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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지 기법의 성능은 단순 싱글패스 클러스터링 기법에 비해 정확률, 재현율, F-척도에서 각각 37.1%, 0.1%, 35.4%의 성능 향상률을 보였고, 오보율과 탐지비용에서는 각각 74.7%, 11.3%의 향상률을 나타냈다.
Abstract
This study investigates an event detection method with the aim of generating an event-focused news summary from a set of news articles on a certain event using a multi-document summarization technique. The event detection method first classifies news articles into the event related topic categories by employing a SVM classifier and then creates event clusters containing news articles on an event by a modified single pass clustering algorithm. The clustering algorithm applies a time penalty function as well as cluster partitioning to enhance the clustering performance. It was found that the event detection method proposed in this study showed a satisfactory performance in terms of both the F-measure and the detection cost.
초록
패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬 최근접 이웃 클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.
Abstract
Recently there are many bibliometric studies attempting to utilize Pathfinder networks(PFNets) for examining and analyzing the intellectual structure of a scholarly field. Pathfinder network scaling has many advantages over traditional multidimensional scaling, including its ability to represent local details as well as global intellectual structure. However there are some limitations in PFNets including very high time complexity. And Pathfinder network scaling cannot be combined with cluster analysis, which has been combined well with traditional multidimensional scaling method. In this paper, a new method named as Parallel Nearest Neighbor Clustering (PNNC) are proposed for complementing those weak points of PFNets. Comparing the clustering performance with traditional hierarchical agglomerative clustering methods shows that PNNC is not only a complement to PFNets but also a fast and powerful clustering method for organizing informations.
초록
지적구조 분석을 위해 가중 네트워크를 시각화해야 하는 경우에 패스파인더 네트워크와 같은 링크 삭감 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 네트워크 시각화를 위한 링크 삭감 알고리즘의 적합도를 측정하기 위한 지표로 NetRSQ를 제안하였다. NetRSQ는 개체간 연관성 데이터와 생성된 네트워크에서의 경로 길이 사이의 순위 상관도에 기반하여 네트워크의 적합도를 측정한다. NetRSQ의 타당성을 확인하기 위해서 몇 가지 네트워크 생성 방식에 대해 정성적으로 평가를 했었던 선행 연구의 데이터를 대상으로 시험적으로 NetRSQ를 측정해보았다. 그 결과 품질이 좋게 평가된 네트워크일수록 NetRSQ가 높게 측정됨을 확인하였다. 40가지 계량서지적 데이터에 대해서 4가지 링크 삭감 알고리즘을 적용한 결과에 대해서 NetRSQ로 품질을 측정하는 실험을 수행한 결과, 특정 알고리즘의 네트워크 표현 결과가 항상 좋은 품질을 보이는 것은 아니며, 반대로 항상 나쁜 품질을 보이는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서 이 연구에서 제안한 NetRSQ는 생성된 계량서지적 네트워크의 품질을 측정하여 최적의 기법을 선택하는 근거로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
Link reduction algorithms such as pathfinder network are the widely used methods to overcome problems with the visualization of weighted networks for knowledge domain analysis. This study proposed NetRSQ, an indicator to measure the goodness of fit of a link reduction algorithm for the network visualization. NetRSQ is developed to calculate the fitness of a network based on the rank correlation between the path length and the degree of association between entities. The validity of NetRSQ was investigated with data from previous research which qualitatively evaluated several network generation algorithms. As the primary test result, the higher degree of NetRSQ appeared in the network with better intellectual structures in the quality evaluation of networks built by various methods. The performance of 4 link reduction algorithms was tested in 40 datasets from various domains and compared with NetRSQ. The test shows that there is no specific link reduction algorithm that performs better over others in all cases. Therefore, the NetRSQ can be a useful tool as a basis of reliability to select the most fitting algorithm for the network visualization of intellectual structures.
