• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.29 no.2
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• pp.225-246
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• 2012

This study purported to investigate the possibility of automatic descriptor assignment using the reclassification of author keywords in domestic scholarly databases. In the first stage, we selected optimal classifiers and parameters for the reclassification by comparing the characteristics of machine learning classifiers. In the next stage, learning the author keywords that were assigned to the selected articles on readings, the author keywords were automatically added to another set of relevant articles. We examined whether the author keyword reclassifications had the effect of vocabulary control just as descriptors collocate the documents on the same topic. The results showed the author keyword reclassification had the capability of the automatic descriptor assignment.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.17 no.4
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• pp.493-506
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• 2014

This study is to seek access to a way of learning of the discipline of mathematics education, one of several knowledge is required to pre-service mathematics teachers. First, by selecting the key topics and researchers in mathematics education learning materials were produced by the relevant classification information by keyword. This applies to pre-service teachers in the curriculum, and looked to clarify the theoretically connectivity among the researchers and concepts and principles of the discipline of mathematics education. And as a result, investigate whether there is any effect to the pre-service teacher education.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.483-486
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• 2009

본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.12
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• pp.177-185
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• 2006

It is a difficult problem that learner have to need much times and efforts to search informations for problem solving. This is caused that the web based search system used by this time have the searching method of simple keyword matching. The searching method of simple keyword matching search informations by method of whether it is simply matched with keyword. Therefore, Learner have to much times and efforts to search informations, and may lose or be out of his bearing. To solve this problems, We design and implement a ontology based search system. This system is apply to PBL of social studies on middle school students. As a result, This system is more effect than the web based search system used by this time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.558-561
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• 2009

본 논문에서는 웹기반 문제은행의 발전된 모형으로 문제 유형에 따른 학습자의 맞춤형 문제를 제공하는 시스템을 설계하였다. 본 시스템의 최종 목표는 능동적, 자기 주도적 학습을 실현할 수 있는 맞춤형 이러닝을 통해 학습자의 학업 성취도 향상에 있다. 교수자 및 개발자 중심의 이러닝 서비스가 아닌 학습자의 학습 결과에 능동적으로 반영하고 유연한 서비스를 제공하기 위해 문제 유형에 따른 적합한 다음 단계의 문제를 제공함으로써 이러닝의 효율을 극대화 한다. 기존의 고정 출제 또는 무작위 출제 방식에서 탈피하여 개별 학습자의 오답과 문제 유형을 고려하여 문제의 키워드, 선택된 보기의 키워드, 유동적 난이도에 따른 문제 추출 방식을 설계하였다. 이 모델은 보조 학습의 수단으로 문제은행 시스템을 학습자 중심에 근접하여, 융통적이고 효과적으로 개인화된 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.527-528
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• 2022

빠르게 변하는 환경에 맞춰 평생 교육이 일반화되고 개인에게 요구되는 학습량은 많아지고 있으며 높아진 학습량에 맞게 학습 시간 단축과 효율적인 학습을 위한 학습 방법을 선택하는 것이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 학습 정리를 위해 작성한 문서를 분석하여 해당 문서와 관련된 문서를 제안하고 본 문서와 엮어 학습을 위한 문서 묶음을 만들 수 있는 시스템을 제안한다. 문서의 유사도, 중요도를 구할 수 있는 TF-IDF를 이용하여 문서를 분석해 키워드를 추출한 다음 그와 관련된 문서를 제안하고 문서 묶음을 만들어 조회할 수 있도록 한다. 이 시스템은 학습 정리 시 관련 문서를 함께 볼 수 있도록 하고, 필요하다면 묶음으로 만들어 효과적인 학습을 위한 도구로 이용할 수 있다.

