• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.40 no.1
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• pp.293-314
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• 2006

To maintain consistency of terms in information retrieval process, it is necessary to present the meaning of terms definitely in thesaurus. Therefore, most of thesauri has presented meaning of terms through basic relationships or scope notes. But. thesaurus including standardized definitions in contents and form has been proposed lately. This study was performed to make standardized definitions and extract relationships in contents of defining models. Also, expanded thesaurus was constructed being integrated and replaced standardized definitions and extracted relationships into the existing thesaurus. As the result. this study has shown a possibility for further development of thesaurus.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1996.08a
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• pp.37-40
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• 1996

정보검색과정에서 온라인 시소러스는 이용자가 생각하고 있는 개념어를 시스템의 색인어로 보다 정확하게 표현하는 동시에, 관련구조를 통해 탐색의 범위를 확장ㆍ축소할 수 있게 한다. 온라인 시소러스를 충분히 활용하기 위해서는 이용자가 시소러스의 구조에 쉽게 접근하여 계층ㆍ관련구조를 충분히 살피고, 용어 사이를 자유롭게 탐험할 수 있는 장치가 필요하다. 본 연구에서는 기존의 시소러스 표시방법의 장단점 등에 근거하여 정보검색과정에서 이용할 수 있는 시소러스 브라우저를 사전탐색 기능, 시소러스 구조의 표시 기능, 탐색문 형성 기능으로 나누어 설계하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.2 s.105
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• pp.155-162
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• 2006

The medical thesaurus, MeSH (Medical Subject Heading), has been used as a controlled vocabulary thesaurus for English medical paper indexing for a long time. In this paper, we propose an automatic cross language keyword assignment method, which assigns English MeSH index terms to the abstract of a Korean medical paper. We compare the performance with the indexing performance of human indexers and the authors. The procedure of index term assignment is that first extracting Korean MeSH terms from text, changing these terms into the corresponding English MeSH terms, and calculating the importance of the terms to find the highest rank terms as the keywords. For the process, an effective method to solve spacing variants problem is proposed. Experiment showed that the method solved the spacing variant problem and reduced the thesaurus space by about 42%. And the experiment also showed that the performance of automatic keyword assignment is much less than that of human indexers but is as good as that of authors.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.82-89
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• 2004

본 논문에서는 한국어 의학 논문의 요약문으로부터 자동 영문 MeSH 키워드 제안 시스템을 소개하고, 띄어쓰기 변이(spacing variant) 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 띄어쓰기 변이란 표준 한글 맞춤법에 비해 다르게 띄어쓰기된 것을 말한다. 이를 위해 시소러스에는 생성 가능한 모든 띄어쓰기 변이 대신에 최대 띄어쓰기 어구만을 저장하고, 문서에서 K-MeSH 용어를 찾기 위해 음절단위 부분문자열 검색을 사용한다. 이 방법으로 한국어 의학 논문의 요약문에서 K-MeSH 용어를 추출한 후, TF-IDF 순위 함수를 이용하여 상위 10위내의 키워드를 저자가 선정한 영문 키워드와 비교한 결과 58%가 일치하였다. 이는 기존 방법에 비해 42%정도의 시소러스 크기가 축소되었고, 상위 10위내에서 영문 MeSH 키워드 추천 재현률이 약 7.8% 증가한 것으로 효과적인 방법임을 보여주었다.