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[표지] 1

제출문 2

요약문 3

목차 5

I. 서론 10

1. 연구목적 11

(1) 급변하는 정보 환경에 적합한 지식정보 조직체계의 혁신 방안 모색 11

(2) 지식정보 조직 시 인공지능(AI)기술의 도입 사례 분석 및 활용 방안 도출 12

(3) 국회도서관에서 적용 방안 모색 12

2. 연구내용 및 연구방법 12

가. 연구내용 12

나. 연구방법 16

3. 기대효과 17

(1) 도서관 링크드데이터로 발행으로 데이터 재사용 및 외부 데이터와 연계 가능 17

(2) 링크드데이터로 구축하여 이용자의 검색기능(네비게이션) 기능 향상 18

(3) 도서관 지식정보 조직 업무에 생성형 AI를 활용하여 업무 효율성 증대 18

4. 활용방안 18

II. 미래형 서지구조 도입 및 활용 방안 19

1. 미래형 서지구조 도입을 위한 표준으로 BIBFRAME의 중요성 21

가. 지식정보 체계를 위한 표준의 구성 21

나. 도서관 표준으로 BIBFRAME 24

다. 종합분석 : 도서관 표준으로 BIBFRAME의 중요성 부각 27

2. 미국 의회도서관 BIBFRAME 구축 28

가. 연도별 진행 과정 28

나. BIBFRAME 구축을 위한 구성요소 40

다. 종합분석 55

3. LD4P 57

가. 연도별 진행 과정 57

나. BIBFRAME 구축을 위한 구성요소 67

다. 종합분석 70

4. 스웨덴국립도서관 72

가. 연도별 진행 과정 72

나. BIBFRAME 구축을 위한 구성요소 89

다. 종합분석 93

5. 독일국립도서관 95

가. BIBFRAME 구축을 위한 구성요소 95

나. 기타 독일계 도서관 96

6. 국립중앙도서관 97

가. 연도별 진행 과정 97

나. BIBFRAME 구축을 위한 구성요소 99

다. 종합분석 100

7. 종합분석 103

가. 기관별 특징 103

나. 공통사항 104

III. 지식정보조직에 인공지능(AI)기술의 도입 및 활용 방안 107

1. 문헌 분석 109

가. 자동 주제색인 및 자동 분류 109

나. 목록 레코드 혹은 메타데이터 자동 생성 119

2. 사례 분석 122

가. 자동 주제색인 및 자동분류 122

3. 실험 135

가. 국회도서관 서지레코드 자동 분류 실험 135

나. 국회도서관 소장 도서 주제색인 실험 146

IV. 국회도서관 중장기 지식정보 구조화 발전 방향 157

1. 현황 분석 159

가. 국회도서관에서 구축되고 있는 서지데이터 현황 159

나. 국회도서관 구축 어휘집 160

다. 인력구성(〈표 IV-5〉 참조) 162

2. 국회도서관의 새로운 서지 구조 적용 방안 164

가. 새로운 서지구조(BIBFRAME) 도입의 필요성 164

나. 새로운 서지구조(BIBFRAME) 적용을 위한 구성요소 166

3. 인공지능 기술을 활용한 지식정보조직 업무 효율화 방안 178

가. 기계 학습(Machine learning) 기반 주제색인 방안 178

나. 주제색인 및 목록레코드 생성에 생성형 AI 기술 활용 방안 181

4. 중장기 적용 계획 - 4단계 183

가. 1단계 (2025-2028) : 서지구조 변화를 위한 기반 마련 183

나. 2단계(2028-2030) 186

다. 3단계(2030-2032) 188

라. 4단계(2032-2035) 189

참고문헌 191

부록 : 주요 용어 195

판권기 196

표목차 6

〈표 I-1〉 조사대상 기관 17

〈표 I-2〉 생성형 AI 관련 사례 조사 대상 17

〈표 II-1〉 BIBFRAME 파일럿 활동 54

〈표 II-2〉 미국 의회도서관의 BIBFRAME 진행 영역 56

〈표 II-3〉 LD4P 1단계 3개 주요 분야 요약 61

〈표 II-4〉 LD4P 3단계 메타데이터(링크드데이터) 생성 시 업무 분장 65

〈표 II-5〉 sinopia 10개 교육 모듈 주요 내용 69

〈표 II-6〉 LD4P BIBFRAME 구축 영역 71

〈표 II-7〉 저작대 저작의 relatedTo 관계 85

