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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 전체 문헌집단으로부터 초기 질의어에 대한 연관용어 선정 시 사용할 수 있는 최적의 기법을 찾기 위해 연관규칙 마이닝과 용어 클러스터링 기법을 이용하여 연관용어 선정 실험을 수행하였다. 연관규칙 마이닝 기법에서는 Apriori 알고리즘을 사용하였으며, 용어 클러스터링 기법에서는 연관성 척도로 GSS 계수, 자카드계수, 코사인계수, 소칼 & 스니스 5, 상호정보량을 사용하였다. 성능평가 척도로는 연관용어 정확률과 연관용어 일치율을 사용하였으며, 실험결과 Apriori 알고리즘과 GSS 계수가 가장 좋은 성능을 나타냈다.
Abstract
In this study, experiments for selection of association terms were conducted in order to discover the optimum method in selecting additional terms that are related to an initial query term. Association term sets were generated by using support, confidence, and lift measures of the Apriori algorithm, and also by using the similarity measures such as GSS, Jaccard coefficient, cosine coefficient, and Sokal & Sneath 5, and mutual information. In performance evaluation of term selection methods, precision of association terms as well as the overlap ratio of association terms and relevant documents' indexing terms were used. It was found that Apriori algorithm and GSS achieved the highest level of performances.
초록
본 연구는 모든 지식조직체계의 근간인 용어관계가 동일성, 계층성, 연관성이라는 세 가지 포괄적인 기준에 의해 정의되어 사용됨으로써 정보의 정확성이 중시되는 오늘날의 정보 환경에서 제 기능을 다하지 못하고 있으므로, 그 해결 방안의 하나로 용어관계의 분류 모형을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존의 여러 지식조직체계에 나타나는 각종 용어관계의 사례와 용어관계에 대한 이론적 연구들을 광범위하게 수집하여 다양한 용어관계의 유형을 파악하였다. 그리고 이를 바탕으로 용어관계를 명확하게 정의하고 범주화할 수 있는 용어관계 분류의 근거를 세우고 용어관계의 분류 모형을 개발하였다. 더 나아가 이 분류 모형을 정보검색을 비롯한 다양한 방면에 활용할 수 있는 방안을 모색하고 향후 용어관계 분류 연구에 대한 제언을 했다.용어관계의 분류 모형 개발에 관한 연구*
Abstract
The purpose of this study is to present the limitation of terminological relationships in the current information environment and to propose a solution to result the richer and refined terminological resources. For this, various kinds of terminological relationships in knowledge organization systems and theoretical researches were collected and analyzed. Based upon the analysis, a methodology for classification of terminological relationships was suggested and classification models were presented. Additionally, four suggestions were made for the practical uses of the classification models.