저자식별은 학술문헌에 출현한 동명저자명들을 실세계의 서로 다른 사람들로 대응시키는 것이다. 이를 위해 임의의 동명저자명쌍의 유사도를 계산하고 이를 바탕으로 동명저자명 개체들을 군집화하는 단계를 거친다. 저자명의 군집화 기법으로 주로 계층적 군집법이 사용되었으나 다양한 계층적 군집법에 대한 비교 평가는 미흡했다. 이 연구는 다이스계수, 코사인유사도, 유클리디안 거리, 자카드계수, 피어슨 상관계수 등의 다양한 개체거리/유사도수식과 계층적 군집법들의 상관관계와 계층적 군집기법들의 한글 저자식별 성능에 대한 비교/분석을 다룬다.
이상적 저자-망은 그 노드가 저자를 표현하도록 정의된다. 그러나 실제 자동 생성되는 대부분 저자망의 노드는 저자명을 저자 식별자로 사상시키는 어려움으로 인해 단순히 저자명으로 표현된다. 실 세계 저자를 표현하기 위해 이처럼 저자명을 사용하여 저자망을 구성하는 것은 서로 다른 동명 저자들이 하나의 저자명 노드로 병합됨으로 인해 저자망의 특성을 왜곡하는 문제가 발생한다. 이 연구는 공저 관계에 의존하여 저자명이 갖는 중의성을 해소하고 저자 노드로 구성된 저자망을 자동 생성하는 알고리즘을 제시한다. 공저자 자질의 특성상 이 알고리즘은 과소군집오류를 희생하면서 과다군집오류를 최소화하는 군집 결과를 만든다. 실험에서는 한글 동명 저자명이 출현한 실제 서지레코드 집합을 대상으로 알고리즘의 적용 결과를 제시한다.
학술 정보에서 저자는, 실세계의 한 저자가 형태적으로 둘 이상의 저자명으로 출현할 수 있으며, 서로 다른 저자들이 동일한 저자명을 공유하기도 한다. 이는 각각 학술 정보에 대한 검색 및 탐색에 있어, 재현율과 정확률을 저하시키는 요인이다. 이 연구에서는 후자에 해당하는 저자의 동명이인 문제에 있어, 그 중의성 해소를 위한 자질의 특성에 집중하고자 한다. 최근까지, 저자 식별을 위한 자질로, 공저자, 논문 제목, 게재지명과 같은 서지 내적 자질과, 논문 원문 텍스트로부터 획득되는 전자메일주소, 소속기관, 논문의 토픽 등과 같은 서지 외적 자질이 사용되어 왔다. 그러나, 이러한 자질들이 저자 식별에 미치는 영향에 대한 비교 분석 연구는 찾아 보기 힘들다. 이 연구에서는, 한글 저자명에 대해 원문과 연계된 대용량 저자 식별 평가 셋을 구축하여, 동명 저자 중의성 해소에 있어 다양한 자질들의 특성을 비교한다.
대용량 과학 기술 문헌의 탐색 및 검색에 있어서 저자, 저자 소속 기관, 게재지 등에 대해 고유 식별자에 기반한 표현의 필요성이 증가하고 있다. 특히, 과학 기술 문헌의 저자가 단순히 이름으로 표현될 경우, 동일명을 가진 서로 다른 저자들에 대한 구분은 사용자의 검색 부담을 가중시키게 된다. 이러한 동명이인의 문제를 해결하기 위한 기존의 접근법들은 공저자 정보, 논문 제목 등의 서지 정보에 의존하는 공통점을 지닌다. 그러나, 기존의 방법들은 공저자가 없거나 논문 제목 간의 공통 어휘가 발견되지 않을 경우 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는, 동명저자 문제 해소를 위한 기존의 접근법을 보완하기 위해, 동명저자들의 논문 원문의 내용에 기반한 문서 군집화 방법을 사용한다. 국내 학술대회 발표 논문집을 대상으로 한 실험에서 제안한 방법이 기존의 서지정보에 기반한 해법의 단점을 보완할 수 있다는 가능성을 보였다.
동명이인의 저자를 구분하는 것은 웹에서 문서 색인과 검색의 성능을 향상시킨다. 동명이인의 저자 구분은 웹사이트 상에서 같은 이름을 갖는 여러 명의 사람이 존재했을 때 야기되는 여러 가지 문제점을 해결한다. 본 논문은 동명이인의 저자 구분을 위해 개념망 기반의 카테고리 유틸리티를 제안한다. 따라서 본 논문에서는 학술회의 웹 사이트를 대상으로 제안하고자 하는 방법을 설명한다. 제안된 방법은 저자가 가지고 있는 다양한 속성(제목, 요약, 공동저자, 소속)을 반영한 저자 온톨로지와 개념망을 활용한다. 저자 온톨로지는 OWL API와 휴리스틱한 방법을 사용하여 반자동으로 구축 되었다. 저자명 모호성 해결은 개념망 기반 카테고리 유틸리티를 사용하여 저자 온톨로지 내에 존재하는 동명이인 저자(Candidate Authors)들로부터 해당 논문에 관련된 정확한 저자를 결정한다. 카테고리 유틸리티는 각각의 저자간의 intra-class 유사성 와 inter-class 비유사성을 기본적인 개념으로 하는 평가 함수다. 이에 비해 개념망 기반 카테고리 유틸리티는 모호성 해결을 위해 개념망이 갖는 개념 정보를 추가로 활용한다. 실험 결과를 분석한 결과 개념망 기반 카테고리 유틸리티가 일반적인 카테고리 유틸리티에 비교해서, 저자명 모호성 해결에 있어서 10% 정도 우수한 성능을 보였으며, 전체적으로 98%의 정확도를 보였다.
