본 연구는 컴포넌트 검색을 위해서 컴포넌트를 컨덱스트에 의해 패싯 분류하고, 컨텍스트와 특성들간의 관련값에 대한 통계적 분석에 의해 시소러스를 구축하여 다중 패싯 분류된 컴포넌트를 효율적으로 검색할 수 있는 방법을 제안하였다. 소스 코드로부터 추출된 특성은 카이제곱 방법을 통하여 간소화가 이루어지며, E-SARM 방법을 사용하여 컨텍스트의 자동 검색이 이루어질 수 있도록 하였다. 쿼리에 대해 자동 검색된 컨덱스트에 의해 후보 컴포넌트가 선정되고, 쿼리와 컴포넌트 간의 유사도가 계산됨으로써 컴포넌트가 검색될 수 있도록 하였다. 본 연구는 다중 패싯 분류된 컴포넌트의 검색에 효율적이며, 컴포넌트의 재사용성을 높일 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 소프트웨어 부품을 분류하여 라이브러리에 저장하고, 사용자의 요 구에 따라 효율적으로 검색할 수 있도록 지원하는 확장된 패싯 분류 방식과 혼합형 검색 모델을 제안하고, 프로토타입 시스템을 설계하여 구현하였다. 분류 방식의 설계 를 위하여 부품들의 기본적인 클래스를 분석하여 필요한 항목을 식별한다음, 항목들의 특성을 분석하고 패싯을 결정하여 구품 식별자를 구성한다. 그리고 부품의 기본적인 특성을 기준으로 응용 영역별로 클러스터링시켜 라이브러리에 저장하고, 부품의 특성 을 표현하기 위하여 패싯과 항목들에 가중치를 할당하였다. 부품의 검색을 위하여, 질 의에 의한 검색 모델 및 유사한 바품들을 쉽게 검색할 수 있도록 가중치와 유사도를 이용하였다. 제안한 분류 방식과 검색 모델은 분류 과정이 간단하고, 유사한 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 질의 작성이 간단해지고, 출력될 부품들의 크기와 순 서의 조절이 가능하여 검색 효율이 개선되었다.
본 논문에서는 재사용가능한 소프트웨어 부품의 분류 과정을 자동화하여, 소프트 웨어 부품 라이브러리에 구조적으로 저장하는 방안을 제안한다. 효율적이고 자동화 된 소프트웨어 부품의 분류를 위하여 자연어로 기술된 소프트웨어 부품 설명서로부터 의미 정보와 문장 구성 정보 등의 특징을 획득하여 소프트웨어 부품의 특성을 표현하 는 패싯을 결정하고각각의 패싯에 해당하는 항목들을 자동으로 추출하여 소프트웨어 부품 식별자를 구성하였다. 그리고 분류된 소프트웨어 부품들 사이의 의미 유사도를 측정하여 비슷한 특성을 갖는 소프트웨어 부품들을 인접한 장소에 저장시켜 구조화된 소프트웨어 부품 라이브러리를 구축하였다. 제안한 방법은 소프트웨어 부품의 분류 과정이 간단하고, 유사한 소프트웨어 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 소프트 웨어 부품을 라이브러리에 구조적으로 저장할 수 있다.
본 연구는 지식과 분류 사이의 연관성을 고찰하였다. 분류표는 분류 대상의 지식을 표현하는 구조로 그 안의 포함되는 내용과 다양한 관계를 표현해 주는데 대표적인 4가지 분류학적 접근방식인 계층 구조, 나무 구조, 패러다임. 패싯 분석을 새로운 지식의 창조와 발견의 측면에서 장단점을 기술하였다. 이를 바탕으로 지식과 분류 과정이 서로 영향을 주고받는 방식을 확인하고, 미래의 보다나은 새로운 분류 방식의 필요성과 그 가능성을 제시하였다.
