본 연구의 목적은 이용자 친화적인 한 일 시소러스 구축을 위한 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 선행연구 분석과 한국과 일본의 시소러스 구축 경험자 인터뷰를 통해 기존의 다국어 시소러스 구축방법에서 제기될 수 있는 문제점을 분석하고 현재의 정보환경에서 언어적 혹은 문화적 차이에 따른 이용자들의 어휘사용의 차이를 확인하기 위해 한국과 일본의 이용자 태그를 분석하였다. 분석결과, 인터넷 정보유통 환경에서 적합한 시소러스모형인 탐색 시소러스 모형을 확인하고, 이를 적용하여 이용자친화적인 형태의 한 일 시소러스 모형을 제안하였다.
본 연구에서는 다국어 시소러스에 수록된 디스크립터간의 관계를 온톨로지 언어로 표현하는 실험을 수행하였다. 대등관계는 equivalentClass와 equivalentProperty, sameAS 등으로, 그리고 연관관계는 ObjectProperty을 비롯하여 DatatypeProperty, inverseOf 등으로 표현할 수 있었다. 이러한 언어를 기반으로 실제 AAT에 배정된 디스크립터와 ICCD에서 구축한 다국어 시소러스의 디스크립터를 대상으로 디스크립터의 한글화 작업이 수행되었으며, 다국어간 개념일치를 위해 패싯개념이 시소러스 구조에 이용되었다. 본 연구를 통한 실험의 결과 다국어 시소러스를 온톨로지로 표현하기 위해서는 속성관련 온톨로지 언어를 사용하는 것이 가장 효과적임을 확인할 수 있었다.
상품검색은 고객들이 전자상거래의 접촉을 시작하는 인터페이스로서 매우 중요한 프로세스이다. 또한 전자상거래는 고객들에게 검색 시 쉽게 접근할 수 있는 프로세스를 제공하여야 한다. 특히 World Wide Web에서 상품정보는 광범위한 고객들이 신속하게 팽창하는 정보를 추적하기 위해서 통합과 표준화가 이뤄져야 한다. 상품 카탈로그(catalogue)에 대한 국제 표준화가 다양한 분야와 업종에서 구축되어져 왔는데, 요즈음은 UNSPSC((Universal Standard Products and Services Classification) 코드로의 수렴에 대한 논의가 활발해지고 있다. 이 표준을 채택하여 이 논문은 다국어상품검색 에이전트의 아키텍쳐(architecture)를 설계한다. 이 아키텍쳐는 중앙등록기 모델의 상품 카탈로그 관리를 기반으로 하여 분산처리의 update프로세스를 채택한다. 또한 이 아키텍쳐는 구매자 관점과 공급자 관점을 모두 고려한다. 상품정보의 일관성과 버전 관리는 UNSPSC코드 시스템에 의하여 제어된다. 고객이 사용하기 편리하도록 표준화에 포함되어져 있지 않은 상품명과 다국어 상품명은 Semantic Network, 시소러스(thesaurus)와 Semantic Web의 상품명 온톨로지 등을 활용하여 해결한다. 이를 위한 알고리즘들을 설계하고 또한 구현한다.
과학기술 분류표, 시소러스, 용어사전 등의 주요한 색인 및 검색 도구를 한국어, 영어 일본어의 3개 언어로 통합 구축하여 활용할 수 있도록 다기능, 다국어 과학기술 통합 개념체계의 모형을 설계하였다. 이 연구에서는 개념을 기본 단위로 한 시소러스 모형을 개발하였으며, 시소러스와 연계되는 용어사전 레코드는 ISO 12620 표준에 근거하여 필수요소를 지정하였다. 또한 과학기술분야 표준분류표를 마련하고 기존의 일반 분류표와의 매핑 테이블을 작성하여 다른 분류표를 통한 접근이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 개발한 통합 개념체계를 이용하여 원자력 분야를 대상으로 한 프로토타입 시스템을 구축하고 실제 검색 사례를 제시하였다.
이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 시소러스를 갱신하고, 그 결과를 평가함으로써 시소러스 갱신에 있어 집단지성의 활용가능성에 대해 확인하고자 하였다. ASIS&T 시소러스를 대상으로 시소러스를 갱신한 결과, 용어 포괄성의 측면에서 ASIS&T 시소러스에 비해 위키 시소러스가 우수한 것으로 나타났다. 또한, 갱신된 시소러스를 평가한 결과, 위키피디아가 시소러스 갱신에 활용될 수 있음이 증명되었다. 특히, 리디렉션, 카테고리, 상호 링크로 요약되는 위키피디아의 구조적 특성은 시소러스의 의미관계를 추출하는 데 있어 적합하다는 것을 확인하였다. 이 연구의 결과를 일반화하기 위해 다국어 시소러스를 포함한 다양한 시소러스를 대상으로 적용해 볼 필요가 있다.
