본 논문은 국립중앙도서관에서 발행한 $\ulcorner$한국문헌목록정보$\lrcorner$에 있어서 기술부와 표목부의 문제점과 개선 방안을 연구하였다. $\ulcorner$한국문헌목록정보$\lrcorner$에 의하면, 간략정보와 상세정보에서 두권 이상의 다권본인 경우 서명저자사항 다음에 권차를 표시하는 한편, 이들 자료를 모두 낱권별로 별도로 입력하고, 이들에 대한 복본 까지도 각각 별도로 입력한 것은 크나큰 오류이다. 또한 한글로 표기된 한사람의 저자명 하에서 한자로 쓰인 10가지 이상의 동음이명의 저자들의 간략목록정보가 하나의 리스트에 혼합되어 열거되고 있는 경우가 상당히 많다. 그러므로 우리나라의 저자명표목은 첫째 한글로 표기하고 둘째 한자인명을 기입하고, 셋째 저작자의 전공주제명을 표시하고, 넷째 생몰년을 표시하는 것이 효과적이고 합리적인 방법이다. 그러기 위해서는 주제명의 통일성을 유지하기 위해서 사전에 정형화된 합리적인 주제명일람표를 작성하고, 이에 따라 한국의 저자명에 대한 정확한 전자데이터베이스를 구축해야만 한다.
이 글은 2001년 8월 24${\sim}$25일 강원대학교(춘천)에서 한국수학교육학회 주최로 개최되는 “제 27 회 전국수학교육연구대회”에서 있을 웍샵 “LATEX 의 설치 및 사용법”의 교안으로 만들었다. 이 웍샵은 LATEX을 써서 수학 교육에 관한 논문이나 순수 및 응용 수학에 관련한 논문을 작성하려는 사람을 도우려고 계획하였다. 특히 영문 LATEX(이것을 Non-local LATEX 이라 한다.)의 설치 방법, 참고 문헌의 작성과 참고 문헌을 본문에 인용하는 방법, 그리고 수식 환경에 대해서 집중적으로 다루어 보려고 한다. 시간의 여유가 있으면 한글 LATEX도 다루어 보려고 한다.
본 논문에서는 열 및 전기특성 플라스틱 복합수지와 한글에 특화된 인공지능 기술을 개발하기 위한 조성/물성 정보 복합수지 지식베이스를 구축하고자 국내 특허 문헌에서 화학 용어를 추출하고자 한다. 이를 위해 전문용어가 많이 쓰인 특허 문헌의 특수성을 고려하여 UIMA(Unstructured Information Management Architecture) 규칙 기반의 라이브러리를 사용해 한국어 화학 용어 코퍼스를 구축하고 이를 기반으로 딥러닝 알고리즘 중 하나인 Bidirectional LSTM-CRF를 기반으로 특허 문헌에서 화학 용어를 자동으로 추출하는 알고리즘을 연구하고자 한다.
이 연구에서는 분석합성식 문헌분류이론이 실생활에 적용되어 활용되고 있는 사례들을 찾아 이를 새로운 시각에서 분석하고자 시도하였다. 이를 위해 우리가 일상적으로 사용하는 한글의 초성과 중성, 종성의 합성 사례와 함께, 대구광역시 및 서울특별시의 시내버스번호, 주요 결혼관련업체의 회원정보, 부동산중개 및 경매관련정보, 우편번호와 광역전화통화권역(DDD) 번호 등의 사례를 문헌분류의 시각에서 분석해보고 그것이 주는 시사점을 제시하였다. 분석합성식 분류이론과 그 기법을 적용할 경우 특히 각 시스템의 기호법의 개선에 도움이 될 수 있음을 밝히고 있다.
본 연구에서는 컴퓨터를 이용하는 탐색 시스템에서 탐색 용어와 관련된 제한점을 해결하고자 의미 네트워크 모델에 지식 베이스를 설계하였다. 이것은 탐색 전략에서 주제분 야의 용어 및 용어간의 어의적 관계에 대한 지식을 확장 이용하였을 때 검색의 효율을 높이 는 데에 촛점을 두었다. 이를 위해서 정보의 탐색과 지식 표현에 관한 문헌 연구를 하였으 며, 실제로 한글 문헌의 화학 공학분야에서 색인어 실험을 통하여 '유체의 흐름'과 '연소'에 관한 지식 베이스를 구성하였다. 탐색 방법은 두가지로 구분되었는데 용어에 관한 탐색과 질문식과 관련된 문헌 검색으로 실시되었다.