• Journal of Science Education
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• v.45 no.2
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• pp.156-171
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• 2021

This study aims at investigating the characteristics of trends of future education over time though the literature review and examining the accuracy of the framework for forecasting future education proposed by the previous studies by comparing the outcomes between the literature review and media articles. Thus, this study collects the articles dealing with future education searched from the Web of Science and categorized them into four periods during the new millennium. The new articles from media were selected to find out the present of education so that we can figure out the appropriateness of the proposed framework to predict the future of education. Research findings reveal that gradual tendencies of topics could not be found except teacher education and they are diverse from characteristics of agents (students and teachers) to the curriculum and pedagogical strategies. On the other hand, the results of analysis on the media articles focuses more on the projects launched by the government and the immediate responses to the COVID-19, as well as educational technologies related to big data and artificial intelligence. It is surprising that only a few key words are occupied in the latest articles from the literature review and many of them have not been discussed before. This indicates that the predictive framework is not effective to establish the long-term plan for education due to the uncertainty of educational environment, and thus this study will give some implications for developing the model to forecast the future of education.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.4
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• pp.77-84
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• 2023

Given the growing volume of biomedical papers, the ability to efficiently extract keywords has become crucial for accessing and responding to important information in the literature. In this study, we conduct a comprehensive evaluation of different unsupervised learning-based models and BERT-based models for keyword extraction in the biomedical field. Our experimental findings reveal that the BioBERT model, trained on biomedical-specific data, achieves the highest performance. This study offers precise and dependable insights to guide forthcoming research in biomedical keyword extraction. By establishing a well-suited experimental framework and conducting thorough comparisons and analyses of diverse models, we have furnished essential information. Furthermore, we anticipate extending our contributions to other domains by providing comparative experiments and practical guidelines for effective keyword extraction.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.503-505
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• 2019

본 논문에서는 기존 웹툰 장르 검색 시스템의 단점을 보완하기 위해 키워드 기반 유사 장르 검색 시스템을 제안한다. 기존 웹툰의 장르와 키워드를 분석하여 44개의 장르를 설정하고 해당 장르에 적합한 웹툰을 수집한다. 나무위키와 위키피디아 문서로 학습된 Word2Vec모델에 기반하여 계산한 사용자 입력 키워드와 44개의 장르간 유사도로 사용자 입력에 가장 유사한 장르를 찾는다. 유사 장르에 포함되는 웹툰을 결과로 출력하여 사용자가 선호하는 장르의 웹툰을 제시한다. 실험 결과에서는 나무위키에서 '장르'로 검색하여 얻는 작은 크기의 문서 집합에서 Word2Vec을 학습한 모델에서 가장 높은 검색 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.275-281
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• 1993

본 발표에서는 신경회로망을 이용하여 연속음성중에서 키워드를 인식하는 방법을 설명한다. 연속음성에서 파형소편 및 음절을 식별하는 휴리스틱 알고리즘을 개발하였고, 연속음성을 음절단위로 파형소편 스펙트럼분석(선형예측법)으로 특성치를 추출하였다. 음절의 특성치는 코호넨 신경회로망을 통하여 학습을 시켰으며, 연속음성중 키워드인식은 먼저 음절을 인식하여 단어를 찾고, 인식된 단어가 키워드와 일치하는가를 확인한다. 본 연구의 의의는 파형소편 및 음절식별 알고리즘을 통하여, 크기불변성(Scaling invariance), 시간불변성(Time warping 및 Time-shift invariance), 중복성제거의 문제점을 해결하였고, 신경회로망의 학습을 통하여 화자독립적인 연속음성인식시스템 구축의 기반을 확립한데 있다. 본 음성인식모델은 학교구내 전화번호 안내시스템으로 활용단계에 있으며 전화번호뿐만아니라 주소안내시스템으로도 활용될 예정이다. 또한 자동차 운전보조시스템 및 주행안내시스템의 음성명령에 응용될 수 있는데, 예로 음성명령은 "핸들 좌로 20도", "시청까지 주행", "시청 지도안내"등이 될 수 있다. 현재 자동차 운전보조시스템은 컴퓨터 화면상 모의동작시스템으로 운영되고 있다. 본 음성인식모델은 화자종속시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.