• 디지털콘텐츠
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• 5호통권48호
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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.

• 디지털콘텐츠
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• 5호통권156호
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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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.495-498
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• 2006

국내의 정보서비스 업체나 기관들은 세계적인 과학기술정보의 최신 동향과 연구 정보를 제공하기 위해 해외에서 발행된 데이터베이스를 도입, 구축한 정보를 서비스로 제공하고 있다. 여러 데이터베이스 중에서 FSTA(Food Science and Technology Abstracts)는 전 세계의 식품과학, 식품공학, 식품기술 및 음식과 관련된 식품 영양학에 관한 광범위한 초록 정보를 제공하는 데이터베이스이다. 식품과학에 관련된 정보를 유일하게 제공하는 FSTA 데이터베이스를 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발한 정보검색관리 시스템인 KRISTAL를 기반으로 데이터베이스를 구축하여 서비스를 제공할 수 있도록 데이터베이스 도입, 구축, 검색, 수정, 재구축, 통계 등의 여러 과정이 필요하다. 본 논문은 국내 이용자들에게 FSTA 데이터베이스의 정보를 서비스하기 위해 FSTA 데이터베이스를 입수하는 단계부터 KRISTAL 정보검색관리 시스템에 구축하는 단계까지의 과정을 체계적으로 구축하여 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 시스템을 구현하는데 있다. 보다 빠르고 정확한 FSTA 데이터베이스 구축을 통해 사용자들은 최신의 FSTA 데이터베이스를 검색하여 원하는 정보를 얻을 수 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1713-1723
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• 1999

문자 인식 기술은 인쇄도니 형태로 존재하는 수많은 정보를 데이터베이스화 할 수 있는 가장 유용한 대안이다. 본 논문에서는 문자 인식 기술을 사용한 데이터베이스 구축의 타당성을 조사하기 위하여, 문자인식기를 사용한 데이터베이스를 시범적으로 구축하였다. 우선 데이터베이스를 구축할 때 문자 인식기의 선택 시 고려하여야 할 사항들을 살펴보고, 이를 기준으로 4가지의 상용 문자 인식기에 대한 인식 실험을 거친 후 그 중 인식 성능이 가장 좋은 것을 선택하였다. 대상 문서로는 다양한 인쇄 품질 및 특성을 갖는 실제 논문집의 초록을 대상으로 삼았으며, 대량 데이터에 대한 인식률 계산을 위해 수작업된 데이터베이스가 있는 KT 테스트 컬렉션[1]을 선택하였다. 실험은 실제 대용량 데이터베이스 구축과 유사한 환경을 만들기 위해, 문서별 학습이나 기울기 보정 등의 사전 작업을 생략하였다. 실험 결과 970편의 논문 요약문에 대해 평균 문자 인식률 90.5%를 보여, 한글 문자 인식 기술이 아직 데이터베이스 구축에 활용되기에는 이르다는 것을 보였다. 문자 인식에 의한 인식 오류에서는 수작업 한 문서에서 발견되는 오류와는 상이한 유형이 많이 발견된다. 본 논문에서는 추후의 연구를 위하여 문자 인식 텍스트에서 나타나는 오류의 유형을 분류하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1996년도 제3회 학술대회 논문집
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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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.293-294
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• 2011

ISTI는 국내에서 발간되는 과학기술 학술논문을 가공해서 데이터베이스로 구축, 제공하고 있으며 그 규모는 2010년에 100만건을 넘어서고 있다. 규모가 늘어남에 따라 체계적인 주제 분류 등 검색의 효율화를 위한 부가적인 가공이 필요하다. 전통적으로 정보를 가공하는 방법으로 초록화, 분류, 색인, 추록화 등을 혼용하여 사용하고 있다. 이 가운데 색인과 분류는 특히 정보 검색에 유용한 도구로 활용되고 있다. 이 논문에서는 기 구축된 과학기술문헌 데이터베이스에 분류 코드와 색인어를 부여하여 검색효율을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.

• 정보관리연구
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• 제30권1호
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• pp.11-28
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• 1999

STN(The Scientific & Technical Information Network)은 과학 기술, 산업 및 특허 분야의 200여종의 데이터베이스를 검색할 수 있는 상용 온라인 데이터뱅크이다. 이러한 STN의 데이터 베이스중 이용도가 높은 59개의 데이터베이스를 인터넷의 웹상에서 편리하게 검색할 수 있고, 서지 사항이나 초록뿐만 아니라, 특허의 도면이나 비즈니스 정보의 전문 기사 출력 및 화학물질의 3차원 표시도 가능한 STN Easy(http://stneasy.cas.org)의 특징과 기능에 대해 알아보았다. 또한 이렇게 검색한 결과를 ACS(American Chemical Society)를 비롯하여 총 9개 출판사의 웹사이트로 링크하여 전자화된 원문을 얻을 수 있는 ChemPort(http://www.chemfort.org)를 소개하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권3호
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• pp.491-510
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• 2014

학술지 논문의 효율적인 관리 및 검색을 위한 주요 요소인 키워드는 통제키워드와 비통제키워드로 구분할 수 있다. 그러나 현재 국내 데이터베이스에서 대부분의 학술지 논문에는 비통제키워드인 저자키워드만이 부여되어 있을 뿐, 망라적인 탐색을 돕는 통제키워드로서 디스크립터는 제공되지 않고 있다. 이 연구에서는 해외 데이터베이스의 학술지 논문에 부여된 통제키워드를 학습한 분류기를 사용하여, 국내 학술지 논문에 디스크립터를 자동 할당하는 실험을 수행하였다. 그 결과, 국외 데이터베이스의 디스크립터 학습을 통해 영문 초록이 있는 국내 학술지 논문에 통제키워드를 자동 할당할 수 있는 가능성을 확인하였다. 또한, 다양한 분류기 및 분류기 결합을 통하여 이러한 디스크립터 자동 할당의 성능 향상을 모색하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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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.