• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.481-492
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• 2007

본 논문에서는 논문지 정보를 데이터베이스화하는 시스템의 구축에 있어 논문지 정보를 입력하고 색인을 구성하는 데 드는 노력을 줄이기 위해 목차를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안하고 있다. 기존의 문서분석방법으로는 예외적인 부분이 많은 목차 형식을 효과적으로 분석할 수 없었으며 우리가 원하는 부분을 효과적으로 추출할 수가 없었으므로 본 논문에서는 논문지 목차의 효율적인 인식을 위한 구조적인 분석방법을 제안하고 있다. 논문지 목차에서 표현하고자 하는 가장 필수적인 요소는 논문지에 실린 논문의 제목, 저자, 페이지 등 세 항목이므로 이 세 가지 항목을 추출하기 위하여 모델링하고 특성을 분석하고 있다. 제안한 모델링 방법에 따른 목차 인식 시스템을 구현하여 제목, 저자, 페이지 등의 순서를 갖는 논문 목차를 대상으로 660편에 대하여 측정한 결과 91.5%의 논문추출 성공률을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.813-816
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• 2003

인터넷과 정보통신기술의 급속적인 발전으로 수천 또는 수억에 달하는 방대하고 다양한 정보들이 웹상에서 존재하게 되었다. 웹상에서 획득가능한 학술정보가 증가함에 따라 다량의 정보를 효율적으로 수집하기 위하여 다양한 웹 로봇기반 수집에이전트를 활용하고 있다. 본 논문에서는 웹에 산재되어 있는 해외학술정보를 체계적이고 주기적으로 수집, 분류하기 위하여 학술지목차DB(QTOC)를 활용한 해외학술정보 수집에이전트 시스템을 설계하였다.