본 연구는 객체지향 컴포넌트 검색을 위해서 개선된 Spreading Activation 방법을 이용하여 다중 패싯 분류된 컴포넌트를 효율적으로 검색할 수 있는 방법을 제안하였다. 객체지향 코드 기반의 관계정의를 위해 특성과 컨텍스트 간에 연관관계를 설정하고, 컨덱스트의 자동 추출을 위한 Spreading Activation 방법의 초기 활성값을 정의하였다. 쿼리에 대해 자동 검색된 컨텍스트에 의해 후보컴포넌트가 선정되고, 쿼리와 컴포넌트 간의 신뢰도가 계산됨으로써 컴포넌트가 검색될 수 있도록 하였다. 본 연구는 다중 패싯 분류된 객체지향 컴포넌트의 검색에 효율적이며, 사용자 수작업의 부담을 최대한 감소시켜 컴포넌트의 재사용성을 높일 수 있도록 하였다.
이 연구는 KDC 제5판의 개정 내용을 제안하는 것이다. 개정되는 제5판은 조합식 구조를 전제로 다양한 합성방법을 사용하는 것이 필요하다. 또한 부가표의 신설, 주기의 다양화, 보조표의 전개를 확대하고, 기호 합성방법은 "기본기호 $\sim$에 $\sim$표의 기호 $\sim$을 합성한다." 형식의 주기를 일관성 있게 사용하고 실질적인 보조표의 역할을 할 수 있도록 개정할 것을 제안한다.
이 연구에서는 Shakespeare에 관련된 문헌의 분류에 있어서의 실태와 문제점을 살펴보고, 해당주제의 확장전개를 위해 DDC, LCC, CC 등의 주요분류표와 관련분야의 전개표 등을 참고하여, 새로운 분석합성 식 분류시스템을 제안하였다. 새로운 전개방식은 기본적으로 Shakespeare라는 주제아래에서 4개의 패싯을 “일반적 특성(generalities) + 문학형식(form) + 개별작품(works) + 언어(language)”순으로 전개하도록 하고, 각 패싯에 대해 별도의 구체적인 배열구조(away)를 제시하였다.
시민의 의견인 민원은 다양한 사람들이 여러 주제에 대하여 반복·지속적으로 실시간 쏟아내기 때문에 담당자가 이를 읽고 분석하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 주요 현안에 대한 여론 및 요구 사항을 파악하기 위하여 정성적인 분석에 패싯을 기반으로 한 정량적인 다차원 분석을 위한 자동 분류 모델을 제안하였다. 구체적으로 첫째, 패싯 이론과 정치분석모형을 기반으로 민원 특성을 분석하고 이를 정책 단계에 활용할 수 있는 새로운 분류 프레임워크를 제시하였다. 둘째, 민원 분석 및 처리에 따른 행정 업무를 감소시키고, 시민들의 정책참여를 용이하게 하기 위해 딥러닝을 활용하여 패싯 분석 프레임에 의해 자동으로 속성을 추출하고 분류 하였다. 본 연구결과는 학문적으로 민원 빅데이터의 특성을 이해하고 분석하는데 중요한 단초를 제공하여 향후 많은 후속 연구를 창출할 수 있을 것으로 기대되며, 공공분야를 넘어 교육, 산업, 의료 등 다른 분야에서의 비정형 데이터의 계량화를 위한 가이드 라인과 다차원 분석의 활용에 대한 이론적 근거를 제시할 수 있다. 실무적으로 대용량 전자 민원에 대한 처리체계 개선 및 딥러닝을 통한 자동화로 민원처리 업무의 효율성과 신속성을 높일 수 있으며, 다른 분야의 텍스트 데이터의 처리에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 열거식 체계가 조합식으로 변화될 수 있는 가능성을 확인하기 위하여 DDC 음악류의 패싯구조를 분석하여 패싯기호 0은 표준구분과 음악의 일반원리, 패싯기호 1은 일반원리와 음악형식을 의미하는 기호로 사용한다. 그러나 기호의 의미가 이중으로 사용되는 경우도 있고 기호 안에서 구분 능력이 부족한 것을 볼 수 있다.
본 연구는 디자인패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패턴 정보를 이용한 디자인패턴 검색 시스템을 설계하였다. 패턴 정보는 패턴 속성정보와 패턴 메타정보로 구성하였고, 패턴 속성정보는 패턴 패싯 분류와 패턴 검색을 위한 유사도 측정에 이용되며, 패턴 구조를 UML로 모델링하기 위하여 패턴 메타 정보를 이용하였다. Gamma 분류 방법을 확장하여 각 디자인패턴이 사용될 수 있는 여러 경험적 상황을 패싯 항목으로 설정하고 패턴 정보로 관리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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