• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.233-239
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• 2001

최근 대부분의 회사들은 업무를 수행하는데 필요한 지식과 노하우를 공유하고 재사용하기 위하여 지적 자산 관리의 중요성을 인식하고 있다. 특히 고도로 지식 집약적인 업종이라 할 수 있는 IT컨설팅 회사에서는 지적 자산의 관리가 다른 어떤 회사에서보다 큰 중요성을 가지게 된다. 컨설팅 회사에 있어서 검증이 완료된 지적 자산의 공유 및 지능적이면서도 신속한 검색은 컨설팅 서비스의 품질과 고객 만족에 직결되는 중요한 요소이다. 따라서 대부분의 컨설팅 회사들은 자사의 지식 자산을 관리하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문의 목적은 IT 컨설팅 회사예서 관리되는 다양한 형태의 지적 자산들을 중앙 관리하여 설친 고객 사이트에 흩어져 프로젝트를 수행하는 컨설턴트들이 공유할 수 있도록 함으로써 컨설팅 서비스의 생산성과 품질들 높이고자 하는데 있다 이를 위하여 건설팅 회사에서 관리되는 모든 지적 자산의 재고를 조사하여 모델링하고 이를 쉽게 저장하고 검색할 수 있는 시스템 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처를 NT 기반에서 Index server를 이용하여 시스템으로 구현하였다 (KMSCR: A Knowledge Management System for managing Consulting Resources). KMSCR에서는 컨설턴트가 찾고자 하는 검색어를 입력하면 다양한 포맷의 (.doc, .ppt, xls, .rtf, .txt, .html 등과 같은) 결과물을 관련성이 높은 순서대로 출력해 줌으로써 컨설팅 리소스를 효과적으로 재사용할 수 있도록 도와 준다. 또한 검색 시에는 미리 등록된 키워드 뿐 아니라 본문 내의 텍스트 검색까지 가능하게 함으로써 컨설팅 리소스에 대한 보다 효과적이고 효율적인 검색을 가능하게 한다.간을 성능 평가 인자로 하여 수행하였다. 논문에서 제한된 방법을 적용한 개선된 RICH-DP을 모의 실험을 통하여 분석한 결과 기존의 제한된 RICH-DP는 실시간 서비스에 대한 처리율이 낮아지며 서비스 시간이 보장되지 못했다. 따라서 실시간 서비스에 대한 새로운 제안된 기법을 제안하고 성능 평가한 결과 기존의 RICH-DP보다 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.(actual world)에서 가상 관성 세계(possible inertia would)로 변화시켜서, 완수동사의 종결점(ending point)을 현실세계에서 가상의 미래 세계로 움직이는 역할을 한다. 결과적으로, IMP는 완수동사의 닫힌 완료 관점을 현실세계에서는 열린 미완료 관점으로 변환시키되, 가상 관성 세계에서는 그대로 닫힌 관점으로 유지 시키는 효과를 가진다. 한국어와 영어의 관점 변환 구문의 차이는 각 언어의 지속부사구의 어휘 목록의 전제(presupposition)의 차이로 설명된다. 본 논문은 영어의 지속부사구는 논항의 하위간격This paper will describe the application based on this approach developed by the authors in the FLEX EXPRIT IV n$^{\circ}$EP29158 in the Work-package "Knowledge Extraction & Data mining"where the information captured from digital newspapers is extracted and reused in tourist information context.terpolation performance of CNN was relatively

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.37-55
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• 2023

전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서 단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천 저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하여 추천 다양성을 높인다. 이러한 방식으로 구축된 추천 시스템을 평가한 결과 Top-10 정확도 76.6% 수준으로 평가되었으며, 추천 결과에 대한 사용자의 평가를 요청하고 추천 결과의 유효성을 확인하였다. 또한, 제안된 프레임워크의 각 단계가 추천 정확도를 높이는 데에 도움이 된다는 결과를 확인하였다. 본 연구는 그동안 활발히 이루어지지 않았던 국문 학술지 추천에 대한 새로운 접근을 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 제안된 기능을 문서와 저널 보유상태에 따라 변경하여 손쉽게 서비스에 적용할 수 있다는 점에서 실무적인 의의를 가진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.329-331
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• 2014

