Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.45
no.3
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pp.63-92
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2014
This study developed the subject guide by policy areas for advancement of policy information service, designed the system for constructing the policy-related resources, and tried to construct policy information resources on a trial basis. For the development and construction of policy areas subject guide, first, we divided the aggregated materials into top 9 types, and subdivided into 19 types. Second, we constructed the policy contents for subject guide service, based on BRM classification system which is functional classification of government. Third, a total of 6,305 were build in accordance with 133 BRM subject guide. As a result, it is said that the effectiveness of the policy subject guide developed by this study, were verified by constructing the experimental data.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.39
no.3
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pp.345-368
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2008
This study investigated the general problems concerning the subject Computer Science in the KDC(Korean Decimal Classification) 4th edition based on the comparative analysis with DDC, NDC, Disciplinary Classification System of Korean Research Foundation and National Standard Science and Technology Classification and Science and Technology Classification of Korea Science and Engineering Foundation, and suggested some ideas for the improvements of them. The subject of Computer science in the KDC 4th edition will be helpful to be improved to integrate in classes 004-005 now separated into two main classes of 000(004-005) and 500(566) in KDC4, to systematize subdivisions, to add new subjects, to delete and relocate some inappropriate subjects and to add notes.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.28
no.1
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pp.171-193
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2011
This study aims to analyse the necessity of the subject heading construction for the word based classification and to suggest a methodology that uses various knowledge organization systems(KOS). For this purpose, six kinds of KOS were collected for the 20 selected works in each subject. The collected subjects were analysed in terms of constructing a subject heading for the word based classification. The result of the analysis shows that there is a noticeable difference between the library oriented KOS and commercial oriented KOS. In addition, user oriented tags are more similar to the commercial sector's concerning subject categorization than the library oriented ones. However, there is no noticeable difference among the library oriented KOS, commercial sector oriented KOS, and user oriented tags regarding the subject vocabulary. Some practical implications were suggested for the application to the Korean libraries based on the findings of this study.
Because existing information retrieval systems, in particular library retrieval systems, use 'exact keyword matching' with user's query, they present user with massive results including irrelevant information. So, a user spends extra effort and time to get the relevant information from the results. Thus, this paper will propose SULRM a Retrieval Model using Subject Classification Table, User profile, and LSI(Latent Semantic Indexing), to provide more relevant results. SULRM uses document filtering technique for classified data and document ranking technique for non-classified data in the results of keyword-based retrieval. Filtering technique uses Subject Classification Table, and ranking technique uses user profile and LSI. And, we have performed experiments on the performance of filtering technique, user profile updating method, and document ranking technique using the results of information retrieval system of our university' digital library system. In case that many documents are retrieved proposed techniques are able to provide user with filtered data and ranked data according to user's subject and preference.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.27
no.3
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pp.25-50
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2016
Archives and Records Management Studies is being developed its own independent domains. However, the existing library classification scheme such as the KDC don't properly reflect the characteristics of Archives and Records Management Studies. This classification scheme has the irrational part of the arrangement of the subject items and should be required to rearrange subdivision of the subject areas. In this study, According to the characteristics of Archives and Records Management Studies, It is set up 8 subject areas, Records Management (General), the law and polices of records management, the collection and appraisal of the records, the documentary organization, recording information services, preservation of the records, archives management, archives and records center, etc. After analyzing the major contemporary library classification system such as KDC, DDC, NDC, UDC, LCC, then It is suggested that improvement measures through analyzing classification status and keywords of the Archives and Records Management data contained in Korean National Bibliography. In Archives and records management studies, The contents of the eight subject areas related to the field are changed to allow integration with KDC 028.