초록
전 학문 분야를 포괄하는 광역 과학 지도는 학문 분야 사이의 구조적인 관계를 시각적으로 분석하는데 사용되고 있다. 이 연구에서는 광역 과학 지도에 대한 선행 연구를 개관한 후 새로운 방법으로 국내의 학술 활동을 반영하는 광역 과학 지도를 생성하였다. 광역 과학 지도에 대한 연구는 ISI사(현재 Thomson Scientific)의 Garfield와 Small에 의해서 촉발되었고 최근에는 스페인 그라나다 대학의 SCImago 연구팀과 미국 인디애나 대학의 Brner 교수팀이 활발히 연구 결과를 발표하고 있다. 이들은 자신들이 만들어 발표하고 있는 지도를 과학 지도 또는 사이언토그램이라고 부르며, 이에 관련된 활동을 과학지도학(scientography)이라고 하였다. 기존의 광역 과학 지도는 대부분 학술 논문 사이의 인용 분석에 근거하여 제작되었으나, 국내 학술 논문에 대한 인용 데이터베이스는 아직 미비한 상태이다. 따라서 이 연구에서는 국내의 광역 과학 지도를 만들기 위해서 학술진흥재단에 신청된 과제 제안서의 텍스트를 활용하였다. 학문 분야 사이의 연결 정보를 네트워크로 표현하는 수단으로 널리 사용되고 있는 패스파인더 네트워크(PFNet) 알고리즘으로 광역 과학 지도를 생성한 후, 이의 대안으로 개발된 클러스터링 기반 네트워크(CBNet) 알고리즘으로 다시 지도를 생성하였다. 최종적으로 두 지도에 나타난 상반된 관점을 통합하도록 CBNet 지도를 수정하여 국내 광역 과학 지도를 제시하였다.
Abstract
Global map of science, which is visualizing large scientific domains, can be used to visually analyze the structural relationships between major areas of science. This paper reviewed previous efforts on global science map, and then tried to making a science map of Korea with some new methods. There are several research groups on making global map of science including Dr. Small and Dr. Garfield of ISI (now Thompson Scientific), SCImago research group at the University of Granada, and Dr. Brner's InfoVis Lab at the Indiana University. They called their maps as science map or scientogram and called the activity of mapping science as scientography. Most of the previous works are based on citations between scientific articles. However citation database for Korean journal articles is still under construction. This research tried to make a Korean science map with the text in the proposals suggested for funding from Korean Research Foundation. Two kinds of method for generating networks of scientific fields are used. One is Pathfinder network (PFNet) alogorithm which has been used in several published bibliometric studies. The other is clustering-based network (CBnet) algorithm which was proposed recently as an alternative to PFNet. In order to take into account both views of the two algorithms, the resulting maps are combined to a final science map of Korea.
초록
본 연구는 문헌정보학에서 다뤄지는 정보격차 연구동향을 분석하기 위해서 문헌정보학관련 4개 학술지에서 발행한 195편의 논문을 수집하고, 해당 문헌을 대상으로 연구대상(11개 하위 범주), 연구목적(4개 하위 범주), 연구방법(4개 하위 범주)로 코딩하였다. 이것을 저자 키워드와 함께 패스파인더 알고리즘을 적용한 키워드 네트워크를 구축하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 정보취약계층(연구대상) 중 장애인, 다문화가정, 고령자에 대한 연구가 79.5%로 특정 계층에 집중되어있는 것으로 나타났다. 그리고 정보격차, 장애인, 공공도서관을 중심으로, 다문화, 고령자 등에 대한 정보취약 실태와 해소방안을 목적으로 활발히 연구가 진행되었으나, 정보취약 해소효과, 정보취약의 영향요인을 목적으로 한 연구는 고령자, 독서치료, 정보화교육, 정보활용, 독서프로그램을 구안하고 적용하여 효과를 검증하는 연구에 국한되어 있었다. 마지막으로 정보격차에서 가장 많이 활용되는 연구방법은 문헌연구와 함께 사례연구 또는 설문조사를 동시에 이용하는 것으로 나타났다.
Abstract
This study aimed to analyze research trends of ‘digital divide’ in Library and Information Science. To this end, we coded research subjects with 11 subcategories, and research objectives with 4 subcategories, and research methods with 4 subcategories, and constructed keyword networks to which a pathfinder algorithm was applied. As a result of the analysis, 79.5% of studies are on the disabled, multicultural families, and the elderly among information vulnerable groups, and it was found to be concentrated in specific groups. In addition, digital divide related studies have been actively conducted for the purpose of resolving information vulnerabilities such as people with disabilities. We also found that these studies focused on verifying the effectiveness by designing and applying treatments such as informatization education, information utilization, and reading programs. Lastly, the most frequently used research method in the digital divide was found to use case studies or questionnaires simultaneously with literature research.
초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.