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검색어: 용어 관계, 검색결과: 21
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백지원(이화여자대학교) ; 정연경(이화여자대학교) 2006, Vol.23, No.1, pp.63-81 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2006.23.1.063
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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.

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조현양(경기대학교) ; 남영준(중앙대학교) 2004, Vol.21, No.4, pp.27-47 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2004.21.4.027
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초록

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.

Abstract

In this study, the experiment was made to transform the relationship among terms in a thesaurus to ontology language as search tools for multilingual text. As a result, the equivalent relationship in the thesaurus can be expressed by different ways in the ontology, such as equivalentClass, equivalentProperty, sameAS, and so on. On the other hand, the associative relationship can be represented by ObjectProperty, DatatypeProperty, and inverseOf. For this test, first of all, the descriptors assigned by AAT and the descriptors from bilingual thesaurus by ICCD were translated into Korean. Then, the facet was used for conceptual equivalence among terms from different languages. The result of the study showed that using rdf:Property in ontology was the most effective way of transforming multilingual thesaurus into ontology.

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최석두(한성대학교) ; 이우범(한성대학교) ; 김이겸(광주대학교) ; 이정연(한국학술진흥재단 지식정보센터) ; 최상기(전북대학교) ; 한상길(대림대학교) 2006, Vol.23, No.4, pp.147-164 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2006.23.4.147
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Abstract

This paper reports an effort to construct a grand-scale Korean thesaurus that can be used for enhancing retrieval performance in various fields. This thesaurus is currently being used for indexing and retrieving purpose and new terms are being added to it. As the new demands on retrieval performance increase in Korea, developing a grand-scale ontology appears to be necessary so a project is undertaken to transfer the current thesaurus into an ontology system. The paper describes how the thesaurus is constructed and prepared to be the base for an ontology system.

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고영만(성균관대학교) ; 이승준(성균관대학교 정보관리연구소) ; 송민선(성균관대학교 정보관리연구소) 2015, Vol.32, No.2, pp.131-152 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.2.131
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본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.

Abstract

This study described the results of converting RDB to RDF ontology by each of R2RML method and Non-R2RML method. This study measured the size of the converted data, the conversion time per each tuple, and the response speed to queries. The STNet, a structured terminology dictionary based on RDB, was served as a test bed for converting to RDF ontology. As a result of the converted data size, Non-R2RML method appeared to be superior to R2RML method on the number of converted triples, including its expressive diversity. For the conversion time per each tuple, Non-R2RML was a little bit more faster than R2RML, but, for the response speed to queries, both methods showed similar response speed and stable performance since more than 300 numbers of queries. On comprehensive examination it is evaluated that Non-R2RML is the more appropriate to convert the dynamic RDB system, such as the STNet in which new data are steadily accumulated, data transformation very often occurred, and relationships between data continuously changed.

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유영준(나사렛대학교) 2010, Vol.27, No.3, pp.207-225 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2010.27.3.207
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초록

신학 시소러스의 개념 관계를 구축하기 위해서 용어를 영어 신학사전과 성경에서 주로 추출하였다. 추출한 용어들을 대상으로 시소러스의 가장 기본적인 관계 유형인 등가관계, 계층관계, 연관관계를 구축하였다. 등가 관계에서 특징적인 것은 히브리어, 그리스어, 라틴어 우선어가 포함되었으며, 계층관계에서는 속종관계, 사례관계, 전체-부분 관계, 다중계층 관계로 세분화되었다. 또한 신학 시소러스의 개념 관계의 유형에 있어서는 다른 주제 영역의 시소러스와 큰 차이를 보이지는 않았다. 이 논문에서는 성경 신학과 연관된 관계 유형의 실제 사례들을 주로 제시하였다. 그 이유는 성경 신학이 성경과 기독교 신학 전체를 포괄적인 관점에서 파악할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 이와 관련해서 신학 시소러스의 개념 관계의 특징 중의 하나는 비유적 표현의 용어가 상당히 많았다는 점이다. 이러한 결과가 나온 주된 이유는 구약에서 예표된 내용이 신약에서 성취되는 성경의 핵심적 구조 때문이다.

