본 연구의 목적은 2002년에 개발된 "국립중앙도서관 주제명표목표"의 용어 품질을 검토하여 개선 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 문헌 연구와 국내외 국가도서관의 주제명표목표 사례 조사, 국립중앙도서관 주제명 표목표의 주제명 및 관계 데이터 분석을 수행하였다. 본 연구 결과, 주제명 기술의 비일관성, 불분명하고 불필요한 관계 설정, 계층 관계 적용의 비일관성, 최신성 부족, 분류기호의 부정확한 기입, 신규 주제명의 중복 신청, 비우선어 및 미등록어 부여와 같은 문제점이 나타났다. 주제명표목표의 문제점을 중심으로, 주제명 정비, 서지 데이터 정비, 주제명표목 검토위원회 운영, 주제명 지침 보완을 고품질화 방안으로 제시하였다.
본 연구는 급격히 변화하는 도서관 환경 속에서 이루어지고 있는 주제 접근 방식의 다양성을 살펴보고 국립중앙도서관의 주제명표목에 관한 분석과 평가를 통해 주제 접근의 미래에 관해 제시하였다. 먼저 주제 접근의 현황과 문제점을 살펴보고 대표적인 주제명 표목인 미의회도서관 주제명표목의 장점과 단점을 바탕으로 주제명 표목의 검색 효율성을 증진하는 방법에 관해 다루었다. 소셜북마킹, 폭소노미, 태깅, 패싯 적용, 저자부여 키워드, 시소러스, 분류표, 자동완성기능 부여로 주제 접근성을 높일 수 있는 방법으로 제안하였고 국립중앙도서관의 주제명 표목의 현황과 향후 주제 접근 활용성을 높이기 위한 방안을 제시하였다.
이 연구는 국립중앙도서관에서 개발한 주제명표목표의 구성 현황과 2003년부터 2022년까지 국가서지 1,218,867건에 부여된 주제명의 현황을 분석하였다. 그 결과 첫째, 주제명표목표의 전체 주제명 중 우선어는 257,103개로 전체 용어의 50.2% 이상이었으며, 외국어가 169,466개(33.1%), 비우선어가 61,442개(12.0%) 등으로 구성되었다. 우선어 중에 활용된 주제명은 57,312종으로 22.3%에 해당하며 이 중 54.7%인 31,351종의 주제명은 부여횟수 5회 미만으로, 전체 중에서 적은 수의 주제명만을 활용하고 있음을 파악하였다. 둘째, 관계지시기호의 빈도는 RT, BT, NT 순으로 나타났으며, 최상위 주제명은 12,602종, 최하위 주제명은 143,704종이었고 최대 심도는 17수준이었다. 셋째, 서지 당 평균 1.72회의 주제명이 부여되었으며, 자료의 내용이 특정적일수록 주제명 부여 횟수가 많아지고 심도도 깊어지는 경향을 보였다. 그리고 최근에 입력한 서지일수록 부여된 주제명 수가 증가하였고 심도도 깊어졌으나, KDC 주류에 따라 서지 당 부여된 주제명 수는 편차가 있는 것으로 나타났다. 현황 분석을 통해 결과적으로 주제명표목표가 수록한 용어의 범위에 대한 평가와 주제명의 계층 관계 및 심도의 재정비가 요구되며, 주제명표목표의 세목 개발을 통한 개선이 필요한 것으로 판단하였다.
이 연구는 한인디아스포라와 관련된 연구에서 한인에 대한 용어를 분석하여, 국립중앙도서관 주제명표목표에서 관련 용어들을 조사하고, 이를 보완할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 KCI 등재(후보)학술지 중 디아스포라 관련 논문의 비율이 높은 3개의 학술지를 선정하여 한인과 관련된 용어에서 추출하여, 이 3개 학술지 논문에서 사용된 빈도를 조사한 다음, 한인과 관련된 용어를 사용한 논문을 직접 보고 추가 한인 관련 용어를 조사하였다. 이러한 분석을 바탕으로 국립중앙도서관 주제명표목표에서 한인 관련 주제명을 보완할 수 있는 방안으로 영문표기의 변경, 비우선어의 추가, 기존 주제명의 계층관계 변경 등을 제안하였다.
LCSH는 오늘날 도서관목록 및 국가서지에 있어 매우 중요한 주제접근 도구로 사용되고 있다. 1914년 처음 LC에서 개발했지만 오늘날 세계 여러 나라 도서관에서 LCSH를 적용하고 있을 만큼 주제명표목에 있어 영향력이 크다고 할 수 있다. 이 연구는 LCSH에 수록된 주제명표목 가운데 한국관련 주제명의 변천과정과 특성을 LCSH 초판(1914)부터 제30판(2007)까지 종합적으로 비교 분석하였다. 분석결과 한국의 역사구분이나 관련 주제명이 일반적으로 우리나라 학계에서 사용하고 있는 용어와 다른 경우가 많이 나타나고 있으며, 일반적으로 중요하거나필요하다고 생각되는 주제명이 누락되어 있고 상대적으로 지나치게 세분된 주제명도 많이 있다. 한국관련 주제명이 균형을 이루지 못하고 누락되거나 전개가 부족한 것은 전적으로 LC의 장서수집정책과 관련이 있지만, 최근의 학술적 연구 성과가 반영된 한국관련 문헌이 LC에 골고루 많이 수집될 수 있도록 기증을 하는 등 우리의 보다 적극적인 노력이 필요하다고 생각된다.