R&D 과제간의 유사성과 중복성을 분석하는 것은 정부 예산의 효율적 투자를 위해 중요하다. 정부 R&D 과제의 기획 시, 예산의 중복 지원을 방지하기 위해 연구 관리 전담기관, 관련 부처 및 정부차원에서 연구 과제의 중복성을 검토하고 있다. 그러나, 기존의 유사도 분석은 신규 과제 제안서와 기존의 R&D 과제 제안서를 키워드 중심으로 비교, 검색하는 방식에 의존하고 있어, 과제명의 일부 수정, 기술상의 단순 대치 등의 경우, 유사도를 정확히 측정하지 못하는 취약점이 존재한다. 본 연구에서는, R&D 과제 문서의 경우에, 이 문서들을 구별할 수 있는 특징으로써 특허 정보를 활용하고자 한다. 특허 정보는 정부 R&D 특허동향조사사업(http://ipas.rndip.re.kr)을 통해 공표된 자료를 기반으로 한다. 본 연구에서는 신규과제가 입력되었을 때, 특허 정보를 이용하여 R&D 과제간의 유사성 및 중복성을 분석할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, 집합 이론 및 확률 이론을 기반으로 한 유사도 측정 모델을 제시한다. 또한 제시한 측정 모델을 실제 시스템으로 구현하여 중복문서를 식별하고 이들의 유사도를 계산하여 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.429-436
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• 2011

인터넷검색의 대상이 되는 각종 문서, 이미지, 동영상 등의 자료가 늘어날수록 이에 대한 효율적인 검색의 문제가 중요시되고 있다. 효율적인 검색의 관점은 초기의 키워드 중심의 검색에서 자료가 지니는 의미적인 요소들을 종합적으로 판단하여 이들의 연관성을 찾아 검색하는 의미적 검색의 방향으로 진행되고 있다. 이에 따라, 각종 자료에 대한 의미적 검색을 위하여 메타데이터 처리를 위한 시맨틱 주석을 생성, 운영하는 시스템들이 연구되어 왔다. 그러나, 동일한 종류의 자료에 대한 주석 위주로 진행되었고, 각기 다른 방법과 형태로 생성된 주석 데이터 간에는 호환적인 검색이나 처리가 어렵다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 다양한 주석문서를 내용분석에 따라 단계별 형태로 분류하고, 상이한 종류의 자료 간에도 검색이 가능하도록 문서간의 유사도를 측정하는 방법을 제시하였다. 주석문서간의 유사도 측정은 소스문서와 유사도가 높은 주석문서를 검색하여 결과적으로 자료의 종류나 형태에 상관없이 가장 유사한 내용을 지니는 문서나 이미지, 동영상 등을 검색하는데 사용할 수 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.351-374
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• 2017

이 연구에서는 생산자 중심의 개인기록 전자출판 리포지토리 구축 모형(안)과 운영 모델의 실질적인 적용을 위해 필요한 세 가지 운영 프로세스를 제안하였다. 1) DSpace 기반 전자출판 리포지토리 구축을 위한 필수 요소로 생산자 중심의 서비스 제공, 운영 주체, 운영 및 관리방안에 대한 사전 논의와 검토, 디지털 개인기록 생산자의 리포지토리 활성화방안, 저작권문제, 개발 및 보급과정, 법적인 체제구축 등을 제안한다. 2) 리포지토리 모형은 이러한 요소들을 고려하여 생산자 중심의 순환구조로 구축한다. 3) 여러기관이 연계한 리포지토리 모형을 통해 콘텐츠 배포와 키워드 검색, 사용 통계, 추천 시스템, 오픈 엑세스 등의 다양한 서비스를 개인 이용자와 포탈업체, 전자출판사에게 동일하게 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.35-45
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• 2012

과학기술 분야 연구자들은 이전 연구와 개발 결과에 대한 조사 연구에 많은 시간을 소비한다. 또한, 연구자들은 유리한 입지를 성공적으로 차지하기 위해 일반적으로 학술 논문, 특허, 최근 연구 동향에 대한 웹 문서 등의 다양한 학술 자원을 분석하여 새롭게 등장하는 연구 주제를 선점하려고 한다. 하지만 키워드 기반의 정보 검색이나 참고문헌 정보에 근거한 연관 문서 추출 방법을 사용해서는 방대한 문헌에서 투자 가능한 연구 주제를 효율적으로 찾는 일이 쉽지 않다. 본 논문에서는 대규모 기술 문헌 자료에서 추출되는 기술, 제품, 연구 주체 간의 의미론적으로 연결된 정보를 효율적으로 생성, 저장하고 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 세부적으로 텍스트 마이닝 기술을 활용하여 문헌에서 나타나는 주요 개체들과 연관 관계를 추출하여 시맨틱 웹 환경에 적용 가능한 기술 지식으로 생성하는데 적합한 온톨로지를 구축한다. 이렇게 구축된 온톨로지는 연관 관계를 가진 기술 지식 탐색을 지원하기에 연구 개발 트렌드 예측 및 분석 서비스인 InSciTe Adaptive에 사용되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제35권4호
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• pp.97-122
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• 2001

