• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.129-129
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• 2017

In planning and evaluating government R&D programs, one of the first steps is to understand the government's current R&D investment portfolio - which fields or topics the government is now investing in in R&D. Analysis methods of an investment portfolio of government R&D tend traditionally to rely on keyword searches or ad-hoc two-dimensional classifications. The main drawback of these approaches is their limited ability to account for the characteristics of the whole government investment in R&D and the role of individual R&D program in it, which tends to depend on the relationship with other programs. This paper suggests a new method for mapping and analyzing government investment in R&D using a combination of methods from natural language processing (NLP) and network analysis. The NLP enables us to build a network of government R&D programs whose links are defined as similarity in R&D topics. Then methods from network analysis show the characteristics of government investment in R&D, including major investment fields, unexplored topics, and key R&D programs which play a role like a hub or a bridge in the network of R&D programs, which are difficult to be identified by conventional methods. These insights can be utilized in planning a new R&D program, in reviewing its proposal, or in evaluating the performance of R&D programs. The utilized (filtered) Korean text corpus consists of hundreds of R&D program descriptions in the budget requests for fiscal year 2017 submitted by government departments to the Korean Ministry of Strategy and Finance.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제22권1호
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• pp.109-120
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• 2003

The purpose of this study is to observe, to analyze of the preservice teachers' naive theories about the change of season. And it is to find a instruction strategy which can solve problem about this. The general idea about the change of season is observed by the 3 methods which are simply explaining with words, explaining with pictures and models. The author is to find the similarity. difference and relationship which the preservice teachers have about the general idea about the change of season. The important changable primary factors, which can effect to the general Idea formation, are naturally dragged out through the observation of preservice teachers participation. For this study, 4 first year preservice teachers of one of national university of education are used. Before the interview. the author tries to form rapport with the preservice teachers. Experiment materials, pencil. paper, camcorder, digital recorder and interview note were used for the study with reflection of them just way they are. As the result of the interview. all of 4 preservice teachers had not being understand the concept about the change of season and the three ways of explanation methods were not matched each other, so it is revealed that the general Idea of the change of season, which the preservice teachers have, is not strongly formed. In spite of the repeated study of the change of season from elementary school to university, it has many problem about recognition of the general idea about the change of season which pre-elementary teachers have. Therefore it is needed to improve the experiment in elementary science text book and naive theories by the activity which is explaining the change of season in three dimension space. to prevent the naive theories which the preservice teachers may have.

• 전기학회논문지
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• 제65권12호
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• pp.2270-2277
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• 2016

In modern society, creation and distribution of multimedia contents is being actively conducted. These multimedia information have come out the enormous amount daily, the amount of data is also large enough it can't be compared with past text information. Since it has been increased for a need of the method to efficiently store multimedia information and to easily search the information, various methods associated therewith have been actively studied. In particular, image search methods for finding what you want from the video database or multiple sequential images, have attracted attention as a new field of image processing. Image retrieval method to be implemented in this paper, utilizes the attribute of corner patches based on the corner points of the object, for providing a new method of efficient and robust image search. After detecting the edge of the object within the image, the straight lines using a Hough transformation is extracted. A corner patches is formed by defining the extracted intersection of the straight line as a corner point. After configuring the feature vectors with patches rearranged, the similarity between images in the database is measured. Finally, for an accurate comparison between the proposed algorithm and existing algorithms, the recall precision rate, which has been widely used in content-based image retrieval was used to measure the performance evaluation. For the image used in the experiment, it was confirmed that the image is detected more accurately in the proposed method than the conventional image retrieval methods.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권2호
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• pp.25-32
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• 2020

