• Digital Contents
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• no.5 s.48
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• pp.41-45
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• 1997

OVID온라인(OVID Online)은 의약학, 인문사회, 과학기술, 생명과학, 비즈니스 등 광범위한 분야에 걸친 정보를 서지문헌, 초록, 전문 등의 다양한 형태로 제공하는 데이터뱅크이다. 특히 의약학 전문 정보에 강하며, 비용면에서도 가장 싸고 검색이 비교적 쉬운 환경을 제공한다. 삼성SDS에서 ID와 패스워드를 부여받으면 된다.

• Digital Contents
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• no.5 s.156
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• pp.92-95
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• 2006

초록기운이 완연한 봄이다. 마음은 이미 봄바람에 실려 멀리 날아간다. 즐거운 여행길에 꼭 동반해야 할 것이 있다면 바로 카메라. 큰 맘먹고 장만한 카메라를 들고 근사한 한 컷을 위해 떠난다. 그렇게 찍은 사진은 앰벌속에 간직되는 대신 웹에 전시된다. 사진인구가 늘어나면서 전문가들의 전유물로 여겨지던 SLR카메라도 일반화됐다. SLR카메라 커뮤니티와 사진 솜씨를 자랑하는 인터넷 공간이 큰 인기를 끌고있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.495-498
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• 2006

Domestic information service authority and company provide database services to introduce the newest scientific and technological information, trend, and research data. Among many databases, FSTA((Food Science and Technology Abstracts)) is a bibliographic database providing worldwide coverage of all scientific and technological aspects of the processing and manufacturing of human food products. To service FSTA database through KRISTAL search engine developed by KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information) need many process such as data obtainment, building, search, modification, rebuilding, and statistics. In this paper, we present implementation of management tool used to build FSTA database effectively. The management tool provides graphical user interface and controls all process from data obtainment to building of KRISTAL information searching system. By building FSTA database fast and accurately, user can get information that they want to find from the newest FSTA database.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.17-20
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• 2014

본 연구는 동시출현 단어분석 기법을 이용하여 최근 전세계적으로 많은 주목을 받고 있는 빅데이터(Big Data) 관련 연구 동향과 연구 영역을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 인용색인데이터베이스인 Web of Science SCIE(Science Citation Index Expanded)에서 분석 대상 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위한 검색식은 은 Title(논문 제목), Abstract(초록), Author Keywords(저자 키워드), Keywords $Plus^{(R)}$의 네 가지 필드를 동시에 검색하는 주제어(topic)가 "big data"를 포함하고 있는 논문 563편을 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.7
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• pp.1713-1723
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• 1999

Optical character recognition(OCR) might be the most plausible method in building database out of printed matters. This paper describes the points to be considered when one selects an OCR system in order to build database. Based on the considerations, we evaluated four commercial OCR systems, and chose one which shows the best recognition rate to build OCT-text database. The subject text, the KT-test collection, is a set of abstracts from proceedings of different printing quality, fonts, and formats. KT-test collection is also provided with typed text database. Recognition rate was calculated by comparing the recognition result with the typed text. No preprocessing such as learning and slant correction was applied to the recognition process in order to simulate a practical environment. The result shows 90.5% of character recognition rate over 970 abstracts. This recognition rate is still insufficient for practical use. The errors in OCR texts are different from those of manually typed texts. In this paper, we classify the errors in OCR texts for the further research.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1996.08a
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• pp.57-60
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• 1996

전문데이터베이스는 원문의 접근가능성과 전문탐색의 장점으로 인해 최근 급속하게 발전하고 있다. 그러나 이제까지 대부분의 전문데이터베이스는 문헌의 구조를 고려하지 않고 본문의 문자열에서 자동추출한 색인어를 대상으로 비통제탐색방법을 사용하여 왔으므로 효율적이고 다양한 검색방법을 적용하기 어려웠다. 본 연구에서는 SGML을 이용하여 문헌을 구조화하고 이를 이용한 색인시스템을 설계함으로써, 문헌구조를 이용한 다양한 검색이 가능하도록 하였다. 이를 위해 논문을 대상으로 하여 문헌의 구조를 분석하고, 주요 문헌요소인 초록, 목차, 본문, 참고문헌의 특성을 색인에 반영하였다. 색인시스템은 문헌요소를 태그와 텍스트데이터로 분석하여 색인하는 일차색인과, 일차색인에 의해 만들어진 문헌요소테이블과 내용데이터파일을 이용하여 주요 문헌요소를 색인한 이차색인으로 구성된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.293-294
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• 2011

KISTI collects the scientific and technical articles published in Korea and builds the Korean STI database for scientists. The number of papers exceeds one million. To improve the search efficiency of the database additional processing is required. Abstracting, classification, indexing and extracting is a traditional processing method adding value to information. Indexing and classification are useful tool to assist efficient retrieval. In this paper, authors propose a method to improve information retrieval efficiency by assigning classification code and index terms to records of Korean STI database.

• Journal of Information Management
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• v.30 no.1
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• pp.11-28
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• 1999

STN(The Scientific & Technical Information Network) is a fee-based, comprehensive, online search service that provides. accurate, up-to-date information from over 200 scientific, technical, business, and patent databases. STN Easy(http: //stneasy.cas.org) provides point-and-click access to 59 selected key STN databases on the web, and it gives drawings and 3-dimensional chemical structures as well as citation-abstract informations. And information searchers are now able to access full-text documents from key scientific publishers and patent offices through STN Easy via the ChemPort(http://www.chemport.org) connection.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.48 no.3
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• pp.491-510
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• 2014

As a major factor for efficient management and retrieval of the articles in databases, keywords are classified into uncontrolled keywords and controlled keywords. Most of Korean scholarly databases fail to provide controlled vocabularies to indexing research articles which help users to retrieve relevant papers exhaustively. In this paper, we carried out automatic descriptor assignment experiments to Korean articles using automatic classifiers learned with descriptors in international database. The results of the experiments show that the classifier learning with descriptors in international database can potentially offer controlled vocabularies to Korean scholarly articles having English s. Also, we sought to improve the performance of automatic descriptor assignment using various classifiers and combination of them.

• 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.