SGML(Standard Generalized Markup Language) and its application to full-text database including a table, a figure and a picture are explained. A structure of SGML based full-text database Is defined by DTD(document type definition) written in SGML, and full-text itself is described with generalized markup depending on DTD. This article explains how to represent a document structure : a hierarchical structure like a chapter, a section, or a paragraph, or non-hierarchical(referencial) structure like a note, a table, a figure or a picture. Merits of SGML, electronic publishing, a retrieval system or hypertext and SGML tools are also described.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.3
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pp.410-422
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1997
In this paper, we descried a bottom-up document structure analysis method in bilingual Korean-English document. We proposed a character segmentation method based on the layout information of connected component of each character. In many researches, a document has been analyzed into text blocks and graphics. We analyzed a document into four parts: text, table, graphic, and separator. A text is recursively subdivided into text blocks, text lines, words, and characters. To extract the character in bilingual text, we proposed a new method of word of word separation of Korean or English. Futhermore, we used a character merging and segmentation method in accordance with the properties of Hangul on the Korean word blocks. Experimental results on the various documents show that the proposed method is very effectively operated on the document structure analysis and the character segmentation.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.15
no.3
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pp.73-93
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1998
Conventional full-text information retrieval system has been proved with high recall ratio and low precision ratio. One of the disadvantages of full-text IR system is that it is not designed to reflect the user's information need. It is due to the fact that full-text IR system has been designed based on physical and logical structure of document without considering the content of document. The purpose of the study is to develop more effective full-text IR system by resolving such disadvantages of conventional system. The study has developed new method of designing full-text IR system by using Content Structure Markup Language(CSML) other than conventioanal SGML.
The primary purpose of this study was to investigate a robust search methodology that could be used in full-text information retrieval systems. A robust search methodology is one that can be easily used by a variety of users (particularly naive users) and it will give them comparable search performance regardless of their different expertise or interests In order to develop a possibly robust search methodology, a fully functional prototype of a fuzzy knowledge based information retrieval system was developed. Also, an experiment that used this prototype information retreival system was designed to investigate the performance of that search methodology over a small exploratory sample of user queries To probe the relatonships between the possibly robust search performance and the query organization using fuzzy inference logic, the search performance of a shallow query structure was analyzes. Consequently the following several noteworthy findings were obtained: 1) the hierachical(tree type) query structure might be a better query organization than the linear type query structure 2) comparing with the complex tree query structure, the simple tree query structure that has at most three levels of query might provide better search performance 3) the fuzzy search methodology that employs a proper levels of cut-off value might provide more efficient search performance than the boolean search methodology. Even though findings could not be statistically verified because the experiments were done using a single replication, it is worth noting however, that the research findings provided valuable information for developing a possibly robust search methodology in full-text information retrieval.
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.
We find the necessary and sufficient conditions for the smash product algebra structure and the crossed coproduct coalgebra structure with th dual cocycle $\alpha$ to afford a Hopf algebra (A equation,※See Full-text). If B and H are finite algebra and Hopf algebra, respectively, then the linear dual (※See Full-text) is also a Hopf algebra. We show that the weak coaction admissible mapping system characterizes the new Hopf algebras (※See Full-text).
Journal of the Korean Society for information Management
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v.33
no.3
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pp.155-176
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2016
This study aims to develope a scholarly metadata information system based on conceptual elements of text structure of Korean studies research articles and to identify the applicability of text structure based metadata as compared with the existing similar system. For the study, we constructed a database(Korean Studies Metadata Database, KMD) with text structure based on metadata of Korean Studies journal articles selected from the Korea Citation Index(KCI). Then we verified differences between KCI system and KMD system through search results using same keywords. As a result, KMD system shows the search results which meet the users' intention of searching more efficiently in comparison with the KCI system. In other words, even if keyword combinations and conditional expressions of searching execution are same, KMD system can directly present the content of research purposes, research data, and spatial-temporal contexts of research et cetera as search results through the search procedure.
The purpose of this study is to explore physical factor of digital text structure for designing e-Book interface and to develop prototype of e-Book interface by applied these factors. To address this goal, explore factor analysis and confirmatory factor analysis were employed, 237 university students were the participated in this study. According to a result, 29 items for physical feature of digital text structure were developed, 9 factors of digital text structure were also extracted; volume, depth, density, space, layout, format, signal, size, and length. Besides, to identify structure of pre-defined 9 factors, confirmatory factor analysis was conducted. As a result of CFA, the factor structure was supported by all of model fit indices.
This study Questioned what happens in L2 reading comprehension of the expository text, as measured by recall and inference-making abilities, when a L2 reader was induced to develop a content schema about the topic of a target text, but the structure of that schema departs from the structure of the target text Seventy-four. Korean university students read either the same version text twice (consistent condition) or two different version texts (inconsistent condition) with a three-day interval between the two readings. The results of a verification test indicate that, for those subjects with higher L2 reading proficiency, the inconsistent condition was more beneficial than the consistent condition for the inference-making task. On the other hand, for lower-level L2 readers, the consistent condition was more favorable for the recall task. It was concluded that inducing a structurally inconsistent schema through an L2 pre-reading would be beneficial only when the reader's L2 linguistic ability is proficient enough to produce necessary propositions from the pre-reading.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.4
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pp.241-246
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2013
A classic document clustering technique may incorrectly classify documents into different clusters when documents that should belong to the same cluster do not have any shared terms. Recently, to overcome this problem, internal and external knowledge-based approaches have been used for text document clustering. However, the clustering results of these approaches are influenced by the inherent structure and the topical composition of the documents. Further, the organization of knowledge into an ontology is expensive. In this paper, we propose a new enhanced text document clustering method using non-negative matrix factorization (NMF) and WordNet. The semantic terms extracted as cluster labels by NMF can represent the inherent structure of a document cluster well. The proposed method can also improve the quality of document clustering that uses cluster labels and term weights based on term mutual information of WordNet. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than the other text clustering methods.
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