〈표 II-8〉 영역별 진행 94

〈표 II-9〉 영역별 진행 102

〈표 II-10〉 사례 분석 종합 105

〈표 III-1〉 실험에 활용된 KORMARC 필드 135

〈표 III-2〉 도서관 정보나루 상세 조회 API 호출 예시 136

〈표 III-3〉 설명 데이터 추가 예시 136

〈표 III-4〉 학습데이터 항목 및 설명 137

〈표 III-5〉 기술분야 강목별 레코드 138

〈표 III-6〉 전처리 후 강목별 분포 139

〈표 III-7〉 학습 문헌과 실험 문헌 분할 비중(9:1) 139

〈표 III-8〉 Omijuji 적용 시 강목별 정확도(Accuracy) 및 F1-score 140

〈표 III-9〉 FastText 적용 시 강목별 정확도(Accuracy) 및 F1-score 141

〈표 III-10〉 FastText 적용 시의 전체적인 정확도(Accuracy) 및 F1-score 141

〈표 III-11〉 BERT 적용 시 강목별 정확도(Accuracy) 및 F1-score 142

〈표 III-12〉 실제와 예측 강목이 일치하지 않는 사례 142

〈표 III-13〉 상위 10개 요목 분포 143

〈표 III-14〉 요목 분석을 위한 학습문헌, 실험문헌 구분 비율(9:1) 143

〈표 III-15〉 요목 수준에서의 FastText 적용 시 정확도(Accuracy) 및 F1-score 144

〈표 III-16〉 요목 수준에서의 BERT 적용 시 정확도(Accuracy) 및 F1-score 145

〈표 III-17〉 실제와 예측 요목이 일치하지 않는 사례 146

〈표 III-18〉 기술과학(600) 분야 서지 레코드의 주제어 수 분포 147

〈표 III-19〉 기술과학(600) 분야 서지 레코드의 주제어 부여 현황 147

〈표 III-20〉 기술과학(600) 분야 상위 출현 주제어 50개 148

〈표 III-21〉 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 예시 149

〈표 III-22〉 실험 결과 평가 지표(F1-Score) 150

〈표 III-23〉 실험 대상 주제어 50개 클래스에 대한 F1-Score 150

〈표 III-24〉 실제와 예측 결과가 일치하는 사례 151

〈표 III-25〉 실제와 예측 결과가 일치하지 않는 사례 151

〈표 III-26〉 ChatGPT를 활용한 주제 색인 결과 152

〈표 III-27〉 실제 주제명과 ChatGPT 예측 주제명 154

〈표 III-28〉 실제 주제명과 ChatGPT 예측 주제명의 일치 여부 155

〈표 IV-1〉 국회도서관 구축 데이터 현황 (2024. 9. 기준) 159

〈표 IV-2〉 연간 구축 현황(2000~2024) 160

〈표 IV-3〉 주제분야별 건수 160

〈표 IV-4〉 이름 전거 구축 건수 162

〈표 IV-5〉 인력구성 163

〈표 IV-6〉 사례 분석 종합 167

〈표 IV-7〉 입력기 특징 175

〈표 IV-8〉 국회도서관 직원 교육프로그램 177

그림목차 8

〈그림 I-1〉 연구목적 11

〈그림 I-2〉 LD4P3의 5개 과업 영역 13

〈그림 I-3〉 ChatGPT 생성 MARC21 레코드 15

〈그림 II-1〉 표준의 구분 21

〈그림 II-2〉 도서관 및 컴퓨터분야 링크드데이터 개발 23

〈그림 II-3〉 개념모델, 내용표준, 교환표준 24

〈그림 II-4〉 BIBFRAME ontology 25

〈그림 II-5〉 속성과 클래스에서 제한사항 26

〈그림 II-6〉 저작 기술 사례 26

〈그림 II-7〉 SKOS를 이용한 주제명표목 29

〈그림 II-8〉 파일럿2 과정 32

〈그림 II-9〉 MARC 기반 ILS을 가진 BIBFRAME 시스템으로 통합 35

〈그림 II-10〉 ID.LOC.GOV 링크드데이터서비스 화면 41

〈그림 II-11〉 전거 어휘 43

〈그림 II-12〉 유형 어휘 45

〈그림 II-13〉 온톨로지 Class별 제공 페이지 46

〈그림 II-14〉 초기 BIBFRAME 입력기 48

