본고는 분류용 MARC 포맷에 대해 기능과 필요성, 개발현황에 대해 살펴보고, KORMARC 분류용포맷의 개발필요성을 제시하였다. 아울러 MARC포맷의 3요소로 일컬어지는 구조와, 내용표지법, 레코드의 내용을 이미 개발된 USMARC 포맷을 중심으로 분석하였다. 레코드의 구조와 내용표지법은 서지용 및 전거용포맷과 대부분 동일하다. 데이터필드는 기본적으로 기능별블록으로 구분되어 있다. 고정길이필드의 레코드의 내용에는 기호의 유형, 유효성, 표준 및 임의규정, 합성기호표시 등 분류기호에 관련된 요소들이 추가되어 있다. 가변길이필드의 내용은 번호와 코드 분류기호와 용어 참조 및 표목지시, 주기, 색인어, 기호합성, 전자상의 소재 및 접근 필드 등으로 구성되어 있다. 각 필드의 데이터들은 가능한 한 관련포맷과 조기성을 유지할 수 있도록 배려하고 있다.
최근 지역사회 공공도서관을 통해 수집되는 마을기록물은 정리하고 보존하여 주민이 활용할 수 있도록 하기 위해 별도의 시스템을 통해 관리하는 것 보다 도서관 자료의 범주에 포함 시켜 도서관자료관리시스템을 통해 통합 관리하는 것이 필요하다. 따라서 이 연구에서는 ISAD(G)과 DC등 마을기록물을 대상으로 하는 기술표준의 기술요소를 비교분석하여 공통되거나 유사한 기술요소는 통합하여 25개의 기술요소를 도출하였다. 도출된 25개 기술요소는 델파이 기법을 통하여 전문가를 대상으로 3차례에 걸쳐 실증적인 검증을 거쳐 최종 3개 기술영역과 21개 기술요소로 도출하였다. 도출된 기술요소는 KORMARC-통합서지용의 데이터필드와 매핑을 통해 필수, 권장, 선택으로 구분하고 도서관자료관리시스템에 적용할 수 있도록 하였다.
이 연구는 현행의 목록규칙에서 판과 쇄차표시, 발행년 표시 등의 서지요소를 기술하는 문제점을 파악해보고, 한국목록규칙과 한국문헌자동화목록형식의 개선안을 제시하는 것이 목적이다. 도서관에서 정보기술 환경의 변화에 따라, 이용자에게 제공할 수 있는 목록의 수준과 범위를 조정해야 할 것이다. 자료가 다양해지고, 메타데이터의 기술방식이 발전함에 따라 서지요소의 개발과 기술방식의 변경이 기존 표준화의 틀을 바꾸고 있다. 연구방법으로 판과 쇄의 용어 개념을 살펴보고, 우리나라의 기존 목록규칙을 대상으로 이 표기에 대한 변천과정을 살펴보며, KCR4를 중심으로 목록 예시를 통해 추가하거나 수정해야할 서지기술 방법을 제시하고, 이를 KORMARC 작성에 반영하는 형식을 살펴보고자 한다. 여기에서는 단행본 도서의 기술형식으로만 한정하고자 한다. 도서관목록의 서지기술요소는 기술대상자료의 서지요소와 완전히 일치해야 한다. 이에 목록규칙의 개선(안)은 먼저, 목록규칙의 판사항에 판표시와 쇄차표시를 기술하도록 한다. 그리고 발행년의 기술은 해당 판의 최초발행년 기술이 아니라 최신발행년을 기술하게 한다. 발행년의 기술범위는 발행월까지 확대한다. 둘째, KORMARC형식에서 판사항에서 쇄차표시는 250필드 식별기호에 부여하며, 쇄차표시는 2쇄부터 숫자로 기술한다. 발행년월의 표시는 260필드의 한 식별기호에는 발행년을 적고 다른 식별기호에는 발행월을 기술한다. 발행년월은 해당출판물의 표제면과 판권기에 실려있는 최신년월이 기술된다.
MARC포맷의 기본요소 가운데 레코드의 구조와 내용표지법을 UNIMARC와 USMARC, KORMARC, CHINESE MARC, JAPAN MARC 포맷을 대상으로 비교분석하였다. 레코드의 구조는 기본적으로 모든 포맷이 ISO 2709에 준거하고 있으므로 유사한 구조를 가지고 있다. 고정장데이터요소의 표지방법은 문자기호대입법과 유무판별법, 대표지시자 선행방법, 코드표지방법, 수치대입법, 결합지시자표지법이 사용되고 있다. 가변장필드의 데이터요소를 명시적으로 식별하고 추가의 정보를 제공하기 위해 사용되는 내용표지기호로는 표시자와 지시자, 서브필드식별자가 있으며, JAPAN MARC에서는 지시자가 사용되지 않는다.
