• 정보관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.277-294
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• 2006

본 연구는 실재 시스템 환경에서 문헌 분류를 위해 범주화 기법을 적용할 경우, 범주화 성능이 어느 정도이며, 적정한 문헌범주화 성능의 달성을 위하여 분류기 학습에 필요한 범주당 가장 이상적인 학습문헌집합의 규모는 무엇인가를 파악하기 위하여 kNN 분류기를 사용하여 실험하였다. 실험문헌집단으로15만 여건의 실제 서비스되는 데이터베이스에서 2,556건 이상의 문헌을 가진 8개 범주를 선정하였다. 이들을 대상으로 범주당 학습문헌수 20개(Tr-20)에서 2,000개(Tr-2000)까지 단계별로 증가시키며 8개 학습문헌집합 규모를 갖도록 하위문헌집단을 구성한 후, 학습문헌집합 규모에 따른 하위문헌집단 간 범주화 성능을 비교하였다. 8개 하위문헌집단의 거시평균 성능은 $F_1$ 값 30%로 선행연구에서 발견된 kNN 분류기의 일반적인 성능에 미치지 못하는 낮은 성능을 보였다. 실험을 수행한 8개 대상문헌집단 중 학습문헌수가 100개인 Tr-100 문헌집단이 $F_1$값 31%로 비용대 효과면에서 분류기 학습에 필요한 최적정의 실험문헌집합수로 판단되었다. 또한, 실험문헌집단에 부여된 주제범주 정확도를 수작업 재분류를 통하여 확인한 후, 이들의 범주별 범주화 성능과 관련성을 기반으로 위 결론의 신빙성을 높였다.

• 정보관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.265-285
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• 2006

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 $F_1$값으로 17%였다. 반면, 주제범주의 정확성을 향상시킨 Recat-1 집단은 $F_1$값 61%로 초기문헌집단의 성능을 3.6배나 향상시켰다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.57-79
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• 2013

본 연구는 전통적인 문헌분류와 주제어기반 분류(Subject-Based Classification: SBC)의 상대적인 비교를 통하여 SBC 체계가 범주화 및 분류체계의 측면에서 갖는 특성을 분석함으로써 SBC의 정체성을 명확히 정립하는 데 목적이 있다. 분석을 위하여 12종의 실제 SBC 체계를 수집하여 그 체계의 전반 및 특성을 개괄하고, 범주화의 관점과 내용, 그리고 분류의 이론적 측면에서 DDC와 상대적인 방식으로 분석하였다. 분석의 결과 SBC 체계는 분류의 관점의 차이에서 비롯되는 범주화의 내용과 구조적인 측면에서 DDC와 큰 차이가 있으며, 분류체계로서의 요건이 적용되는 정도와 방식에 있어서도 기존의 문헌분류체계와 상반된 특성이 명확하게 드러남을 파악할 수 있었다. 따라서 향후 이러한 SBC의 특성을 고려한 분류론적 논의와 이론 개발이 필요함을 밝혔다.

• 도서관문화
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• 제49권5호
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• pp.26-31
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• 2008

• 정보관리학회지
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• 제29권2호
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• pp.155-171
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• 2012

텍스트 범주화에 있어서 일반적인 문제는 문헌을 표현하는 핵심적인 용어라도 학습문헌 집합에 나타나지 않으면 이 용어는 분류자질로 선정되지 않는다는 것과 형태가 다른 동의어들은 서로 다른 자질로 사용된다는 점이다. 이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 문헌에 나타나는 동의어들을 하나의 분류자질로 변환하고, 학습문헌 집합에 출현하지 않은 입력문헌의 용어를 가장 유사한 학습문헌의 용어로 대체함으로써 범주화 성능을 향상시키고자 하였다. 분류자질 선정 실험에서는 (1) 비학습용어 추출 시 범주 정보의 사용여부, (2) 용어의 유사도 측정 방법(위키피디아 문서의 제목과 본문, 카테고리 정보, 링크 정보), (3) 유사도 척도(단순 공기빈도, 정규화된 공기빈도) 등 세 가지 조건을 결합하여 실험을 수행하였다. 비학습용어를 유사도 임계치 이상의 최고 유사도를 갖는 학습용어로 대체하여 kNN 분류기로 분류할 경우 모든 조건 결합에서 범주화 성능이 0.35%~1.85% 향상되었다. 실험 결과 범주화 성능이 크게 향상되지는 못하였지만 위키피디아를 활용하여 분류자질을 선정하는 방법이 효과적인 것으로 확인되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.313-332
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• 2009

