• 과학기술학연구
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• 제2권1호
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• pp.1-38
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• 2002

최근 한국 과학기술기획평가원에서 마련한 <국가 과학기술 표준분류체계> (이하 <초안>으로 약칭함)에 관한 공청회가 있었다. 필자는 이 공청회를 통해 많은 것을 배우게 되었고 나름대로 생각나는 것이 있어 <의견서>도 제출한 바 있다. 과학기술의 표준분류에 관한 논의는 과학기술학(STS)의 연구 분야와 긴밀히 연결되고 우리 학회차원에서도 검토해볼 만한 문제다. 이 글은 일차적으로 결단의 맥락(contort of decision)에서 표준화 안에 대한 비판과 대안을 제시하고 있으나 그것만이 이 글의 목표는 아니다. 그에 못지 않게 중요한 것은 STS의 시각이다. 그것은 공청회를 탐구공동체(community of inquiry)로 보는 시각이며 이를 통해 무엇인가를 배워보려는 배움의 맥락(context of learning)에서 STS의 한 가지 모델을 구성하려는 것이다. 결단의 맥락에서는 <초안>의 분류기준들 중에서 규모성 원칙이 잘못되었음을 지적하고 그런 잘못 때문에, 과학기술을 본격적으로 연구하는 과학기술학을 <국가 과학기술표준분류체계>에서 제외시키는 등의 문제점을 지적한다. 배움의 맥락에서는 과학기술학의 전형적인 사례연구(case study)의 한 가지 모형을 추구한다. 어떤 제안에 반대하거나 수정을 요구하는 부정적인 비판뿐만 아니라 미흡할지라도 적극적으로 대안을 제시하는 것이 STS의 전형적 과제로 여겨진다. 대안을 분명히 해야 새로운 비판이나 수용에 기여할 수 있기 때문이다. 여기서 제시한 STS의 모델 자체도 그러한 새로운 비판과 수용에 기여하기를 기대한다.

• 도서관문화
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• 제18권5호
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• pp.28-30
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• 1977

1950년대까지 DDC는 전체 분류표 가운데 10분의 1이 종교였고 종교가운데에서도 기독교가 10분의 9를 차지하였다. 더욱이 DDC 편집자들은 과학기술발전에 보조를 맞추지 못했고 이러한 태만으로 하여 이들 과학기술 분야을 국제십진분류법에 넘겨주게 되었다. (이 국제십진분류법에서는 과학기술분야가 전체의 4/5를 차지하는데 반하여 DDC는 겨우 2/10를 차지한다.) DDC가 미국 이외의 국가, 종교, 실습, 언어에 이용되는 것을 Dewey 자신이나 그의 초기계승자들이 추구한 것은 아니다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.571-575
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• 2022

본 논문에서는 통계청에서 매월 작성되는 온라인쇼핑동향조사를 위해, 언어모델 전이학습 기반 분류모델 학습 방법론을 이용하여, 관세청 제공 전자상거래 수입 목록통관 자료를 처리하기 위해서 해외 직접 구매 상품군 분류 모델을 구축한다. 최근에 텍스트 분류 태스크에서 많이 이용되는 BERT 기반의 언어모델을 이용하며 기존의 색인어 정보 분석 과정이나 사례사전 구축 등의 중간 단계 없이 해외 직접 판매 및 구매 상품군을 94%라는 높은 예측 정확도로 분류가 가능해짐을 알 수 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권3호
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• pp.345-368
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• 2008

이 연구는 KDC 제4판 컴퓨터과학분야의 주요 항목들을 개선하기 위한 것이다. 이를 위해 DDC와 NDC 등 기존 주요분류표와 학술진흥재단의 연구분야분류표, 한국과학재단의 과학기술분야분류 및 국가과학기술표준 분류표 등에 대한 비교분석을 실시하였다. 분석결과 KDC 제4판의 컴퓨터과학분야는 총류와 기술과학분야에 분산전개된 것을 004-005에 통합하는 것이 바람직하고, 하위주제 전개의 체계화, 새로운 주제 추가 및 부적절한 주제의 삭제, 이치, 주기의 추가 등이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 구체적인 개선방안을 제시하였다.