이 연구의 목적은 공공도서관의 도서 분류를 위해 표제를 대상으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 조사하는데 있다. 데이터 분석은 아나콘다 플랫폼의 쥬피터 노트북을 통하여 파이썬의 싸이킷런 라이브러리를 이용하였다. 한글 형태소 분석을 위해 KoNLPy 분석기와 Okt 클래스를 사용하였다. 분석 대상은 공공도서관의 KORMARC 레코드에서 추출된 2,000건의 표제 필드와 KDC 분류기호(300대와 600대)이었다. 6가지 머신러닝 모델을 이용하여 데이터를 분석한 결과, 도서 분류에 머신러닝 적용 가능성이 있다고 판단되었다. 사용된 모델 중 표제 분류의 정확도는 신경망 모델이 가장 높았다. 표제 분류의 정확도 향상을 위해 도서 표제에 대한 조사와 표제의 토큰화 및 불용어에 대한 연구 필요성을 제안하였다.
본 연구는 통합서지용 한국문헌자동화목록(KORMARC)으로 작성된 서지레코드를 FRBR의 저작(Work) 단위로 군집화하는 과정에서 나타난 이슈사항들을 분석하고, 이에 대한 해결방안을 고안하였다. 특히 기존의 연구에서는 대표저작자를 식별하고 처리하는 기준이 명확하게 드러나지 않거나 파생저작 레코드의 대표저작자를 선정하는 방법에 대한 논의가 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 저작을 창작하는 데 기여한 사람이 다수일 때 대표저작자를 명확하게 식별하기 위한 방법을 고안하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 책임표시사항(245) 필드의 책임표시 태그(▼d, ▼e)에서 추출한 역할용어를 토대로 표준화된 저자역할용어사전을 개발하여 대표저작자 판별에 활용하는 방안을 마련하였다. 또한 저자명의 유사도와 표제의 유사도를 각각 계산하여 유사도가 일정 수준 이상인 경우 동일한 저작으로 군집화 하는 방법을 채택하였다. 각각의 유사도를 계산하여 동일 저작을 판단하므로 공백, 관제처리, 괄호제거와 같은 데이터 정제 조건을 조정하여 6가지 패턴에 따른 군집화의 정확도를 비교하였고, 저자명과 표제의 유사도가 모두 80퍼센트 이상일 때의 정확도가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 대표저작자 선정을 위한 역할용어사전 개발, 대표저작자와 표제의 유사도를 별도로 측정하여 저작군집화를 시도한 실험연구이며 후속 연구에서는 표제 간 유사도 측정의 정확도를 향상시키는 방안과 FRBR 1그룹의 다른 개체(표현형, 구현형, 개별자료) 수준으로 확대하여 활용하는 방안, 국내에서 사용하고 있는 다른 형태의 MARC 데이터에 적용하는 방안을 고안할 예정이다.
2010년 6월에는 IFLA에서 FRBR 시리즈의 세 번째 보고서인 '주제전거레코드의 기능상의 요건'(FRSAD)이 발표되었다. 이 개념모형은 최근의 주제전거 동향을 나타낼 뿐 아니라, FRBR 체제에 적합한 주제전거레코드를 위한 밑거름이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 FRBR 시리즈의 맥락 안에서 FRSAD 모형을 분석하고, 이 모형을 우리나라의 주제명표와 서지레코드에 시범적으로 적용하였다. 이를 위해 개체와 속성, 관계를 중심으로 FRSAD 모형을 분석하였는데, 그 결과 FRSAD는 개체의 범주를 미리 규정하지 않은 개방성을 가지고 있으며, 테마와 노멘을 구분함으로써 주제명의 형식 측면 뿐아니라 개념 측면까지 강조하고 있음을 알 수 있었다. 그리고 이 개념모형을 FAST의 패싯과 연계하여 NLSH에 속한 일부 주제명의 개념구조와 주제전거와 관련된 서지레코드의 필드로 표현한 사례를 함께 제시하였다. 단, 본 연구에서는 인명과 단체명, 표제를 제외한 추가적인 개체로서의 주제전거 데이터만을 분석대상으로 하였다. 그 결과 FRSAD에서 별도로 정의하지 않은 제3집단 개체의 유형을 선정하는 기준과 그 기준을 주제명표에 일관되게 적용하는 방안이 필요함을 알 수 있었다. 앞으로는 보다 더욱 구체적인 적용 사례와 그 결과를 분석한 후속연구가 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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