• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.62-67
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• 2007

불특정 사용자의 참여에 의해 정보가 생성되는 지식검색 서비스에서는 문서의 품질이 검색 만족도에 중요한 요소 중 하나이다. 지식검색 문서의 품질 평가에 관한 기존 연구는 조회 수나 추천 수 등의 비텍스트 정보를 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색 모형에 반영하여 검색 성능을 높이는데 집중하였다. 이러한 비텍스트 정보는 그 유용성이 실험을 통해 증명되었지만, 새로 작성된 문서와 같은 경우 심각한 자료 부족 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보의 자료 부족 문제를 완화할 수 있는 새로운 문서 품질 평가 자질로서 문서 내용의 신뢰성을 반영하는 신뢰도 자질을 제안한다. 제안하는 자질은 문서의 내용으로부터 직접 추출되며, 따라서 추천 수나 조회 수 등 서비스 사용자의 참여나 이용을 필요로 하는 비텍스트 자질보다 자료 부족 문제에 견고하다는 장점이 있다. 또한 제안하는 신뢰도 자질은 문서 품질 평가에 유용하다고 알려진 비텍스트 자질과 유사하거나 향상된 성능을 실험에서 보였으며, 추후 자질 추출 방법을 개선한다면 효과적인 품질 평가 자질로서 기능을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.105-108
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• 2010

쌍방향으로 질문과 답변을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 검증된 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 전문가를 식별하거나 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 제기 되며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 자료 첨부등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 품질평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 품질지수는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 함으로써 지식검색문서를 분별하는 지표가 되며, 이는 지식검색서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.608-615
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• 2008

In Knowledge Q&A services where information is created by unspecified users, document quality is an important factor of user satisfaction with search results. Previous work on quality prediction of Knowledge Q&A documents evaluate the quality of documents by using non-textual information, such as click counts and recommendation counts, and focus on enhancing retrieval performance by incorporating the quality measure into retrieval model. Although the non-textual information used in previous work was proven to be useful by experiments, data sparseness problem may occur when predicting the quality of newly created documents with such information. To solve data sparseness problem of non-textual features, this paper proposes new features for document quality prediction, namely text-confidence features, which indicate how trustworthy the content of a document is. The proposed features, extracted directly from the document content, are stable against data sparseness problem, compared to non-textual features that indirectly require participation of service users in order to be collected. Experiments conducted on real world Knowledge Q&A documents suggests that text-confidence features show performance comparable to the non-textual features. We believe the proposed features can be utilized as effective features for document quality prediction and improve the performance of Knowledge Q&A services in the future.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.2
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• pp.201-210
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• 2021

This study was carried out to investigate the Fagopyrum esculentum (F. esculentum) extracts and vitexin are as the results of microarray, cell proliferation, cell wound recovery, cell cycle, microphage pattern and protein analysis for damage improvement caused by UVB-induced damage. Microarray results showed that UVB-induced increase in DRAM1, Atg2a and Atg13 genes was reduced in F. esculentum ethanol extract and vitexin. Cell proliferation, wound repair, cell cycle, and microphage patterns were improved in F. esculentum ethanol extract and vitexin, while buckwheat ethanol extract and vitexin decreased in both DRAM1, Beclin-1, and LC3 I/II in the vitexin treatment group and p-mTOR and survivin were all increased in protein analysis. It is thought that it can recover to normal and control autophagy, one of the causes of cell aging caused by UVB, to inhibit and regenerate cell death. F. esculentum ethanol extract and vitexin can be used as a functional cosmetic ingredient.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.6
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• pp.343-350
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• 2010

We can get answers we want to know via questioning in Knowledge Search Service (KSS) based on Q&A Community. However, it is getting more difficult to find credible documents in enormous documents, since many anonymous users regardless of credibility are participate in answering on the question. In previous works in KSS, researchers evaluated the quality of documents based on textual information, e.g. recommendation count, click count and non-textual information, e.g. answer length, attached data, conjunction count. Then, the evaluation results are used for enhancing search performance. However, the non-textual information has a problem that it is difficult to get enough information by users in the early stage of Q&A. The textual information also has a limitation for evaluating quality because of judgement by partial factors such as answer length, conjunction counts. In this paper, we propose the QualityRank algorithm to improve the problem by textual and non-textual information. This algorithm ranks the relevant and credible answers by considering textual/non-textual information and user centrality based on Social Network Analysis(SNA). Based on experimental validation we can confirm that the results by our algorithm is improved than those of textual/non-textual in terms of ranking performance.

