인터넷 서점에서 이용자를 위한 정보자료의 효율적인 조직화는 매우 중요하다. 그러므로 주제접근을 용이하게 하고 검색 효율성을 높이는 도구로서 분류체계에 대한 관심을 가져야할 시점이다. 본 연구에서는 국내외 인터넷 서점의 분류체계의 대분류 항목 및 접근 방법을 구조적 측면에서 조사하고 이에 대한 비교 분석을 통해 인터넷 서점에서 보다 효과적인 주제별 분류체계 설계 방안에 관해 살펴보았다. 이를 위하여 현재 국내외에서 활발하게 운영 중인 인터넷 서점 9개를 선정하여 주제별 분류의 측면에 중점을 두고 조사 분석하였다. 끝으로 본 연구 결과를 바탕으로 이용자 중심의 효과적인 주제별 검색 기능을 제공할 수 있는 인터넷 서점의 효과적인 주제별 분류체계의 모형을 제안하였다.
본 연구의 목적은 온톨로지 계층구조에 정의된 키워드들 간의 연관성을 참조함으로써 주어진 텍스트의 주제를 식별할 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 텍스트의 중요한 문장들로부터 추출된 키워드들은 계층구조에 존재하는 개념들에 사상된다. 모든 단어가 사상되면, 대응되는 개념들은 한 개의 단일 개념으로 일반화 되며, 그 단일 개념이 텍스트의 주제가 된다. 본 연구는 온톨로지와 단어 빈도를 사용해서 신뢰성과 정확도를 향상시키기 위한 지식 베이스와 통계적 접근을 병행한 하이브리드 방식의 접근 방식으로서 성능을 향상시켰다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 지식 베이스만을 사용한 방법보다 성능이 우수함을 보였다.
본 연구는 구조적 정의에 의한 학술 용어 사전 데이터베이스 구축을 위해 학술용어의 의미관계 형성에 미치는 요인이 무엇인지를 찾아내고 이러한 요인이 어떠한 영향을 미치고 있는지를 밝히고자 하였다. 이를 위해 2007년부터 2011년 사이에 한국연구재단 등재학술지에 등재된 학술논문에서 학술논문 주제어를 추출하여 이를 대상으로 주제복합성, 언어 네트워크 특성, 출현빈도, 출현패턴을 분석하고 구축된 STNet의 의미관계 형성정도인 용어의 의미적 연결관계 노드의 수와 유형의 수와의 영향 관계를 살펴보았다. 가설 검증을 통해 구조적 학술용어사전의 구축에 있어 의미관계 형성정도에 주요한 영향을 미치는 요인으로 매개 중심성, 출현빈도, 구조적 공백성의 효과크기라는 것을 알 수 있었다. 그리고 용어의 중요성은 일반적으로 알려진 출현빈도를 통한 방법 외에도 연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성과 같은 측정방법에 따라서도 판단할 수 있음을 확인하였다. 또한 주제복합성은 직접적으로 의미관계 형성정도에 영향을 미치지는 않지만 용어의 근접 중심성에 영향을 미치기 때문에 크게 4가지의 요인을 고려하여 용어를 선정할 경우 의미관계 형성정도는 높아질 수 있는 것으로 파악 되었다. 본 연구의 결과는 지금까지 용어를 선정하는 프로세스의 주된 방법론인 용어의 출현빈도를 활용하는 방법 이외에도 용어 네트워크상에서의 용어의 위치나 주제복합성 같은 방법론을 적용하여 용어를 선정할 수 있다는 것을 보여준다. 따라서 전문용어 사전을 구축할 때 용어의 네트워크에서의 매개 중심성, 출현빈도, 구조적 공백성의 효과크기, 용어의 주제복합성을 면밀히 판단하여 다각도로 용어를 선정할 경우 전문용어 사전의 질적인 향상과 완성도가 높아질 것을 기대할 수 있다.
지역축제가 성공하고 활성화 되기 위한 기존 선행연구 검토 결과, 지역축제의 성공요인으로 주제의 명확성, 참여성, 기반성, 구조성, 집객성의 다섯 가지로 설명하고 있는데, 명확성은 독창적인 주제(테마), 명확한 주제(테마), 명확한 목표, 명확한 축제 참여 대상 선정 등으로 정의할 수 있고, 참여성은 주민의 축제 전 과정에의 참여와 축제 즐거움의 향유 등으로 정의하며, 기반성은 지역축제를 위한 인재개발 및 교육, 지역의 특성화 등으로 설명하고, 구조성은 지역축제 조직체계, 예산확보, 전문성 등으로 정의할 수 있으며, 집객성은 홍보 및 마케팅, 접근성, 친절성, 편리성, 관광지 연계성, 먹거리 및 쉴거리 등으로 설명하고 있다. 이에 본 연구에서는 충북 영동지역을 중심으로 지역축제 활성화를 위해서는 어떠한 요인에 더욱 중점을 두어야 하는지 설문조사를 토대로 하여 실증연구를 실시하여, 향후 지역축제 활성화를 위한 발전방향을 제시하였다.
