• Journal of Information Management
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• v.23 no.2
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• pp.1-13
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• 1992

This study intends to measure the indexibility and the information quantity in title and abstract. The result of analysis was that when the source was title or abstract, result was not good. But when it was the title and abstract, the result was better.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.15-18
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• 2017

학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.369-370
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• 2021

본 연구는 2015년부터 서비스를 진행하고 있는 한국형 온라인 공개강좌 K-MOOC 관련 연구물들의 연구 경향과 그 연구물들의 주요 핵심어들을 실증적으로 분석하여 그 결과를 제시하였다. K-MOOC는 4차 산업혁명 시대의 평생교육 교육지원 서비스로서, 또한 코로나19 상황에서의 대면수업 대체 보완 교수학습 활동 콘텐츠로 주목받고 있다. 본 연구에서는 K-MOOC 관련 등재지(등재후보지 포함) 게재논문 96건을 연도별 발표 경향과 그 연구물들의 핵심어들의 빈도 등을 분석하여 워드클라우드로 제시하였다. 본 연구자는 본 연구결과에 기초하여, K-MOOC 수강생들의 학습성과 향상 방안과 정규 교육과정과의 실제적인 연계 방안 등에 대한 후속 연구를 진행할 계획이다.

• Journal of Korean Academy of Nursing
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• v.35 no.7
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• pp.1420-1425
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• 2005

Purpose: We try to disclose how much the keywords of the papers from the Journal of the Korean Academy of Nursing coincide with MeSH terminologies and to understand the major subjects of the recent nursing research in Korea from keywords. Methods: Keywords of journals were extracted and compared with MeSH terms. The frequency of the appearance of each keyword was sorted by a descending order. Results: Coincidence rate of 1,235 keywords with MeSH terms was $51.6\%$. Out of them, depression, elderly, stress, self efficacy, quality of life, exercise, middle-aged women, and women appeared most frequently in descending order. Conclusion: Coincidence rate of the keywords with MeSH terms was at an acceptable level, however to improve it, the education of submitters and editorial board members are required, as well as the copy editor, to take a role in checking keywords. To infer the subjects of the research from keywords might well represent the recent topics of research work.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• Korean Business Review
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• v.17
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• pp.137-151
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• 2004

Wrap accounts are customized financial services for which investment companies and stock brokers manage investors assets based on their preferences. The success of wrap accounts depend upon the accurate understanding of investment risk propensity and the proper designing of financial portfolio. To this end investment companies should accurately measure investors investment risk propensity with calibrated measures. There, unfortunately, exist few highly calibrated measures of investment risk propensity. Therefore the practices of marketing strategies and customer management often turn out to be less effective and fragile to competition. The purposes of this present study aim to understand the investment risk propensity of wrap accounts customers, to help classify the customers based on the degree of the investment risk propensity, and to implement relevant marketing strategies for different groups of customers. Based on previous studies, two hypotheses were delineated and verified. The findings of the study should help differentiate prospective customers into unique and accessible segments for further targeting and positioning wrap account markets.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.7C
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• pp.619-626
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• 2012

With the service suggesting additional extended or related query, search engines aim to provide their users more convenience. The extended or related query suggestion service based on popularity, or by how many people have searched on web using the query, has limitations to elevate users' satisfaction, because each user's preference and interests differ. This paper will demonstrate the design and realization of the system that suggests extended query appropriate for users' demands, and also an improvement in the computing process between entering the first search word and the subsequent extension to the related themes. According to the evaluation the proposed system suggested 41% more extended or related query than when searching on Google, and 48% more than on Yahoo. Also by improving the shortcomings of the extended or related query system based on general popularity rather than each user's preference, the new system enhanced users' convenience further.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.16 no.1
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• pp.157-174
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• 1999

This investigation used meta-analysis to examine the quality of data of domestic ST(Science & Technical) databases. Analyses measured the quality of data itself, determined whether these databases have any critical errors in terms of accuracy, completeness, and consistency by conducting the data retrieval experiments. The purpose of this study was to diagnose the science & technical databases and to find out the problems of them and also to provide possible suggestions for their improvements. The researcher concluded the results by mentioning the three research questions.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.624-629
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• 2022

에세이의 창의성을 자동으로 분류하는 기존의 주요 연구는 말뭉치에서 빈번하게 등장하지 않는 단어에 초점을 맞추어 기계학습을 수행한다. 그러나 이러한 연구는 에세이의 주제와 상관없이 단순히 참신한 단어가 많아 창의적으로 분류되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 어텐션(Attention)과 역문서 빈도(Inverse Document Frequency; IDF)를 이용하여 에세이 내용 전달에 있어 중요하면서 참신한 단어에 높은 가중치를 두는 문맥 벡터를 구하고, 자기부호화기(AutoEncoder) 모델을 사용하여 문맥 벡터들로부터 창의적인 에세이와 창의적이지 않은 에세이의 특징 벡터를 추출한다. 그리고 시험 단계에서 새로운 에세이의 특징 벡터와 비교하여 그 에세이가 창의적인지 아닌지 분류하는 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안 방안은 기존 방안에 비해 높은 정확도를 보인다. 구체적으로 제안 방안의 평균 정확도는 92%였고 기존의 주요 방안보다 9%의 정확도 향상을 보였다.