ISSN : 1013-0799
LRM 대표표현형은 표현형의 속성으로 저작에 전가되며, 저작을 식별하는 데 활용된다. 그러나 전가할 속성을 선정하는 기준이 명시되어 있지 않아, 원본표현형이나 정본표현형의 속성 및 속성값을 인지하기 어려운 경우 목록작성자의 판단이 요구된다. 이에 본 연구에서는 대표표현형 속성을 판단하기 모호한 사례 즉, ‘원본표현형이 둘 이상인 경우’와 ‘원본표현형이 없는 경우’를 포함하여, 다양한 유형의 저작물 사례를 중심으로 목록전문가들의 인식을 살펴보기 위한 면담조사를 실시하였다. 연구 결과, 대표표현형 속성은 이용자의 효율적인 검색을 지원하고 목록 업무량을 줄이는 데에 사용될 수 있다는 의견이 제시되었다. 또한 대부분의 사례에서 ‘내용유형’과 ‘표현일자’ 속성이 선정되었으며, 문자저작의 경우 ‘언어’, 음악저작의 경우 ‘연주 매체’ 등 저작의 형식에 따라 상이한 속성이 선정되었다. 또한 면담 중 파악된 주요 쟁점 사항으로 편목 업무 시 고려사항과 속성값 표출 시 고려사항이 있어, 이를 해결하기 위해 ‘핵심 속성 구축’과 ‘주이용자층을 고려한 표출’ 방안을 제안하였다.
The LRM representative expression is an attribute of an expression that is transferred to the work, and it serves as a means of identifying the work. However, without clear criteria for attribute selection, catalogers must use their judgment, making it difficult to recognize attributes and values of the original or canonical expression. This study interviewed cataloging experts to examine their perceptions of representative expression attributes, focusing on ambiguous cases like works with multiple original expressions or no original expression. The findings suggest that these attributes can support efficient user searching and reduce cataloging workload. In most cases, the attributes of “content type” and “date of expression” were adopted, while different attributes were chosen depending on the form of the work, such as “language” for text and “performing medium” for music. Key issues identified during interviews included considerations for both cataloging and attribute display. To address these, the study proposes building a “core attribute set” and “displaying tailored attributes” based on the primary user group.