교차언어 문서 범주화(CLTC)는 다른 언어로 된 학습집단을 이용하여 문헌을 자동 분류할 수 있다. 이 연구는 KTSET으로부터 CLTC에 적합한 실험문헌집단을 추출하고, 기계 번역기를 이용하여 가능한 여러 CLTC 방법의 분류 성능을 비교하였다. 분류기는 SVM 분류기를 이용하였다. 실험 결과, CLTC 중에 다국어 학습방법이 가장 좋은 분류 성능을 보였으며, 학습집단 번역방법, 검증집단 번역방법 순으로 분류 성능이 낮아졌다. 하지만 학습집단 번역방법이 기계번역 측면에서 효율적이며, 일반적인 환경에 쉽게 적용할 수 있고, 비교적 분류 성능이 좋아 CLTC 방법 중에서 가장 높은 이용 가능성을 보였다. 한편 CLTC에서 기계번역을 이용하였을 때 번역과정에서 발생하는 자질축소나 주제적 특성이 없는 자질로의 번역으로 인해 성능 저하를 가져왔다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.41-44
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• 2000

정보검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 다양한 용어가중치 공식이 제안 되어왔다. 용어가중치는 질의와 문헌을 비교하는 검색의 경우뿐만 아니라 문헌과 문헌을 비교하는 자동분류에서도 성능에 영향을 미칠 수가 있다. 본 논문에서는 다양한 용어가중치 공식에 대해서 살펴보고, 문헌 자동분류 성능에 미치는 영향을 문헌 클러스터링 실험과 범주화 실험을 통해 확인해 보았다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권2호
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• pp.245-269
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• 2016

본 연구는 시민들이 일상생활에서 마주하는 문제들을 그 탐색행위의 특성에 기반하여 범주화함으로써 시민들의 정보문제 해결에 실질적인 도움이 되는 정보 서비스를 탐색하기 위하여 실시되었다. 우선, 심층면담을 통해 시민들이 일상생활에서 직면한 문제에 대한 핵심 키워드를 추출하였다. 추출된 키워드는 정보탐색행위의 특성에 따라 6가지 문제 영역(취미, 법률, 시사, 교육, 건강, 경제)으로 범주화하였으며, 범주화 결과의 타당성을 위해 설문을 통해 각 범주의 선호 정보원의 차이에 대하여 통계 분석을 실시하였다. 그 결과, 문제 영역 간에 선호 정보원의 차이가 검증되었으며, 이를 통해 취미, 법률, 시사, 교육, 건강, 경제로 구분한 6가지 문제 영역 구분이 어느 정도 타당성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과를 기반으로 기존의 주제별 정보 서비스에 대한 재검토 필요성을 제기하며, 문제 중심 정보 서비스로의 전환 가능성을 논의하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.29-32
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• 2000

자동문서 범주화에 이용되는 학습분류기 중에서 SVM은 자질 차원을 축소하지 않고도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 실험에서는 KTSET 텍스트 컬렉션을 대상으로 두 개의 SVM 분류기를 이용하여 자질축소 및 자질표현에 따른 성능비교 실험을 하였다. 자질축소를 위하여 $\chi$$^2$통계량을 자질선정기준으로 사용하였으며, 자질값으로는 단어빈도 및 문헌빈도의 두 요소로 구성되는 다양한 가중치를 사용하였다. 실험결과 SVM은 자질축소에 큰 영향을 받지 않고 가중치 유형에 따라 성능의 차이를 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제17권4호
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• pp.229-248
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• 2000

문서 범주화에 이용되는 학습알고리즘 중에서 이원 패턴인식 문제를 해결하기 위해 제안된 SVM은 다른 분류기 보다 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 Reuters-21578 (ModApte 분할판)을 대상으로 SVM 분류기를 이용하여 단어빈도, 역문헌빈도, 문헌길이 정규화 공식을 자질에 대한 가중치로 적용하여 성능을 평가하고, 선형 SVM과 비선형 SVM의 분류 성능을 비교하였다. 또한 이원 분류기를 승자독식 방법과 쌍단위 분류방법에 의해 다원 분류기로 확정하여 실험한 후 이원 분류기와의 성능을 비교 분석하였다.