• 기술혁신학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.1127-1154
• /
• 2018

본 연구는 특허의 질적 특성을 관측 가능한 특허의 인용지표로 설명함으로써 특허가치 추정모형에 기여하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 기업, 대학, 연구소가 한국특허청에 출원한 특허를 대상으로 전후방 인용자료를 구축하였다. 특허의 원천측면을 반영하는 후방인용 지표들이 후속특허에 의한 활용측면을 반영하는 전방인용 특성들을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 전방인방 지표와 후방인용 지표 간에 존재하는 함수관계는 특허가치에 대한 추정, 예측모형을 더 정교화하는데 기여할 것이다. 후방인용 지표들은 특허 자체가 갖는 기술범위를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 기술협력의 일방에게 기술협력의 상대방이 누구인지도 중요하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.241-249
• /
• 2020

학술자원의 인용정보는 선행연구로부터 흘러온 지식의 흐름을 담고 있어 관계론적 측면에서 파편화된 연구를 연결할 수 있다. 인용관계 기반의 정보는 연구의 종합적인 흐름을 파악할 수 있어 기존 연구결과를 발전시키거나 관련된 연구 분야를 도출하여 융합연구를 촉진하는 등 연구논문의 새로운 가치를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 단순 공개수준으로 제공하던 학술문헌 인용정보 데이터를 인용관계를 통해 재생산하여 시계열 기반으로 인용, 피인용 분석을 실시하였다. 추가적으로 인용이 전파되는 과정에 단계를 설정하여 인용 범위를 넓히며 연구의 흐름을 분석 하였다. 이를 통해 인용, 피인용 문헌의 주요 연구 내용을 시계열기반으로 시각화하는 학술정보서비스인 논문타임라인 서비스를 개발하였다. 이는 인용정보가 담고 있는 의미를 전달할 수 있는 서비스로 학술자원을 접근하는 새로운 방법이 될 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권8호
• /
• pp.5565-5570
• /
• 2015

암묵인용문 인식은 학술문헌의 본문 텍스트 내에서 명시적 인용표지가 누락된 인용문장을 자동 인식하는 것으로 인용 기반 논문 검색 및 요약의 핵심 기술이다. 기존 암묵인용문 인식의 최신 연구들은 단어 ngram, 단서어구, 명시인용문과의 거리, 기존 연구자의 성, 기존 방법의 명칭 등 다양한 자질을 활용하여 50% 이상 인식 수준을 보고하고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 영어에 대해 수행되었으며 한국어의 경우 최근 긍정/부정 단서어구 패턴을 활용한 규칙 기반 시도에서 42% 성능 수준이 보고되어 있어 추가 성능 향상이 요구되는 상황이다. 이 연구에서는 한국어 어휘 자질을 사용하여 한국어 암묵인용문의 기계학습 기반 인식을 시도하였다. 이를 위해 어절, 형태소, 음절 단위에 기반한 다양한 크기의 어휘 ngram 자질들의 인식 성능을 비교 평가하고 한국어 암묵인용문 인식에 적합한 어휘 자질로 형태소 1gram 및 음절 2gram 단위를 결정하였다. 또한 이들 어휘 자질들을 전후 명시인용문들과의 인접성을 표현한 위치 자질들과 결합하여 한국어 암묵인용문 인식 성능을 50% 이상 수준으로 대폭 향상시켰다.

• 음성과학
• /
• 제9권1호
• /
• pp.173-184
• /
• 2002

The question of Korean rhythmic type is still a controversial issue (syllable-timed; stress-timed; word-timed). As a step toward solving the question, an experiment was carried out to examine compression effects in Korean. There has been a general belief that the increase of the number of following or preceding syllables causes compression of a vowel (or syllable) in many languages, and a marked anticipatory compression effect can be especially indicative of stress timing. The purpose of this research, therefore, was to obtain some evidence to determine whether or not Korean is stress-timed. The durations of the target vowel/a/ of the monosyllabic word /pap/ were measured at both word and sentence level. In general, marked anticipatory and backward compression effects on the target vowel were observed across one-, two- and three-syllable words in citation form, whereas the effects were neither marked nor consistent at sentence level. These results led us to claim that Korean is not stress-timed.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
• /
• 제10권4호
• /
• pp.29-46
• /
• 2020

