인터넷 서점에서 사용자를 위한 정보자료의 효율적인 조직화는 매우 중요하다. 그러므로 주제 접근을 용이하게 하고 검색 효율성을 높이는 도구로서 분류체계에 대한 관심을 갖어야 할 시점이다. 본 연구에서는 국내외 인터넷 서점의 분류체계의 대분류 항목 및 접근 방법을 구조적 측면을 통해 조사하고 이에 대한 비교 분석을 통해 인터넷 서점에서 보다 효과적인 주제별 분류체계 구성방안에 관해 살펴보았다.
현재의 자동 문서 분류 시스템에서는 문서분류는 지식베이스를 구축하고 전문가가 클레스의 분류 주제어를 수동 입력함으로써 이루어진다. 이것은 대단히 어렵고 번거로운 일이며 많은 시간과 노력이 소요되고 지속적으로 이루어지기 힘들다. 본 논문에서는 지식베이스와 문서의 구조적 정보, 통계적 정보, 키워드 간의 응집도를 이용하여 자동 문서 분류를 위한 분류 주제어의 자동 증식 방법을 제안한다.
10년 후 출판계의 이상적인 구조는 종이책, 전자책, 온디맨드(on demand : 주문형) 책 등 세 가지 출판 형태의 유기적 조합이 될 것이라는 예측이 나왔다. 지난 7월6일 프레스센터 20층 국제회의장에서 열린 한국출판인회의 주최 ‘제1회 해외출판인 초청 세미나’에서 주제 발표자로 나선 일본 치쿠마쇼보 출판사 편집자 겸 전자 출판업계 ‘퍼블리싱크’ 사장인 마쓰다 데쓰오씨는 주제발표문에서 이같이 내다봤다. 다음은 마쓰다 데쓰오씨의 주제발표 내용을 요약한 것이다.
웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.
인터넷 정보 서비스는 대학 도서관 및 연구 기관의 이용자들에게 널리 보급되어 주요 학술 커뮤니케이션 도구로서의 활용도가 점점 높아 가고 있다. 그러나 부적합한 정보량의 과다 문제는 이용자의 효율적인 정보 접근과 이용에 장애 요인이 되고 있다. 본 연구는 인터넷상의 학술 정보 자원을 주제별로 엄선하여 전문가가 직접 질적 수준을 통제하고 있는 주제별 정보 게이트웨이(Subject-based information gateways)의 서비스 내용과 구조를 살펴보았다. 또한 향후 시스템 발전에 요구되는 자원의 유지 및 관리 측면에서의 문제점들을 논의하였다.
본 연구는 대학도서관의 주제화 경향과 구성요소별 변화를 파악하고자 하였다. 새로운 정보환경과 서비스 제공환경의 변화, 대학의 학문적 특성 그리고 이용자의 정보요구에 효과적으로 대응하기 위해 대학도서관의 장서와 서비스는 주제화를 기초로 하여 재구성할 필요가 있다. 또한, 이와 같은 주제화를 보다 효과적으로 적용시키기 위해 도서관을 구성하는 물리적$\cdot$지적$\cdot$인적$\cdot$이용자구성요소의 변화를 주제화의 관점에서 분석함으로써 필요성과 당위성을 인식할 필요가 있다. 즉, 건물 및 공간의 편의성과 동선에 대한 고려, 논리성보다는 실효성에 기초한 장서의 구성 및 배치, 사서의 주제능력 개발을 통한 주제적 서비스의 활성화 그리고 점차 주제적 성향을 보이는 이용자들의 변화에 따라 도서관의 장서와 서비스는 주제를 기초로 재조직될 필요가 있다.
최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터 과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
본 연구는 주제공원의 서비스스케이프와 방문객들의 정서적 이미지, 장소애착 중 중요한 요인 중 하나인 장소의존성간의 구조적 관계를 밝히는 것을 연구목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 서울의 롯데월드를 연구 대상지로 선정하였으며, 롯데월드를 방문한 방문객들을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 구조방정식모형을 이용한 분석결과, 주제공원의 서비스스케이프 중 심미성과 쾌적성이 방문객들의 정서적 이미지 요인인 매력성과 편안함에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 정서적 이미지의 매력성과 편안함 요인 역시 장소의존성에 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과를 통해 관광계획가나 조경설계가들은 주제공원의 이미지 및 장소애착도를 향상시키기 위하여 이들 요인들을 유용한 계획 및 관리요인으로 고려할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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