4.033
정도헌 (덕성여자대학교)

  • 다운로드 수
  • 조회수

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.

참고문헌

1

김장원. (2014). 지시적 분석을 위한 연구자 활동 기반의 연구자 히스토리 추적 서비스. 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 20(6), 359-363.

2

이원구. (2011). 상호운용적 분류체계 관리를 위한 반자동 분류체계 관리방안. 한국콘텐츠학회 논문지, 11(12), 466-474.

3

이재윤. (2005). 문서측 자질선정을 이용한 고속 문서분류기의 성능향상에 관한 연구. Journal of Information Science Theory and Practice, 36(4), 51-69.

4

이재윤. (2006). 지적 구조 분석을 위한 새로운 클러스터링 기법에 관한 연구. 정보관리학회지, 23(4), 215-231.

5

정도헌. (2010). 최대 개념강도 인지기법을 이용한 데이터베이스 자동선택 방법에 관한 연구. 정보관리학회지, 27(3), 265-281.

6

정도헌. (2007). 과학기술 전문용어의 주제 분야별 전문성과 자동 분류 성공률간의 연관성 비교 (31-36). 제14회 한국정보관리학회 학술대회 논문집.

7
8

Fredrik Åström. (2007). Changes in the LIS research front: Time-sliced cocitation analyses of LIS journal articles, 1990–2004. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(7), 947-957. http://dx.doi.org/10.1002/asi.20567.

9

Bertsimas, D.. From predictive to prescriptive analytics.

10

Alton Y.K. Chua. (2008). The shift towards multi-disciplinarity in information science. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59(13), 2156-2170. http://dx.doi.org/10.1002/asi.20929.

12

Wolfgang Glänzel. (2007). National research profiles in a changing Europe (1983–2003) An exploratory study of sectoral characteristics in the Triple Helix. Scientometrics, 70(2), 267-275. http://dx.doi.org/10.1007/s11192-007-0203-8.

13

Haiyan Hou. (2008). The structure of scientific collaboration networks in Scientometrics. Scientometrics, 75(2), 189-202. http://dx.doi.org/10.1007/s11192-007-1771-3.

14

Jeong, D. H.. (2012). Classification method by integrating feature property matrices for large scale data (-). International Conference on SMA 2012.

15

Heejung Kim. (2008). Exploring the emerging intellectual structure of archival studies using text mining: 2001—2004. Journal of Information Science, 34(3), 356-369. http://dx.doi.org/10.1177/0165551507086260.

16

Youngjoong Ko. (2004). Using the feature projection technique based on a normalized voting method for text classification. Information Processing & Management, 40(2), 191-208. http://dx.doi.org/10.1016/s0306-4573(03)00029-3.

17

Jonathan M. Levitt. (2008). Is multidisciplinary research more highly cited? A macrolevel study. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59(12), 1973-1984. http://dx.doi.org/10.1002/asi.20914.

18

McCallum, A.. (1998). Employing EM and pool-based active learning for text classification (350-358). Proceedings of the Fifteenth International Conference on Machine Learning (ICML) 1998.

19

Fernanda Morillo. (2003). Interdisciplinarity in science: A tentative typology of disciplines and research areas. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 54(13), 1237-1249. http://dx.doi.org/10.1002/asi.10326.

20

Pajek. [Computer software]. http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/.

21

(2017). Prescriptive analytics. http://en.wikipedia.org/wiki/Prescriptive_analytics.

22

Arnaud Quirin. (2008). A quick MST-based algorithm to obtain Pathfinder networks (∞, n−1). Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59(12), 1912-1924. http://dx.doi.org/10.1002/asi.20904.

23

Schvaneveldt, R. W.. (1990). Pathfinder associative networks: Studies in knowledge organization:Ablex.

24

Settles, B.. (2010). Active learning literature survey. University of Wisconsin-Madison.

25

Song, Sa-Kwang. (2013). Prescriptive analytics system for improving research power (-). Computational Science and Engineering (CSE), 2013 IEEE 16th International Conference on Computational Science and Engineering.

26

Tague-Sutcliffe, J.. (1992). An introduction to informetrics. Information Processing & Management, 28(1), 1-3.

27

Howard D. White. (2003). Pathfinder networks and author cocitation analysis: A remapping of paradigmatic information scientists. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 54(5), 423-434. http://dx.doi.org/10.1002/asi.10228.

28

Dangzhi Zhao. (2007). Can citation analysis of Web publications better detect research fronts?. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(9), 1285-1302. http://dx.doi.org/10.1002/asi.20617.

정보관리학회지