구조적 용어사전

KCI에 탑재된 인문•사회•예술체육 분야 저자키워드 약 1백만 개의 정제 작업을 통해 선정된 용어 대상

동일한 속성을 가진 개념범주에 따라 분류하고, 해당 범주가 갖는 공통적인 속성을 설정한 다음, 그 속성에 따라 해당 학술용어 하나하나의 의미를 구조적으로 정의한 사전

구조적 용어사전 예시

시소러스와 다른점

시소러스에 관하여 이루어지고 있는 2000년대 후반 이후의 연구 방향은 색인의 체계화 방법론이 시소러스 기반의 온톨로지 구축 방법론 개발 연구로 발전하고 있음을 보여주고 있다. 이와 관련하여 기존의 연구들은 기존 시소러스 용어를 기반으로 그 관계 유형을 분석하여 온톨로지 서술 방식으로 발전시키고자 하였거나, 기존 시소러스 용어 하나하나에 대한 명확하고 구조화된 정의를 통해 시소러스의 용어 간 관계의 모호성을 극복하고자 하였다.

연구문헌의 지식구조(주제, 유형, 방법 ..)와 연구문헌 상호간의 연관관계를 분석하여 이를 의미 기반 검색에 적용하기 위한 시도 또한 활발하게 이루어져 왔다. 이들 연구는 연구자의 학술적 이해 형성을 지원하기 위해서는 연구자의 다양한 정보요구 및 정보문제 해결에 필요한 다양한 개념요소를 고려하여 주제어를 정의하는 점을 강조하고 있다. 최근에는 웹 기반의 정보공유 환경 및 학술커뮤니케이션 환경에서 연구문헌의 지식구조를 반영하는 색인체계에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.

기존 시소러스 기반의 구축 방법론의 한계는 아래와 같다

첫째, 색인방법론적 측면에서 연구문헌의 지식구조 반영과 이용자의 정보요구를 고려한 도메인 중심 방법론으로 초점이 모아지고는 있으나 이 방법론은 연구자가 직접 해당 연구문헌의 속성 값과 주제어를 입력해야 하고 또 연구문헌의 문서구조와 지식구조를 분석해야 한다. 따라서 매우 이상적인 방법론이긴 하나 실재에 적용하기 위해서는 연구공동체의 동의와 연구문헌 작성 지침 등의 변경이 전제되어야 한다는 점에서 많은 한계가 있다.

둘째, 용어정의 시소러스에 관한 연구의 경우 매우 철학적인 사유를 바탕으로 하는 이론적 요소를 다루고 있으며, 요소의 수 또한 너무 많아 이를 실제 구조적 용어사전 구축에 적용하기에는 많은 무리가 따른다.

셋째, 지금까지 구축된 시소러스의 지식조직 체계를 확장하기 위해 온톨로지 방법론을 적용하여 용어의 개념 간 관계를 정의하려는 연구는 많이 수행되었다. 그러나 의미 요소가 구조화된 용어 사전 혹은 용어사전 데이터베이스가 없을 경우 이러한 연구는 항상 시범적인 연구에 머물 수밖에 없다.

따라서 지금까지 이루어진 연구가 시사하는 각각의 방법론을 융합하여 연구문헌을 재현하는 학술용어가 구조화된 정의 체계에 따라 명세화(정의)될 경우, 그 체계를 구성하고 있는 의미 요소(속성)별 연관 관계를 추론하는 것이 가능하게 된다. 그리고 구조적 학술용어사전으로부터 개념 속성과 용어 간의 연관 관계 유형을 설정하고, 이를 기반으로 추론 규칙을 생성함으로써 연구성과물의 지식지도 형성과 의미기반 검색이 가능하게 되는 학술적 지식베이스로 발전되는 것이다.

이렇게 구조적으로 정의된 학술용어 사전은 높은 수준의 온톨로지를 구축하여 연구 문헌의 의미 기반 검색을 지원하는 토대가 된다. 또한 이러한 방식으로 명세화된 학술용어가 축적될 경우 궁극적으로는 해당 학술용어가 포함된 연구문헌 간의 관계를 보여주는 지식지도의 구축이 가능하다.