본 연구의 목적은 국내 학술지, 회의자료 등 학술논문에 나타나는 저자명을 중심으로 저자명 전거데이터를 구축하기 위한 방안과 이를 적용한 전거데이터 구축시스템을 제시하는데 있다. 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위해 저자명 식별 요소를 분석하고 이를 토대로 저자 식별방법을 제안하였으며, 국내 학술논문의 저자명을 대상으로 실제 저자명 전거레코드를 구성하였다. 또한, 학술논문의 입수주기 및 규모를 고려하여 학술정보 데이터베이스구축과 동시에 전거데이터가 구축, 관리되고 학술정보 서비스와 연계될 수 있도록 학술논문 관리시스템과 서비스시스템과 본 연구의 제안 시스템이 상호 연계성을 가질 수 있도록 설계되었다.
본 연구의 목적은 국내 학술논문에 나타나는 저자명, 단체명, 학술지명 전거데이터 구조를 FRAD 개념 모형을 적용하여 설계하는데 있다. 학술정보에는 정보의 접근점이 되는 저자, 소속기관, 발행기관, 학술지 및 회의명과 같은 개체를 포함하고 있을 뿐만 아니라 이들 개체들간 여러 관계들이 존재하고 있다. FRAD 개념 모형에 따른 학술정보 전거데이터의 표현을 통해 학술정보의 체계적인 관리 및 정확한 정보 검색, 그리고 다양한 형태의 지식 표현이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서 설계된 개체-관계형 학술정보 전거데이터는 학술문서와 연계되며, 개체 식별을 위한 여러 속성 정보 및 관계 정보를 포함한다.
페이스북, 트위터, 등의 소셜 네트워크의 확산으로 전 세계의 다양한 인적정보를 접할 수 있다. 과학기술 분야에서도 많은 인적정보가 있지만 과학기술자 정보가 체계적으로 정리되지 않아 협력 연구 파트너, 등 업무에 적합한 연구자를 찾기 어려운 문제점이 있다. 이런 문제점을 해결하고자 학술문헌 저자를 중심으로 과학기술 전거데이터를 구축하고 있다. 이 논문에서는 1994년부터 2012년까지 수집한 해외 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위하여 수백만건의 학술논문에서 저자 식별 요소를 추출한다. 저자 식별요소는 한글, 영문, 한문(일본어 포함)을 대상으로 저자명, 소속기관명, 학술지명, 발행년도, 키워드, 공저자와 공저자 소속기관, 등이 있다. 이 언어별 식별정보를 기반으로 해외 학술논문 정보에서 저자 식별 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 향후, 이 추출된 정보를 기반으로 저자 식별 정보를 클러스터링하고 수정, 편집하여 연구자에 대한 학술정보 활동내역을 정리할 예정이다. 구축될 해외 학술논문 전거 데이터는 연구 협력 파트너 찾기, 과제 심사위원 추천, 등 연구자 정보의 활용도를 높여 연구자 커뮤니티를 활성화시키는데 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구의 목적은 학술논문 전거데이터 구축시스템을 통해 생성된 전거데이터를 기반으로 한 학술논문 검색시스템을 구축하고 검색 효율성과 시스템 유용성을 평가하는데 있다. 전거데이터 기반 학술논문 검색시스템은 저자 및 소속기관에 대한 전거데이터를 활용하여 질의어 자동완성, 검색결과 군집화, 저자네트워크 및 주제네트워크와 같은 부가 정보를 적용하였다. 본 연구에서 제안한 학술논문 검색시스템에 대하여 연구원, 도서관사서, 대학원생 이용자 집단 60명을 대상으로 검색 효율성과 시스템 유용성 평가를 수행하였다. 그 결과 전거데이터 기반 학술논문 검색시스템이 일반적인 학술논문 검색시스템에 비해 검색 효율성과 시스템 유용성이 높은 것으로 분석되었다.
과학기술콘텐츠(논문, 특허, 보고서)는 과학기술에 대한 연구와 개발을 위해 연구자들이 가장 많이 활용하는 참고자료이다. 과학기술콘텐츠와 도서관에서 보유 중인 서지 정보 검색을 위해 다양한 검색 요소(제목, 초록, 키워드, 발행 연도, 학술지명, 저자명, 출판사 등)를 활용한 서비스들이 제공되고 있다. 저자의 소속기관명 전거데이터는 저자 식별을 위한 요소, 특정 기관의 연구, 개발 결과물 검색을 위한 요소 등으로 유용하게 활용될 수 있지만 현재 서비스되고 있는 국내 학술 정보와 도서관 서지 검색 서비스들에서는 소속기관명에 대해 고려하지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 과학기술콘텐츠의 전거데이터 구축을 위해 식별 대상인 과학기술콘텐츠의 메타데이터에 포함되어 있는 소속기관 데이터를 분석하고 본 연구에서 제안한 문자열 간의 포함관계를 고려한 문자열 완전일치 검색(Exact String Matching) 방법을 활용한 식별 방법과 시스템을 제안한다.
