본 연구에서는 국내 의학학술논문의 저자가 선정한 주제용어(저자용어)와 MEDLINE 레코드의 MeSH 용어를 비교하여 국내 의학 학술논문 저자들이 얼마나 정확히 MeSH 용어를 사용하는지 일치도를 측정하였고, 사용방법상 어떠한 특징을 보이는지, 일치하지 않는 이유가 무엇인지 분석하였다. 1989년부터 1998년까지 Korean Journal of Parasitology에 발표된 415편의 논문에 사용된 1,826개의 저자용어 가운데 MEDLINE 레코드의 MeSH 용어와 일치한다고 볼 수 있는 용어는 35.5% (649개)로 한 논문에 평균 1.6개의 용어가 일치하였다. 이 가운데 완전히 일치하는 용어는 10.1%밖에 되지 않았다. 이와 같이 국내 의학학술논문 저자들은 MeSH 용어를 정확히 사용하기 위해 필수적인 체크태그 (Check tag), 계층구조 (Tree Structure), 부표목 사용 등 MeSH 용어 사용방법에 대한 지식이 부족한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 국내 의학학술논문의 저자가 선정한 주제용어 (저자용어)와 동일한 논문에 대하여 NLM이 MEDLINE 레코드에 부여한 MeSH 용어를 비교하여, 국내 의학학술논문 저자들이 얼마나 정확히 MeSH 용어를 사용하는지 일치도를 측정하였고, 사용방법상 어떠한 특징을 보이는지, 일치하지 않는 이유가 무엇인지 분석하였다. 1989년부터 1998년까지 Korean Journal of Parasitology에 발표된 415편의 논문에 사용된 1,826개의 저자용어 가운데 MEDLINE 레코드의 MeSH 용어와 일치한다고 볼 수 있는 용어는 35.5%이고, 이 가운데 완전히 일치하는 용어는 10.1%밖에 되지 않았다. 한 논문에서는 평균 1.6개의 용어가 일치하였다. 한국저자들은 평균 4.4.개의 키워드를 한 논문에 부여한 반면, MEDLINE은 2배가 넘는 9.9개를 부여하고 있다. 한국저자들은 체크태그나 부표목을 사용하지 않는 등 MeSH 용어를 정확히 사용하기 위한 기본지식이 절대적으로 부족한 것을 나타났다.
본 연구는 교육학 분야에서 국내 학술 논문 저자키워드 출현 순서에 의미가 있는지 알아보기 위하여 저자키워드 출현 순서별로 빈도를 조사하고 동 저자 키워드가 제목에 출현하는지를 살펴본 후, 학술논문 저자키워드 출현 순서에 따른 빈도가 저자키워드의 논문 제목 출현 빈도에 미치는 영향에 대해 연구하고자 한다. 연구의 배경은 구조적 학술용어사전의 구축과 관련해서 효율적인 용어 선정이나 용어 분류 방법을 찾는 것이다. 연구의 목적을 위해 교육학 분야 저자키워드의 출현 빈도수가 1인 것을 제외하고 고빈도 순으로 400개 용어를 추출하였다. 저자키워드의 몇 번째 출현 순서가 저자키워드의 제목 출현에 가장 큰 영향을 미치는지 알아본 결과, 저자키워드의 첫 번째 출현이 아닌 두 번째 출현이 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
이 원고는 날로 변화 발전하는 도서관학 및 봉사개념의 변화에 따라 1966년에 편간된 용어집의 수정증보와 더 나아가서는 용어사전으로서 개정할 필요성이 관계에서 논의되어온 바 본회 전문위 용어분위에서는 작업을 결의하고(69.7.8) 연구에 착수하여 지난해에 Documentation 분야의 시안을 게재한 바 있고 이번에 총류 및 일반적인 용어에 대한 해설을 실었다. 이 원고를 읽으시고 좋은 의견을 사무국으로 보내주시기 바란다.
본 연구에서는 PubMed에 등재되었으나 Medical Subject Headings(MeSH)가 부여되지 않은 국내 의학학술지의 문헌을 대상으로 미국국립의학도서관 (NLM: National Library of Medicine)의 Medical Text Indexer(MTI)를 활용하여 MeSH 용어를 추천받은 후, PubMed 레코드의 유사주제문헌 (Relation Citations, PRC)에 부여된 MeSH와의 일치여부를 분석하였다. 또한 논문의 저자가 부여한 키워드(저자키워드)와 PRC MeSH의 일치여부도 비교하였다. PRC MeSH와 MTI MeSH 추천어의 일치율은 주표목이 21.1%였고, 체크태그는 18.1%, 부표목은 16.5%로 나타났다. 우리나라 의학논문에 나타난 저자키워드의 중요한 특징은 MeSH 주표목 위주이고, 체크태그와 부표목은 거의 사용하지 않는 것이다. 따라서 저자키워드와 PRC MeSH 주표목과의 일치율은 23.4%에 이르지만, 체크태그와 부표목의 일치율은 각각 1%, 2.1%였다. 색인전문가가 통제어휘를 사용하여 색인하는 과정에서 PRC와 MTI의 MeSH 주표목과 저자키워드가 일치하는 용어를 주표목으로 부여하고, PRC와 MTI가 추천하는 체크태그와 부표목을 활용하는 등 국내 의학문헌의 MeSH 용어 부여 작업을 반자동화(semi-indexing)하면, 정확하고 신속한 MeSH 부여 작업이 가능할 것이다.