이 연구는 한글 웹 문서를 클러스터링 하기 위한 자질 선정 방법에 대한 비교연구이다. 이 연구에는 두 개의 코퍼스가 사용되었다. 클러스터링을 위한 실험 문서는 Naver의 자연과학 범주에서, 자질 선정을 위한 학습문서는 Yahoo Korea의 같은 범주에서 수집하였다. 우선 실험 문서를 단어자질과 동시링크, 그리고 이 둘을 혼합한 방법으로 클러스터링 한 다음 그 성능을 비교하였다. 다음으로 학습문서에서 카이제곱 통계량$(X^2)$, 정보획득량(IG), 그리고 상호정보량(MI)을 이용하여 용어자질을 선정한 다음. 이를 실험문서에 적용하여 클러스터링 성능을 비교하였다. 석기에 각 범주별로 최댓값을 갖는 용어들만을 해당 범주를 대표하는 자질로 선정하는 '최댓간 자질 선정기법'을 실험적으로 도입하여 적용해 보았다. 실험 결과 사용된 자질에 따른 한글 웹 문서 클러스터링 정확률은 자연어 $ 72.3\%$, 동시링크 $74.3\%$, 단어-링크 혼합 $74.8\%$, $X^2\;79.6\%\;Max\;X^2\;83.8\%$로 나타났다. 전통적 자질 선정 기법 중에서는 $X^2$가 약간 나은 성능을 보여 주었지만 큰 차이는 발견되지 않았다. 그러나 최댓값 자질 선정기법을 적용하였을 때 클러스터링 성능은 크게 향상되었다. 이 논문에서 제안된 최댓간 자질 선정 기법은 웹 문서의 자질 공간 축소와 한글 웹 문서의 클러스터링을 위한 간단하면서도 효과적인 수단이다.
필사본 "조선지지자료"의 학술적 가치는 한글로 표기된 고유 지명과 그와 대응되는 한자 지명이 전국적인 수준으로 다량 수록되었다는 점이다. 이 문헌을 통해 우리나라 지명 변천의 언어학적인 특징을 규명하고 이를 바탕으로 지리학적인 명명 유연성과 당시 행정 구역 등을 추론할 수 있는 1차 자료를 얻을 수 있게 되었다. 본 논문은 "조선지지자료"가 가지는 지명학적 가치에 주목하면서 아직 초보 단계에 머물고 있는 이 문헌에 대한 학술적 연구를 제고하기 위해 기초적이고 시론적인 분석을 실시하였다. 즉 충청북도편을 중심으로 서지 사항과 내용 구성을 재검토하여 지금까지 알려진 편찬 시기에 대한 지역적 편차 가능성과 내용 구성의 오류를 지적하였다. 또한 이 문헌에 수록된 지명 자료의 지명학적 가치를 촌락 지명의 표기 변화와 차자 표기 경향을 중심으로 제시하였다.
이 연구의 목적은 한글로 된 주요감정단어들의 리스트를 대상으로 의미적 관계의 네트워크와 극성과 각성의 범주를 분석하는데 있다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 감정단어 네트워크에서 각 감정단어들은 의미적으로 연결되어 있었다. 이것은 의미적 유사성에 따라 감정단어들의 유형을 구분하는 것을 어렵게 하는 특징이다. 대신에 의미적 관계의 감정단어 네트워크에서 중심적인 역할을 수행하는 감정단어들을 확인할 수 있었다. 둘째, 극성과 각성의 차원을 혼합한 범주에서, 많은 감정단어들은 부정적인 극성과 높은 각성의 단어들 집단과 부정적인 극성과 중간수준 각성의 단어들 집단으로 분류되었다. 이러한 한글감정단어의 특성들은 도서관이나 문헌정보에 나타나는 각종 텍스트 데이터의 감정분석에 유용하게 활용될 것이다.
해외 한민족의 정보자원의 생성과 변화는 민족공동체의 존립방식이나 사회변동에 많은 영향을 받고 있다. 이 연구의 목적은 러시아의 곳곳에 산재해 있는 고려인이 생산한 한글정보자원 현황 (1900-1937)을 조사하고 분석하는 것이다. 러시아에서 고려인의 정보자원은 고려인의 이주역사와 함께하고 있다. 이 연구에서는 고려인 사회와 정보자원, 그리고 고려인 디아스포라의 형성과 발전과정, 고려인 한글정보자원을 출판형태와 주제, 소장 기관별로 나누어 실태조사를 하였다.
정보검색에 대한 연구를 위해 테스트 컬렉션은 필수적인 요소로 인식되어 왔다. 외국의 경우, 다양한 테스트 컬렉션들이 개발되어 정보 검색에 대한 연구에 이용되어 왔다. 그러나 국내의 경우, 최근에 한글 정보 검색에 대한 관심이 확산되었음에도 불구하고 정보 검색용 테스트 컬렉션에 대한 부족으로 인하여 한글 정보 검색에 대한 연구에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 연구개발정보센터 소유의 KRIST 데이타베이스를 기반으로 하여 개발된 KRIST 테스트 컬렉션에 대하여 기술한다. KRIST 테스트 컬렉션은 과기처 연구보고서에 대한 서지 레코드 13, 515건과 30개의 자연어 질의 그리고 각 질의에 대한 적합 문헌리스트로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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