본 연구의 목적은 문헌의 주제를 효과적으로 표현하기 위해 시소러스 연계 패싯 분류체계(FCT)를 개발하는 것이다. 이에 한국십진분류법을 패싯분류표로 재구조화시키고, 국립중앙도서관 주제명표목표의 디스크립터와 연계하였다. FCT를 기존의 KDC와 비교하면 1) 복합주제를 효과적으로 표현할 수 있고, 2) 인용순서를 변경할 수 있으며, 3) 새로운 분류항목을 추가하기가 용이하다는 장점이 있다. 또한 분류표의 표목을 시소러스의 디스크립터와 연계하여 분류표와 시소러스 간에 패싯을 공유하고, 분류표목의 개념수준 확장에 활용할 수 있었다.
본 연구의 목적은 국립중앙도서관 주제명표목표의 이용자 접근 및 검색 시스템 기능 개선 방안을 제안하는 것이다. 이를 위하여 첫째, 국내외 주요 주제명표목표의 주제명 접근 및 검색 방식을 분석하여 시사점을 도출하였다. 둘째, 포커스 그룹 인터뷰와 검색 시스템 분석을 통해 주제명 접근, 이용 방식과 절차 등 국립중앙도서관 주제명표목표의 이용 현황 및 검색 시스템의 문제점을 파악하였다. 셋째, IFLA의 국가 서지 주제 접근 지침과 FAST의 적용 사례에 나타난 주제 접근 도구의 발전 방향 및 국내외 사례의 시사점 등을 바탕으로 국립중앙도서관 주제명표목표의 검색 시스템 개선안을 기능, 인터페이스, 질의, 부가 서비스 등 4가지 부문으로 나누어 제안하였다.
이 연구는 딥러닝 기법의 전이학습 모형인 BERT를 이용하여 주제명의 자동 분류를 실험하고 그 성능을 평가하였으며, 더 나아가 주제명이 부여된 KDC 분류체계와 주제명의 범주 유형에 따른 성능을 분석하였다. 실험 데이터는 국가서지를 이용하여 주제명의 부여 횟수에 따라 6개의 데이터셋을 구축하고 분류 자질로 서명을 이용하였다. 그 결과, 분류 성능으로 3,506개의 주제명이 포함된 데이터셋(레코드 1,539,076건)에서 마이크로 F1과 매크로 F1 척도가 각각 0.6059와 0.5626 값을 보였다. 또한 KDC 분류체계에 따른 분류 성능은 총류, 자연과학, 기술과학, 그리고 언어 분야에서 좋은 성능을 보이며 종교와 예술 분야는 낮은 성능을 보였다. 주제명의 범주 유형에 따른 성능은 '식물', '법률명', '상품명'이 높은 성능을 보인 반면, '국보/보물' 유형의 주제명에서 낮은 성능을 보였다. 다수의 주제명을 포함하는 데이터셋으로 갈수록 분류기가 주제명을 제대로 부여하지 못하는 비율이 늘어나 최종 성능의 하락을 가져오기 때문에, 저빈도 주제명에 대한 분류 성능을 높이기 위한 개선방안이 필요하다.
이 연구에서는 지금까지 국내 자료조직 연구에서 거의 다루어지지 않았던 주제명 데이터의 '품질'에 관해 논의하였다. 구체적으로, 우리나라 대표도서관으로서 주제명표목표의 개발과 이를 이용한 주제명 데이터의 구축을 주도해 온 국립중앙도서관의 실체를 있는 그대로 드러내 보이면서 과연 현재와 같은 품질을 유지하는 것이 바람직한지에 대해 폭넓게 논의해 보고자 하였다. 이러한 목적을 위해 이 연구에서는 먼저, 주제명 데이터에 반영되어야 할 '주제'의 의미와 속성에 대해 살펴보고, 이어 국립중앙도서관에서 구축한 주제명 데이터의 품질을 절대적 품질과 상대적 품질로 나누어 분석하였다. 절대적 품질 분석을 위해서는 '대중자료'와 '학술자료' 중 샘플자료를 임의로 추출하여 이들 자료에 반영된 주제명 데이터를 분석하였으며, 상대적 품질 분석을 위해서는 미의회도서관(이하 LC)과 국내의 A대학도서관에서 구축한 주제명 데이터와의 비교를 시도하였다.
Medical Subject Headings (MeSH), a medical thesaurus created by the National Library of Medicine (NLM), is a useful resource for natural language processing (NLP). In this article, the current status of the Japanese version of Medical Subject Headings (MeSH) is reviewed. Online investigation found that Japanese-English dictionaries, which assign MeSH information to applicable terms, but use them for NLP, were found to be difficult to access, due to license restrictions. Here, we investigate an open-source Japanese-English glossary as an alternative method for assigning MeSH IDs to Japanese terms, to obtain preliminary data for NLP proof-of-concept.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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