이 원고는 날로 변화 발전하는 도서관학 및 봉사개념의 변화에 따라 1966년에 편간된 용어집의 수정증보와 더 나아가서는 용어사전으로서 개정할 필요성이 관계에서 논의되어온바 본회 전문 위 용어분위에서는 동 개정작업을 결의(69.7.8)하고 연구에 착수하여, 3차에 걸쳐 검토 심의한바 간선 Documentation 분야 용어해설시안을 제 1차적으로 게재하여 회원 제위와 Documentation 전문가들의 의견을 듣고자 하는 것입니다. 이 원고를 읽으시고 좋은 고견을 당사무국 편집자 앞으로 보내 주시기 바랍니다.(편집자 주)
지난 해 본 협회 전문위원회 용어분위에서는 1966년에 간행을 본 ‘도서관용어집’을 날로 변화 발전하는 고서관학과 도서관봉사개념의 변화에 따라 수정 증보하고 더 나아가서는 용어사전으로서 개정해야 할 필요성이 논의되어 이에 대한 개정작업에 착수, 1970년 3월과 1971년 1월, 6월 등 월보에 3개월에 걸쳐 새로 조사된 용어에 대하여 그 해설시안을 발표한 바 있습니다. 따라서 발표된 시안에 대한 회원 및 관계 전문가들의 비판을 듣기로 하였든 바 이번 한 회원으로부터 의견을 보내 온 내용 전부를 게재하는 바이다. 편집자 주
지능형 정보검색시스템이 효율적으로 운용되기 위해서는 여러개의 서브시스템이 필요하다. 특히, 시소러스와 색인 및 검색시스템용 전자사전은 중요한 지식베이스이다. 본 연구에서는 한글전자사전의 개발에 필요한 이론과 구축기술에 대해 조사하였다. 그 내용은 1)전자사전의 의미, 2)전자사전의 형태, 3) 전자사전개발을 위한 코퍼스 구축기술 및 방법이라는 이론적인 부분과 실제 과기원코퍼스2를 이용한 균형코퍼스를 설계하였다. 한편, 균형코퍼스를 이용한 기본적인 명사사전과 공기사전, 전문용어사전구축방법도 제시하였다.
다양한 소셜 미디어 활동과 인터넷 뉴스 기사, 블로그 등을 통해 유통되는 비정형 데이터의 양이 급증함에 따라 비정형 데이터를 분석하고 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 텍스트 분석은 주로 특정 도메인 또는 특정 주제에 대해 수행되므로, 도메인별 용어 사전의 구축과 적용에 대한 중요성이 더욱 강조되고 있다. 용어 사전의 품질은 비정형 데이터 분석 결과의 품질에 직접적인 영향을 미치게 되며, 분석 과정에서 정제의 역할을 수행함으로써 분석의 관점을 정의한다는 측면에서 그 중요성이 더욱 강조된다. 이렇듯 용어 사전의 중요성은 기존의 많은 연구에서도 강조되어 왔으나, 용어 사전이 분석 결과의 품질에 어떤 방식으로 어떤 영향을 미치는지에 대한 엄밀한 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서에서의 용어 빈도수에 기반을 두어 사전을 구축하는 일괄 구축 방식, 카테고리별 주요 용어를 추출하여 통합하는 용어 통합 방식, 그리고 카테고리별 주요 특질(Feature)을 추출하여 통합하는 특질 통합 방식의 세 가지 방식으로 사전을 구축하고 각 사전의 품질을 비교한다. 품질을 간접적으로 평가하기 위해 각 사전을 적용한 문서 분류의 정확도를 비교하고, 각 사전에 고유율의 개념을 도입하여 정확도의 차이가 나타나는 원인을 심층 분석한다. 본 연구의 실험에서는 5개 카테고리의 뉴스 기사 총 39,800건을 분석하였다. 실험 결과를 심층 분석한 결과 문서 분류의 정확도가 높게 나타나는 사전의 고유율이 높게 나타남을 확인하였으며, 이를 통해 사전의 고유율을 높임으로써 분류의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 발견하였다.
정보 검색 시스템은 사용자의 질의어를 용어들과 용어들 사이의 관계 집합으로 구성된 일종의 용어사전인 시소러스를 이용하여 문헌에 대한 색인과 검색을 정확하고 통제된 용어 형태로 바꾸어 색인과 검색 작업의 효율을 높인다. 클라이언트/서버 환경에서 시소러스를 이용하여 정보 검색 속도의 증가를 기대할 수 있다. 분산된 시소러스는 프로파일 정보를 가지고 운영되며 전문적 시소러스로 만들어진다. 본 논문에서 제안한 시소러스 작업 모형을 시뮬레이션 한 결과를 비교, 분석하고 클라이언트/서버 환경에서 효율적인 시소러스의 여할 및 작업 형태에 대해 제안한다.
