주제 색인은 정보 검색의 필수 도구이다. 커터의 사전체 목록 규칙의 출간이래 다양 한 주제 색인법이 연구 개발 되었다. 그러나 그 대부분이 영어를 비롯한 서구어를 중심으로 한 이론과 기법으로서 우리나라 도서관에서 그대로 적용하기에는 맞지 않는 경우가 많다. 한국어의 통사론과 어의론에 가장 알맞는 새로운 주제 색인법을 개발하기 위한 선행 연구로 서 국내외의 주요 색인법을 검토 분석하였다.
신문만화는 신문에 실린 기사중 가장 핵심적인 내용을 간략한 그림으로 함축하여 정보를 전달한다. 그러나 만화의 함축성과 비유, 짤막한 텍스트 때문에 객관적인 색인어의 추출이 어려운 것이 사실이다. 본 연구에서는 신문만화에서 키워드를 추출하기 위하여 만화의 내용과 관련이 있는 신문기사에서 색인어를 추출하는 방안에 대해 논하였다. 연구에서는 조선일보에 게재된 한컷만화과 네컷만화를 각 1점씩 예로 들어 비주제색인어와 주제색인어를 부여하였다. 특히 주제색인어는 내용상의 연관성이 있는 신문기사를 선정하여 추출하였다.
이 연구에서는 통제된 색인어를 이용하여 파악한 지식 구조와 통제되지 않은 키워드를 이용한 지식 구조를 비교하여 두 구조가 어떤 차이점을 보이는지를 살펴보았다. 또한 색인효과가 어떻게 나타나는지, 비통제어를 사용한 경우가 실제적으로 더 상세한 하위 영역을 표현하는지를 확인하고자 하였다. 실험 결과 통제된 색인어인 주제명표목을 사용한 영역지도와 비통제 색인어인 키워드를 사용한 영역지도 둘 다 인공지능 분야의 주요 분야들을 비슷하게 나타냈지만, 주제명표목을 사용한 경우에 색인효과가 일부 나타났다. 그리고 대체적으로 주제명표목에 기반한 영역지도보다는 키워드에 기반한 영역지도가 더 상세하게 나타났다.
음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.
전산환경에서 유용한 색인도구로서의 통제어휘집을 구성하는 원칙과 방법을 제시하고자 전조합색인용 통제어휘집인 LC주제명표목표의 표목구조와 후조합색인용 통제어휘집인 시소러스의 용어구조를 비교하였다. 주제명표목표에서 사용되는 도치표목, 전치사로 연결된 표목, 접속사로 연결된 표목, 세목을 가진 표목을 시소러스에서 사용되는 색인구조와 비교분석 하였다. 주제명표목표가 참조구조를 시소러스체제로 변환시켰을 때 나타나는 문제점도 파악하였다.
통제어휘를 사용하는 주제색인 작업에서 색인전문가를 효율적으로 지원할 수 있는 자동색인 방법으로 프로파일 방법의 성능과 특성을 검토해 보았다. 자동색인의 성능에 영향을 미치는 주요 요인들을 검토한 다음, 동일한 조건 하에서 프로파일 기반 방법과 다른 방법들(NB, SVM, VPT)의 성능을 비교하였다. 그 결과, 로치오 알고리즘에 기초한 프로파일을 사용하는 방법이 다른 방법들에 비해 저성능이라는 일부 평가를 일반화하기는 어렵다는 사실이 실험을 통해 드러났다. 또한, 후보 디스크립터 리스트의 생성을 통하여 색인전문가의 색인작업을 지원하는 반자동색인의 경우, F$_1$척도로는 SVM, VPT와 동등한 수준에 있으면서 재현율이 상대적으로 높은 수준인 프로파일 기반 방법을 우선적으로 고려해 볼 수 있을 것이다.
본 연구에서는 정보검색도구 관점에서 지식조직체계로서 기존 시소러스 구축방안의 특성과 한계점을 검토하고, 대상 정보의 지식구조의 반영 및 정보 간의 의미관계 추론을 지원하는 온톨로지 기반의 주제 색인어 구조화 방안을 제시한다. 기존의 용어 중심의 시소러스와 달리, 단계별 연구프로세스 과정에서 수행되는 연구자의 정보행위 및 수요 분석에 때라 주제색인어의 개념을 식별 범주화하고, 인문사회과학 분야 학술논문의 지식체계를 구성하는 그 개념들 간의 유기적 관계정의를 통해 주제 색인어 집합의 의미구조를 정형화하였다. 이를 기반으로 각각의 온톨로지 기반 주제 색인어 집합은 구조화된 의미 색인으로서 대상 문서의 지식체계를 표현한다. 정보수요에 따라 정의된 공리나 추론규칙을 활용하여 이용자는 문제 해결에 적합한 정보를 대상 정보의 의미관계로 구성된 주제 도메인의 학술커뮤니케이션 네트워크상에서 분석적 정보탐색을 통해 효율적으로 검색 할 수 있다.
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.
새로운 주제의 탐지를 위한 여러 접근법들을 지식 구조 표현 방법 중 하나인 디스크립터의 부여 및 갱신 과정에 적용하였다. 새로운 주제 탐지는, 특히 특정 학문 분야에서 새로운 주제의 출현 및 성장으로 인하여 지식구조상의 변화가 발생하는 경우에, 기존의 색인어로는 이를 표현할 수 없거나 표현상의 제한이 따르는 문제를 해결하는 데 응용할 수 있다. 실험 결과, 정보학 내에서 긍정적 측면의 변화가 발생한 것으로 식별된 신흥 주제들은 상당수가 서로 밀접하게 연관되어 있으면서 동시에 성장${\cdot}$발전의 단계에 있는 주제임을 확인하였다. 또한, 새로운 주제 탐지를 통한 후보 디스크립터 리스트의 사용이 색인자의 색인작업을 지원하는 효율적인 도구가 될 수 있다는 가능성을 보여 주었다. 특히, 적절한 디스크립터의 선정과 부여를 위한 후보 디스크립터 리스트의 제공은 색인작업의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.
최근 주제별 데이터베이스의 구축이 활발해지고 있다. 현재까지 이루어진 연구결과를 보면 자연어 색인시스템의 검색효율이 통제어 색인시스템의 검색효율보다 일반적으로 높은 것으로 나타나고 있어 각 주제 부문에서는 데이터베이스의 구축시 이러한 결과를 수용하여 자연어 색인시스템을 채택하는 경향이 높다. 본 연구는 전문데이터베이스로는 그 수요가 매우 높은 2차 법률정보 전문데이터베이스를 대상으로 법률정보의 내재적 특성에 근거한 통제어 색인시스템의 이론적 가능성을 제안하려는 것이다. 본 연구를 통해 색인어의 자동적 추출 가능성이 추론된다면, 그 결과는 2차 법률정보시스템의 설계자들에게 주제배경이 없이도 특정의 원리에 의하여 자동색인을 가능케 하고, 다른 주제분야의 정보시스템 설계자들에게는 해당 주제분야의 고유한 지식베이스를 활용하는데 있어서의 시사점을 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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