• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권3호
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• pp.359-373
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• 2022

The new crown pneumonia (COVID-19) has become a global epidemic. The disease has spread to most countries and poses a challenge to the healthcare system. Contact tracing technology is an effective way for public health to deal with diseases. Many experts have studied traditional contact tracing and developed digital contact tracking. In order to better understand the field of contact tracking, it is necessary to analyze the development of contact tracking in the field of computer science by bibliometrics. The purpose of this research is to use literature statistics and topic analysis to characterize the research literature of contact tracking in the field of computer science, to gain an in-depth understanding of the literature development status of contact tracking and the trend of hot topics over the past decade. In order to achieve the aforementioned goals, we conducted a bibliometric study in this paper. The study uses data collected from the Scopus database. Which contains more than 10,000 articles, including more than 2,000 in the field of computer science. For popular trends, we use VOSviewer for visual analysis. The number of contact tracking documents published annually in the computer field is increasing. At present, there are 200 to 300 papers published in the field of computer science each year, and the number of uncited papers is relatively small. Through the visual analysis of the paper, we found that the hot topic of contact tracking has changed from the past "mathematical model," "biological model," and "algorithm" to the current "digital contact tracking," "privacy," and "mobile application" and other topics. Contact tracking is currently a hot research topic. By selecting the most cited papers, we can display high-quality literature in contact tracking and characterize the development trend of the entire field through topic analysis. This is useful for students and researchers new to field of contact tracking ai well as for presenting our results to other subjects. Especially when comprehensive research cannot be conducted due to time constraints or lack of precise research questions, our research analysis can provide value for it.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.57-68
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• 2005

텍스트에 임베디드 되어 있는 부가적인 정보를 이용하여 문서의 실제적인 의미단위인 텍스트를 분리하는 단락검색은 중요한 기술이다. 본 논문에서는 문서의 분야에 적합한 단락만을 분리하여 사용자의 요구에 적합한 단락을 추출하는 기술을 설명한다. 문서에서 분야연상어론 추출하여, 각 문장마다 화제의 분야가 어떻게 커져가고, 줄어들고, 변화하여 가는지를 측정하는 방법을 실험을 통해 설명한다. 긴 문서에서 어떤 화제가 출현하는가를 파악하고, 화제가 계속되거나 혹은 전환되는 지점을 측정하고, 분야별로 단락을 구분하는 방법을 계산한다. 12,500개의 한국어 신문기사를 이용하여 실험한 결과 $88{\%}$의 정확률과 $78{\%}$의 재현율을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.57-66
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• 2003

복수의 화제가 혼합되어 있는 문서에서 각 화제의 경계부분을 구분하여 결정하는 기술을 단락분할이라 한다. 이 기술은 정보검색의 분야에만 한정되지 않고 다양한 분야에서 중요한 역할을 담당할 기술이다. 잘 정의된 분야체계에 따라 구축된 분야연상어를 이용하여 단락분할을 시도한다. 분야연상어란 특정한 분야를 정확하게 연상할 수 있는 단어로서 잘 분류된 문서 컬렉션에서 구축할 수 있다. 이 분야연상어를 이용하여 문서를 관련된 분야별로 추출하여 의미기반 단락추출 방법을 제안한다. 화제의 계속성에 주목하여 분야연상어의 수준(범위)이나 연속출현성에 의해 계산된 계속도에 의해 화제의 실마리를 추적하고, 화제의 전환성을 고려한 방법을 제안한다. 문서 내 각 화제의 단락구분을 명확히 하여, 단락을 화제분야별로 추출하는 방법을 제안한다. 일본어 50문서를 실험한 결과 82%의 정확율과 63%의 재현율을 얻어 실용성을 기대할 수 있었고, 한국어에 적용하여도 좋을 것으로 예상한다.