Abstract

Terms collected from theological dictionaries in English and the Scripture are used in order to construct conceptual relationships of theological thesaurus. Using the terms, equivalence relationships, hierarchical relationships, and associative relationships as the basic relationships in thesaurus are constructed. In equivalence relationships, Hebrew, Greek, and Latin terms are included as descriptors and in hierarchical relationships, generic, instance, whole-part, and polyhierarchical relationships are constructed. Also, there is no big difference in the kinds of conceptual relationships between this theological thesaurus and the thesauri of other subjects. Examples of Biblical Theology are showed. Because Biblical Theology has a strong point to view the Scripture and Protestantism on comprehensive perspective. In this context, one of the main feature in the theological thesaurus is that there are a lot of the allegorical terms. Typology, which is the core structure causes this result.

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초록

시소러스의 효율성을 유지하기 위해서는 지속적인 용어 관리가 절대적으로 필요하다. 실제적으로 특정 주제영역의 정보와 키워드들은 생성과 분화, 소멸 과정 등이 동적으로 이루어지기 때문에 시소러스의 효율적인 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계 등을 활용하여 시소러스 관리를 위한 구조화 방안을 제안하였다. 한편 구조체계의 맵핑 알고리즘과 구조체계의 병합 알고리즘을 이용한 시소러스 기본관계와 세부관계 표현 방법도 제안하였다. 또한 토픽 타입을 이용한 연결중심문서를 기준으로 디스크립터의 확장과 디스크립터의 대치 방안을 제시하였다. 특히, 고정된 개념을 통한 이중 용어관리라는 새로운 방안도 개발하였다. 이는 시간과 공간의 비종속적인 개념을 표현하는 용어를 고정시키고, 해당 개념의 범주에 속하면서 외부의 정보적 상황에 따라 디스크립터를 자유롭게 선정하는 방법이다.

Abstract

The terminology management is absolutely necessary for maintain ing the efficiency of thesaurus. This is because the c reating, differentiating, disappearing, and other processes of e management of thesaurus a very difficult task. Therefore, a device is required for acco mplishing methods to construct and maintain the thesaurus.This study proposes the methods to construct the thesaurus mana elements of a topic map which are topic, ocurrence, and associ ation. Second, the study proposes the methods to represent the basic and specific instances using the systematic maping algorithm and merging algorithm.methods to expand and subsitute the descriptors using the topic type. The new method applying fixed concept for double layer manageme nt on terms is developed, too. The purpose of this method is to fix the conceptual term which and space, and to select the des criptor freely by external info rmation circumstance.

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고영만(성균관대학교) ; 서태설(한국과학기술정보연구원) 2005, Vol.22, No.4, pp.97-109 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2005.22.4.097
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초록

본 연구에서는 정보자원의 메타데이터 작성시 메타데이터 간 의미의 일관성을 유지하기 위한 메타데이터 명명 방법론과 이를 실제 분야에 적용할 수 있는 메타데이터 명명 규칙의 실험적 모형을 제시하였다. 이를 위해 우선적으로 ISO/IEC 11179에서 제시하고 있는 메타데이터 레지스트리 메타모형과 데이터의 기본 속성 및 개념을 논의하였으며, 이러한 논의를 토대로 객체용어(object term)와 속성용어(property term) 및 표현(presentation)에 관한 명명 규칙의 실제 적용 사례를 제시하였다. 객체용어의 생성은 자료유형의 엔터티-관계(E-R) 모형에 근거한 휴리스틱 분석을 통해 이루어졌으며, 속성용어의 명명은 더블린코어의 메타데이터 셋을 기반으로, 표현은 SHOE 1.0 버전을 기반으로 하였다.

Abstract

To build the consistency among different metadata systems and to increase the interoperability of that systems even among different domains, naming rules and glossaries for the data elements are necessary. This study provides discussion of naming and identification of the data element concept, data element, conceptual domain, value domain, and its meta model. This study also describes example naming conventions based on ontology derived from the combination with object, properties, and representation of data elements. The naming principles and rules described in this study use E-R analysis, DC metadata set, and SHOE 1.0 as an example of the scientific documents. This study would be a guideline to build the naming rules of metadata based on ontology in various domains.

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최윤수(한국과학기술정보연구원) ; 정창후(한국과학기술정보연구원) ; 조현양(경기대학교) 2011, Vol.28, No.1, pp.89-104 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2011.28.1.089
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대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.

