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황미녕,조민희,황명권,정도헌,Hwang, Mi-Nyeong,Cho, Min-Hee,Hwang, Myung-Gwon,Jeong, Do-Heon 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지D Vol.18 No.6
기술용어 트렌드는 특정 연구 분야의 세부적인 주제가 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 표현한다. 그런데 학술 문헌이나 특허의 경우에는 그 데이터가 방대하여 인적 자원을 활용하여 트렌드를 분석하는 것이 용이하지 않다. 본 논문은 용어의 활용주기를 모델링하고, 이를 통해 학술 논문에 나타나는 기술용어 트렌드를 탐지하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 다음과 같은 과정으로 구성된다. 먼저 논문 데이터에서 추출된 기술용어를 대상으로 일정 주기별 용어지배값을 측정한다. 용어지배값 획득되면 이를 기반으로 용어 활용주기를 모델링한다. 이 모델링 과정에서 활용주기의 시계열 패턴이 유사한 기술용어들은 동일 트렌드 범주로 분류한다. 본 논문의 기술용어 트렌드 분석 실험을 위해 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 국가과학기술정보센터(NDSL) 학술 논문 데이터를 활용하였다. The trends of technical terms express the changes of particular subjects in a specific research field over time. However, the amount of academic literature and patent data is too large to be analyzed by human resources. In this paper, we propose a method that can detect and analyze the trends of terms by modeling the life cycle of the terms. The proposed method is composed of the following steps. First, the technical terms are extracted from academic literature data, and the TDVs(Term Dominance Values) of terms are computed on a periodic basis. Based on the TDVs, the life cycles of terms are modeled, and technical terms with similar temporal patterns of the life cycles are classified into the same trends class. The experiments shown in this paper is performed by exploiting the NDSL academic literature data maintained by KISTI.
연구 개발 트렌드 분석을 위한 기술 지식 온톨로지 구축
황미녕(Mi-Nyeong Hwang),이승우(Seungwoo Lee),조민희(Minhee Cho),김순영(Soon Young Kim),최성필(Sung-Pil Choi),정한민(Hanmin Jung) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.12
과학기술 분야 연구자들은 이전 연구와 개발 결과에 대한 조사 연구에 많은 시간을 소비한다. 또한, 연구자들은 유리한 입지를 성공적으로 차지하기 위해 일반적으로 학술 논문, 특허, 최근 연구 동향에 대한 웹문서 등의 다양한 학술 자원을 분석하여 새롭게 등장하는 연구 주제를 선점하려고 한다. 하지만 키워드 기반의 정보 검색이나 참고문헌 정보에 근거한 연관 문서 추출 방법을 사용해서는 방대한 문헌에서 투자 가능한 연구 주제를 효율적으로 찾는 일이 쉽지 않다. 본 논문에서는 대규모 기술 문헌 자료에서 추출되는 기술, 제품, 연구 주체 간의 의미론적으로 연결된 정보를 효율적으로 생성, 저장하고 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 세부적으로 텍스트 마이닝 기술을 활용하여 문헌에서 나타나는 주요 개체들과 연관 관계를 추출하여 시맨틱 웹 환경에 적용 가능한 기술 지식으로 생성하는데 적합한 온톨로지를 구축한다. 이렇게 구축된 온톨로지는 연관 관계를 가진 기술 지식 탐색을 지원하기에 연구 개발 트렌드 예측 및 분석 서비스인 InSciTe Adaptive에 사용되었다. Researchers and scientists spend huge amount of time in analyzing the previous studies and their results. In order to timely take the advantageous position, they usually analyze various resources such as paper, patents, and Web documents on recent research issues to preoccupy newly emerging technologies. However, it is difficult to select invest-worthy research fields out of huge corpus by using the traditional information search based on keywords and bibliographic information. In this paper, we propose a method for efficient creation, storage, and utilization of semantically relevant information among technologies, products and research agents extracted from ‘big data’ by using text mining. In order to implement the proposed method, we designed an ontology that creates technological knowledge for semantic web environment based on the relationships extracted by text mining techniques. The ontology was utilized for InSciTe Adaptive, a R&D trends analysis and forecast service which supports the search for the relevant technological knowledge.
황미녕(Mi-Nyeong Hwang),조민희(Min-Hee cho),황명권(Myung-Gwon Hwang),정도헌(Do-Heon Jeong),성원경(Won-Kyoung Sung) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
용어는 기술(technology)을 직 · 간접적으로 표현하고, 기술의 발전 동향에 따라 용어의 사용 패턴 또한 변한다. 즉, 시계열을 포함하는 대용량 문서 집합의 분석을 통해 기술 용어의 생성, 성장, 쇠퇴, 소멸 등의 활용주기 파악이 가능하다. 본 논문은 기술용어의 활용주기 모델 정의를 위한 초기 연구로, 정의 가능한 모델의 종류를 파악하고, 이에 대한 타당성 분석에 집중하도록 한다.