EEG-based brain-computer interfaces has focused on explicitly expressed intentions to assist physically impaired patients. For EEG-based-computer interfaces to function effectively, it should be able to understand users' implicit information. Since it is hard to gather EEG signals of human brains, we do not have enough training data which are essential for proper classification performance of implicit intention. In this paper, we improve the subject independent classification of implicit intention through the generation of additional training data. In the first stage, we perform the PCA (principal component analysis) of training data in a bid to remove redundant components in the components within the input data. After the dimension reduction by PCA, we train ICA (independent component analysis) network whose outputs are statistically independent. We can get additional training data by adding Gaussian noises to ICA outputs and projecting them to input data domain. Through simulations with EEG data provided by CNSL, KAIST, we improve the classification performance from 65.05% to 66.69% with Gamma components. The proposed sample generation method can be applied to any machine learning problem with fewer samples.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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1997.08a
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pp.109-112
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1997
To understand and analyze the variety of the subject access methods of OPACs, telephone interviews were administered to the computerized libraries in Seoul. Data was collected during 4 days in Feb. 1997, and 155 libraries were responded. It was found that 105 libraries are operating OPACs. Among the 105 libraries, almost of all provide classification number and title keyword access, however, only half of them provide subject name access. 18 libraries allow linking/browsing facility between classification number and subject name/keyword. The language of the subject name to oriental books is mainly Korean and that to the Western books is mainly English. LCSH is the major authority list used. 36 libraries, 2/3 of them are special libraries, subject name is assigned by librarian without control. Based on the results, problems and suggestions to enhance subject access capability are presented.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.14
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pp.3-18
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1987
The factors which can help the library users trace the specific subject that she or he needs are most important, when they are not sure of what they need exactly in front of a classified catalogue. This study is about what the factors are and how the factors affect the inference of users' reasoning structure. Since the classified catalogues are reflected by the classification structure, naturally the logic in the classification system becomes the focus of the study. This study concludes the classification system which enables the library users to use their reasoning capabilities, viz. the classification system which can help the users trace the specific subject even as they are not sure of the exact subject they need has following factors in the system. 1. It should have the validity based on the facts in the components of the classification system. 2. It should be logically arranged when the components of the classification system are placed in due sequence. 3. The notation of the system should be based on mnemonics. The reason is that the indispensable factors in the formation of inference of human reasoning structure are: 1. the premises which are based on the facts and 2. the logical relationship between the premises and conclusions which are induced from the premises.
The purpose of study is 584 patients who had been treated in the Oriental Medical Hospital at Dong Eui Medical Center during 1 year from February 2001 to January 2002. We proceeded the judgment of Sasang constitution by 'Questiinaire of Sasang Constitution Classification(I)' and 'Questiinaire of Sasang Constitution Classification II(QSCCII)'. The following conclusion were made in comparison with Sasang Constitution and Questiinaire about disease and style of symptoms. 1. The subject of 'increase of the weight of a body(gain weight), cough, nasal discharge(rhinorrhea), stuffed nose, sweatier, more like fat food, more like salty food', has significant differences in sasang constitution classification. The frequency of Taeum group is more than of Soeum group and Soyang group. 2. The subject of 'the complextion is bad, anorexia, indigestion, nervousness, sonitus', has significant differences in sasang constitution classification. The frequency of Soeum group is more than of Taeum group and Soyang group. 3. The subject of 'urodynia, otic discharge', has significant differences in sasang constitution classification. The frequency of Soyang group is more than of Taeum group and Soeum group.
A genre-based classification means classifying documents by the purpose for which they were written, not by the semantics or subject areas. Most genre classifying methods in the past were based on the existing documents categorization algorithms and ineffective for feature selections, resulting in low quality classification results. In this research, we propose a new method for automatic classification of digital documents by genre. The genre classifier we developed uses the deviation statistic between the genre-revealing term frequencies and between the subject-revealing term frequencies within a genre. We collected Web documents to evaluate the proposed genre classification method. The experimental results show that the proposed method outperforms a direct application of a kai-square feature selection and bayesian classifier often used for subject classification by proving an excellent accuracy of about 30 percent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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