The title page of a book is a reliable source, since it. together with its verso, usually contains all bibliographically significant data. Generally, the title page is a page at the beginning of a book giving its title and the names of the author and publisher. Prescribing a source of information from which data elements should be derived is a way of specifying how an entity can represent itself. In simpler times, when bibliographic entities were fur the most part books published in Western countries, the choice of source was obviously the title page. the "face of the book".
판권기는 당해 도서의 서지요소를 특정한 곳, 즉 표제지 이면이나 도서의 말미에 모아서 기재한 것을 의미하며, 도서관에서 목록을 작성할 때 유용한 정보원으로 활용된다. 그런데 판권기의 정의와 기능에 대한 설명이 분명하지 않아, 이를 재정립하여 보면, 당해 도서의 특정한 지면(표제지 이면, 마지막 페이지)에 도서관련 서지요소를 기술해 놓은 것을 판권지(Colophon)라고 하고, 표제지와 판권지에 발행지, 발행처, 발행년 등의 발행사항을 기술해 놓은 것을 간기(Imprint)라고 명명한다. 그리고 출판물을 간행할 때 제도적으로 간행물에 반드시 표시해야 하는 기록사항은 저자, 발행인, 발행일, 출판사, 국제표준자료번호, 정가 등이다. 이러한 요소를 포함하여 판권기에 기록할 서지요소는 서명, 저자명, 발행지, 발행인, 발행년월일, 인쇄지, 인쇄자명, 인쇄년월일, 판차, 쇄차, 발행자 주소 및 연락처, 정가, 국제표준도서번호, 저작권, 출판시도서목록, 저자약력 등이다. 이 판권기에 기술되는 서지요소는 출판기술의 발전과 출판환경의 변화에 따라 필요한 서지요소들이 추가로 기재되고 있다.
이 연구의 목적은 한국과학기술정보연구원의 '과학기술 연속간행물 종합목록' 데이터베이스의 레코드의 품질을 평가하는 것이다. 일본어 연속간행물 172종의 MARC 레코드와 상세 서지 레코드를 대상으로, AACR2R와 KORMARC 등의 편목규칙과 기술표준을 기준으로 하여 각 필드별로 발생하는 오류의 유형을 분석하였다. 목록 레코드들은 불완전 혹은 최소기술 수준으로 작성되었고, 제한된 필드 내에서 발생되는 주요한 오류는 동일한 기본 표제와 축약 표제, 대등표제 선택의 오류, 영문 표제 기입의 오류, 불필요한 언어 코드의 사용, 발행지 오류 등을 포함하였다. 보다 우수한 종합목록의 구축을 위해 필요한 레코드의 정확성, 일관성, 완전성 둥의 품질은 편목규칙과 기술표준을 준수함으로써 현저히 제고될 수 있음을 입증한다.
한글과 한자가 혼합되어 나타나는 분야의 언어정보처리를 수행하기 위해서는 한글 및 한자 정보를 동시에 지원할 수 있는 전자 사전이 요구된다. 본 논문에서는 국어대사전의 표제어에 나타나는 한자 통계 정보에 대하여 고찰하였다. 대상 정보는 KSC-5601 코드에 기초하여 엔트리에 한자가 포함된 엔트리 수, 엔트리에 나타나는 한자의 음과 훈의 출현빈도 수, 품사별 한자 출현빈도수, 엔트리당 평균 출현 한자 수 등이다. 440,594개의 표제어 중 303,951개에서 한 글자 이상의 한자가 나타나 68.99%의 표제어에서 한자가 출현 하였다. 440,594개의 표제어에서 858,595글자의 한자를 포함하고 있어 표제어 당 평균 1.95개의 한자가 출현하였다. 표제어의 평균 음절길이 3.56이고 1.95개의 한자가 출현하므로 표제어를 구성하는 글자 중 54.78%가 한자임을 알 수 있다. 4,888개의 한자 코드 중 한번 이상 출현한 한자는 4,660개이며, 228개의 한자는 한 번도 출현하지 않았다. 4,000번 이상 출현하는 한자는 5개였다. 엔트리에 출현하는 858,595개의 한자에 대응하는 한글 음은 471개였다.