개인 저자 집합과 저작 집합 간의 관계를 기술할 때 두 집합 내에서 동형 이의어(즉, 동명이인과 동일 저작명)를 구별하지 못하면 두 집합 간에 전단사(全單射) 관계가 형성되지 않으므로 정확한 정보 검색을 위한 정보로는 사용하기가 어렵다. 실제로 저자명과 저작명을 다루는 도서관 시스템, 문헌, 포털사이트 등에서 동형 이의어를 명확하게 구별하고 있지 않아 색인과 검색 시 다의성에 의한 혼란과 불편을 초래하고 있다. 이에 대한 필요성은 일찍이 전거 데이터의 구축 시 대두된 문제였으나 우리나라에서는 일부 기관이 개별적으로 구축하였을 뿐 국가 차원의 전거 데이터가 없어서 이들의 동형 이의어를 구별하기 위한 기준이 없다. 이에 본 연구자는 개체명 인식을 위한 작업의 일환으로 주제어뿐만 아니라 고유 명사류도 포함되는 한글 통합 시소러스 구축 작업에서 얻은 결과를 바탕으로 저자와 저작의 용어 관계 설정 방법과 두 집합 내에서 그리고 두 집합이 기타 용어와의 관계에서 발생하는 동형 이의어의 기술 방법을 대중 문화 예술 분야를 중심으로 제시하였다.
과학기술콘텐츠가 증가함에 따라 과학기술콘텐츠의 효율적인 검색을 지원하는 서비스가 요구되고 있다. 저자의 소속기관명을 키워드로 사용할 경우 한 기관에서 생산된 콘텐츠를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 저자, 용어를 키워드로 사용한 검색 결과의 식별율을 향상 시킬 수 있다. 검색 키워드로 사용되는 데이터들의 중의성과 모호성으로 인해 검색 결과에 false negative, false positive가 포함될 수 있으므로 데이터의 식별을 통한 통제는 중요하다. 저자의 소속기관명의 식별을 통한 통제 역시 기관의 이명, 약어 검색을 지원가능하게 하므로 매우 중요하지만 기존의 데이터 식별을 통한 통제에 대한 연구는 저자, 용어에 대한 연구가 주를 이루었다. 본 연구에서는 기관명 식별 알고리즘을 제안하고, 한국과학기술정보연구원에서 보유하고 있는 국내 과학기술콘텐츠들에 대한 데이터를 이용한 실험 결과를 보인다.
학술논문의 말미에 기재하는 참고문헌은 저자가 연구윤리를 준수하고 독자들이 관련 선행연구를 참고할 수 있도록 돕는 정보이자 논문간의 인용과 피인용 관계를 연결시키는 데 유용한 정보이다. 계량서지학이 발전하면서 참고문헌 데이터는 국가, 기관, 개인의 학술 영향력을 평가하는 중요한 데이터로 활용되고 있다. 하지만 참고문헌 형식의 다양성, 학술지명과 저자명 축약 기재로 인한 정보 손실, 저자들의 오타 등으로 인해 참고문헌을 식별하여 연결하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 학술논문 참고문헌 데이터를 구축하고 매핑하는 과정에서 발생한 오류 사례를 분석함으로써 참고문헌 데이터 매핑율 제고 방안을 고찰하였다. 연구결과 참고문헌 식별 실패의 주요 원인은 유사 학술지명 식별 문제로 밝혀졌으며 식별과 매핑율 향상을 위한 방안으로 학술지명 전거파일 활용, 논문 DOI 등록율 제고를 제시하였다. 본 연구는 연구 대상 데이터에서 차별성이 있다. 국내에서 주로 구독, 이용, 출판, 인용되는 국내 및 해외 학술지 통합 데이터베이스를 대상으로 참고문헌 매핑을 시도하였다. 참고문헌 구축량 및 매핑율 향상을 통해 해외 인용색인 데이터베이스와는 차별화된 국내 상황을 반영한 인용 분석 및 서비스 기반 데이터베이스로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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