〈그림 II-15〉 MARVA 입력기 - 저작 48

〈그림 II-16〉 MARVA 입력기 - 저작 49

〈그림 II-17〉 MARVA 입력기 - 저작 49

〈그림 II-18〉 MARVA 입력기 - 저작 50

〈그림 II-19〉 MARVA 입력기 - 인스턴스 50

〈그림 II-20〉 변환 뷰어 52

〈그림 II-21〉 인터페이스 화면 52

〈그림 II-22〉 미국 의회도서관의 연대기적 분석 55

〈그림 II-23〉 BIBFRAME2marc 변환 프로그램 소개 및 설치 링크 웹사이트 58

〈그림 II-24〉 Trace Bullet 업무 흐름도 59

〈그림 II-25〉 sinopia 웹사이트 (입력을 실습할 수 있는 stage 페이지) 62

〈그림 II-26〉 Share-VDE에서 '톰 소여의 모험' 검색 시 결과 및 상세 페이지 66

〈그림 II-27〉 sinopia stage에서 이용 가능한 PCC 템플릿 68

〈그림 II-28〉 런칭과정 74

〈그림 II-29〉 Voyager에서 XL로 변경 75

〈그림 II-30〉 KB의 MARC 데이터 분해 77

〈그림 II-31〉 매핑 78

〈그림 II-32〉 데이터 연합의 예시 78

〈그림 II-33〉 유형 및 유사 유형의 새로운 모색 80

〈그림 II-34〉 KBV 어휘 구성에 참고한 표준 80

〈그림 II-35〉 MARC21을 분해하여 LD로 작성 81

〈그림 II-36〉 MARC21 264 → JSON-LD 82

〈그림 II-37〉 Libris XL 에디터 화면 83

〈그림 II-38〉 템플릿 생성 구문 83

〈그림 II-39〉 템플릿 84

〈그림 II-40〉 Libris XL 시스템 구성 86

〈그림 II-41〉 동일 저작을 가진 인스턴스 87

〈그림 II-42〉 속성 추출 88

〈그림 II-43〉 클러스터링에 혼동을 주는 데이터 89

〈그림 II-44〉 스웨덴 온톨로지 및 어휘집 90

〈그림 II-45〉 온톨로지에 사용된 기존 표준 91

〈그림 II-46〉 XL 이용자 검색화면 93

〈그림 II-47〉 독일국립도서관의 BIBFRAME 제공 95

〈그림 II-48〉 국립중앙도서관의 BIBFRAME 도입 계획 97

〈그림 II-49〉 국립중앙도서관의 LOD 100

〈그림 II-50〉 국립중앙도서관 LOD 101

〈그림 II-51〉 LOD 데이터 모델 101

〈그림 III-1〉 프롬프트 112

〈그림 III-2〉 프롬프트 113

〈그림 III-3〉 MTI 처리 과정 129

〈그림 III-4〉 MeSH on Demand 활용 사례 130

〈그림 III-5〉 searchFAST 검색 화면 131

〈그림 III-6〉 Sinopia 편집기에서의 FAST 주제 용어 검색 132

〈그림 III-7〉 assignFAST를 통한 주제 색인 132

〈그림 III-8〉 FAST Converter를 통한 LCSH 주제 일괄 변환 133

〈그림 III-9〉 프롬프트 152

〈그림 IV-1〉 개인명 구축 사례 161

〈그림 IV-2〉 WIKIDATA에 연결된 미국 의회도서관 데이터 164

〈그림 IV-3〉 WIKIDATA에 연결된 스웨덴국립도서관 데이터 165

〈그림 IV-4〉 스웨덴국립도서관 이용자 화면 데이터 165

〈그림 IV-5〉 미국 의회도서관 BIBFRAME 웹사이트 166

〈그림 IV-6〉 스웨덴국립도서관 KBV 웹사이트 166

〈그림 IV-7〉 미국 의회도서관 어휘 인코딩스킴 168

〈그림 IV-8〉 기존 용어관계사전 169

〈그림 IV-9〉 스웨덴국립독서관의 주제명 데이터 170

〈그림 IV-10〉 미국 의회도서관의 개인명 전거데이터 구조 171

〈그림 IV-11〉 새로운 형식의 용어관계사전 구축 172

〈그림 IV-12〉 새로운 형식의 전거데이터 구축 172

〈그림 IV-13〉 식별자의 중요성 173

〈그림 IV-14〉 테이블 형태의 매핑 174

〈그림 IV-15〉 MARC mapping 174

〈그림 IV-16〉 단계별 계획 183

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