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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
Abstract
Currently be proceeded a lot of researchers for ‘user information demand description' for interface of an information retrieval system or Web search engines, but user information demand description for a natural language form is a difficult situation. These reasons are as they cannot provide the semantic similarity that an information retrieval model can be completely satisfied with variety regarding an information demand expression and semantic relevance for user information description. Therefore, this study using the description logic that is a knowledge representation base of OWL and a vector model-based weight between concept, and to be able to satisfy variety regarding an information demand expression and semantic relevance proposes a decision way for perfect assistances of user information demand description. The experiment results by proposed method, semantic similarity of a polyseme and a synonym showed with excellent performance in decision.
초록
검색 자원의 증가와 멀티 버전 자료의 증대에 따라 목록의 기능 중 집중기능이 필요하게 되면서, FRBR(Functional Requirements for Bibliographic Records)이 제안되었으나, 기존 서지데이터를 FRBR로 변환시 불완전함과 FRBR을 구체화할 목록규칙의 부재 등 현행 목록데이터를 FRBR로 완벽히 구현하기에는 한계가 있다. FRBR을 온라인목록에 적용하기 위해서는 방대한 양의 기존 MARC 데이터를 FRBR 알고리즘으로 처리해야 하지만, 기입력된 MARC 데이터와 현행 목록규칙은 FRBR을 완벽히 지원하지 않기 때문에 FRBR로의 변환이 용이하지 않다. 따라서 목록규칙과 MARC 기술에 대한 지침이 필요하다. 또한 국내에 FRBR 시스템을 구축하기 위해서는 FRBR 알고리즘을 실재 목록시스템에 적용하여 문제점과 해결책을 모색해야 한다. 이에 본고는 FRBR을 목록에 적용하기 위해서는 FRBR을 위한 목록규칙과 MARC 데이터 기술 방안이 선행되어야 한다는 전제하에 FRBR을 위한 저작 표현형 알고리즘을 개발하고, 실재 도서관 시스템에 적용하여 저작의 집중도와 적용시의 문제점을 분석하고, FRBR의 저작 집중성을 높이기 위한 방안으로 목록규칙과 MARC 입력방안을 제안하고 이를 검증하였다.
Abstract
The purposes of this study are to explore FRBR utilities such as work clustering and expression clustering and problems of application of the FRBR by developing work and expression clustering algorithm and implementing it into cataloging system, and to suggest new cataloging rules for FRBR and guideline of MARC description to improve FRBR work clustering. FRBR was suggested by necessitation of collocation function of bibliographic records according to increase of searching materials and multi-version materials, but FRBRization has some problems such as imperfect conversion of bibliographic records to FRBR records and inappropriateness of current cataloging rules for FRBR. Bibliographic records must be processed by FRBR algorithm to construct FRBRized system, but bibliographic records and current cataloging rules couldn't perfectly support FRBRization. Therefore cataloging rules and guidelines of MARC description for FRBR are needed. For constructing FRBRized cataloging system in Korea, it is needed to find problems and solution through FRBR practical application such as developing FRBR algorithm and applying it to cataloging records.