• Photonics industry news
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• s.27
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• pp.52-57
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• 2005

• Korea Information Processing Society Review
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• v.23 no.5
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• pp.44-52
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• 2016

최근 학술정보서비스는 논문의 메타정보 중심에서 논문 원문의 전문정보(Full-text)로 구축 및 서비스 범위가 확장되고 있다. 학술지 논문의 전문정보를 기술하기 위해 해외출판사들을 중심으로 다양한 XML 양식이 개발되었으나, 2012년에 국제표준으로 제정된 JATS(Journal article tag suite)가 국내에서 폭넓게 사용되고 있다. 국내 과학기술분야 정보서비스의 대표기관인 KISTI는 2014년부터 JATS 기반으로 학술논문 XML을 구축하여 서비스하고 있다. 아울러 KISTI는 2007년부터 국내 학술논문의 국제적 유통 활성화를 위하여 논문에 DOI를 부여하고 CrossRef에 기탁해오고 있다. 향후, KISTI가 주관하는 Korea DOI Center를 통해 논문 DOI 뿐만 아니라 논문의 비텍스트(표, 그림)정보까지 모두 DOI를 부여하고 서비스에 반영할 계획이다. 이를 위해, 현재까지 구축된 JATS XML에 대한 구성요소를 분석하고 비텍스트정보의 DOI 등록방법 및 활용방안에 대해 살펴본다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.667-674
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• 2004

Extraction of texts from images is a fundamental and important problem to understand the images. This paper suggests a text region verification method by statistical means of stroke features of the characters. The method extracts 36 dimensional features from $16\times16$sized text and non-text images using wavelet transform - these 36 dimensional features express stroke and direction of characters - and select 12 sub-features out of 36 dimensional features which yield adequate separation between classes. After selecting the features, SVM trains the selected features. For the verification of the text region, each $16\times16$image block is scanned and classified as text or non-text. Then, the text region is finally decided as text region or non-text region. The proposed method is able to verify text regions which can hardly be distin guished.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.79-84
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• 2008

많은 사용자들의 참여로 구축된 집단 지성을 이용한 지식 검색 서비스에서 사용자가 원하는 답변을 빨리 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존의 연구에서 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보가 답변을 평가하는데 좋은 자질임이 증명되었고, 신뢰도를 추정할 수 있는 여러 종류의 단어 사전을 이용하여 답변의 좋고 나쁨을 평가할 수 있는 연구도 진행되었다. 하지만, 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보는 사용자 조작이 간단하여 지속적으로 관리를 해야 하며, 신뢰도를 추정할 수 있는 단어는 지속적으로 보강되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 동시출현 자질을 이용한 질문과 답변의 유사성을 활용하여 집단 지성에서 사용자의 활동을 분석하여 사용자의 명성을 평가하는 방법을 제안한다. 사용자의 명성을 계산할 수 있다면 조회 수와 추천 수가 많지 않은 답변의 신뢰도도 비교적 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해 우리는 PageRank 알고리즘을 수정하여 사용자 명성을 계산한다. 네이버 지식iN의 문서로 실험한 결과, 기존 정답 선택률을 보완할 수 있는 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.900-902
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• 2012

자치단체를 대상으로 영상정보자원의 통합 관리를 목적으로 통합관제센터 구축 사업이 활발히 진행되고 있다. 자치단체의 영상정보자원을 효율적으로 통합 관리할 수 있는 통합관제센터 인프라가 본격적으로 구축됨으로써 영상정보자원의 효율적 통합 관리를 위한 정책적 선행과제 발굴이 시급한 상황이다. 국가영상정보자원의 통합 관리 기반을 조기에 마련하기 위해 자치단체의 영상정보 통합관리 체계가 구축되어야 한다. 본 논문에서는 자치단체 영상정보자원 통합관리 체계 구축을 위한 선행과제를 정책 수립, 인프라 조성, 서비스 적용, 법제도 지원 관점에서 제시하고자 한다. 본 연구를 통하여 정부에게는 국가영상정보자원의 통합관리를 위한 정책과제 발굴에 대한 방향성을 제시하는데 도움을 줄 수 있고, 자치단체에게는 통합관제센터의 구축 및 운영을 위한 가이드라인을 제공해 줄 수 있을 것이라 기대한다.