본 연구에서는 레코드필드 선택이 대규모 서지 데이터베이스 탐색시 미치는 검색 성능에 대하여 관찰하였다. 실험의 구성 요소는 크게 (1) 대규모 상업용 데이터베이스 INSPEC. (2) 관련된 레코드들 (target sets이라고 정의함). (3) 4개의 키워드가 한 세트로 이루어진 4개의 서로 다른 형태의 질의어들 (CT_TF, CT_IDF, UT_TF, UT_IDF), (4) 최적의 질의를 위한 알고리즘, (5) 가능한 모든 경우의 탐색식을 생성해내는 블리언 탐색식 생성기, 그리고 (6) 실제 운영중인 웹 기반의 검색 시스템으로 이뤄졌다. 실험에서의 레코드 필드 선택은 (1) Abstract, (2) Descriptors, (3) Identifiers, (4) 'Subject'(Descriptors + Identifiers). (5) Title. (6) 'All fields'로 정의하여 독립변수로 채택하였다. 검색 성능은 재현율, 정도율을 모두 반영한 Heine의 D측정에 의하여 평가 되었다. 본 연구에서 얻은 주된 결과로는 (1) 필드선택은 검색성능에 중요한 영향을 미치며, (2) 각 검색 성능에서 보여준 순위는 질의어에 따라 민감한 결과를 보였고 (3) 제목(Title)필드 선택이 D측정에서 최적의 결과를 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.207-214
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• 2020

요즘 스마트폰, 각종 전자기기 등의 사용이 늘고, 인터넷과 SNS가 활성화되며 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 정보의 양이 기하급수적으로 증가하며 많은 정보를 다 살펴보는 것이 어려워졌고, 문서에서 핵심 키워드만 보기를 원하는 사람이 늘어나며 정보의 핵심이 되는 토픽을 추출하는 연구의 중요성이 증가하고 있다. 또한, 토픽을 추출하여 과거와 비교 분석하여 현재의 트렌드를 유추해내는 것도 최근 중요한 이슈이다. 토픽 모델링 기법을 이용하여 대량의 문서에서 토픽을 추출해낼 수 있으며, 이렇게 추출된 토픽은 트렌드 예측, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 빠르게 변하는 트렌드를 분석하여 시대의 흐름에 맞춰가기 위해 확률적 토픽 모델 기법의 하나인 LDA 알고리즘을 활용하였으며, 문서에서 컴퓨팅 분야의 2016, 2017, 2018년도 3개년 논문의 주제를 알아보고, 연구의 동향과 흐름을 분석한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.77-86
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• 2019

본 논문은 머신 러닝 기술을 이용하여 과거의 수집된 문서를 분석하고 이를 바탕으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 특정 도메인과 관련된 키워드를 기반으로 데이터를 수집하고, 특수문자와 같은 불용어를 제거한다. 그리고 한글 형태소 분석기를 사용하여 수집한 문서의 각 단어에 명사, 동사, 형용사와 같은 품사를 태깅한다. 문서를 벡터로 변환하는 Doc2Vec 모델을 이용해 문서를 임베딩한다. 임베딩 모델을 통하여 문서 간 유사도를 측정하고 머신 러닝 기술을 이용하여 문서 분류기를 학습한다. 학습한 분류 모델 간 성능을 비교하였다. 실험 결과, 서포트 벡터 머신의 성능이 가장 우수했으며 F1 점수는 0.83이 도출되었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.13-26
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• 2021

국내 OSC가 활성화되기 위해서는 설계 및 엔지니어링, 공장제조, 현장조립 등 각 단계별로 적용되는 기술의 혁신도 중요하지만, 기존 건설 생산방식과 차별화되는 관리 및 운영방식의 개발도 필요하다. 하지만, 현재 국내에서 진행되고 있는 OSC 관련 연구는 공법 개발과 같은 기술개발 측면의 연구가 주를 이루며, OSC 프로젝트의 성공을 위한 관리 방안 도출과 관련한 연구는 미진한 실정이다. 따라서, OSC 프로젝트의 핵심성공요인의 명확한 이해에 기반한 프로젝트 관리 방안 도출에 대한 연구가 요구되는 바이다. 이에 본 연구의 목적은 해외에서 선행된 OSC 프로젝트의 성공요인과 관련한 다수의 연구들을 분석하여 국내 OSC 프로젝트의 성공적 관리를 위한 핵심 시사점을 제시하는 것이다. 이를 통해 향후 국내에서 확산될 OSC 프로젝트의 성공 가능성 제고에 기여하고자 한다.