저자가 작성하는 논문의 저자 키워드는 논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소이며, 이를 실시간으로 분석하여 사용자에게 제공하게 함으로써, 연구동향을 파악하는 것이 가능하다. 서지로 작성된 논문의 비정형 데이터를 데이터베이스로 구축 하고, 이를 활용하여 실시간 탐색이 가능하도록 색인데이터 구조를 만든다. 특정 키워드가 포함된 논문을 색인데이터 구조에서 탐색하고, 저자키워드를 대상으로 추출, 클러스터링 하여 가중치에 따라 크기별로 나타낼 수 있는 워드클라우드로 사용자에게 제공하여, 연구동향을 가시화 하는 방법을 설계하였다. 또한, 구현된 시스템에서 "바이러스"와 "홍채인식" 키워드를 통하여 연구동향 분석 결과를 제시하였다.
저자가 작성하는 논문의 저자 키워드는 논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소이며, 이를 실시간으로 분석하여 사용자에게 제공하게 함으로써, 연구동향을 파악하는 것이 가능하다. 서지로 작성된 논문의 비정형 데이터를 데이터베이스로 구축 하고, 이를 활용하여 실시간 탐색이 가능하도록 색인데이터 구조를 만든다. 특정 키워드가 포함된 논문을 색인데이터 구조에서 탐색하고, 저자키워드를 대상으로 추출, 클러스터링 하여 가중치에 따라 크기별로 나타낼 수 있는 워드클라우드로 사용자에게 제공하여, 연구동향을 가시화 하는 방법을 설계하였다. 또한, 구현된 시스템에서 "바이러스"와 "홍채인식" 키워드를 통하여 연구동향 분석 결과를 제시하였다.
The authors' author keywords are the most important elements that characterize the contents of the paper, By analyzing this in real time and providing it to users, It is possible to grasp research trends. Unstructured data of a journal created in a paper is constructed as a database, make use of thi...
The authors' author keywords are the most important elements that characterize the contents of the paper, By analyzing this in real time and providing it to users, It is possible to grasp research trends. Unstructured data of a journal created in a paper is constructed as a database, make use of this to make index data structure that can search in real time. In the index data structure, a thesis containing a specific keyword is searched, By extracting and clustering the author keywords, By presenting to the user a word cloud that can be displayed by size according to the weight, designed a method to visualize research trends. We also present the results of the research trend analysis of the keywords "virus" and "iris recognition" in the implemented system.
The authors' author keywords are the most important elements that characterize the contents of the paper, By analyzing this in real time and providing it to users, It is possible to grasp research trends. Unstructured data of a journal created in a paper is constructed as a database, make use of this to make index data structure that can search in real time. In the index data structure, a thesis containing a specific keyword is searched, By extracting and clustering the author keywords, By presenting to the user a word cloud that can be displayed by size according to the weight, designed a method to visualize research trends. We also present the results of the research trend analysis of the keywords "virus" and "iris recognition" in the implemented system.
본 논문에서는 논문의 저자가 작성하는 저자키워드의 중요성을 바탕으로, 탐색에 최적화된 색인기법의 적용과 클러스터링 기법을 활용하여, 저자키워드 가중치에 따른 워드클라우드를 시각적으로 돋보이게 제시함으로써, 연구동향을 가시화 하는 분석시스템 설계 및 구현방법을 제안하였다.
본 논문은 선행 연구된 결과를 바탕으로, 연구자가 선정한 핵심 용어인 저자키워드를 활용하여 연구동향을 파악할 수 있다는 관점으로, 분석자가 원하는 키워드가 포함된 논문을 탐색하고, 탐색된 논문의 저자키워드를 분석하여 워드클라우드로 제시하고자 한다.
이론/모형
정형화된 논문 데이터베이스를 기반으로 실시간 탐색을 하기 위하여 형태소분석을 통한 색인기법을 활용한다[14]. 색인구조 설계는 대용량 탐색에서 빠른 결과를 도출할 수 있는 장점이 있다.
성능/효과
Iris Recognition, 홍채인식, Biometrics, Iris, 생체 인식 등의 키워드가 가중치가 높으며 시각적으로 돋보이는 것을 확인할 수 있다. 이것은 이 키워드 분야를 중심으로 많은 연구가 진행되어 왔음을 의미한다.
사용자가 질의하는 검색어와 탐색대상이 되는 제목, 요약, 본문 등을 선별하여 논문을 실시간 탐색하였을 때, 탐색결과에 해당하는 논문들의 저자키워드를 클러스터링 하여 노출빈도에 따른 가중치 값을 활용하여 워드클라우드로 사용자에게 실시간으로 분석 결과를 제시한다.
사용자는 질의어에 대한 분석결과에서 특정 저자키워드가 많이 연구되고 있음을 시각적으로 파악할 수 있게 되고, 이를 통하여 연구동향을 알 수 있게 된다.
후속연구
향후에는 저자키워드들 간의 관계를 분석하고, 특정키워드의 유사키워드들을 필터링하여 단일의미를 지니고 있는 저자키워드들이 노출되도록, 분석결과의 품질을 높이는 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
워드클라우드란?
워드클라우드는 문서의 키워드를 직관적으로 파악할 수 있도록 핵심 단어를 시각적으로 크기형태로 구분하여 돋보이게 하는 기법이다.
색인기법을 활용할때 장점은 무엇인가?
정형화된 논문 데이터베이스를 기반으로 실시간 탐색을 하기 위하여 형태소분석을 통한 색인기법을 활용한다[14]. 색인구조 설계는 대용량 탐색에서 빠른 결과를 도출할 수 있는 장점이 있다. 논문의 데이터 속성별로 탐색을 할 경우에는 많은 시간이 소요되므로 분석결과에 대한 빠른 탐색을 보장한다.
논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소는 무엇인가?
저자가 작성하는 논문의 저자 키워드는 논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소이며, 이를 실시간으로 분석하여 사용자에게 제공하게 함으로써, 연구동향을 파악하는 것이 가능하다. 서지로 작성된 논문의 비정형 데이터를 데이터베이스로 구축 하고, 이를 활용하여 실시간 탐색이 가능하도록 색인데이터 구조를 만든다.
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