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2023
메타데이터를 활용한 기록물 자동분류 성능 요소 비교 Comparison of Performance Factors for Automatic Classification of Records Utilizing Metadata
한국정보관리학회
장우권 외 1명
논문정보
Publisher
정보관리학회지
Issue Date
2023-09-30
Keywords
-
Citation
-
Source
-
Journal Title
-
Volume
40
Number
3
Start Page
99
End Page
118
DOI
10.3743/KOSIM.2023.40.3.099
ISSN
10130799
Abstract
이 연구의 목적은 기록물의 맥락정보를 담고 있는 메타데이터를 활용하여 기록물 자동분류 과정에서의 성능요소를 파악하는데 있다. 연구를 위해 2022년 중앙행정기관 원문정보 약 97,064건을 수집하였다.수집한 데이터를 대상으로 다양한 분류 알고리즘과 데이터선정방법, 문헌표현기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 기록물 자동 분류를 위한 최적의 성능요소를 파악하고자 하였다. 연구 결과 분류 알고리즘으로는 Random Forest가, 문헌표현기법으로는 TF 기법이 가장 높은 성능을 보였으며, 단위과제의 최소데이터 수량은 성능에 미치는 영향이 미미하였고 자질은 성능변화에 명확한 영향을 미친다는 것이 확인되었다.

저자 정보

이름 소속
장우권 문헌정보학과