ML은 엄밀한 수학적 모델에 기반 하여 구현된 프로그래밍 언어로서 고차함수, 복합형 함수와 엄격한 타입시스템을 지원하는 언어이다. nML은 한국과학기술원 프로그램 분석 시스템 연구단에서 연구중인 프로그램 분석 기술을 최대한 반영하여 구현하고 있는 ML의 한국형 사투리이다. 본 논문에서는 nML을 이용하여 일반적이고 자주 사용되는 프로그래밍 국면을 다양하게 반영한 응용프로그램을 구축하여 보았다. 구현하고자 하는 시스템은 중앙 집중형 데이터 서버를 가지는 기술용어 사전 시스템으로서 KDIC이라 명하였다. 본 시스템의 목적은 특정 분야에서 영어 용어들에 대한 전문인의 한글 용어로의 번역 사례를 모은 데이터 베이스를 구축하고, 이러한 번역 사례가 자연스럽게 이용되고자 함에 있다.
문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 용어의 비통일성과 문서의 다양성으로 인해 발생하는 건설분야 전문가들의 의사소통 문제를 해결하기 위한 Con-Talky를 제안한다. Con-Talky는 자연언어처리의 대표적인 기술인 형태소분석, 의존구문분석, 의미역 결정 기술을 융합하여 건설분야의 "설계기준문서"를 시각화하고 핵심 정보추출을 자동으로 해주는 플랫폼이다. 해당 플랫폼을 이용하여 토목분야 전문가들의 의사소통 문제를 완화시킬 수 있으며 용어의 비통일성 및 표준화에도 기여할 수 있다. 또한 본 논문은 국내 건설 및 토목분야에 최초로 자연언어처리 기술을 적용한 논문이다. 해당 분야의 연구를 활성화 하기 위해 건설분야에 특화된 단일 말뭉치와 트리플 데이터를 자체 제작함과 동시에 전면 공개하였다.
본 연구에서는 기존 워드넷에 등록되지 않은 IT 전문 용어와 같은 신규 용어들을 웹 검색을 사용하여 워드넷에 추가 시켜 확장시키는 설계를 하였다. 워드넷은 단어 간의 관계를 표현하는 어휘 사전이지만 일반적인 단어들로 구성되어 있고 새로이 등장하는 전문 용어는 포함하지 않는 경우가 많아 이러한 용어들을 새로이 워드넷에 등록함으로써 워드넷을 확장해야 한다. 이 작업은 웹 검색 결과를 분석하여 이 용어와 관련 깊은 용어들을 찾아서 워드넷에 없는 용어들을 워드넷에 추가시킴으로써 이루어 진다. 웹 검색 결과 문서를 형태소 분석기를 사용하여 가중치가 높은 순으로 관련 단어들을 찾고 이들 중 워드넷에 등록되어 있는 단어를 찾아 해당 단어의 하의어로 신규 단어의 위치를 배치시킨다.
중등 지구과학교과서와 대학 교재에서 학습하는 광물과 암석 이름은 대부분 영어, 한자, 일본어에서 도입한 용어이다. 이 용어에 대한 어원과 말뜻에 대한 분석이나 연구가 되지 않은 상태에서 바로 사용해왔기 때문에 지질학 초보자들이 학습하기에 아주 어렵다. 광물과 암석이름의 어원과 말뜻을 잘 알지 못하고 단순히 외우거나 학술적인 이름이나 의미만을 생각하고 사용하고 있으며, 한 광물이나 암석에 대하여 여러 가지 이름을 사용하기도 한다. 심지어 전혀 엉뚱한 암석 이름이 대중 사이에서 사용되고 있지만 이를 통제하지도 못하고 그 명칭이 틀렸다는 것도 모르고 있다. 예를 들면 영어로 Shale을 중등 교과서와 대학 교재에서 영어 발음을 따라 한국어로 셰일이라고 표기하지만 중국과 일본에서는 혈암(頁岩)으로 표기한다. 우리나라의 대중 매체의 인터넷 사전과 대중들이 사용하는 용어는 중국어 혈암(頁岩)을 공공연하게 '혈암'으로 표기하고 있다. '혈(頁)'을 한자 사전에서 찾아보면 '머리 혈'과 '책 면 엽'으로 정리되어 있다. 그러면 셰일의 암석학적 특징으로 볼 때 혈암이라고 해야 하나? 엽암이라고 해야 하나? 과학과의 다른 분야에서는 어려운 한자를 쉬운 한글로 표준화하는 연구와 실행을 꾸준히 진행해오고 있다. 생물의 경우 생물의 어려운 학명을 이미 쉬운 한글로 표준화했으며, 그 학명이 학생과 대중들에게 널리 알려져 있다. 지구과학의 교과서 문장에 나오는 단어와 전문용어가 한자를 한글로 표기한 경우가 많은데 이 단어들을 하루 속히 한글로 표준화하여 전문가들이 먼저 사용하는 동시에 학생과 대중들에게 알려 주어야 한다. 이렇게 되면 지구과학의 내용보다 용어가 어렵다는 인식을 바꾸어 줄 것이고 지구과학을 전공하고자 하는 학생들에게 희망과 용기를 줄 것이다. 그 일환으로 광물과 암석 이름의 어원을 조사해 보고 한글 표준화의 가능성을 타진해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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