사전에서 정의는 의미전달 및 이해를 도모하는 핵심부로, 피정의항의 언어적 성격에 따라, 사전의 성격에 따라 다양하다. 전문용어사전의 체계적이고 일관성 있는 정의 구조는 이용자의 이해를 도울 뿐만 아니라 시소러스 및 전자사전의 구축을 용이하게 한다. 본 연구에서는 전문용어사전의 정의 구조를 분석하여 정의 구조의 체계화를 도모할 수 있는 방안을 제안한다.
본 연구는 법률명 용어의 의미적 성분분석을 통해 '보충적 관계속성'을 도출하고, 이를 구조적 용어사전의 관계속성 설정에 적용하였을 때 용어관계에 나타나는 효과를 확인하는 것을 목적으로 한다. '보충적 관계속성'이란 클래스(범주)별 용어들이 가지는 특징에 기반하여 만든 관계속성을 말하며, 용어사전 구축 시 도출한 관계속성을 반영함으로서 용어 간 관계가 유기적이고 명확하게 표현될 수 있도록 하는 보조적 구축지침의 역할을 하도록 한다. 이를 위해 법원도서관 '법률용어 관련어집의 316개 용어쌍을 분석하여 '보충적 관계속성'을 도출하였으며, 구조적 용어사전 용어에 적용하여 밀도 값과 밀도의 정도를 시각화하여 효과를 확인하였다. 그 결과, '보충적 관계속성' 전, 후의 변화는 적었으나 이는 법률명 용어의 특징으로 인한 결과라는 것을 알 수 있었고, '보충적 관계속성' 반영의 명확한 효과 확인을 위해서는 분석대상용어를 법률명에서 법률관련용어로 확장시켜 연구할 필요성을 확인하였다.
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.
본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.
본 연구는 한자어 접미사를 가진 학술용어 복합명사의 형태를 분석하고, 한자어 접미사를 가진 복합 명사의 범주화를 위한 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구의 배경은 구조적 학술용어사전의 구축과 관련하여 용어의 효율적인 개념화 방법론을 개발하는 것이다. 연구 목적을 이루기 위해 한자어 접미사를 가진 인문사회분야 복합명사의 형태를 분석하여, 출현 빈도가 10회 이상인 한자어 접미사를 각 분야별로 14개씩 추출하였다. 그리고 각 한자어 접미사가 배정된 개념범주와 개념범주 배정 빈도를 분석한 결과, 동음이의 한자어 접미사를 가진 경우 개념범주가 다양하게 배정될 수 있지만, 동음동형 한자어 접미사를 가진 경우에는 그렇지 않다는 특징을 파악하였다. 또한 특정 한자어 접미사가 하나의 개념범주에 배정된 빈도가 높고 그 외의 개념범주에 배정된 빈도는 현저히 낮을 경우 빈도가 높은 개념범주에 배정되는 것이 더 타당한 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 KCI의 인문학, 사회과학, 예술체육 분야 저자키워드를 대상으로 의미적, 형태적 분석을 통해 기존에 연구된 개념범주 텍사노미의 적합성을 확인하고 실용적인 개선 방안을 제시하는 것이다. 연구를 통해 '실체, 추상, 일반/공통, 개체'의 네 개 최상위수준의 개념범주를 보다 구체적이고 핵심 개념이 반영된 일곱 개의 범주 '개체, 활동/기능, 특성, 이론/방법, 형식/틀, 일반/공통, 인스턴스'로 변경하였다. 중위범주와 하위범주의 경우 신설, 세분화, 통합, 삭제, 이동 등의 방법으로 개념범주의 계층 구조를 단순화시키고 범주 간 용어분포의 불균형을 개선하였다. 구조적학술용어사전(STNet)을 테스트베드로 삼아 수정된 개념범주 텍사노미를 적용한 결과 용어의 분포가 균형적으로 이루어지고, 용어의 속성 표현이 상세화되는 효과를 보이는 것으로 나타났다.
