• 제목/요약/키워드: 한국정보통신학회 논문지

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텍스트 마이닝을 이용한 한국정보통신학회 논문지의 주제 분석 (Topic Analysis of Papers of JKIICE Using Text Mining)

  • 우영운;조경원;이광의
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.74-75
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    • 2017
  • 이 논문에서는 2007년부터 2016년까지 한국정보통신학회 논문지(JKIICE)에 게재된 3,668편의 논문들의 연구 주제 분야를 파악하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 자료수집을 위하여 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 연구 결과, 2016년까지 JKIICE의 투고 분야는 19개였으나 실제 최근 10년 동안 게재된 전체 논문들의 연구 주제는 크게 9가지로 대표됨을 알 수 있었다.

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클라우드 스토리지 시스템을 위한 중복제거 기술 연구 (A Study on De-Duplication for Cloud Storage Systems)

  • 김태훈;김지홍;엄영익
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.188-190
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    • 2012
  • 클라우드 스토리지에 저장되는 데이터가 급증하면서 데이터 중복으로 인한 스토리지의 저장 비용이 증가하고 있다. 이러한 데이터 중복 문제를 해결하기 위해서 기존의 스토리지 환경에서는 다양한 데이터 중복제거 기술이 제안되었다. 이에 본 논문에서는 클라우드 스토리지를 위한 데이터 중복제거 기술의 분석을 통하여 대규모 클라우드 스토리지에서의 데이터 중복 제거율을 높이기 위해 데이터 유형의 특성을 고려한 스토리지 중복제거 기술의 필요성을 제시한다.