Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.842-845
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2008
The protein interaction network contains a small number of highly connected protein, denoted hub and many destitutely connected proteins. Recently, several studies described that a hub protein is more likely to be essential than a non-hub protein. This phenomenon called as the centrality-lethality rule. This rule is widely credited to exhibit the importance of hub proteins in the complex network and the significance of network architecture as well. To confirm whether the rule is accurate, we investigated all protein interaction DBs of yeast in the public sites such as Uetz, Ito, MIPS, DIP, SGD, and BioGRID. Interestingly, the protein network shows that the rule is correct in lower scale DBs (e.g., Uetz, Ito, and DIP) but is not correct in higher scale DBs (e.g., SGD and BioGRID). We are now analyzing the features of networks obtained from the SGD and BioGRD and comparing those of network from the DIP.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.819-822
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2008
As the IT and computer network technology is developed very rapidly, the quantity of digital contents is increased and disseminated more widely. The digital contents is generally expressed in 2 or 3 dimensional multimedia format and the visible human image that is taken from human body is very important because of its variety of usefulness. The KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information) is now constructing various Korean human informations such as visible Korean, digital Korean, human bone property and human models. These informations are accessable through the internet. However, these human images are not easily understandable for general users because they are specialized in medical image field and there is no detailed explanation data. In this study, we designed the annotation database and searching interface for KISTI's visible Korean database. This annotation database involved the detailed explanation and special note of visible Korean data and it can connect the image and text data of visible Korean with each other. By studying this database and interface design, the KISTI's visible Korean database is more easily accessable and understandable to general users and it can promote the usage of visible Korean data more widely.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06d
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pp.70-72
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2006
디지털 정보의 비중과 그에 대한 의존도가 현격이 높여져감에 따라 디지털 정보자원의 효율적인 수집, 저장 방법의 논의가 활발해져가고 있다. 이런 디지털 라이브러리의 분야에서 학술정보의 자유로운 이용(Open Access)에 대한 개념은 확고한 기반을 다져가고 있으며, 기술적 지원으로 제공된 OAI 프로토콜을 활용하여 해외의 학술자료들을 수집, 저장하여 배포하는 과학기술정보 유통체제는 이미 큰 이슈로 자리잡고 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 과학기술중앙정보센터로서 논문, 특허, 연구보고서, 사실정보, 생물다양성정보 등을 비롯한 다양한 종류의 과학기술관련 데이터베이스를 구축, 수집하여 서비스 하고 있다. 이에 국내외 과학기술 정보의 종합포털 및 디지털 전자유통 체제를 확립하기 위해 OAI 프로토콜을 통한 학술자료의 유통이 요구된다. 본 논문에서는 OAI 기반 지식정보 수집 저장시스템인 stOAI(OAI 과학기술유통시스템)을 구축, 개발하였다. 본 시스템은 해외학술자료들을 OAI 프로토콜을 통해 수집 저장하여 Yeskisti(과학기술정보포털서비스)의 OA(Open Access)를 통해 해외저널을 무료로 배포하며 또한, KISITI의 과학기술정보를 효율적으로 외부 정보서비스 연계기관에게 제공하게 된다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.4
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pp.143-163
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2012
The dominant model of acquiring scholarly contents at academic libraries is so called big deal where libraries subscribe to a bundle of hundreds, if not thousands of journals in a multi-year contract with fixed annual rate increase. The bid deal, started in the mid-1990s, offered a number of advantages for academic libraries and their users. However, escalating prices for these packages have become a serious issue casting doubts about the sustainability of the subscription-based model. At the moment, it appears there is no viable alternative other than pay-per-view method that is being tested at some libraries. Libraries' budget situation will remain a key factor that might change the situation. Open access started in the 2000s as a vehicle to eliminate barriers to publishing and distributing peer-reviewed scholarly journal articles. Open access publishing is witnessing two-digit growth annually. Open access articles now occupy close to 20% of two major citation databases: Scopus and Web of Science. Google Scholar service, debuted in late 2004, is now a popular tool for discovering and accessing scholarly articles from a vast selection of journals around the world. There is a call for taking Google Scholar seriously as a potential replacement of library databases amid concerns regarding the quality of journals indexed, limited search capabilities vis-$\grave{a}$-vis library databases, and monopoly of public goods. Escalating budget problems, rapid growth of open access publishing and the emergence of powerful free tool, such as Google Scholar, need to be taken seriously as these forces might bring disruptive changes to the existing subscription-based model of scholarly contents at academic libraries.
