• 한국비블리아학회지
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• 제21권2호
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• pp.69-80
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• 2010

이 연구는 해리스 분류법과 관련하여 해리스의 사상적 활동과 해리스 당시 미국의 문헌분류 흐름을 살펴본 후, 해리스 분류법의 구성원리 및 내용, 베이컨과 헤겔, DDC와의 관계를 중심으로 분석하였다. 지금까지 알려진 바와 같이 해리스 분류법의 구성체계는 무엇보다 베이컨의 분류순서를 도치시킨 역베이컨식으로 배열하였다고 해리스가 직접 언급하고 있으며, 해리스 분류법에는 어디에도 헤겔의 사상을 반영하였다는 표현이 나타나 있지 않다. 그렇지만 분석결과 해리스 분류법이 발표된 시기에 그는 헤겔주의자이고 미국의 대표적인 헤겔 해설자였으므로 그의 분류법에는 헤겔의 세계관이 반영되어 있다는 것을 충분히 짐작할 수 있을 뿐만 아니라 헤겔의 사상이 분류체계 곳곳에 구체적으로 반영되어있다. 또한 베이컨의 분류사상이 반영되어 역베이컨식라고 부르는 것도 당연한 주장이며, 다만 지금까지 알려진 바와 같이 베이컨의 직접적인 영향도 있지만 존스톤을 통해서 간접적인 영향도 있다는 것을 알 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권4호
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• pp.281-299
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• 2013

이 연구의 목적은 KDC 제6판의 약학 분야 분류항목 전개에 대한 개선방안을 제시하는 것이다. 이를 위하여 첫째, 약학의 학문 영역과 체계를 살펴보았으며, 둘째, KDC초판부터 제6판까지 약학 분야에 사용된 용어를 분석하였으며, 셋째, KDC 약학 분야의 분류항목 전개의 변천과정을 분석하였으며, 넷째, KDC와 DDC, NLMC, 연구분야분류표에 전개된 약학 분야를 비교 분석하였다. 그 결과 KDC의 약학 분야는 제4판 이후 전혀 변화되지 않은 것으로 나타났다. 그래서 본표에 전개된 요목 및 세목에 관계된 새로운 주제들을 분류항목으로 추가 전개하여 관련 문헌들의 분류가 용이하도록 하였으며, 용어를 현대화하였다. 오늘날 새롭게 대두된 제약 산업분야, 항암관련 분야, 생물약학 분야를 미사용 중인 518.7-.8에 배정하여 분류할 수 있도록 하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권1호
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• pp.333-351
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• 2011

점차 학문의 경계가 약화되고 학제적 또는 다학문적인 주제가 증가함에 따라 지금까지의 분류방법만으로 이들 주제를 표현하는데 분류체계의 한계를 보이고 있다. 학제적 주제의 분류개선을 위해 본 연구는 분류전문가를 대상으로 델파이조사를 실시함으로써 현행 DDC의 분류지침을 평가하고 개선방향을 모색하였다. 연구결과 분과학문 간의 통합수준에 따라 주제의 유형을 '학제적 주제'와 '다학문적 주제'로 구분하여 정의할 필요가 있으며, 분류기호의 부여 및 배열의 일관성을 유지시켜 줄 수 있는 분류지침의 개선이 필요한 것으로 분석되었다. 또한 기호의 표현력을 높이기 위한 분석합성식 기법의 적용방안이 검토되었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제21권1호
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• pp.43-57
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• 2010

본 연구는 문헌분류표를 바탕으로 음식문화 분야와 한식을 고찰하여 음식문화의 다양한 주제를 보다 더 효과적으로 분류할 수 있도록 DDC의 개선 방향을 제시하였다. 이를 위해 동서양의 대표적인 분류 체계인 DDC, UDC, LCC, KDC, NDC, 중국도서관도서분류법을 대상으로 식생활 풍습, 식사 예절, 영양과 식이, 식품과 음료, 식단과 상차림, 음료 기술, 식품 공학으로 나누어 음식문화와 관련된 항목들을 비교분석하였다. 분석 결과, 6개 분류표의 한식에 대한 분류 항목은 거의 없었으며 앞으로 한국 고유의 음식과 상차림 등이 분류표에 반영될 필요성을 확인하였다. 분류표에 새로운 분류 항목이나 주기의 추가를 위해서는 문헌적 타당성을 가져야 하므로 다양한 한식에 관한 조리법이나 간행물을 발간하고 이를 전 세계에 알려야 할 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제18권1호
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• pp.7-22
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• 2001

DOI는 디지털 저작물에 식별자를 부여하는 URN의 명세를 따르면서 개방적인 구조를 갖고 있기 때문에 지금까지 개발된 식별자들 중 가장 우수하다고 할 수 있다. DOI가 대상 콘텐츠에 대한 어떠한 설명적 정보를 제공하지 못하기 때문에 DOI 구성체계에서 접미부가 단순한 일련번호인지 혹은 의미를 담고 있는 식별자이어야 하는지 여부는 오랜기간 논란의 대상이 되었다. 비록 DOI 등록기관들은 기존 식별체계인 SICI, ISBN, ISMN등과 같은 국제표준을 DOI접미부 번호부여에 사용해왔다. 이는 의미전달을 위한 접미부의 구성방식에 있어 표준화된 구문형식이 존재하는지 여부와 상관없이 전통적으로 표준화된 식별자 채택의 중요성을 보여주고 있다. DOI식별자는 식별체계의 지능화에 있어 중요한 수단이 될 수 있다는 가능성을 고려해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 DOI식별자를 활용하여 대상 콘텥츠에 대한 주제정보를 전달할 수 있는 새로운 방식의 지능형 DOI식별체계를 전통적인 주제표현 방식중 가장 보편적인 DDC를 이용하여 개발하였다. 국내의 기존 사례로는 KERIS와 KDPC에서 사용하는 DOI 구현방식을 본 연구의 목적에 맞게 사용하였다.

• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.307-327
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• 2023

이 연구는 짧은 텍스트인 서명에 단어 임베딩이 미치는 영향을 분석하기 위해 Word2vec, GloVe, fastText 모형을 이용하여 단행본 서명을 임베딩 벡터로 생성하고, 이를 분류자질로 활용하여 자동분류에 적용하였다. 분류기는 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였고 자동분류의 범주는 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 기준으로 하였다. 서명에 대한 단어 임베딩을 적용한 자동분류 실험 결과, Word2vec와 fastText의 Skip-gram 모형이 TF-IDF 자질보다 kNN 분류기의 자동분류 성능에서 더 우수한 결과를 보였다. 세 모형의 다양한 하이퍼파라미터 최적화 실험에서는 fastText의 Skip-gram 모형이 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 이 모형의 하이퍼파라미터로는 계층적 소프트맥스와 더 큰 임베딩 차원을 사용할수록 성능이 향상되었다. 성능 측면에서 fastText는 n-gram 방식을 사용하여 하부문자열 또는 하위단어에 대한 임베딩을 생성할 수 있어 재현율을 높이는 것으로 나타났다. 반면에 Word2vec의 Skip-gram 모형은 주로 낮은 차원(크기 300)과 작은 네거티브 샘플링 크기(3이나 5)에서 우수한 성능을 보였다.