Data on patent and scientific paper is considered as a useful information source for analyzing technological information and has been widely utilized. Technology big data is analyzed in various ways to identify the latest technological trends and predict future promising technologies. Clustering is one of the ways to discover new features by creating groups from technology big data. Patent includes refined bibliographic information such as patent classification code whereas scientific paper does not have appropriate bibliographic information for clustering. This research proposes a new approach for clustering data of scientific paper by utilizing reference titles in each scientific paper. In this approach, the reference titles are considered as textual information because each reference consists of the title of the paper that represents the core content of the paper. We collected the scientific paper data, extracted the title of the reference, and conducted clustering by measuring the text-based similarity. The results from the proposed approach are compared with the results using existing methodologies that one is the approach utilizing textual information from titles and abstracts and the other one is a citation-based approach. The suggested approach in this paper shows statistically significant difference compared to the existing approaches and it shows better clustering performance. The proposed approach will be considered as a useful method for clustering scientific papers.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권6호
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• pp.529-536
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• 2004

본 논문에서는 질의응답시스템의 성능을 개선하기 위해 문장의 위치정보와 질의형태분류기를 사용하여 질의에 대한 대답순위를 조정하는 새로운 질의-문서 유사도 계산을 제안한다. 이를 위해 첫째로 문서내용을 표현하고 문서의 위치정보를 반영하기 위해 개념그래프를 사용한다. 이 방법은 문서비교에 대표적으로 사용되는 Dice-Coefficient에 기반하고 문장에서 단어의 위치정보론 반영한 유사도 계산이다. 두번째로 질의응답시스템의 대답순위를 개선하기 위하여 질의형태를 고려한 기계학습을 통한 질문에 대한 분류를 하였으며 이를 위해서 뉴스그룹의 FAQ 문서 30,000개를 가지고 기계학습 방법인 나이브 베이지안을 사용한 분류기를 구현하였다. 이에 대한 평가를 위해 세계적인 정보검색대회인 TREC-9의 질의응답시스템분야에 제출된 데이타를 가지고 실험하였으며 기존의 방법에 비해 자동학습기법을 사용하였음에도 평균상호순위가 0.29, 상위 5위에 정답을 포함시킨 경우가 55.1%의 성능을 보였다. 이 방법은 다른 시스템과 달리 질의형태분류를 기계학습 방법을 사용하여 자동으로 학습하는 것에 의의를 갖는다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권5호
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• pp.725-730
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• 2006

웹서비스는 e-비즈니스에서 반드시 필요한 핵심 기술로 인터넷을 이용한 오픈 네트워크를 통하여 단일 또는 다수의 비즈니스 간 기존 어플리케이션 시스템을 표준화된 기술로 결함 시킴으로써 언제, 어디서나, 동일 환경에서 원하는 정보나 서비스를 제공해 주는 총체적 서비스이다. 그러나 현재의 웹서비스 검색 시스템들은 단순한 텍스트 위주의 검색 서비스 방식으로 단어의 유사성 및 상관관계 등을 파악한 신뢰성 있는 결과를 제공하지 못하며 현재 이러한 시맨틱 웹 기능이 포함된 웹서비스 검색 모델은 거의 존재하지 않고 있다. 본 논문은 이러한 기존 웹서비스 검색 모델을 보완하기 위해 일반 웹 문서 검색, UDDI 검색, 시맨틱 문서 검색이 모두 가능한 확장된 시맨틱 웹서비스 검색 모델을 설계 및 구현하였다. 마지막으로 제안 시스템의 실행 결과를 제시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1172-1181
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• 2009