동시인용은 서로 다른 두 연구가 이후의 새로운 연구에서 동시 인용되는 것이다. 이 연구는 동시인용과 저자식별의 관계를 다룬다. 저자식별은 문헌에 출현한 동명의 저자명들을 실 세계 저자로 식별하는 것이다. 동시인용은, 한 사람의 관련된 연구들이 이후 또 다른 연구들에서 타인 혹은 자신에 의해 동시 인용되는 증거를 수집함으로써, 저자식별의 절차와 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 구글 스칼라로부터 동시인용을 자동 수집하는 절차를 제시하고 동시인용 정보를 저자식별의 기존 자질들과 효율적으로 결합하는 새로운 군집알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 동시인용이 저자식별에 미치는 긍정적 효과를 확인하였다.
논문의 저자는 일반적으로 저자명으로 표현되며, 저자명을 통한 저자의 표현 및 관련 논문의 검색은 해당 시스템의 정확률과 재현율을 저하시키게 된다. 이는 같은 저자명을 적는 여러 다른 형태가 존재할 뿐만 아니라, 같은 저자명으로 논문에 기술되었으나 실제 서로 다른 사람일 수 있기 때문이다. 이 문제의 해결을 위해서는, 논문의 저자로 출현하는 동일한 인명 표현을 실세계의 서로 다른 개체로 구분하는 저자 식별처리가 필요하다. 기존 저자 식별의 자질로, 논문의 기본 서지 항목들인 저자, 논문제목, 출처 등이 사용되었으나, 저자 식별 성능 개선을 위해서는 새로운 자질의 도입이 요구된다. 이 연구에서는 한 개인의 고유 식별자로 기능할 수 있는 저자의 전자메일주소 자질을 저자 식별 문제에 적용하고자 한다. 이를 위해 논문원문으로부터의 저자 메일주소의 추출 문제를 다루고, 추출된 메일주소 자질이 저자 식별에 미치는 영향을 대용량 테스트셋을 통해 평가하고 분석한다.
동일한 인명을 갖는 서로 다른 실세계 사람들이 존재하는 현실은 인터넷 세계에서 인명으로 표현된 개체의 신원을 식별해야 하는 문제를 발생시킨다. 상기의 문제가 학술정보 내의 저자명 개체로 제한된 경우를 저자식별이라 부른다. 저자식별은 식별 대상이 되는 저자명 개체 사이의 유사도 즉 저자유사도를 계산하는 단계와 이후 저자명 개체들을 군집화하는 단계로 이루어진다. 저자유사도는 공저자, 논문제목, 게재지정보 등의 저자식별자질들의 자질유사도로부터 계산되는데, 이를 위해 기존에 교사방법과 비교사방법들이 사용되었다. 저자식별된 학습샘플을 사용하는 교사방법은 비교사방법에 비해 다양한 저자식별자진들을 결합하는 최저의 저자유사도함수를 자동학습할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 기존교사방법 연구에서는 SVM, MEM 등의 일부 기계학습기법만이 시도되었다. 이 논문은 다양한 기계학습기법들이 저자식별에 미치는 성능, 오류, 효율성을 비교하고, 공저자와 논문제목 자질에 대해 자질값 추출 및 자질 유사도 계산을 위한 여러 기법들의 비교분석을 제공한다.
학술 정보에서 저자는, 실세계의 한 저자가 형태적으로 둘 이상의 저자명으로 출현할 수 있으며, 서로 다른 저자들이 동일한 저자명을 공유하기도 한다. 이는 각각 학술정보에 대한 검색 및 탐색에 있어, 재현율과 정확률을 저하시키는 요인이다. 이 연구에서는 후자에 해당하는 저자의 동명이인 문제에 있어, 그 중의성 해소를 위한 자질의 특성에 집중하고자 한다. 최근까지, 저자 식별을 위한 자질로, 공저자, 논문 제목, 게재지명과 같은 서지 내적 자질과, 논문 원문 텍스트로부터 획득되는 전자메일주소, 소속기관, 논문의 토픽 등과 같은 서지 외적 자질이 사용되어 왔다. 그러나, 이러한 자질들이 저자 식별에 미치는 영향에 대한 비교 분석 연구는 찾아보기 힘들다. 이 연구에서는, 한글 저자명에 대해 원문과 연계된 대용량 저자 식별 평가 셋을 구축하여, 동명 저자 중의성 해소에 있어 다양한 자질들의 특성을 비교한다.
동명이인 구별 문제는 최근 시맨틱 웹과 온톨로지에 대한 관심이 높아지면서 이슈로 부각되고 있다. 논문의 서지정보를 온톨로지로 구축하기 위해서는 이름이 같은 저자들이 동명이인인지 여부를 판단하는 것이 중요하다. 일반 문서에서와는 달리, 서지정보에서는 소속과 Email를 유용한 정보로 사용할 수 있으나 그것만으로는 충분치 못하며, 이를 보완하기 위한 한 방법으로 공저자 관계를 이용하는 것이 유용함을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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