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이방래(Lee Bangrae),여운동(Yeo Woon Dong),이준영(Lee June Young),이창환(Lee Chang-Hoan),권오진(Kwon Oh-Jin),문영호(Moon Yeong-ho) 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.5 No.2_1
데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구 기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과 학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다. KnowledgeMatrix의 주요 구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문 데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다. Application areas of Knowledge Discovery in Database (KDD) have been expanded into many R&D management processes including technology trends analysis, forecasting and evaluation etc. Established research field such as informetrics (or scientometrics) has recently fully utilized techniques or methods of KDD. Various systems have been developed to support works of analyzing large-scale R&D related databases such as patent DB or bibliographic DB by a few researchers or institutions. But extant systems have some problems for korean users to use. Their prices is not cheap, korean language process not available, and user's demands not reflected. To solve these problems, Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) developed stand-alone type information analysis system named as KnowledgeMatrix. KnowledgeMatrix system offer various functions to analyze retrieved data set from databases. Knowledge Matrix main operation unit is composed of user-defined lists and matrix generation, cluster analysis, visualization, data pre-processing. KnowledgeMatrix show better performances and offer more various functions than extant systems.
과학기술 지식맵의 형태적 분류와 정보분석 관점의 지식맵 사례 도출
이방래(Bangrae Lee),이준영(June Young Lee),김도현(Dohyun Kim),노경란(Kyung Ran Noh),양명석(Myung Seok Yang),권오진(Oh-Jin Kwon),최광남(Kwang-Nam Choi),김한준(Han-Joon Kim) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.11
본 연구에서는 기존 지식맵을 형태적으로 분류하고 추가적으로 개발되어야 할 지식맵의 유형을 제시함과 동시에 정보분석 관점에서 활용할 만 한 가치가 있는 과학기술 지식맵 모델을 도출하였다. 기존 연구에서 나타난 지식맵의 정의들을 살펴보고 본 연구에서의 정의와 범위를 다시 정리하였다. 또한 육하원칙을 정보속성으로 취하고 이를 기반으로 주요 과학기술 지식맵을 그 형태에 따라서 단순 도표, 트렌드 지식맵, 분포도 지식맵, 네트워크 지식맵으로 분류하였다. 네 가지 과학기술 지식맵 유형에 따라 주요 지식맵의 세부 모델을 정리하고 추가적으로 개발이 필요한 지식맵 모델의 유형도 제시하였다. 마지막으로 정보분석 관점에서 유용한 13가지 지식맵 모델 사례를 도출하고 각 세부 모델에 대한 지식맵의 유형, 정보 항목, 모델의 설명 및 활용 목적 등을 제시하였다. Knowledge maps for science and technology are used extensively in the research projects. However, they are not organized systematically and are not necessarily suitable to be used in the research projects. Therefore, this study aims to organize the knowledge maps in order to support scientific research projects. To this end, the existing knowledge maps for science and technology are classified as one of four types based on data representation methods; the frequency summary map, trend summary map, distribution-based knowledge map and network-based knowledge map. Additionally, by summarizing and classifying the knowledge maps through the principle of five ws and one h, the unexplored area are investigated. Finally, some examples of useful knowledge maps in terms of data analysis are provided with details such as definitions, components and utilization purposes. These findings may be a starting point for future research into a better understanding of knowledge maps for science and technology.
계량정보분석시스템으로서의 KnowledgeMatrix 개발
이방래(Bangrae Lee),여운동(Woon-Dong Yeo),이준영(June-Young Lee),이창환(Chang-Hoan Lee),권오진(Oh-Jin Kwon),문영호(Yeong-Ho Moon) 한국콘텐츠학회 2008 한국콘텐츠학회논문지 Vol.8 No.1
데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다. KnowledgeMatrix의 주요 구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다. Application areas of Knowledge Discovery in Database(KDD) have been expanded to many R&D management processes including technology trends analysis, forecasting and evaluation etc. Established research field such as informetrics (or scientometrics) has utilized techniques or methods of KDD. Various systems have been developed to support works of analyzing large-scale R&D related databases such as patent DB or bibliographic DB by a few researchers or institutions. But extant systems have some problems for korean users to use. Their prices is not moderate, korean language processing is impossible, and user's demands not reflected. To solve these problems, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI) developed stand-alone type information analysis system named as KnowledgeMatrix. KnowledgeMatrix system offer various functions to analyze retrieved data set from databases. KnowledgeMatrix's main operation unit is composed of user-defined lists and matrix generation, cluster analysis, visualization, data pre-processing. Matrix generation unit help extract information items which will be analyzed, and calculate occurrence, co-occurrence, proximity of the items. Cluster analysis unit enable matrix data to be clustered by hierarchical or non-hierarchical clustering methods and present tree-type structure of clustered data. Visualization unit offer various methods such as chart, FDP, strategic diagram and PFNet. Data pre-processing unit consists of data import editor, string editor, thesaurus editor, grouping method, field-refining methods and sub-dataset generation methods. KnowledgeMatrix show better performances and offer more various functions than extant systems.