전자의무기록(Electronic Medical Record, EMR)은 모든 검사 과정이 텍스트 기반의 데이터 형태로 저장되는 의료 분야의 의무기록 시스템을 의미한다. 그러나 국내의 전자의무기록 시스템은 각 의료기관마다 고유한 의료정보검사코드 형태를 이용하여 기록하는 방식으로 정보를 저장하기 때문에 병원 간의 의료검사 기록 형태들의 공유, 해석, 분석에 많은 문제점들을 가진다. 위의 문제들을 해결하기 위하여 표준화 되어 있지 않은 병원들의 검사코드들을 LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Code)로 표준화하려는 연구들이 많다. 현재까지의 연구들은 로컬 의료정보검사코드를 수동으로 LOINC로 변환하는 방법이 연구되었다. 또한 대용량 의학 정보들을 다루기에 적절하지 않은 파일 기반에서 코드들을 관리하는 연구들이 이루어져왔다. 기존의 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 의료 용어 표준화 알고리즘을 제안하고, 구현하여 해결하였다. 또한, 대표적인 상용시스템이 가졌던 문제점인 검색어를 의사가 직접 생성해야 했던 부분을 LOINC 의 여섯 가지 자동 속성 추출 및 검색어 자동 생성 기능을 구현하여 해결하였다. 또한, 기존의 시스템들이 고려하지 않았던 대용량 데이터의 매핑 부분을 파일 시스템 기반이 아닌 데이터베이스 기반 검색 프레임웍을 구축하였다.

• 정보관리연구
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• 제43권2호
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• pp.43-66
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• 2012

이 연구는 저자프로파일링 기법을 활용하여 국내 수의과학 분야의 지적 구조에 대한 계량적인 접근을 시도하였다. 계량적인 접근은 인용 데이터를 기본으로 수의과학 분야의 국내 3개 주요 학술지를 선정하고, 선정된 학술지에 수록된 740편의 논문 가운데 주요 저자 50인의 논문을 대상으로 분석하였다. 분석결과 분석 대상 50인의 저자는 주제적 연관성에 따라 4개의 상위 클러스터와 11개의 하위 클러스터를 형성하는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 주제분야별 지적 구조의 시각화를 위하여 다차원척도법을 이용하여 지도를 생성하였으며, 각 클러스터별로 선정된 저자의 논문 제목, 초록 및 키워드를 이용하여 4개 상위 클러스터 및 11개 하위 클러스터의 주제를 판정하였다. 또한 각 주제분야 클러스터별로 저작 활동이 활발한 연구자를 선정하고 연구자의 관심 주제 분야를 표현하였다. 이 연구를 통하여 수의과학 분야의 주제별 연구자간의 네트워크와 최근 연구 동향 파악이 가능하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.861-868
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• 2021

빅데이터를 시각화하기 위한 기술이 발전하여 많은 데이터를 직관적으로 분석, 오류검출, 의미 도출 등의 작업이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 한국고전번역원의 한국고전종합DB에서 제공하는 한자로 된 문집데이터를 수집하여 데이터를 저장, 가공하여 3D 네트워크 다이어그램으로 문집 정보를 시각화하는 3D 분석의 설계와 구현에 대해 기술한다. 많은 양의 데이터를 2D로 표현했을 때의 문제를 해결하고, 직관적인 데이터 분석, 오류 검출, 특성이나 유사도와 같은 유의미한 데이터 추출이 가능하고, 사용자 편의성을 제공할 수 있다. 본 논문은 선행연구에서 진행한 2D 시각화로 한자로 된 조선시대 시문을 분석했을 때의 문제점을 개선하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.535-540
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• 2021

다중문서는 하나의 주제가 아닌 다양한 주제로 구성된 문서를 의미하며 대표적인 예로 온라인 리뷰가 있다. 온라인 리뷰는 정보량이 방대하기 때문에 요약하기 위한 여러 시도가 있었다. 그러나 기존의 요약모델을 통해 리뷰를 일괄적으로 요약할 경우 리뷰를 구성하고 있는 다양한 주제가 소실되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 주제의 손실을 최소화하며 리뷰를 요약하기 위한 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 전처리, 중요도 평가, BERT를 활용한 임베딩 치환, 임베딩 클러스터링과 같은 과정을 통해 리뷰를 분류한다. 그리고 분류된 문장은 학습된 Transformer 요약모델을 통해 최종 요약을 생성한다. 제안하는 모델의 성능 평가는 기존의 요약모델인 seq2seq 모델과 ROUGE 스코어와 코사인 유사도를 평가하여 비교하였으며 기존의 요약모델과 비교하여 뛰어난 성능의 요약을 수행하였다.