본 연구에서는 계량학적 측정을 통하여 DIALOG 데이터베이스에 등재되는, 즉 국제적으로 서지정보가 배포되고 있는, 한국학술지의 규모와 그 학술지들이 등재되는 데이터베이스들의 특성을 분석하였다. 87종의 DIALOG 색인·초록 데이터베이스를 검색한 결과 1990년에서 1997년 사이에 논문이 1편 이상 수록된 한국학술지는 248종이며, 한국학술지 논문이 한편이라도 수록된 DIALOG 데이터베이스는 52종으로 밝혀졌다. 141종(56.9%)의 학술지는 1종의 데이터베이스에만 등재되어 있다. 국제적으로 많이 색인 또는 초록되는 한국학술지는 대부분 자연과학영역의 학술지, 그리고 영문학술지이다. DIALOG 색인·초록 데이터베이스가 한국학술지를 등재하는 정도는 어떤 학문영역의 데이터베이스이냐에 따라, 또한 데이터베이스의 학술지 선정방침(선택적 또는 포괄적)에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 아직까지 한국학술지 논문들이 색인 초록을 통하여 국제적으로 알려질 수 있는 가능성, 즉 국제적 색인 초록 데이터베이스에 수록되는 정도는 아주 미약하다. 자연과학영역의 학술지는 양적으로 상당한 수준에 올라 있으나, 인문·사회과학영역의 한국학술지는 매우 취약한 수준이다.
Kim, Min Kyung;Choi, Yo Hahn;Yoo, Seong Joon;Park, Hyun Seok
Genomics & Informatics
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제2권3호
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pp.142-146
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2004
Biological data and analysis tools are accumulated in distributed databases and web servers. For this reason, biologists who want to find information from the web should be aware of the various kinds of resources where it is located and how it is retrieved. Integrating the data from heterogeneous biological resources will enable biologists to discover new knowledge across the specific domain boundaries from sequences to expression, structure, and pathway. And inevitably biological databases contain noisy data. Therefore, consensus among databases will confirm the reliability of its contents. We have developed WeSAT that integrates distributed and heterogeneous biological databases and analysis tools, providing through Web Services protocols. In WeSAT, biologists are retrieved specific entries in SWISS-PROT/EMBL, PDB, and KEGG, which have annotated information about sequence, structure, and pathway. And further analysis is carried by integrated services for example homology search and multiple alignments. WeSAT makes it possible to retrieve real time updated data and analysis from the scattered databases in a single platform through Web Services.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.138-143
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2002
This paper describes a framework for extending GIS databases to support moving object data type and query language. The rapid progress of wireless communications, positioning systems, and mobile computing devices have led location-aware applications to be essential components for commercial and industrial systems. Location-aware applications require GIS databases system to represent moving objects and to support querying on the motion properties of objects. For example, fleet management applications may require storage of information about moving vehicles. Also, advanced CRM(Customer Relationship Management) applications may require to store and query the trajectories of mobile phone users. In this trend, maintaining consistent information about the location of continuously moving objects and processing motion-specific queries is challenging problem. We formally define a data model and query language for mobile objects that includes complex evolving spatial structure, and propose core algebra to process the moving object query language. Main profit of proposed moving objects query language and algebra is that proposed model can be constructed on the top of GIS databases.
CAD databases are the core element to the management of product information. A key to the successful use of the databases is a rational method of query to and retrieval from the databases. Although it is parts geometry that users eager to retrieve from the CAD databases, no system yet supports geometry-based query. This paper aims at developing a new method of assessing geometric similarity which can serve as the basis of geometric query for CAD database. The proposed method uses ASVP (Alternating Sums of Volumes with Partitioning) decomposition that is a volumetric representation of a part obtained from its boundary representation. A measure of geometric similarity between two solid models is defined on their ASVP tree representations. The measure can take into account overall shapes of parte, shapes of features and their locations. Several properties that a similarity measure needs to satisfy are discussed. The geometric query developed in this paper can be used in a wide range of applications using CAD databases, which include similarity-based design retrieval, variant process planning, and components selection from part library. An experiment has been carried out to demonstrate the effectiveness of the method, and the results are presented.
웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이터 베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되어 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이터 베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이터 베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 효율적인 분산 정보 검색을 위한 신경망 기반 사용자 피드백 학습 메카니즘을 제안한다. 제안된 학습 메카니즘은 질의 검색 예제들을 통하여 얻어진 질의에 대한 사용자의 관련도 피드백 정보에 기반하여 역전파 알고리즘으로 분산 정보 검색 지식을 학습한다. 충분히 학습한 후의 학습 메카니즘은 주어진 질의에 대하여 관련 문서 데이터 베이스들을 찾아내고 그 문서 데이터 베이스들로부터 관련되는 문서들을 검색하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 실험에서는 제안된 학습 메카니즘을 적용한 신경망 에이전트 시스템을 구현하고 이 시스템의 정보 검색 성능을 기존 시스템들과 비교하여 제안된 학습 메카니즘의 유용성을 입증한다.
