• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.221-222
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• 2017

본 논문에서는 문헌 고찰과 전문가 검증을 통해 정보 교사가 가지는 신념을 정의하고 신념 체계의 범주화를 위한 준거를 분석하였다. 신념은 대상에 대해 개인이 가지고 있는 정보를 뜻하는 개념으로 개인의 지식 체계를 구성하고 개인의 행동을 특정 방향으로 유도하는 성향을 가진다. 따라서 정보 교육에 대한 정보 교사의 신념은 정보 교육의 목적과 성격, 교수 방법이나 학습 방법 등을 내면화하고 교육적 행위를 결정하는데 큰 영향을 주게 된다. 본 연구의 결과는 정보 교육에 대한 정보 교사의 신념 형성요인 및 신념 형성 과정 분석을 위한 후속 연구의 이론적 기초를 제공할 것이다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.14 no.2
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• pp.191-212
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• 1997

The purpose of this study is to examin the women' s issues in Library & Information Science and to develop a FLIS (Feminist Library & Information Science). This study sample consists of 83 articles published during 1970-1996 in 21 major LIS journals of Korea, America, and England. This study presents a women' s representation mode in LIS that allows categorization of women' s issues into three distinct but related categories: 1) women as information producer, 2) women as information user, and 3) women as information manager. This study suggests that FLI be based on Feminism and take gender as a analytic category of LIS research.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.57 no.2
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• pp.5-30
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• 2023

At public elementary schools in areas where multicultural students are concentrated, they have difficulty understanding classes due to their lack of Korean proficiency. Multicultural teaching and learning materials produced by teachers have not been managed or reused and stored individually. To overcome this situation and increase students' learning effect, the study applied digital curation to multicultural teaching and learning materials and suggested to link the materials with a platform that can be stored, used, and shared. The study was based on B Elementary School in A City, a multicultural international innovation school under the Gyeonggi Provincial Office of Education. The process of applying digital curation to multicultural teaching and learning materials was analyzed by collecting, organizing/selecting teaching and learning materials, categorizing subject, classifying subtopic, and linking with platforms. Practical issues and policy suggestions in school settings were also proposed.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2004.08a
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• pp.163-166
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• 2004

텍스트 범주화에 관한 선행연구에서 자주 사용되면서 좋은 성능을 보인 자질 선정 기법은 문헌빈도와 카이제곱 통계량 등이다. 그러나 이들은 단어 자체가 갖고 있는 모호성은 제거하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 kNN 분류기를 이용한 범주화 실험에서 단어간의 상호 관련성이 자동적으로 유도됨으로써 단어 자체 보다는 단어의 개념을 분석하는 잠재의미색인 기법을 자질 선정 방법으로 제안한다.

• Knowledge Management Research
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• v.25 no.3
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• pp.1-22
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• 2024

As the use of AI becomes a reality in many aspects of daily life, the opportunities and benefits it brings are being highlighted, while concerns about the ethical issues it may cause are also increasing. The field of information systems, which studies the impact of technology on business and society, must contribute to ensuring that AI has a positive influence on human society. To achieve this, it is necessary to explore the direction of research in the information systems field by examining various studies related to AI and ethics. For this purpose, this study collected literature from 2020 to the present and analyzed their research topics through researcher coding and topic modeling methods. The analysis results categorized research topics into AI ethics principles, ethical AI design and development, ethical AI deployment and application, and ethical AI use. After reviewing the literature in each category to grasp the current state of research, this study suggested future research directions for AI ethics in the field of information systems.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.1762-1763
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• 2012

최근에 이슈화되고 있는 녹색기술문헌의 중요성에 부합하여 녹색기술 문헌을 자동으로 분류해주는 문서 분류시스템 개발하였다. 분류체계로는 14개의 관심 녹색기술 분류 체계를 선택하였고, 다양한 문서 분류 기법 중 SVM(Support Vector Machine)에 기초를 둔 방법을 이용하였다. 문서 벡터를 생성할 때 제목과 본문에 동일한 가중치를 적용하는 방법을 벗어나서 제목의 키워드에 좀 더 높은 가중치를 부여하는 방식을 적용하여 성능평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.127-130
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• 2014

이 연구에서는 도서관의 주요 장서에 해당하는 단행본 도서에 대한 자동 분류를 적용가능한지 알아보고자 하였다. 분류자질로 메타데이터인 서명, 목차, 책 소개를 사용하였으며, 다양한 자질 가중치를 적용하여 581건의 단행본 도서를 통해 kNN 분류기의 분류성능을 파악하였다. 실험 결과 이들 메타데이터를 모두 사용하였을 때 가장 좋은 분류성능을 가져왔으며, 실험문헌집단의 규모가 작은 한계가 있지만 로그 TF를 취한 가중치 방법이 좋은 성능을 가져왔다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.391-394
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• 2001

본 연구에서는 기업이 ASP(Application Service Provision)도입을 추진할 때, 사용자 입장에서 인지될 수 있는 위험요인들을 기존의 정보시스템 아웃소싱과 ASP의 문헌연구를 통해 도출하여 각각을 차원별로 범주화하고, 둘 간에 어떤 차이점과 유사점이 있는지를 알아봄으로써 기업이 성공적으로 ASP를 추진할 수 있는 토대를 제시함을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.339-340
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• 2015

본 연구는 노약자용 기능성 운동 시나리오 설계에 앞서 특정 대상인 노약자들을 다양한 측면에서 이해하고자 수행하였다. 따라서, 노약자에게 적합한 운동 환경 및 게임 환경에서 고려해야 하는 사항들을 신체적 특성, 심리적, 인지적 특성 및 사회적, 물리적 특성 그리고 적합한 게임 환경 등에 대하여 체계적 문헌연구(systematic review)를 통하여 조사하고 범주화 한 후 전문가들의 검증을 거쳐 목록화하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.22 no.3 s.57
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• pp.261-287
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• 2005

The purpose of this paper is to explore the ways to improve the performance of SVM (Support Vector Machines) text classifier using inter-document similarities. SVMs are powerful machine learning systems, which are considered as the state-of-the-art technique for automatic document classification. In this paper text categorization via SVMs approach based on feature representation with document vectors is suggested. In this approach, document vectors instead of index terms are used as features, and vector similarities instead of term weights are used as feature values. Experiments show that SVM classifier with document vector features can improve the document classification performance. For the sake of run-time efficiency, two methods are developed: One is to select document vector features, and the other is to use category centroid vector features instead. Experiments on these two methods show that we can get improved performance with small vector feature set than the performance of conventional methods with index term features.