A Study on Adding Index Terms for improving the retrieval efficiency of the STI database

과학기술문헌 데이터베이스의 검색효율 향상을 위한 색인 보완 방안

KISTI collects the scientific and technical articles published in Korea and builds the Korean STI database for scientists. The number of papers exceeds one million. To improve the search efficiency of the database additional processing is required. Abstracting, classification, indexing and extracting is a traditional processing method adding value to information. Indexing and classification are useful tool to assist efficient retrieval. In this paper, authors propose a method to improve information retrieval efficiency by assigning classification code and index terms to records of Korean STI database.

ISTI는 국내에서 발간되는 과학기술 학술논문을 가공해서 데이터베이스로 구축, 제공하고 있으며 그 규모는 2010년에 100만건을 넘어서고 있다. 규모가 늘어남에 따라 체계적인 주제 분류 등 검색의 효율화를 위한 부가적인 가공이 필요하다. 전통적으로 정보를 가공하는 방법으로 초록화, 분류, 색인, 추록화 등을 혼용하여 사용하고 있다. 이 가운데 색인과 분류는 특히 정보 검색에 유용한 도구로 활용되고 있다. 이 논문에서는 기 구축된 과학기술문헌 데이터베이스에 분류 코드와 색인어를 부여하여 검색효율을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.