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  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
 

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  • P-ISSN2466-2542
  • KCI

서지마크 데이터베이스로부터의 색인어 추출과 색인어의 검색 활용에 관한 연구 - 경북대학교 도서관 학술정보시스템 사례를 중심으로

A Study on the Extraction and Utilization of Index from Bibliographic MARC Database

한국도서관·정보학회지 / Journal of Korean Library and Information Science Society, (P)2466-2542;
2005, v.36 no.2, pp.327-348
박미성 (경북대학교)

초록

본 연구의 목적은 서지정보검색시스템의 색인 정의의 중요성을 강조하고 최적 색인의 기초 자료를 마련하기 위함이다. 이를 위해 서지마크 데이터베이스로부터 색인 태그 정의 및 정규화를 통한 색인어추출이론에 대해 고찰하고, 이론에 따라 생성된 색인어의 검색 활용도를 분석하였다. 실험은 서지 2,200,488건에서 생성된 색인어 29,219,853건을 텍스트형 색인과 코드형 색인으로 나누어 이용자 웹 검색 로그에 나타난 색인 항목과 비교하여 어떤 색인 정의가 얼마나 활용되는가를 분석하였다. 결과에 따르면 서명, 저자, 출판사, 주제와 같은 텍스트형 색인어는 높은 검색 활용도를 보인 반면에 코드형 색인어는 검색 활용도가 낮아 검색에 활용되지 않는 불필요한 색인 정의들은 과감하게 제거하여 색인 정의를 최적화해야 함을 제안하였다.

keywords
Index Definition, Normalization, Text-type Index, Code-type Index, Index Extraction, 색인 정의, 정규화, 텍스트형 색인, 코드형 색인, 색인어 추출, Index Definition, Normalization, Text-type Index, Code-type Index, Index Extraction

Abstract

The purpose of this study is to emphasize the importance of index definition and to prepare the basis of optimal index in bibliographic retrieval system. For the purpose, this research studied a index extraction theory on index tag definition and index normalization from the bibliographic marc database and analyzed a retrieval utilization rate of extracted index. In this experiment, we divided index between text-type and code-type about the generated 29,219,853 indexes from 2,200,488 bibliographic records and analyzed utilization rate by the comparison of index-type and index term of web logs. According to the result, the text-type indexes such as title, author, publication, subject are showed high utilization rate while the code-type indexes were showed low utilization rate. So this study suggests that the unused index is removed from index definition to optimize index.

keywords
Index Definition, Normalization, Text-type Index, Code-type Index, Index Extraction, 색인 정의, 정규화, 텍스트형 색인, 코드형 색인, 색인어 추출, Index Definition, Normalization, Text-type Index, Code-type Index, Index Extraction

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