이 논문에서는 신학 학술지에 실린 논문을 저자가 직접 색인한 비통제색인어와 LCSH의 통제색인어의 색인어의 형태와 의미를 기존의 색인어 관련 지침과 비교하여 분석하여, 보다 정교한 색인시스템을 구축하기 위해서 개선되어야 할 점들을 제안하였다. 저자는 비통제색인어에서는 명사구와 복합어를 중심으로 분석하였는데, 신학적 지식과 더불어 색인 기법에 대한 지식도 갖추어야 정확한 색인을 부여할 수 있을 것으로 판단하였다. 그리고 LCSH에서는 불필요한 색인어와 괄호 한정어 등을 분석하였는데, 신학적 지식보다는 LCSH 자체의 주표목과 세목의 구조에서 오는 비일관성과 오류들을 확인할 수 있었다.
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.
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.
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 연구는 2차 법률정보 전문 데이터베이스 구축을 위한 기초연구(권기원, 노정란, 1998, 한국문헌정보학회지, 32(3))에서 밝혀진 법률정보의 특성을 근거로 알고리즘을 개발하고 알고리즘에 의한 모형 통제어 데이터베이스를 구축하여 통제어 색인 시스템과 자연어 색인 시스템의 검색효율을 비교 평가한 것이다. 연구 결과 2차 법률 정보 전문 데이터베이스에서 통제어 색인 시스템은 재현을, 정확률, 자연어 시스템이 검색하지 못한 고유한 적합 문헌을 검색하는 능력에 있어서 자연어 색인시스템보다 높은 효율을 나타내었다. 또한 일반적으로 가중치를 부여하거나 접근점을 추가할 경우 데이터베이스의 정확률이나 재현율의 향상을 가져올 수 있다고 보고 있으나, 2차 법률정보 전문 데이터베이스에서는 법률정보라는 특정 지식 분야의 특성으로 인하여 가중치를 부여하거나 접근점을 추가한 경우에도 재현율과 정확률의 향상을 나타내지 않는다는 사실이 맞혀졌다. 그러므로 정보시스템 설계자는 시스템을 단순히 언어학적, 통계학적 방법으로 접근하기보다는 정보전문가와 주제전문가가 인식하고 있는 각 주제분야의 고유 지식을 시스템에 내장시키는 것이 필요하다고 할 수 있다.
다의성이 있는 용어를 색인어로 사용하게 되면 탐색자의 요구와 관계없는 주제가 검색되므로 잡음률이 높아지게 된다. 이를 방지하기 위하여 거의 모든 통제어휘시스템에서 색인어로 사용될 기입어가 다의성을 가질 때 한글, 한자, 외국어 등을 이용하여 동형이의어와 세부분야을 한정하고 있다. 그러나 여러 학문분야에 걸친 대단위 어휘사전을 구축하려고 할 때 이들을 이용하여 다의성을 해소하는 데는 미흡한 점이 많으며, 흔히 사용하고 있는 한자한정어도 많은 문제점을 안고 있다. 본 고에서는 색인어로 사용될 기입어가 다의성이 있을 때 한글 한정어를 부기하여 이들을 구별할 것을 제안한다. 한글한정어의 타당성, 사용범위, 사용원칙등에 대하여 시소러스를 중심으로 논하고 이 개념의 확대적용방안에 대하여 언급한다.
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.
본 연구는 OPAC에서 계층 클러스터링을 응용하여 소장자료를 계층구조로 분류하여 열람하는데 사용될 수 있는 최적의 계층 클러스터링 모형을 찾기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌정보학 분야 단행본과 학위논문으로 실험집단을 구축하여 다양한 색인기법(서명단어 자동색인과 통제어 통합색인)과 용어가중치 기법(절대빈도와 이진빈도), 유사도 계수(다이스, 자카드, 피어슨, 코싸인, 제곱 유클리드), 클러스터링 기법(집단간 평균연결, 집단내 평균연결, 완전연결)을 변수로 실험하였다. 연구결과 집단간 평균연결법과 제곱 유클리드 유사도를 제외하고 나머지 유사도 계수와 클러스터링 기법은 비교적 우수한 클러스터를 생성하였으나, 통제어 통합색인을 이진빈도로 가중치를 부여하여 완전연결법과 집단간 평균연결법으로 클러스터링 하였을 때 가장 좋은 클러스터가 생성되었다. 그러나 자카드 유사도 계수를 사용한 집단간 평균연결법이 십진구조와 더 유사하였다.
전문데이터베이스는 원문의 접근가능성과 전문탐색의 장점으로 인해 최근 급속하게 발전하고 있다. 그러나 이제까지 대부분의 전문데이터베이스는 문헌의 구조를 고려하지 않고 본문의 문자열에서 자동추출한 색인어를 대상으로 비통제탐색방법을 사용하여 왔으므로 효율적이고 다양한 검색방법을 적용하기 어려웠다. 본 연구에서는 SGML을 이용하여 문헌을 구조화하고 이를 이용한 색인시스템을 설계함으로써, 문헌구조를 이용한 다양한 검색이 가능하도록 하였다. 이를 위해 논문을 대상으로 하여 문헌의 구조를 분석하고, 주요 문헌요소인 초록, 목차, 본문, 참고문헌의 특성을 색인에 반영하였다. 색인시스템은 문헌요소를 태그와 텍스트데이터로 분석하여 색인하는 일차색인과, 일차색인에 의해 만들어진 문헌요소테이블과 내용데이터파일을 이용하여 주요 문헌요소를 색인한 이차색인으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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