이 연구는 근대개혁기에 제정된 공문서 제도와 지방관청에서 생산한 공문서를 분석하여 당시 지방관청에서 이루어진 공문서 관리 실상을 들여다보고, 그 특징을 정리해 보고자 하였다. 이를 위하여 근대개혁기에 존재했던 지방관청 중에서 근대관청으로서 기능을 하고, 그 관청에서 생산된 공문서가 비교적 온전히 남아 있는 창원감리서를 대상으로 연구를 진행하였다. 먼저 창원감리서가 설치된 창원지역의 역사를 개괄하였다. 지난한 역사에서 창원의 마산포가 개항되고 감리서가 설치된 지리적 특성과 역사적 배경을 살펴보았다. 이어서 창원감리서의 기능을 법적 관점에서 분류하고 그 업무활동에서 생산된 공문서의 주요 내용과 역사적 맥락을 검토하였다. 마지막으로 당시 제정된 공문서 제도와 생산된 공문서의 형식을 비교 분석하여 근대개혁기 지방관청에서 생산한 공문서와 지방관청에 관한 공문서 제도의 특징을 정리하였다.
본 논문은 단어들의 유사도를 이용하여 문서들을 자동으로 분류하는 새로운 방법을 제안한다. 단어들 중에서 의미있는 단어들을 찾아내기 위하여 자동색인 방법을 이용하였으며. 두 번째로 본 논문에서 제안한 확률 모델을 이용하여 각 단어들의 문서와의 연관관계를 분석하였다. 이를 토대로 분류를 가능하게 하기 위한 프로파일을 생성한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망에 관련된 10개의 문서에 대하여 실험하여 유전자 알고리즘과 신경망에 해당하는 프로파일을 생성하였다.
수많은 웹문서 중에서 원하는 문서만을 수집하는 것은 쉽지 않다. 이것을 해결하는 한 방법은 원하는 분야의 정보를 많이 제공하는 사이트에서 원하는 부분만 골라서 수집하는 것이다. 본 논문에서는 웹사이트의 URL 패턴을 XML 기반의 스크립트로 정의하여, 필요한 웹 문서만을 지능적으로 수집하는 방안을 제안한다. 제안하는 수집 방안은 데이터베이스와 같은 구조화된 자료를 정보로 제공하는 사이트에 대해서 매우 빠르고 효율적으로 적용될 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 적용하여 5만개 이상의 웹 문서를 수집하였다.
In this paper, a representation method for structure information retrieval without schema and DTD of XML documents is presented. While existing researches have used DTD or schema to extract structure information, we extract structure information directly from XML documents. Especially the well-formed XML documents are only required to retrieve documents in the proposed method. Thus it can retrieve more general and various documents easily compared to the existing XML retrieval systems requiring DTD or schema. Experimental result indicates that the proposed method retrieves effectively structure information of XML documents independently to DTD information.
Recent business environments require a company to communicate frequently with other companies. This makes it essential to use XML (extensible Markup Language) documents. Especially in e-Business environments, change management of documents is important to record and trace the history of the documents. It is also important to reconstruct a certain version of documents that are exchanged among companies. In this paper, we propose a new method of storing a document by detecting changes automatically and reconstructing the document version when a user requests. A prototype system is implemented on top of a workflow system. Our approach provides efficiency of storage space and convenient management of documents.
This paper is to develop a security module for electronic approval systems. Electronic documents are created, transmitted and saved in the company's intranet computer network. Transmitting electronic documents, however, brings us a security problem. Communications among various computer systems are exposed to many security threats. Those threats are eavesdropping, repudiation, replay back etc. The main purpose of this paper is to develop a module which provides the security of electronic documents while they are passed from one place to another This paper applies Multi-Level security to the electronic approval system that guarantees security of electronic documents from many threats. Multi-Level security controls the access to the documents by granting security level to subject users and object electronic documents. To prevent possible replay back attacks, this paper also uses one time password to the system. The security module is composed of client program and server one. The module was developed using Microsoft Visual Basic 6.0 and Microsoft SQL Server 7.0. The code uses Richard Bondi's WCCO(Wiley CryptoAPI COM Objects) library functions which enables Visual Basic to access Microsoft CryptoAPI.
In the text classification domain, labeling the training documents is an expensive process because it requires human expertise and is a tedious, time-consuming task. Therefore, it is important to reduce the manual labeling of training documents while improving the text classifier. Selective sampling, a form of active learning, reduces the number of training documents that needs to be labeled by examining the unlabeled documents and selecting the most informative ones for manual labeling. We apply this methodology to Naive Bayes, a text classifier renowned as a successful method in text classification. One of the most important issues in selective sampling is to determine the criterion when selecting the training documents from the large pool of unlabeled documents. In this paper, we propose two measures that would determine this criterion : the Mean Absolute Deviation (MAD) and the entropy measure. The experimental results, using Renters 21578 corpus, show that this proposed learning method improves Naive Bayes text classifier more than the existing ones.
In this paper, I examined the terms of letter of credit and standard for examination of documents. In connection with the test of standard, I reviewed the bank's reasonable care, inconsistence and linkage between documents, non-documentary conditions and the treatment of discrepant documents. Traditionally credit law is founded on two principles such as the standards of strict of compliance and substantial compliance, but these standards are not consistency. Moreover although the Uniform Customs and Practice for Documentary Credits(UCP) introduces a new standard for examination of documents by incorporating international banking practice, the standards for documentary compliance have created ambiguity. Accordingly, I suggest that the standard requires strict compliance between party concerned in letter of credit transactions but only requires international standard banking practice in customer relationship. Therefore the standard and the specific guideline should be prescribed in the next version of the UCP.
As documents in webs are increasing explosively due to the rapid development of electronic documents, an efficient system classifying documents automatically is required. In this study, a new document classification method, which is called Document Finger Print Method, is suggested to classify web documents automatically and efficiently. The performance of the suggested method is evaluated alone with other existing methods such as key words based method, weighted key words based method, neural networks, and decision trees. An experiment is designed with 10 documents categories and 59 randomly selected words. The result shows that the suggested algorithm has a superior classifying performance compared to other methods. The most important advantage of this method is that the suggested method works well without the size limits of the number of words in documents.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권3호
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pp.153-158
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2015
Nowadays, automatic keyphrase extraction is considered to be an important task. Most of the previous studies focused only on selecting keyphrases within the body of input documents. These studies overlooked latent keyphrases that did not appear in documents. In addition, a small number of studies on latent keyphrase extraction methods had some structural limitations. Although latent keyphrases do not appear in documents, they can still undertake an important role in text mining because they link meaningful concepts or contents of documents and can be utilized in short articles such as social network service, which rarely have explicit keyphrases. In this paper, we propose a new approach that selects qualified latent keyphrases from input documents and overcomes some structural limitations by using deep belief networks in a supervised manner. The main idea of this approach is to capture the intrinsic representations of documents and extract eligible latent keyphrases by using them. Our experimental results showed that latent keyphrases were successfully extracted using our proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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