본 논문에서는 객체 지향 멀티미디어 데이타베이스 모델 하에서 다중 키워드를 이용한 검색 기법을 제안하였다. 멀티미디어 데이타 검색에서의 부분 매칭 문제점을 가급적 줄이기 위한 다중 키워드 등록 띤 검색알고리즘을 개발하였으며, 이를 위해 적절한 탐색 테이블의 저장 구조를 설계하였다. 또한 미디어 데이타 화일을 B+ 트리로 구성하여 검색 시간이 일정하도록 하였다.
Objective We wish that oriental medicine theses can now be searched for by computer. So we have studied thesaurus and keywords in OMIS(Oriental Medicine Information System) Methodologies We have compared the keyword with the Thesaurus in the OMIS. So We have analyzed those into the agreement rate and the disagreement rate. Repeatedly, we have analyzed the agreement rate and the disagreement rate in chronological order. Conclusions 1. As the most of authors don't know about thesaurus, So many keywords disagree with thesaurus. 2. Because thesaurus system is very difficult to general authors. So system administors must build synonym data base, if many authors easily use thesaurus system. 3. We have to require institute editor to modify editorial policy. Presently most of institute require only one foreign language keywords, but it must be required foreign and Korean language keywords. 4. We must study not only oriental medicine thesaurus but also the other science thesaurus.
사물 인터넷(IoT)은 물리적 객체나 전자 제품, 소프트웨어, 센서 및 제조업체, 운영자 또는 연결된 다른 장치와 데이터를 교환하여 더 큰 가치와 서비스를 달성 할 수 있도록 연결된 사물 네트워크를 말한다. 지금까지 계량 정보 분석과 미래 유망영역 탐지에 대한 연구는 키워드를 중심으로 수행해왔다. 본 논문에서는 문헌에서 키워드 매핑에 대한 동태적 분석을 통하여 최근에 관심 영역인 사물 인터넷에 대한 미래 유망 영역을 탐지하는 방법을 제시한다.
The purpose of this study was to investigate the perceptions of the students about professionalism on the elementary teachers' science teaching through network analysis of keyword. For this study, questionnaires were conducted to elementary school students. The collected data were translated by coding and data cleaning. And then analyzed by Gephi 0.9.2 program as a tool of the network analysis. The results of this study were as follows: Top 5 words in betweenness centrality were 'smart, experiment, fun, various, and student understanding'. There was some difference of perceptions of students according to personal backgrounds(gender, grade and interest toward science class). Based on the result of this study, implications to improve elementary teachers' science teaching professionalism were suggested.
본 논문은 기계가독형 데이타베이스를 탐색하는 자연어 정보검색 시스템에서 검색용 디소오러스를 이용하면 정보검색효율이 향상된다는 전제하에, 검색용 디스오러스 자동 작성방법 중의 하나인 용어 다동분류를 우리말 용어에 적용시켜 실험하였고, 이 결과로 형성된 용어군의 응용방법을 제시하였다. 용어자동분류는 용어사이에 존재하는 어의적 관계가 한 문장에서 출현하는 용어의 통계적 양상에 근거하여 밝혀질 수 있다는 가설하에 세워진 방법으로, 본 논문에서는 심리학 분야의 국내 학술잡지중 초록이 수록된 4개의 잡지를 실험대상잡지로 선택하였다.
효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.
본 논문에서는 기존 텍스트 기반 유사도 계산 방안을 이용해서 논문들 간의 유사도를 계산하는 방안에 대해서 논의한다. 먼저, 실험을 통해서 논문의 제목, 요약, 그리고 본문 중에서 어떤 부분이 유사도를 계산하는데 더 유용한지 확인하고 적절한 가중치를 부여한다. 두 번째로 논문의 텍스트 정보가 불완전한 상황에서 논문들 간의 유사도를 보다 정확하게 계산할 수 있는 키워드 확장 방안을 제안한다. 실제 논문 데이터베이스를 이용해서 제안하는 방안의 우수성을 검증한다.
In this paper, we analyzed key keywords and research themes in the field of defense research using keyword network analysis and tried to grasp the whole knowledge structure. To do this, we extracted data from 2,165 research data from defense related research institutes from 2010 to 2017 and applied the Pareto rule to the number of abstracts of words and the number of links between words, We extracted a total of 2,303 words based on the criterion and extracted 204 final key words through component analysis. By analyzing the centrality and cohesiveness through these key words, we confirmed the concept of core research in the defense field and derived a total of 7 large groups and 16 small groups of each group in the knowledge structure of the defense area.
정보통신망 및 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 정보의 형태는 단순한 텍스트 데이터에서 멀티미디어 데이터로 전환되고 있다. 멀티미디어 기술은 저장, 재생, 압축 등 관련 기술의 빠른 발전과 미디어의 사회, 문화적 역할이 계속 증가함에 따라 우리 사회 전반에 걸쳐 매우 광범위하게 사용되고 있으며, 이로 인해 동영상 검색등의 많은 검색을 요구 하고 있으나, 동영상 검색의 문제점은 생산되는 컨텐츠에서 동영상이 가지고 있는 비중은 계속해서 높아지지만 쌓아진 데이터를 검색하기엔 몇 가지 문제점이 있다. 첫 번째는 데이터의 중복성이고 두 번째는 제목, 내용 그리고 Keyword가 일치하지 않으며, 세 번째는 저자권 침해 등이 있다. 본 연구에서는 본 논문에서는 빠르게 변화되고 있는 정보화 시대에 맞게 동영상에서 음성과 얼굴영역을 검출하여, 검색 시 효율적이고 정확한 데이터의 검색이 이루어 질 수 있도록 검색 알고리즘을 제안하고 소개하며, 이중 두 번째의 문제점인 제목, 내용 그리고 Keyword의 불일치한 점에 두어 검색 시 영상의 이미지 검색과 음성을 통하여 keyword를 찾아 효율적이고 검색율의 높일 방법을 연구한다.
본 연구는 지방교육자치의 가장 핵심인 '교육감' 관련 연구들의 주요 핵심어들과 그들 간의 관계성을 분석하였다. 본 연구에서는 2009년부터 2018년까지(10년간)의 '교육감' 관련 선행연구 총 93건을 키워드 네트워크 분석 방법론을 활용하여, 주요 핵심어 추출 및 워드 클라우드 제시, 주요 핵심어들 간의 관계성(의미망 네트워크) 분석 등을 진행하였다. 최근 10년간 국내 '교육감' 관련 연구들의 주요 핵심어들은 교육감선거, 주민직선제, 선출제도, 개선방안, 비교연구, 교육자치, 문제점, 지방자치, 교육부장관, 교육위원 등 이었다. 주요 핵심어들(상위 출현빈도)은 높은 밀도와 연결정도를 가지고 상호 네트워크를 형성하고 있었다. 본 연구결과는 향후 진행될 '교육감' 관련 후속연구들의 새로운 연구주제 선정 및 다양한 방향 설정에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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