Bioinformatics tools and databases are useful for understanding and processing various biological data. Numerous resources are being published each year. It is not a trivial task to find up-to-date relevant tools and databases. Moreover, no server is available to provide comprehensive coverage on bioinformatics resources in all biological fields. Here, we present a directory server called IntoPub that provides information on web resources. First, we downloaded XML-formatted abstracts containing web URLs from the NCBI PubMed database by using 'ESearch-EFetch' function in the NCBI E-utilities. The information is obtained from abstracts in the PubMed by extracting 'www' or 'http' prefixes. Then, we cu-rate the downloaded abstracts both in automatic and manual fashion. As of July 2011, the IntoPub database has 12,118 abstracts containing web URLs from 174 journals. Our anal-ysis shows that the number of abstracts containing web resources has increased signifi-cantly every year. The server has been tested by many biologists from several countries to get opinion on user satisfaction, usefulness, practicability, and ease of use since January 2010. In the IntoPub web server, users can easily find relevant bioinformatics resources, as compared to searching in PubMed. IntoPub will continue to update and incorporate new web resources from PubMed and other literature databases. IntoPub, available at http://into.kobic.re.kr/, is updated every day.
The purpose of this study was is to understand how the network pharmacology databases of traditional medicine in China are established and provide suggestion for successful implementation in Traditional Korean Medicine. We searched for network-pharmacology-related TCM Databases provided on the internet, and analysed their contents. Then, we compared herbs related to Sasang with herbs of the TCM Databases. We chose 8 network-pharmacology-related TCM Databases. They shared information about compounds, herbs, formulae, drugs, targets and diseases, and provided interaction networks between these components. In comparison with herbs related to Sasang, TCMSP Database did not have information about 99 herbs in total, and 25 herbs included in major Sasang formulae. The implications and recommendations for Traditional Korean Medicine researches were discussed. Based on the results of this primary study, more related studies should be carried out in the future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.5888-5903
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2019
The Relational ranking method applies authority-based ranking in relational dataset that can be modeled as graphs considering also their tuples' values. Authority directions from tuples that contain the given keywords and transfer to their corresponding neighboring nodes in accordance with their values and semantic connections. From our previous work, ObjectRank extends to ValueRank that also takes into account the value of tuples in authority transfer flows. In a maked difference from ObjectRank, which only considers authority flows through relationships, it is only valid in the bibliographic databases e.g. DBLP dataset, ValueRank facilitates the estimation of importance for any databases, e.g. trading databases, etc. A relational keyword search paradigm Object Summary (denote as OS) is proposed recently, given a set of keywords, a group of Object Summaries as its query result. An OS is a multilevel-tree data structure, in which node (namely the tuple with keywords) is OS's root node, and the surrounding nodes are the summary of all data on the graph. But, some of these trees have a very large in total number of tuples, size-l OSs are the OS snippets, have also been investigated using ValueRank.We evaluated the real bibliographical dataset and Microsoft business databases to verify of our proposed approach.
항공 및 위성 사진과 같은 지형 / 지물 이미지는 대부분 비슷한 색상과 질감을 갖는다. 따라서 지형 / 지물 이미지 데이타베이스에서 질의 이미지를 정확하게 검색하기 위해서는 이미지의 형태 특정을 추출하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 지형 / 지물 이미지 검색을 위한 형태 특정 추출 방법을 제안한다. 이 방법은 이미지내 홀(hole) 이 있거나 이미지가 연결되지 않은 영역들로 구성되어 있을 경우에도 형태 특징들을 효과적으로 추출할 수 있다. 그리고 세그멘테이션 (segmentation)과 같은 특정 추출의 전처리 과정 (pre-processing) 에서 발생할 수 있는 오류에 강인하다. 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 우수함을 다양한 이미지 검색 실험을 통해 보인다.
관계형 데이터베이스가 많은 기업에서 널리 사용되고 있지만, 개체간의 관계를 효과적이고 효율적으로 관리하지는 못하고 있다. 빅데이터를 분석하기 위해서는 다양한 개체간의 관계를 그래프로 표현할 필요가 절실하다. 본 논문에서는 그래프 데이터베이스와 그의 구조를 정의하고, 트랜잭션, 일관성, 가용성, 검색 기능 및 확장 등의 그 특성에 대해 살펴본다. 또한, 그래프 데이터베이스를 적용해야할 분야와 적용하지 말아야 할 분야에 대해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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