• 과학기술정책
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• 제12권6호통권138호
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• pp.82-100
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• 2002

• 과학과기술
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• 제14권2호통권141호
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• pp.53-55
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• 1981

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.316-319
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• 2021

우리는 과학기술 분야 논문 내 문장에 대해 논문의 의미 구조를 반영하는 수사학적 태그를 자동으로 부착하기 위한 분류 모델을 구축한다. 문장의 태그가 이전 문장의 태그와 상관관계를 갖는 특징을 반영하여 이전 문장을 추가 자질로 사용한다. 이전 문장을 추가 자질로 모델에 입력하기 위해 5 가지 결합 방법에 대한 실험을 진행한다. 실험 결과 각 문장에 대해 독립된 인코더를 사용하고 인코더의 결과 벡터를 concatenation 연산으로 조합하여 분류를 수행하는 것이 가장 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.181-182
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• 2019

국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 국가R&D 과제정보를 중심으로 참여인력, 성과(물), 참여기관 등의 정보를 연계하여 제공하고 있다. 각 과제정보는 한글 및 영문 키워드와 과학기술표준분류를 포함하고 있어, 과제정보를 중심으로 한 국가R&D정보 검색 및 분류에 활용하기 적합하다. 이러한 국가R&D정보를 서비스함에 있어 단순 검색을 벗어나 다양한 형태로 가공된 정보를 제공하기 위해서는 국가R&D 정보에 적합한 과학기술용어사전 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 국가R&D 과제 키워드를 활용해 국가R&D정보에 적합한 과학기술용어사전을 구축하는 방안을 제안하고자 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.265-294
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• 2018

최근 정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위한 정보의 필터링이 매우 중요시 되고 있다. 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 학술정보서비스인 NDSL은 방대한 자료를 보유함에도 불구하고 사용자들은 검색 외에 자료 획득이 쉽지가 않다. 본 논문은 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위하여 키워드 특성을 활용한 서비스인 PIN(Profiling service In NDSL)을 제안한다. PIN은 키워드만을 가지고 검색하는 것이 아닌 사용자 본인 및 유사 사용자가 등록한 관심 키워드, 동시이용 키워드, 검색 키워드로 분석된 워드 클라우드를 제공하고 이를 통하여 사용자에게 맞춤형 논문, 보고서, 특허, 동향의 콘텐츠를 추천한다. 또한 콘텐츠를 보다 쉽게 접근하기 위하여 중복분류가 가능한 학술연구분류체계 기반 분류를 제공한다. 이를 검증하기 위해 NDSL의 축적된 2016년도의 국내논문의 데이터를 기반으로 분류별로 키워드를 추출하고 이를 통해 매칭 기반의 분류 모델을 만든 후 트레이닝 및 테스트를 거쳐 결과를 도출한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.394-398
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• 2020

산업/직업분류 자동코딩시스템은 고용조사 등을 함에 있어 사업체 정보, 업무, 직급, 부서명 등 사용자의 다양한 입력을 표준 산업/직업분류에 맞춰 코드 정보를 제공해주는 시스템이다. 입력 데이터로부터 비지도학습 기반의 색인어 추출 모델을 학습하고, 부분단어 임베딩이 적용된 색인어 임베딩 모델을 통해 입력 벡터를 추출 후, 출력 분류 코드를 인코딩하여 지도학습 모델에서 학습하는 방법을 적용하였다. 기존 시스템의 분류 결과 데이터를 통해 대, 중, 소, 세분류에서 높은 정확도의 모델을 구축할 수 있으며, 기계학습 기술의 적용이 가능한 시스템임을 알 수 있다.