이 연구에서는 지적구조 분석기법인 저자프로파일링 기법과 저자동시인용 분석기법의 장점을 결합한 새로운 방안으로 인용가중 저자프로파일링(citation-weighted author profiling) 기법을 개발하였다. 기존의 저자프로파일링 기법에서는 저자가 주로 연구한 주제를 반영하는 단어를 분석하지만, 인용을 고려한 저자프로파일링 기법에서는 인용이 많이 된 논문에 출현한 단어를 분석함으로써 저자가 주로 영향을 끼친 주제를 파악하는데 도움이 된다. 이를 통해 기존 저자 프로파일링 기법의 장점인 세부적인 주제 파악이 가능함과 동시에 저자동시인용 분석 기법과 같이 저자의 영향력을 측정할 수 있다. 제안한 인용가중 저자프로파일링 기법을 국내 학교도서관 연구의 지적구조를 분석하는데 적용해본 결과, 각 저자의 인용 영향력이 높은 주요 주제를 세부적으로 파악할 수 있었고 시기별 영향력의 변화도 명확하게 드러났다. 인용가중 저자프로파일링 기법은 저자가 얼마나 많은 논문을 발표했는가라는 연구 생산성 관점이 아니라, 어떤 주제에 관해서 얼마나 많이 인용되었는가라는 연구 영향력 관점에서 세부 주제를 파악할 수 있는 기법으로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 존 윌리엄스(John Williams, 1932~)의 영화음악 "Star Wars-Main Title"에 나타난 악기편성과 보이싱 구조를 필자가 구상한 분석기법으로 비교 분석하고, 그 결과를 토대로 관현악 편곡의 진행 원리를 발견하는데 목적을 두었다. 또한 음악적 기본 요소들을 청각 인식도에 따라 3개의 기능 성부에 구분 배치한 기능적 성부 분할법을 적용하였다. 그리고 이를 바탕으로 관현악의 수직적 구조와 보이싱 구조를 패턴화하여 음악의 진행에 따라 나타난 변화와 운용 기법을 비교 분석하였다. 본 연구결과는 첫째, 각 주제는 특정한 악기편성 패턴을 갖고 있으며 각 주제의 제시부, 반복부, 재현부에서 그것들을 일관되게 편성하여 통일성을 강조하고, 다양성 제고를 위해 중경부와 후경부에 보조적인 악기의 추가와 가감 또는 교체가 시도되었다. 둘째, 각 단락 속에서 주제의 변화에 따른 악절별 악기 편성 패턴의 변화에도 중경부에 동일한 악기군을 편성하여 통일성을 유지하였다. 셋째, 각 주제를 이루고 있는 악구별로 다양성을 제고하기 위해 성부의 추가나 생략에 의해 끊임없는 보이싱 패턴의 변화가 일어났다. 넷째, 악곡 전체적으로 보이싱 농도가 "엷음-두터움"의 구조가 유지되었지만, 제3주제가 반복되는 제2단락에서는 "두터움-두터움"의 독특한 변화로 다양성을 추구하였다. 다섯째, 제4주제가 나타나는 제4단락에서는 전경부와 중경부 음역의 역배치로 또 다른 다양성이 제고되었다. 따라서 이 작품속에서 나타난 결론들을 토대로 관현악 편곡의 진행 원리 이해에 도움이 되었으면 한다.
본 논문은 과거 많은 학자들에 의해 제기된 주구조와 부구조, 하위구조 등의 담화 내 계층적 구조에 대한 증거로 일탈을 중심으로 부구조를 분석하였다. 먼저 주제 일탈의 구조와 정의에 관해 분석하고 중단과 화제 전환 등과의 차이를 설명하였다. 지식 표현 언어인 Sowa의 개념구조론의 체계 내에서 담화의 계층적 구조와 그 구조를 나타내는 언어적 표시인 담화 표지의 예를 기술하는 방법을 제시한다. 개념 관계로 일탈, 화제 전환, 틀의 관계를 설정하여 담화 내 계층구조와 담화 부분과의 화용적인 관계를 규명하였다. 기존의 개념구조론은 선택적 제약, 조응 등의 의미론적인 개념들을 간결하고 정확하게 기술할 수 있었는데 화용론적인 측면의 기술도 가능함을 보여준다.
본 연구의 목적은 차량항법용 지도데이터 중 가장 핵심이 되는 NDRM을 구축하기위해 현행 교통주제도 데이터 모델의 전환(Migration) 방안을 제시하고 데이터 모델을 설계 구축하는 것이다. 본 연구를 통해 제시된 교통 주제도의 데이터 모델은 공공부분에서 구축된 교통목적의 범용 도로망을 이용하여 경로안내 서비스에 활용 가능한 데이터의 제공이 가능하고, 보다 효율적이고 경제적으로 항법 서비스용 맵을 생성할 수 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 빅데이터의 처리 저장 등과 같은 기술적 측면이 아닌 분석 활용적 측면에 초점을 맞춰 관련 학문분야를 파악하고 분야 간 지적구조를 규명하고자 하였다. 연구 결과 빅데이터 관련 연구들이 주제분야에 따라 명백한 차이를 보이고 있음을 확인할 수 있었다. 주제범주 분석을 통해 공학 기술(34.60%), 사회과학(25.24%), 자연과학(23.14%), 의학 보건학(14.85%) 등은 관련 연구가 비교적 고르게 분포되어 있지만, 인문학(1.69%)과 농업과학(0.21%)은 연구가 미비함을 알 수 있었다. 네트워크 분석 결과 사회과학 분야(31.58%)에 비해 공학 및 자연과학 분야(68.42%)의 빅데이터 연구가 더 활발함을 확인할 수 있었다. 또한 공학 및 자연과학 분야 연구들은 다양한 주제분야를 다루는 반면 사회과학 분야에서는 아직 한정된 주제분야에서 연구가 진행되고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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