• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.352
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• pp.74-75
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• 2005

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.342
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• pp.68-69
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• 2004

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.3
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• pp.109-124
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• 2000

In order to analyze how accurately authors of Korean medical papers use MeSH terms, the key words of Korean medical papers assigned by authors (author terms) are compared with the MeSH terms listed in the corresponding MEDLINE records. A total of 1,826 author terms were used in the 415 Korean Journal of Parasitology papers published between 1989 and 1998. An average of 4.4. author terms and 9.9 MeSH terms were assigned to each paper. 35.5% of author terms matched exactly or partially with MeSH terms, the average being 1.6 terms per paper. The exact match terms consisted only 10.1%. The result of this study shows that the major difference between author terms and MeSH terms are in the use of subheadings and check tags. It indicates that the Korean authors in general do not have sufficient knowledge in selecting and using MeSH terms.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.28 no.4
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• pp.301-319
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• 2017

The task of author name disambiguation involves identifying an author with different names or different authors with the same name. The author name disambiguation is important for correctly assessing authors' research achievements and finding experts in given areas as well as for the effective operation of scholarly information services such as citation indexes. In the study, we performed error correction and normalization of data and applied rules-based author name disambiguation to compare with baseline machine learning disambiguation in order to see if human intervention could improve the machine learning performance. The improvement of over 0.1 in F-measure by the corrected and normalized email-based author name disambiguation over machine learning demonstrates the potential of human pattern identification and inference, which enabled data correction and normalization process as well as the formation of the rule-based diambiguation, to complement the machine learning's weaknesses to improve the author name disambiguation results.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.30 no.1
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• pp.29-51
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• 2019

Most fields of society have constructed and utilized various name identifier systems such and International Standard Name Identifier(ISNI), Open Researcher and Contributor ID(ORCID), and Interested Parties Information System(IPI) in order to uniquely identify individual authors and institutions and to associate them to data related to creative works. Although it might be inevitable to apply name identifier systems in the current data environment with rapid association and integration of data across fields, there are many problems to be addressed when utilizing those systems. In order to overcome these problems and construct better information ecological system by associating and linking data from various fields, this research analyzed advanced cases for data integration based on ISNI. Through the analysis, it suggested managemental refinements for efficiently utilizing ISNI in data integration and association.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.6 no.2
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• pp.21-44
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• 1989

This study investigates author cocitation and author transition analysis which are two techniques to be used to construct author and concept networks by using a test collection of 4, 598 documents on the subject of chemistry. The author and concept networks can be used to understand the structual Knowledge of terms as well as intellectual structure of science. So, these networks could be basic data of knowledge base for subject literature.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.23-26
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• 2015

도서 정보 양이 급증하면서 사용자 성향과 선호도에 맞는 정보를 추천해주는 서비스의 중요성이 높아지고 있으며, 이와 관련하여 도서를 추천해주는 플랫폼 연구가 활발하게 진행되고 있다. 독자에게 성향과 선호도에 맞는 추천을 해주기 위해서는 사용자, 도서, 저자 등을 대상으로 하는 분석이 필요하며, 분석된 정보를 사용자에게 직관적으로 제공해주는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 저자에 대한 도서 정보를 시계열적으로 분석하고, 분석된 결과를 사용자에게 직관적으로 제공하는 시각화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 저자의 도서를 시계열 방식으로 분석하고, 이를 시간 시각화와 레이더차트를 사용하여 도서정보를 제공한다. 또한 시간 시각화와 레이더 차트를 통해 두 저자의 도서 일대기와 분류의 변화를 직관적으로 확인할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.29-34
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• 2008

본고에서는 빈도 정보를 이용한 저자 판별 (authorship attribution) 기법을 한국어에 적용한 연구를 소개한다. 그 대상으로는 정형화된 장르인 신문 칼럼을, 구체적으로는 조선일보에 연재 중인 4인 칼럼니스트들의 각 40개 칼럼, 총 160개 칼럼 텍스트를 선정하였다. 이들에 대하여 어절, 음절, 형태소, 각 단위 2연쇄 등의 다양한 언어 단위들의 빈도 정보들을 이용한 저자 판별을 시도한 결과, 형태소 빈도를 기반으로 하여 최고 93%를 넘는 높은 예측 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 저자 개인 문체간의 거리도 빈도 정보로써 계량적 표상이 가능함을 보일 수 있었다. 이로써 빈도 분석과 같은 통계적, 계량적 방법을 통하여 한국어 텍스트에 대한 성공적인 저자 판별과 개인 문체의 정량화가 가능하다는 결론을 내릴 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.81-84
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• 2001

본 연구는 학술커뮤니케이션에서 활용되는 온라인 전자출판물의 이용과 인용도에 대한 상관관계 분석과 유용성의 차이를 평가하고자 하는 연구목적을 수행하기 위해 학술지에 게재된 게재기사에 온라인 전자출판물을 인용한 저자들을 대상으로 이용도와 인용도를 조사하였으며, 학술지에 게재된 게재기사에 인용된 온라인 전자 출판물의 사회과학분야와 자연과학분야 간 유용성에 대해 비교 분석하였다. 학술지에 게재된 게재기사에 온라인 전자출판물을 인용한 저자의 이용도와 학술지에 인용된 온라인 전자출판물의 수와 인용비율간의 상관관계는 저자들의 온라인 전자출판물 주당 이용시간과 이용종수가 증가하더라도 저자들이 학술지에 인용하는 온라인 전자출판물의 수와 인용비율은 증가하지 않는 것으로 나타났다. 사회과학분야와 자연과학분야 간에 있어서 학술지에 인용되는 온라인 전자출판물의 유용성에는 차이가 없었다. 따라서 학술지의 게재기사에 온라인 전자출판물을 인용한 저자들이 온라인 전자출판물을 많이 이용하는 것과 온라인 전자출판물을 실제로 인용하는 것에는 상관관계가 없으며, 측정요소를 통하여 평가한 사회과학 분야와 자연과학분야에서 온라인 전자출판물의 유용성에는 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.39 no.3
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• pp.207-224
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• 2005

This study investigated the intellectual structure of records management and archives field in Korea and America using author cocitation analysis. Major journals in the field from 2000 to 2004 are used to select frequent cited authors. Cocited authors are analyzed in details by means of multi-variate statistical techniques such as multidimensional scaling. To the analysis of this intellectual structure, main research topics in Korea were laws and policies related to records management and archives whereas information technology based electronic records management in America.