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저자역할용어사전 구축 및 저작군집화에 관한 연구
Designing a FRBR Work Grouping Algorithm of Bibliographic Records using a Role Term Dictionary of Authors 원문보기

정보관리학회지 = Journal of the Korean society for information management, v.37 no.2, 2020년, pp.197 - 223  

윤재혁 (성균관대학교 일반대학원 문헌정보학과) ,  도슬기 (성균관대학교 일반대학원 문헌정보학과) ,  오삼균 (성균관대학교 문과대학 문헌정보학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this study is to analyze the issues resulted from the process of grouping KORMARC records using FRBR WORK concept and to suggest a new method. The previous studies did not sufficiently address the criteria or processes for identifying representative authors of records and their deriva...

주제어

#저자역할용어사전   #저작군집화   #대표저작자   #저자명표제유사도  

표/그림 (12)

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Work-set 알고리즘이란 무엇인가? 대표적인 FRBR 구조화 알고리즘 중 하나인 미국 OCLC(Online Computer Library Center) 의 Work-set 알고리즘은 전거데이터를 활용하여 ‘저자명 또는 저자명/표제’의 형태를 지닌 식별자(key)의 대표형과 변형을 자동으로 생성 하고, 서지레코드에서 추출한 저자명과 표제를 앞서 생성한 식별자 목록과 매핑 하는 방식을 취하고 있다(Hickey & Toves, 2009). 한편 미의회도서관(Library of Congress, 이하 LC)이 개발한 FRBR Display 도구는 OCLC의 알고리즘과 달리 전거레코드를 사용하지 않고, 시스템에서 표제 또는 저자명을 검색한 결과로 나타난 서지레코드만을 이용하였다.
FRBR Display 도구를 개발한 곳은? 대표적인 FRBR 구조화 알고리즘 중 하나인 미국 OCLC(Online Computer Library Center) 의 Work-set 알고리즘은 전거데이터를 활용하여 ‘저자명 또는 저자명/표제’의 형태를 지닌 식별자(key)의 대표형과 변형을 자동으로 생성 하고, 서지레코드에서 추출한 저자명과 표제를 앞서 생성한 식별자 목록과 매핑 하는 방식을 취하고 있다(Hickey & Toves, 2009). 한편 미의회도서관(Library of Congress, 이하 LC)이 개발한 FRBR Display 도구는 OCLC의 알고리즘과 달리 전거레코드를 사용하지 않고, 시스템에서 표제 또는 저자명을 검색한 결과로 나타난 서지레코드만을 이용하였다. 각 서지 레코드로부터 ‘저자명/표제’ 혹은 ‘표제’를 추출하여 레코드를 매칭 하는 방식이며 부출표목 필드 (7XX)의 유형이 분출일 때, 즉 합집(collection) 에 수록된 개별 저작을 입력하기 위해 부출표목을 사용했을 때에만 매칭 과정에 포함시킨다는 특징이 있다(Library of Congress, 2004).
FRBR Display 도구의 특징은 무엇인가? 한편 미의회도서관(Library of Congress, 이하 LC)이 개발한 FRBR Display 도구는 OCLC의 알고리즘과 달리 전거레코드를 사용하지 않고, 시스템에서 표제 또는 저자명을 검색한 결과로 나타난 서지레코드만을 이용하였다. 각 서지 레코드로부터 ‘저자명/표제’ 혹은 ‘표제’를 추출하여 레코드를 매칭 하는 방식이며 부출표목 필드 (7XX)의 유형이 분출일 때, 즉 합집(collection) 에 수록된 개별 저작을 입력하기 위해 부출표목을 사용했을 때에만 매칭 과정에 포함시킨다는 특징이 있다(Library of Congress, 2004).
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참고문헌 (17)

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