본 논문은 NIE교육을 위하여 웹에서 분산된 교육적인 신문 정보들을 수집하여 교사와 학습자에게 제공하기 위한 ENIG Agent에 관한 연구이다. ENIG Agent는 교육적인 신문 정보를 학습자에게 실시간으로 제공하기 위하여 해당 교육 신문 사이트 기사의 표제들을 취득한다. 최적화된 표제의 추출은 교육용 신문 사이트의 전처리 과정과 잡음 제거 작업 및 패턴 매칭을 통하여 이루어진다. 얻어진 교육용 신문 표제 정보는 NIE를 위하여 학습자에게 웹브라우저를 통해 제시된다. 얻어진 자료의 활용도를 높이기 위해 지능적인 학습 기능과 시각적인 분류 기술을 이용한다. 실험을 통하여 본 연구에서 설계 구현된 ENIG 에이전트의 효율성을 살펴보았다.
판권기는 당해 도서와 관련된 서지사항을 한곳에 모아 표기한 것으로 도서의 말미나 표제지 이면에 위치한다. 판권기는 목록작성에 필요한 서지사항의 정보원, 저작권과 관련해서 필요한 사항, 독자에게 제공하는 유용한 정보원 등의 기능을 한다. 우리나라에서 고서가 아닌 신서의 출판은 1900년대 초부터 시작한다. 그리고 도서의 판권기 기재요소는 사회문화적 환경의 변화에 따라 변하였다. 판권기 기재요소 중에서 1900년대 초부터 지금까지 변함없이 표기되는 요소는 표제 및 책임표시사항, 발행지, 발행처, 발행년, 가격 등이며, 사회 제도적 변화에 따라 추가로 표기되는 요소는 판표시, ISBN, 발행처 등록, 출판사 연락처, 저자약력 등이다. 반면에 생략되는 요소는 저자주소, 계좌번호, 검인지 등이다. 향후에 판권기 요소에 도서의 크기가 표기되길 바란다.
본 연구에서는 표제면과 판권지의 서지요소의 레이아웃 특성과 구문적 특성을 이용하여 서지요소의 종류를 패턴인식 지식베이스와 전거화일들을 이용하여 자동 인지하고 인지된 서지요소를 한국문헌자동화목록형식(KORMARC)과 한국문헌자동화목록법(KORMARC) 기술규칙에 기초하여 KORMARC 형태로 출력해 주는 편목전문가시스템을 구축하였다.
이 연구는 판권기의 기능과 역할을 정리하고 중국에서 발행하는 도서의 판권기 변천사, 관련 법률, 기재요소 등을 살펴보았다. 중국의 도서 판권기를 살펴보면, 판권기에 공통적으로 들어가는 내용은 판권보호와 판본기록을 기재하고 있는 것이다. 판권기는 당해 도서의 서지사항을 특정한 곳, 즉 표제지 이면에 모아서 기재한 것이다. 그런데 이 판권기에 기술되는 서지사항은 출판기술의 발전과 출판환경의 변화에 따라 필요한 서지사항들이 추가로 기재되고 있다. 이 판권기는 도서관에서 목록을 작성할 때 유용한 정보원으로 제공되고 있다.
본 연구는 1948년에 발행된 생물학자 조복성의 저작인 "곤충이야기"와 "곤충기"를 대상으로 형태 및 체제, 내용분석을 통해 두 저작의 특징과 구성 및 내용에 대해 심도 있게 살펴보았다. 을유문화사의 병설단체인 아협에서 발행한 "곤충이야기"는 A5판의 국판(菊版), 을유문화사에서 발행한 "곤충기"는 A6판 문고판으로 출간되었다. 또한 "곤충이야기"는 앞표지-표제지-머리말-차례-본문-판권기-광고-뒤표지로, "곤충기"는 앞표지-표제지-목차-서언-본문-판권기-을유문고 발간사(發刊辭)-광고-뒤표지의 체제로 구성되었다. 두 저작의 내용을 통해 주요 독자층은 "곤충이야기"의 경우 어린이 및 소학생, "곤충기"는 대학생 및 청년으로 밝혀졌다. 또한 "곤충이야기"에서는 65종 곤충을 조복성이 설정한 11개의 류(類), "곤충기"는 약 56종의 곤충에 대해 9개의 류(類)의 분류체계에 따라 설명했다. 두 저작에 수록된 곤충의 수와 분류체계의 명칭은 서로 달랐으나 "곤충이야기"의 분류체계 대부분이 "곤충기"의 것에 수용됨을 확인했다.
이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성등에 따른 것으로 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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