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.
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.
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.
로치오 알고리즘에 기초한 통제어휘 자동색인 또는 텍스트 범주화에서 적용되어 온 여러 성능 요인들을 재검토하였고, 성능 향상을 위한 기본적인 방법을 찾아보았다. 또한, 동등한 조건에서 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 알고리즘 기반 방법의 성능을 다른 학습기반 방법들의 성능과 비교하였다. 결과에 따르면, 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 기반의 프로파일 방법은 구현의 용이성과 컴퓨터 처리시간 측면의 경제성이라는 기존의 장점을 그대로 유지하면서도, 다른 학습기반 방법들(SVM, VPT, NB)과 거의 동등하거나 더 나은 성능을 보여주었다. 특히, 색인전문가의 색인작업을 지원하는 반-자동 색인의 목적으로는 비교적 높은 수준의 재현율을 유지하면서 학습 데이터의 증가에 따라 정확률이 크게 향상되는 로치오 알고리즘을 이용한 방법을 우선적으로 고려할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 국내 텍스트 데이터베이스의 색인언어 및 색인기법에 관한 현황을 분석하고, 3개의 텍스트 데이터베이스를 대상으로 하여 자연언어 색인과 통제언어 색인의 검색 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 조사결과 국내 텍스트 데이터베이스의 대부분이 자연언어 색인 방식을 사용하고 있었으며 검색 실험에서는 적절한 탐색전략을 사용하는 경우 자연언어가 통제언어보다 검색성능이 우수한 것으로 평가되었다. 색인현황에 관한 조사와 검색 성능의 실험 결과에 근거하여 국내 텍스트 데이터베이스를 위한 효율적인 색인 모형을 제시하였다.
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.
시소러스는 정보검색과정에서 용어를 통제하여 색인과 검색에서 중요한 기능을 수행하는 도구로 사용되고 있는 통제용어집이다. 그러나 정보검색시스템 환경의 변화에도 불구하고 기존의 시소러스와 시소러스의 작성지침으로 사용되고 있는 국제 표준인 ISO 2788이나 Z39.19에서 제시하고 있는 기준은 용어간의 관계를 단순히 표현하고 있어 색인이나 검색시 용어통제의 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 시소러스의 용어관계를 국제 표준과 현재 사용되고 있는 각종 시소러스를 비교 분석하여, 시소러스 용어관계의 확장방안을 제시한다.
본 논문에서는 실종자 데이터베이스에 등록된 실종자에 대한 색인으로 텍스트 기반의 통제 색인만을 사용할 때 발생하는 문제점에 대한 해결책을 다룬다. 기존 실종자를 등록할 때 함께 등록하게 되는 실종자에 대한 이미지는 정형화 할 수 없어 실종자 조회에 사용될 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고자 OpenCV와 TensorFlow 를 이용하여 영상의 유사도를 추출함으로써 실종자의 이미지를 정형화시켜 유의미한 정보로 변경하여 사용하고자 하는 방법을 제안한다.
대표적인 통제어휘인 시소러스는 지난 50년간 정보의 색인과 검색을 위한 도구로 널리 활용되어 왔다. 이러한 흐름에 발 맞추어 다양한 주제분야에서의 시소러스 개발을 위한 지침을 제공하기 위해 국제표준 및 국가표준이 개발되었으며, 최근 들어 시소러스 관련 표준의 개정작업이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 시소러스 관련 표준으로 ISO 25964와 BS 8723이 대표적인 사례이다. 본고에서는 이러한 표준의 개정 현황을 살펴보고 변화된 내용과 그 시사점을 도출하여 보았다. 이러한 고찰 결과를 기반으로 오늘날의 새로운 정보환경 아래에서 시소러스가 제공할 수 있는 새로운 기능과 그 기능을 수행하기 위해 필요한 요소들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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