둘 이상의 언어를 포함하고, 그 중 참조하는 언어를 중심으로 용어관계를 표시할 수 있는 다국어 시소러스의 개념구조에 대하여 논하였다. 아울러, 우리말을 기준어로 삼고, 기본요건, 구조화, 용어관계, 동형이의어, 표시방법, 배열 등에 대한 예시와 함께 다국어 시소러스의 설계방안을 제시하였다.
다언어 문서검색(CLTR; Cross-Lingual Text Retrieval)은 하나의 언어로 질의가 주어질 때, 그 질의의 언어와는 다른 언어로 되어 있는 문서들을 검색하는 정보 검색을 말한다. 본 논문에서는 두 언어 사이의 용어들 간에 부분 매칭을 다룰 수 있도록 하기 위해 퍼지 다언어 시소러스 기반의 다언어 문서검색 시스템을 제안한다. 제안된 다언어 문서검색 시스템에서는 효과적인 추론을 위해 퍼지 용어 매트릭스를 정의하여 이용한다. 정의된 퍼지 용어 매트릭스에서 용어들 간의 모든 관련도가 전이폐쇄 알고리즘을 이용하여 추론함으로써 용어들 간의 묵시적인 링크가 모두 검색에 반영된다. 이에 따라 제안된 방법은 인간 전문가에 좀 더 가까운 정보검색을 수행하여 검색 효과를 높이게 된다.
정보검색의 성공여부는 적절한 검색어의 선정에 달려있다고 해도 과언이 아니다. 특히 CD-ROM이나 온라인목록시스템에서 주제검색시 분류표, 주제명과 같은 통제어와 자연어 등 비통제어의 비교 우위 문제는 아직도 논란이 되고 있다. 본고는 두 시스템의 검색효율성을 비교하기 위하여 특히 다언어 환경하에서의 검색어 사용에 중점을 두고 다양한 형태의 검색어휘를 조사 분석하였다.
최근 수년간 한국어를 위한 어휘의미망에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있지만, 그 결과물을 어떻게 평가하고 활용할 것인가에 대한 방안은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 단어클러스터링 시스템 개발을 통하여, 어휘의미망에 의해 확장되기 전후의 클러스터링을 수행하여 데이터를 서로 비교하였다. 단어클러스터링 시스템 개발을 위해 사용된 학습 데이터는 신문 말뭉치 기사로 총 68,455,856 어절 규모이며, 특성벡터와 벡터공간모델을 이용하여 시스템A를 완성하였다. 시스템B는 구축된 '[-하]동사류' 3,656개의 어휘의미를 포함하는 동사 어휘의미망을 활용하여 확장된 것으로 확장대상정보를 선택하여 특성벡터를 재구성한다. 대상이 되는 실험 데이터는 '다국어 어휘의미망-코어넷'으로 클러스터링 결과 나타난 어휘의 세 번째 층위까지의 노드 동일성 여부로 정확률을 검수하였다. 같은 환경에서 시스템A와 시스템B를 비교한 결과 단어클러스터링의 정확률이 45.3%에서 46.6%로의 향상을 보였다. 향후 연구는 어휘의미망을 활용하여 좀 더 다양한 시스템에 체계적이고 폭넓은 평가를 통해 전산시스템의 향상은 물론, 연구되고 있는 많은 어휘의미망에 의미 있는 평가 방안을 확대시켜 나가야 할 것이다.
최근 수년간 한국어를 위한 어휘의미망에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있지만. 그 결과물을 어떻게 평가하고 활용할 것인가에 대한 방안은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 단어클러스터링 시스템 개발을 통하여, 어휘의미망에 의해 확장되기 전후의 클러스터링을 수행하여 데이터를 서로 비교하였다 단어클러스터링 시스템 개발을 위해 사용된 학습 데이터는 신문 말뭉치 기사로 총 68.455.856 어절 규모이며, 특성벡터와 벡터공간모델을 이용하여 시스템A를 완성하였다. 시스템B는 구축된 '(-하)동사류' 3,656개의 어휘의미를 포함하는 동사 어휘의미망을 활용하여 확장된 것으로 확장대상정보를 선택하여 특성벡터를 재구성한다. 대상이 되는 실험 데이터는 '다국어 어휘의미망-코어넷'으로 클러스터링 결과 나타난 어휘의 세 번째 층위까지의 노드 동일성 석부로 정확률을 검수하였다. 같은 환경에서 시스템A와 시스템B를 비교한 결과 단어클러스터링의 정확률이 45.3%에서 46.6%로의 향상을 보였다. 향후 연구는 어휘의미망을 활용하여 좀 더 다양한 시스템에 체계적이고 폭넓은 평가를 통해 전산시스템의 향상은 물론. 연구되고 있는 많은 어휘의미망에 의미 있는 평가 방안을 확대시켜 나가야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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