• 제목/요약/키워드: 논문주제

검색결과 3,305건 처리시간 0.034초

블로그 월드를 위한 커뮤니티 추출 방안 (On Extracting a Community in the Blog World)

  • 신정환;김상욱;윤석호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.283-285
    • /
    • 2008
  • 블로그 월드에는 동일한 주제와 관련된 포스트들에 공통적으로 관심을 보이는 블로거들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 블로거들의 집합을 블로그 커뮤니티(blog community)라 정의한다. 블로그 커뮤니티는 타겟 마케팅, 양질의 정보 공유, 블로그 월드의 활성화 등 다양한 블로그 비즈니스 정책을 수립하는데 활용될 수 있다. 그러나 블로그 커뮤니티는 카페 등과 달리 멤버쉽으로 운영되는 집단이 아니기 때문에 커뮤니티에 속하는 멤버를 쉽게 파악할 수 없다. 본 논문에서는 주어진 주제와 관련된 블로그 커뮤니티를 추출하는 효과적인 방법을 제안한다. 먼저, 주어진 주제에 대한 시드 포스트들을 선택하고, 이 시드 포스트들을 통해서 주제와 관련된 블로거들을 선택한다. 다음으로, 선택된 블로거들을 통해서 주제와 관련된 포스트들을 선택한다. 위와 같은 과정을 반복해 나가면서 블로그 월드에 존재하는 주어진 주제와 관련된 모든 블로거들을 선발한다. 실제 블로그 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

Scientific Data 학술지 분석을 통한 데이터 논문 현황에 관한 연구 (An Investigation on Scientific Data for Data Journal and Data Paper)

  • 정은경
    • 정보관리학회지
    • /
    • 제36권1호
    • /
    • pp.117-135
    • /
    • 2019
  • 데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.

블로그 월드에서 주제 중심의 잠재적 커뮤니티 추출 방안 (Extraction of Latent Topic-based Communities in Blogspace)

  • 신정환;윤석호;김상욱;박선주
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
    • /
    • 제37권1호
    • /
    • pp.56-69
    • /
    • 2010
  • 블로그 월드에는 동일한 주제와 관련된 포스트들과 이 포스트들에 공통적으로 관심을 보이는 블로거들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 블로거들과 포스트들의 집합을 블로그 커뮤니티로 정의한다. 블로그 커뮤니티는 타겟 마케팅, 양질의 정보 공유, 블로그 월드의 활성화 등 다양한 블로그 비즈니스 정책을 수립하는데 활용될 수 있다. 블로그 커뮤니티는 카페 등과 달리 멤버십으로 운영되는 집단이 아니기 때문에 커뮤니티에 속하는 멤버를 쉽게 파악할 수 없다. 본 논문에서는 주어진 주제와 관련된 블로그 커뮤니티를 추출하는 효과적인 방법을 제안한다. 먼저, 주어진 주제에 대한 시드 포스트들을 선택하고, 이 시드 포스트들을 통해서 주제와 관련된 블로거들을 선택한다. 다음으로, 선택된 블로거들을 통해서 주제와 관련된 포스트들을 선택한다. 이와 같은 과정을 반복해 나가면서 블로그 월드에 존재하는 주어진 주제와 관련된 블로거들과 포스트들을 선발한다. 본 논문에서는 추출된 블로그 커뮤니티 주제의 정확도를 측정함으로써 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

단서표현 기반의 인물관련 질의-응답문 문장 주제 분류 시스템 (A Topic Classification System Based on Clue Expressions for Person-Related Questions and Passages)

  • 이경호;이공주
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제4권12호
    • /
    • pp.577-584
    • /
    • 2015
  • 일반적으로 질의응답 시스템은 입력된 질문에 대한 정답을 찾기 위해 질문과 관련된 문서 또는 단락 단위의 검색을 수행한다. 그렇지만 단어 기반의 검색만으로는 정답을 포함하는 단락을 찾기 어려운 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 각 문장이 가지고 있는 주제를 통해 해결할 수 있다고 판단하고 이를 위한 질의-응답문의 주제 분류 시스템에 대해 연구하였다. 이러한 시스템을 위해 필요한 인물과 관련한 주제 유형을 소개하고, 주제를 찾기 위한 단서표현을 정의하였다. 또한 단서표현기반으로 문장의 주제를 파악하는 시스템의 구성에 대해 소개하고, 이 시스템의 구성요소들에 대한 성능 평가를 수행하였다.

국내외 문헌정보학분야 연구에서 추론통계 사용에 관한 연구 (A Study on the Use of Inferential Statistics in Library and Information Science Research)

  • 노정순
    • 한국문헌정보학회지
    • /
    • 제40권1호
    • /
    • pp.119-138
    • /
    • 2006
  • 본 연구는 국내외 문헌정보학분야의 대표적인 10개 학술지에서 2001부터 2004까지 발표된 1,768편의 연구논문을 대상으로 통계사용을 비교하였고, 그 중 추론통계를 사용한 345편의 논문에서 사용된 추론통계기법을 국내외, 학술지 주제영역별, 논문의 연구주제별, 연구방법별, 저자의 전공별로 분석하였다. 2001년 이후 기술통계와 추론통계의 사용은 증가하였으나, 외국에 비하여 국내에서의 사용률은 유의하게 낮은 차이를 보였다. 추론통계를 사용한 345편의 논문은 국내외, 학술지 주제영역별, 연구주제별, 연구방법별, 저자의 전공별 차이가 있었다. 사용된 추론통계기법은 국내외 간에, 학술지 주제영역 간에 차이가 있었다. 전체적으로 다변량분석이 가장 많이 사용되었다. 추론통계를 사용하는데는 가설 설정에서부터 가설을 검정하고, 검정통계량과 유의확률을 제시하고, 모형의 적합성을 해석하는데 보다 주의깊은 논의가 필요한 것으로 분석되었다.