본 연구는 지역명 범주에 속하는 용어들의 개념적 특성을 분석하고, 이를 토대로 다른 범주와의 관련도를 파악하여 지역명 범주 용어들을 중심으로 관계 속성들 사이의 논리적 연관성을 부여할 수 있는 모형 도출에 기반이 되는 기초 연구이다. 지역명 범주 용어 중 국가명에 한정하여 분석한 결과, 국가명 개념 속성 중심으로는 계층 구조 관계의 지역명 범주 용어들끼리 연관이 높으며, 전체 범주 용어들의 개념 속성 중심으로는 지역명 범주 용어가 지리적 위치로서의 의미로 주로 쓰이나, 행위의 주체 또는 객체의 의미나 시대의 개념으로도 많이 활용됨을 알 수 있었다. 국가명이 참조되는 개념 속성과 연관되어 활용되는 관계 속성의 경우의 일부는 참조하는 주요 개념 범주와 연관 관계를 토대로 논리적 의미 관계를 생각해볼 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 KCI의 인문, 사회, 예술체육 분야 저자키워드를 기반으로 구축한 구조적 학술용어사전 데이터베이스 시스템 STNet에 실제 입력된 용어들의 의미적 관계들을 분석하여 관계 유형을 최적화하고 관계명을 세분화하는 방안을 기술하는 것이다. 분석 결과, 관계 유형과 관계명을 최적화하기 위해서는 빈도수에 의한 관계명 신설 또는 관계의 유형화 제한, 관계의 방향성 고려, 기존 관계명 반영의 4가지 논리적 기준이 필요한 것으로 나타났다. STNet의 "실존인물" 클래스를 테스트베드로 삼아 이 기준을 적용해 관계 유형을 최적화하고 관계명을 세분화한 결과 원래 RT, RT_X, RT_Y로 연결된 1,743건의 관계 중 1,135건이 세분화되는 것으로 나타났다. 이는 약 65%의 RT 관계가 구체화된 것으로 사전 구축 및 검색 단계에서의 유용성 측면에서 상당한 의미가 있음을 보여주는 것이다.
본 논문에서는 시소러스를 효율적으로 구축하고 사용할 수 있는 시소러스 저장 구조를 구현하였다. 정보 검색 시스템은 사용자의 질의어를 용어들과 용어들 사이에 관계 집합으로 구성된 일종의 용어 사전인 시소러스를 이용하여 문헌에 대한 색인과 검색을 정확하고 통제된 용어 형태로 바꾸어 색인과 검색 작업의 효율을 높인다. 데이터베이스에 저장된 시소러스 구조에서 시소러스 검색을 할 때 속도가 감소하는데 이를 해시함수를 이용한 리스트 구조를 이용함으로써 전체적인 시소러스 검색 속도의 증가를 기대할 수 있다. 또한 현재 데이터베이스 형태의 시소러스를 다른 곳에 이식하려면 데이터베이스 시스템이 있어야 한다. 따라서 메모리에 올릴 수 있는 구조를 가지면 시소러스 보급에 기여할 수 있다. 본 논문에서 제안한 데이터베이스에 저장된 시소러스 구조와 해시함수를 이용한 리스트 구조를 비교, 분석하고 보다 더 효율적인 시소러스의 역할 및 구조 형태에 대해 제안한다.
본 논문에서는 시소러스를 효율적으로 구축하고 사용할 수 있는 시소러스 저장 구조를 구현하였다. 정보 검색 시스템은 사용자의 질의어를 용어들과 용어들 사이의 관계 집합으로 구성된 일종의 용어 사전인 시소러스를 이용하여 문헌에 대한 색인과 검색을 정확하고 통제된 용어 형태로 바꾸어 색인과 검색 작업의 효율을 높인다. 데이터베이스에 저장된 시소러스 구조에서 시소러스 검색을 할 때 속도가 감소하는데 이를 해시함수를 이용한 리스트 구조를 이용함으로써 전체적인 시소러스 검색 속도의 증가를 기대할 수 있다. 또한 현재 데이터베이스 형태의 시소러스를 다른 곳에 이식하려면 데이터베이스 시스템이 있어야 한다. 따라서 메모리에 올릴 수 있는 구조를 가지면 시소러스 보급에 기여 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 데이터베이스에 저장된 시소러스 구조와 해시함수를 이용한 리스트 구조를 비교, 분석하고 보다 더 효율적인 시소러스의 역할 및 구조 형태에 대해 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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