섬유, 고무 ,플라스틱에서부터 TV, 냉장고, 컴퓨우터 심지어는 인공심장에 이르기까지 모든 일상생활품에 들어있는 고분자는 종류도 다양하고 무수하다. 최근 이러한 고분자공업에 대한관심이 부쩍 늘어남에 따라 고분자학에 대한 관심도 커져76년에 창립, 지난 2월 과총이사회의 승인을 얻어 과총에 가입한 한국고분자학회 성좌경회장으로 부터 학회의 이모저모와 함께 고분자학에 대해서 좀 더 자세히 알아보기로 한다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.23
no.4
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pp.5-24
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2012
The aim of this study is 1) to analyse the historical development and current condition of the subject based classification(SBC), 2) to clarify the function and to categorize the specific kind of SBC, for its conceptualization and the development plan. For this purpose, almost 30 cases, for the period 1937 through now, were analyzed concerning their terms used in the names and the specific kinds as SBC. In addition, the analysis was made regarding how the SBC fulfill the selected main functions as a classificatory scheme and how SBC is inter-related with the other knowledge organization systems(KOS) such as classification and subject heading. Based on the above analysis, the conclusion addressed that SBC could be defined in consideration of the detailed function, type, information environment, and interconnection among the KOS, and suggested the future development plan of SBC as a classification scheme.
Song Woon-ho;Jeong Wook-jae;Kim Joon-bum;Kang Han-seung
The KIPS Transactions:PartC
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v.12C
no.5
s.101
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pp.659-664
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2005
Advanced countries overhaul government workflows using IT, which not only enhances efficiency and productivity, but paves the way to a 'e-Government' offering prompt, quality service for citizens. This research analyzes the DiD(Defense-in-Depth Strategy) and compares the information protection strategy of Korean e-Government with DiD for reliable and safe e-Government's build.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06a
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pp.37-38
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2008
기존의 웹 검색 엔진들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 개인이 원하는 정보를 보다 정확하게 제공 할 수 없는 단점을 가지고 있다. 따라서 개인의 특성을 이해하고 검색에 반영함으로써 보다 정확한 개인화 검색 서비스를 제공하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 개인화된 검색 서비스를 통해, 사용자는 방대한 웹상의 정보를 보다 효율적으로 검색하여 자신에게 적합한 정보를 편리하게 획득 할 수 있으며 짧은 시간에 정확한 정보 획득을 보장 받을 수 있다. 본 논문에서는 개인의 질의어 패턴을 자동으로 분석하고 상위에 순위화 된 질의어 유형에 따라 주요 관심사 별 커뮤니티를 형성하여 검색에 반영함으로써 개인의 정보요구에 보다 큰 접한 개인화 검색 방안을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.375-378
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2000
인터넷의 급속한 발달로 사용자는 자신의 질의에 적합한 검색결과를 빠르고 정확하게 보장하는 검색도구를 요구하게 되었다. 이러한 사용자의 요구는 검색도구의 성능향상에 필수적인 문서의 내용을 대표하는 색인어를 추출하는 색인 시스템에 대한 관심을 가지게 되었다. 기존의 한국어에서의 자동 색인 방법에는 어절 중심 색인법, 형태소 중심 색인법과 최근에 n-gram 중심 색인법 등이 주류를 이루어 왔다. 그러나 한국어에서 색인어를 추출하는 기존의 방법은 복합명사의 색인과 복잡한 문법적 지식이 필요하고 잘못된 색인어를 추출하는 등의 검색효율에 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PDA를 이용한 정형화된 한국어와 영어문장의 자동 색인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 별도의 사전지식이 필요하지 않고 단일 명사와 복합명사의 색인이 가능하며 인터넷으로의 확장과 다양한 언어로 확장성이 좋은 장점 등을 갖는다. 성능 평가로써 한국통신의 KTSET으로 MS사의 IIS를 웹 서버로 ASP를 이용하여 인터넷 환경에서 테스트를 통하여 한국어 뿐 아니라 영어문장의 정형화되고 이용이 간편한 자동색인 결과를 보여준다.
Kim, Je-Sang;Jo, Hyo-Geun;Kim, Dong-Sung;Kim, Byeong Man;Lee, Hyun Ah
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.1
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pp.31-36
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2014
Social network services(SNS) including Twitter and Facebook are good resources to extract various issues like public interest, trend and topic. This paper proposes a method to extract query-related issues by calculating relatedness between terms in Twitter. As a term that frequently appears near query terms should be semantically related to a query, we calculate term relatedness in retrieved documents by summing proximity that is proportional to term frequency and inversely proportional to distance between words. Then terms, relatedness of which is bigger than threshold, are extracted as query-related issues, and our system shows those issues with a connected network. By analyzing single transitions in a connected network, compound words are easily obtained.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.5
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pp.564-568
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2011
Microblogs became popular information delivery ways due to the spread of smart phones. They have the characteristic of reflecting the interests of users more quickly than other medium. Particularly, in case of the subject which attracts many users, microblogs can supply rich information originated from various information sources. Nevertheless, it has been considered as a hard problem to obtain useful information from microblogs because too much noises are in them. So far, various methods are proposed to extract and track some subjects from particular documents, yet these methods do not work effectively in case of microblogs which consist of short phrases. In this paper, we propose a graph-based topic extraction and partitioning method to understand interests of users about a certain keyword. The proposed method contains the process of generating a keyword graph using the co-occurrences of terms in the microblogs, and the process of splitting the graph by using a network partitioning method. When we applied the proposed method on some keywords. our method shows good performance for finding a topic about the keyword and partitioning the topic into sub-topics.
정보통신산업과 조우한 지식정보산업의 기술변화가 숨가쁘게 이뤄지고 있다. 이와 함께 기술적 트렌드를 반영하는 유행어도 수시로 바뀌고 있다. 2000년대 초까지는 인터넷이 폭풍처럼 몰아치더니 이후에는 클러스터, 유비쿼터스 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅 등이 이를 대변했다. 얼마 전까지는 클라우드가 유행처럼 번지더니 최근에는 빅데이터가 '뜨고' 있다. 지식과 정보를 다루는 인쇄산업의 입장에서 관심이 가는 측면도 있지만, 도대체 얼마나 관련이 있는지 감이 잡히질 않는다. 하지만 메가트렌드의 한 요소라면 분명 짚고 넘어갈 필요가 있다.
침체된 경제를 살리고 장기적으로 우리 경제의 회생 기반 마련을 위한 원천은 결국‘벤처’라는 인식하에 청와대와 정부 여당이‘벤처 붐’조성을 위해 나서고 있다. 언론 또한 이헌재 부총리의‘벤처회생을 위한 특단대책’, 중기청의‘신벤처정책’등 정부정책에 많은 관심을 갖고‘벤처 재도약’, ‘벤처만이 희망’, ‘벤처신화’등을 주제어로 벤처를 재조명하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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