Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.4
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pp.305-321
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2007
The purpose of this study is to examine whether the information resources referenced by human indexers during indexing process are effective on Text Categorization. More specifically, information resources from bibliographic information as well as full text information were explored in the context of a typical scientific journal article data set. The experiment results pointed out that information resources such as citation, source title, and title were not significantly different with full text. Whereas keyword was found to be significantly different with full text. The findings of this study identify that information resources referenced by human indexers can be considered good candidates for text categorization for automatic subject term assignment.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.6
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pp.1481-1492
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1999
As Internet is popularized by the advent of Web concept having characteristics such as open network, user-friendly, and easy-usage, there are many changes in Information systems providing various information. Web is rapidly transferred traditional Information systems to Web-based Information systems, because it provides not only text information but also multimedia information including image, audio, video, and etc. Also, as information contents were changed from text-based simple abstract information to full-text information, there was appeared various document formats processing Full-text information. But, as they naturally demand large systems memory, long processing time, broader transmission bandwidth, and etc, estimating of these factors is necessary when constructing information systems. This paper focuses on how to design and construct information system processing full-text information and providing function of an integrated document. Primarily, we should review standard document format which is used or developed, and any document format is appropriate to process full-text information in review with viewpoint of information system. Also, practically we should construct information system providing full-text information based on PDF document.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.47
no.1
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pp.339-360
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2016
This study is intended to analyze the actual condition of operating the full-text information disclosure system of government and Officials' Perceptions. According to the results of analysis, the public servant group's level of full-text information disclosure system was high. With regard to the positive and negative function of full-text information disclosure, an expectation for positive function was high in the aspect of assuring the transparency of administration. And public servants were worried about an increase in the burden of administrative duties. With regard to factors in hindering the development of full-text information disclosure, it was shown that the percentage of clients' abuse and misuse of full-text information was the highest. For the activation of full-text information disclosure system, it is necessary to prepare measures for preventing the abuse and misuse of full-text information.
Sign language has completely different meaning depending on the direction of the hand or the change of facial expression even with the same gesture. In this respect, it is crucial to capture the spatial-temporal structure information of each movement. However, sign language translation studies based on Sign2Gloss2Text only convey comprehensive spatial-temporal information about the entire sign language movement. Consequently, detailed information (facial expression, gestures, and etc.) of each movement that is important for sign language translation is not emphasized. Accordingly, in this paper, we propose Spatial-temporal Keypoints Centered Sign2Gloss2Text Translation, named STKC-Sign2 Gloss2Text, to supplement the sequential and semantic information of keypoints which are the core of recognizing and translating sign language. STKC-Sign2Gloss2Text consists of two steps, Spatial Keypoints Embedding, which extracts 121 major keypoints from each image, and Temporal Keypoints Embedding, which emphasizes sequential information using Bi-GRU for extracted keypoints of sign language. The proposed model outperformed all Bilingual Evaluation Understudy(BLEU) scores in Development(DEV) and Testing(TEST) than Sign2Gloss2Text as the baseline, and in particular, it proved the effectiveness of the proposed methodology by achieving 23.19, an improvement of 1.87 based on TEST BLEU-4.
The objective of this study is to examine the media richness theory and the social information processing model by analyzing the effect of media experience on media perception and communication process. To accomplish this objective, a laboratory experiment was conducted. The independent variable was text medium experience and a face-to-face medium was added as a control group. The dependent variables were medium perception and communication process. Medium perception includes perceived richness, medium feeling, task satisfaction, and communication satisfaction. Communication processes were also analyzed to compare each treatment group. The results can be summarized into two facts. First, face-to-face group showed higher perceived richness than text medium group. And experienced text medium group perceived their text medium richer than inexperienced text medium group. Second, experienced text medium groups showed more interactions between subjects than inexperienced text medium group. Experienced text medium group also showed more agreements and meta-communication which could be found in face-to-face group. The result of this study supported media richness theory by finding that face-to-face medium was perceived richer than text medium, And the results also proved social information processing model by comparing experienced text medium group and inexperienced text medium group. The text medium, although thought to be the leanest one, could be perceived richer if users had lots of experience on it.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.2
no.2
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pp.5-16
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2012
Today, most researchers conduct their studies through the full-text of e-journals. Therefore, an important base for domestic development of science and technology is to obtain the full-text of quality e-journals by overseas researchers and to provide it to Korea's researchers. This study aims to build a system based on the National Archiving Center for the full-text of e-journals and to make a service system for providing them to the public by acquiring the full-text of quality overseas e-journals. To do this, an analysis was made of the outcome of introducing such a system for full-text of e-journals in comparison with the investment. As a result, 112 more institutions, that is, from 47 institutions to 159 institutions, have introduced the system as of 2012, and the number of downloaded full-texts increased at least 2.17 times.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.8
no.1
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pp.117-134
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1997
This study proves that the quoted legal text functions as the index which represents the contents of the text because of the characteristics of legal information, the automatic indexing in the secondary legal full-text databases can be possible without the assitance of the experts. In case of the establishment, amendment or repealing of law, change of words of index can be possible through revising the legal text quoted in the secondary legal full-text databases. Even when we dont input the full-text about retrospective documents, automatic indexing is also possible, and the establihment and the practice of expert knowledge and integrated databases are possible in case of the retrospective documents. This study indicates that it is necessary to have characteristic information the information experts recognize - that is to say, experimental and inherent knowledge only human being can have - built-in into the system rather than to approach the information system by the linguistic, statistic or structuralistic way, and it can be more essential and intelligent information system.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2007.11a
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pp.515-521
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2007
The text categorization is an important field for the automatic text information processing. Moreover, the authorship identification of a text can be treated as a special text categorization. This paper adopts the conceptual primitives' expression based on the Hierarchical Network of Concepts (HNC) theory, which can describe the words meaning in hierarchical symbols, in order to avoid the sparse data shortcoming that is aroused by the natural language surface features in text categorization. The KNN algorithm is used as computing classification element. Then, the experiment has been done on the Chinese text authorship identification. The experiment result gives out that the processing mode that is put forward in this paper achieves high correct rate, so it is feasible for the text authorship identification.
With the development of data analysis methods and data processing capabilities, semantic analysis of floorplans has been actively studied. Therefore, studies for extracting text information from drawings have been conducted for semantic analysis. However, existing research that separates rasterized text from floorplan has the problem of loss of text information, because when graphic and text components overlap, text information cannot be extracted. To solve this problem, this study defines the morphological characteristics of the text in the floorplan, and classifies the class of the corresponding region by applying the class of the SIFT key points through the SVM models. The algorithm developed in this study separated text components with a recall of 94.3% in five sample drawings.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.11
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pp.85-91
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2016
This paper proposes a collective approach to cited text recognition by exploiting a set of citing text from different articles citing the same article. First, the proposed method gathers highly-ranked cited sentences from the cited article using a group of citing text to create a collective information of probable cited sentences. Then, such collective information is used to determine final cited sentences among highly-ranked sentences from similarity-based cited text recognition. Experiments have been conducted on the data set which consists of research articles from a computational linguistics domain. Evaluation results showed that the proposed method could improve the performance of similarity-based baseline approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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