Korean Academy of Medical Sciences began developing Korean Medical Citaton Index(KoMCI) database in 2002, and has announced the impact factors of Korean medical journals published since 2000. In July 2005, Korea Research Foundation also announced the KCI impact factor of journals covering all subject areas for the 2003 and 2004. We compared the impact factor(IF), impact factor excluding self-citation(ZIF), and self-citation impact factor(SIF) of KoMCI 2004 and KCI 2004 in order to disclose why there is such a great difference in the values of impact factors between two databases. Out of 72 medical journals in both database, 59 journals were compared after excluding the missing data in KCI. Mean IF of KoMCI 2004 was 0.2 and that of KCI 2004 was 0.03(p=0.0000). Mean ZIF of KoMCI was 0.06 and that of KCI was 0.01(p=0.000). Mean SIF of KoMCI was 0.139 and that of KCI was 0.02(p=0.0000). We presumed that the major difference in the impact factor values was originated from the fact that KCI does not control the authority of journal names cited in the references. We strongly recommend that it is necessary to control the authority especially if Korea Research Foundation wants to ensure the validity and reliability of KCI data in the evaluation of korean journals.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.14
no.1
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pp.199-218
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2003
The discriminating power of journal evaluation criteria of Korean medical journals were measured. The study used the data of 76 medical journals, collected in the "Korean Medical Journal Evaluation" process conducted by the Korean Association of Medical Journal Editors (KAMJE) between 1997 and 1999. For each evaluation criterion, the distribution of the individual score vs the total score of a journal received was plotted and their correlations were analyzed. It is found that the evaluation criteria with a high discriminating power are the ones associated with the peer review system and the journal editing. The evaluation criteria with a low discriminating power are the journal frequency and how often a chief editor is changed. Some evaluation criteria such as "Journal holding rates of medical libraries" and "year-end index" need modifications in the evaluation methods. Other evaluation criteria such as "Journal self-citation rate","SCI citation rate" and "SCI impact factor" need to modify the score ranges. It is recommended that the new evaluation criteria such as "citation rate by Korean medical journals" and "Access availability of the journal information through major Korean medical abstract databases" should be added.formation through major Korean medical abstract databases" should be added.dded.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2017.08a
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pp.15-18
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2017
학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.715-718
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2021
본 연구는 최근 10년간 발표된 국내 학술지 및 학위논문을 대상으로 체계적 문헌고찰을 실시하였다. 이를 통해 인공지능교육에 대한 연구 활동 추이를 살펴보고, 향후 연구 방향성을 위한 기초자료를 확보하는 것을 목표로 한다. 연구방법으로는 학술연구정보서비스 데이터베이스를 활용하였고, '인공지능교육', '인공지능교육프로그램', 'AI교육' 등을 키워드로 검색하였다. 최종적으로 선정된 문헌은 51편이었으며 선정된 문헌의 연도별 발표 현황, 연구대상, 연구주제어에 대해 분석하였다. 그 결과 인공지능교육 연구 활동은 2020년부터 많은 연구가 시작되었으며 초등학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았고, 키워드로는 인공지능, 인공지능교육, 초등학교, 소프트웨어교육, 언플러그드컴퓨팅 순으로 나타났다. 이를 토대로 향후 중·고등학교에 인공지능 적용 연구를 하고자 한다.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.35
no.2
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pp.5-21
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2001
This study is to examine into the research pattern of the domestic library and information science scholars through the bibliometric analysis. It analyzed treatise in SSCI, the model citation index database about the most authoritative social-scientific journals, with various viewpoints, such as authors, subjects, journals, native universities, post universities, years, core of the majoring subjects, major authors and journals. In addition, it analyzed citation factors of another treatise which appeared in SSCI. We foresee it will be useful to indicate the way of study following internationalization.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.335-345
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1999
오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 그동안 우리나라에서는 물류비 절감을 위한 종합적이고 체계적인 대책이 이루어지지 못하였다. 특히 본 논문의 연구대상인 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류시스템이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 정보기술의 활용에 관한 내용을 다루고 있다. 즉 영세한 기업들도 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 인터넷을 이용한 육상물류중개시스템의 개발에 관한 내용을 소개하고 있다. 육상물류중개시스템은 복합화물주선업체인 (주) 대형물류와 함께 개발한 시스템으로 인터넷을 통하여 화주의 화물 운송의뢰를 접수받아 이를 여러 운송업체에게 제공해 주는 역할을 수행하게 된다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관을 비롯한 터미널에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해 줄 수 있다. 따라서 운송업체의 공차율을 줄이고 화주에게는 자신의 화물에 대한 정보를 실 시간으로 전달해 줄 수 있다는 장점이 있다. 또한 이러한 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 통합데이터베이스를 기반으로한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다.용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.osed algorithm are faster and lower than the existing LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which
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[게시일 2004년 10월 1일]
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