색인 용어 또는 키워드는 가장 중요한 명사를 강조 표시하여 연구 논문 주제에 대한 빠른 개요를 제공하기 때문에 연구 논문의 중요한 구성 요소이다. 본 연구에서는 2018년 이후의 학술대회(KIICE)에 실린 논문과 2016년 이후의 국제학술 대회(ICFICE)에 실린 저자 지정 색인 용어를 추출하였다. 추출된 지표 용어는 연구 주제 동향에 대한 이해를 위해 표준화되고 분석되었다. 또한 과대하게 연구되거나 과소하게 연구된 주제를 분석하였다. 이러한 색인 용어 분석은 연구자가 자신의 연구에 대한 추가적인 주제를 선택하는 데 유용할 뿐만 아니라 연구 논문에 색인 용어를 선택할 때 빈번히 사용되는 키워드를 사용하면 도움이 될 것으로 기대된다.
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.
의학용 시소러스인 MeSH (Medical Subject Heading)는 영어 의학 논문 색인을 위한 통제어 시소러스로서 오랫동안 사용되고 있다. 본 논문에서는 한국어 MeSH를 이용하여 한국어 의학 논문의 요약문에 자동으로 영문 MeSH 색인어를 부여하는 '교차언어 키워드 부여' 방법을 제안하고 색인 전문가 및 저자의 색인 효율과 비교한다. 이 색인어 부여 과정은 우선 한국어 MeSH 용어를 문장에서 인식하여 추출하고, 이 용어를 다시 영어 MeSH 용어로 바꾼 후, 용어의 중요도를 계산하여 상위의 용어를 색인어로 부여한다. 특히, 한국어 MeSH 용어 추출을 위해 효과적으로 띄어쓰기 변이를 처리할 수 있는 방법을 제안한다 실험 결과, 띄어쓰기 변이를 효과적으로 처리하여 한국어 MeSH의 크기를 약 42% 정도 줄였을 뿐만 아니라, 후보 색인어 추출의 효과도 높였다. 또 이 방법을 이용하여 색인어 자동 부여를 한 후, 색인 전문가 및 저자의 색인 결과를 비교한 결과, 이 자동 색인 방법이 전문가의 색인 능력보다는 부족했지만, 저자의 색인 능력과는 별 차이가 없음을 보였다.
본 연구의 목적은 저자키워드의 출현빈도와 해당 키워드가 속한 논문들의 총피인용횟수 간 상관관계 여부를 확인하고자 하는 것이다. 연구의 배경은 인문사회과학 분야 학술용어사전을 구축하는데 있어서 실제 연구에서의 활용도가 높고 다른 키워드와의 의미적 연관관계가 많은 학술용어를 추출하기 위한 방법론을 개발해 보고자 하는 것이다. 본 연구의 목적을 이루기 위해 한국연구재단 한국학술지인용색인(KCI)에 수록된 2007년에서 2011년까지의 인문학 및 사회과학 분야 학술지 논문의 저자키워드와 피인용횟수를 분석하였다. 분석 결과 저자키워드의 출현빈도와 해당 키워드가 속한 논문들의 총피인용횟수는 통계적으로 상관관계가 있으며, 저자키워드의 출현빈도가 늘어날수록 논문의 총피인용횟수도 많아지는 것으로 나타났다.
본 연구는 통합서지용 한국문헌자동화목록(KORMARC)으로 작성된 서지레코드를 FRBR의 저작(Work) 단위로 군집화하는 과정에서 나타난 이슈사항들을 분석하고, 이에 대한 해결방안을 고안하였다. 특히 기존의 연구에서는 대표저작자를 식별하고 처리하는 기준이 명확하게 드러나지 않거나 파생저작 레코드의 대표저작자를 선정하는 방법에 대한 논의가 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 저작을 창작하는 데 기여한 사람이 다수일 때 대표저작자를 명확하게 식별하기 위한 방법을 고안하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 책임표시사항(245) 필드의 책임표시 태그(▼d, ▼e)에서 추출한 역할용어를 토대로 표준화된 저자역할용어사전을 개발하여 대표저작자 판별에 활용하는 방안을 마련하였다. 또한 저자명의 유사도와 표제의 유사도를 각각 계산하여 유사도가 일정 수준 이상인 경우 동일한 저작으로 군집화 하는 방법을 채택하였다. 각각의 유사도를 계산하여 동일 저작을 판단하므로 공백, 관제처리, 괄호제거와 같은 데이터 정제 조건을 조정하여 6가지 패턴에 따른 군집화의 정확도를 비교하였고, 저자명과 표제의 유사도가 모두 80퍼센트 이상일 때의 정확도가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 대표저작자 선정을 위한 역할용어사전 개발, 대표저작자와 표제의 유사도를 별도로 측정하여 저작군집화를 시도한 실험연구이며 후속 연구에서는 표제 간 유사도 측정의 정확도를 향상시키는 방안과 FRBR 1그룹의 다른 개체(표현형, 구현형, 개별자료) 수준으로 확대하여 활용하는 방안, 국내에서 사용하고 있는 다른 형태의 MARC 데이터에 적용하는 방안을 고안할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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