Abstract

Large-scaled information extraction plays an important role in advanced information retrieval as well as question answering and summarization. Information extraction can be defined as a process of converting unstructured documents into formalized, tabular information, which consists of named-entity recognition, terminology extraction, coreference resolution and relation extraction. Since all the elementary technologies have been studied independently so far, it is not trivial to integrate all the necessary processes of information extraction due to the diversity of their input/output formation approaches and operating environments. As a result, it is difficult to handle scientific documents to extract both named-entities and technical terms at once. In order to extract these entities automatically from scientific documents at once, we developed a framework for scientific core entity extraction which embraces all the pivotal language processors, named-entity recognizer and terminology extractor.

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고영만(성균관대학교) ; 송민선(성균관대학교 정보관리연구소) ; 김비연(성균관대학교) ; 민혜령(성균관대학교) 2013, Vol.30, No.2, pp.227-243 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.2.227
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본 연구의 목적은 저자키워드의 출현빈도와 해당 키워드가 속한 논문들의 총피인용횟수 간 상관관계 여부를 확인하고자 하는 것이다. 연구의 배경은 인문사회과학 분야 학술용어사전을 구축하는데 있어서 실제 연구에서의 활용도가 높고 다른 키워드와의 의미적 연관관계가 많은 학술용어를 추출하기 위한 방법론을 개발해 보고자 하는 것이다. 본 연구의 목적을 이루기 위해 한국연구재단 한국학술지인용색인(KCI)에 수록된 2007년에서 2011년까지의 인문학 및 사회과학 분야 학술지 논문의 저자키워드와 피인용횟수를 분석하였다. 분석 결과 저자키워드의 출현빈도와 해당 키워드가 속한 논문들의 총피인용횟수는 통계적으로 상관관계가 있으며, 저자키워드의 출현빈도가 늘어날수록 논문의 총피인용횟수도 많아지는 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to verify the correlation between the appearance frequency of author keyword and the number of citation in journal articles. In this study, we were trying to develop a methodology that can select the term having semantic relation with other terms and higher utilization to build a structured scientific glossary. In order to achieve this purpose, we analyzed the number of citation and the author keyword of the humanities and social science journal articles of the Korea Citation Index (KCI) from 2007 to 2011. This study found a correlation between appearance frequency of author keyword and the number of citation of the journal articles, with higher appearance frequency of author keyword of the journal articles being more cited.

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이혜영(한국과학기술원) ; 곽승진(충남대학교) 2008, Vol.25, No.1, pp.191-210 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2008.25.1.191
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일반적으로 문헌을 검색하고 접근하기 위하여 주제색인과 같은 주제어를 활용하곤 한다. 그렇다면 문헌의 내용과 문헌의 주제어는 분명히 어떤 밀접한 상관관계가 있을 것으로 예측해볼 수 있다. 본 연구는 이러한 의문점에서 출발하여, 디지털콘텐트의 본문내용이 비교적 짜임새 있게 정형화되어 있는 석사 학위논문을 연구문헌으로 한정하여 학위논문 전문에서 나타나는 학위논문의 주제어 분포도를 연구하였다. 학위논문의 주제어는 논문 저자가 부여한 주제어를 사용하되, 학위논문 전문은 ‘목차’, ‘서론’, ‘이론배경’, ‘본론’, ‘결론’, ‘참고문헌’의 내용위치로 분할하여 내용위치에 따른 주제어의 출현율을 확인하였다. 연구대상 학위논문 전문은 1226.3개의 용어, 5152.3번의 용어 출현을 보였다. 학위논문 저자가 부여한 주제어는 12~13개 용어로 구성되어 있었다. 연구결과, 전문 내용위치에 따른 주제어의 출현율은 ‘목차’ 11.4%와 ‘서론’ 11.2%에서 가장 높았으며(11%), 다음 순위는 내용위치 ‘결론’ 9.8%이었다.

Abstract

We would generally use subject terms such as subject indexing for searching and accessing documents. So then, there must be any relationship between document's full-text and its subject terms. This study is started in this question. Master's theses in field of science and technology are worked with because full-text is relatively formatted. This study is to study locations of subject term on Thesis, distribution patterns of subject terms on content of full-text; ‘Contents’, ‘Introduction’, ‘Theory’, ‘Main subject’, ‘Conclusion’ and ‘References’. Thesis were averagely composed of 1226.3 terms. And Subject terms were averagely compose of 12~13 terms. As a result, ‘Contents’ and ‘Introduction’ have had the most frequency of subject.

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