The paper describes the quantitative and qualitative dimensions of artificial neural networks (ANN) in India in the global context. The study is based on research publications data (8260) as covered in the Scopus database during 1999-2018. ANN research in India registered 24.52% growth, averaged 11.95 citations per paper, and contributed 9.77% share to the global ANN research. ANN research is skewed as the top 10 countries account for 75.15% of global output. India ranks as the third most productive country in the world. The distribution of research by type of ANN networks reveals that Feed Forward Neural Network type accounted for the highest share (10.18% share), followed by Adaptive Weight Neural Network (5.38% share), Feed Backward Neural Network (2.54% share), etc. ANN research applications across subjects were the largest in medical science and environmental science (11.82% and 10.84% share respectively), followed by materials science, energy, chemical engineering and water resources (from 6.36% to 9.12%), etc. The Indian Institute of Technology, Kharagpur and the Indian Institute of Technology, Roorkee lead the country as the most productive organizations (with 289 and 264 papers). Besides, the Indian Institute of Technology, Kanpur (33.04 and 2.76) and Indian Institute of Technology, Madras (24.26 and 2.03) lead the country as the most impactful organizations in terms of citation per paper and relative citation index. P. Samui and T.N. Singh have been the most productive authors and G.P.S.Raghava (86.21 and 7.21) and K.P. Sudheer (84.88 and 7.1) have been the most impactful authors. Neurocomputing, International Journal of Applied Engineering Research and Applied Soft Computing topped the list of most productive journals.

• 지능정보연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.63-77
• /
• 2011

월드와이드웹(World Wide Web)은 인터넷에 연결된 컴퓨터를 통해 사람들이 정보를 공유할 수 있는 매우 큰 분산된 정보 공간이다. 웹은 1991년에 시작되어 개인 홈페이지, 온라인 도서관, 가상 박물관 등 다양한 정보 자원들을 웹으로 표현하면서 성장하였다. 이러한 웹은 현재 5천억 페이지 이상 존재할 것이라고 추정한다. 대용량 정보에서 정보를 효과적이며 효율적으로 검색하는 기술을 적용할 수 있다. 현재 존재하는 몇몇 검색 도구들은 초 단위로 gigabyte 크기의 웹을 검사하여 사용자에게 검색 정보를 제공한다. 그러나 검색의 효율성은 검색 시간과는 다른 문제이다. 현재 검색 도구들은 사용자의 질의에 적합한 정보가 적음에도 불구하고 많은 문서들을 사용자에게 검색해준다. 그러므로 대부분의 적합한 문서들은 검색 상위에 존재하지 않는다. 또한 현재 검색 도구들은 사용자가 찾은 문서와 관련된 문서를 찾을 수 없다. 현재 많은 검색 시스템들의 가장 중요한 문제는 검색의 질을 증가 시키는 것이다. 그것은 검색된 결과로 관련 있는 문서를 증가시키고, 관련 없는 문서를 감소시켜 사용자에게 제공하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CiteSeer는 월드와이드웹에 존재하는 논문에 대해 한정하여 ACI(Autonomous Citation Indexing)기법을 제안하였다. "Citaion Index"는 연구자가 자신의 논문에 다른 논문을 인용한 정보를 기술하는데 이렇게 기술된 논문과 자신의 논문을 연결하여 색인한다. "Citation Index"는 논문 검색이나 논문 분석 등에 매우 유용하다. 그러나 "Citation Index"는 논문의 저자가 다른 논문을 인용한 논문에 대해서만 자신의 논문을 연결하여 색인했기 때문에 논문의 저자가 다른 논문을 인용하지 않은 논문에 대해서는 관련 있는 논문이라 할지 라도 저자의 논문과 연결하여 색인할 수 없다. 또한 인용되지 않은 다른 논문과 연결하여 색인할 수 없기 때문에 확장성이 용이하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 formal context 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프를 통합한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 계산하여 문서와 문서간의 관계를 표시할 수 있다. 또한 검색된 문서를 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있는 문서의 구조적 통합 방법에 대해 제안한다. 제안한 방법은 루씬 검색엔진이 가지고 있는 순위 계산 공식을 이용하여 문서가 가지는 중요한 단어를 문서의 참조 관계에 적용하여 비교하였다. 제안한 방법이 루씬 검색엔진보다15% 정도 높은 성능을 나타내었다.