저자 지정 색인 용어에 따른 컨퍼런스 논문 주제 및 동향 시각화 (Visualization of Conference Paper Topics and Trends According to Author-Assigned Index Terms)

  • 에런 스노버거;이충호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.340-342
    • /
    • 2022
  • 색인 용어 또는 키워드는 가장 중요한 명사를 강조 표시하여 연구 논문 주제에 대한 빠른 개요를 제공하기 때문에 연구 논문의 중요한 구성 요소이다. 본 연구에서는 2018년 이후의 학술대회(KIICE)에 실린 논문과 2016년 이후의 국제학술 대회(ICFICE)에 실린 저자 지정 색인 용어를 추출하였다. 추출된 지표 용어는 연구 주제 동향에 대한 이해를 위해 표준화되고 분석되었다. 또한 과대하게 연구되거나 과소하게 연구된 주제를 분석하였다. 이러한 색인 용어 분석은 연구자가 자신의 연구에 대한 추가적인 주제를 선택하는 데 유용할 뿐만 아니라 연구 논문에 색인 용어를 선택할 때 빈번히 사용되는 키워드를 사용하면 도움이 될 것으로 기대된다.

  • PDF

ICME-10에서의 영재교육

  • 박혜숙
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
    • /
    • 제18권3호통권20호
    • /
    • pp.163-170
    • /
    • 2004
  • 덴마크의 코펜하겐에서 지난 7월 4일부터 11일까지 열린 ICME-10에서는 전체강연과 정규강연 외에 29개의 주제연구에 따른 논문발표 등이 있었다. 29개의 주제연구 중에는 영재교육을 주제로 한 분과가 있었는데, 이때 발표된 논문은 미국 5편, 이스라엘, 불가리아, 한국 각 4편, 일본 3편을 포함하여 그리스, 러시아, 노르웨이, 브라질, 캐나다, 라트비아 등 18개국에서 총 36편이 발표되었고, 발표에 참여한 인원은 공동연구자를 포함하여 50여명에 이른다. 본고에서는 이러한 논문들을 살펴보아 최근의 영재교육의 동향을 살펴보고자 한다.

  • PDF

우리나라 문헌정보학 학술지 논문 및 인용문헌 분석을 통한 연구동향 연구 (A Study on the Research Trends of Library & Information Science in Korea by analyzing Journal articles and the Cited Literatures)

  • 오세훈
    • 정보관리학회지
    • /
    • 제22권3호
    • /
    • pp.379-408
    • /
    • 2005
  • 본 연구는 광복이후 최근 60년간 발표된 우리나라문헌정보학 논문의 주제 및 간행시기별 분포를 조사하고, 이곳에 인용된 외국 문헌정보학 문헌의 주제 및 인용시기별 분포와 그 반감기를 조사함과 동시에 타 학문 분야와의 관련성을 추적함으로써 우리나라 문헌정보학 연구의 동향 및 문헌정보학과 타 학문 분야와의 연계성을 밝히고자 하였다. 그 결과 첫째, 우리나라 문헌정보학 연구의 핵심 주제는 시간의 흐름에 따라 주된 연구 주제가 출현하고 쇠퇴하며, 논문의 주제와 간행시기 사이에 상관성이 있음을 입증하였다. 둘째, 피인용 외국 문헌정보학 문헌의 주제는 인용시기 간에 상관성이 존재하며, 반감기는 평균 10년 미만이지만 주제에 따라 그 반감기에 차이가 있음을 밝혔다. 셋째, 피인용 타 학문 분야문헌의 주제는 인용시기 사이에 상관성이 있으며, 반감기는 평균 10년 미만이지만 주제에 따라 그 반감기에 차이가 있음을 밝혔다.

텍스트 네트워크분석을 활용한 국방분야 연구논문 지식구조 분석 (Knowledge Structure Analysis on Defense Research Using Text Network Analysis)

  • 이용규;윤성웅;이상훈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
    • /
    • pp.526-529
    • /
    • 2018
  • 본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.

  • PDF

주제어구 추출과 질의어 기반 요약을 이용한 문서 요약 (Document Summarization using Topic Phrase Extraction and Query-based Summarization)

  • 한광록;오삼권;임기욱
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제31권4호
    • /
    • pp.488-497
    • /
    • 2004
  • 본 논문에서는 추출 요약 방식과 질의어 기반의 요약 방식을 혼합한 문서 요약 방법에 관해서 기술한다. 학습문서를 이용해 주제어구 추출을 위한 학습 모델을 만든다. 학습 알고리즘은 Naive Bayesian, 결정트리, Supported Vector Machine을 이용한다. 구축된 모델을 이용하여 입력 문서로부터 주제어구 리스트를 자동으로 추출한다. 추출된 주제어구들을 질의어로 하여 이들의 국부적 유사도에 의한 기여도를 계산함으로써 요약문을 추출한다. 본 논문에서는 주제어구가 원문 요약에 미치는 영향과, 몇 개의 주제어구 추출이 문서 요약에 적당한지를 실험하였다. 추출된 요약문과 수동으로 추출한 요약문을 비교하여 결과를 평가하였으며, 객관적인 성능 평가를 위하여 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 실험 결과를 비교하였다.