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제안 방법
- 먼저, 높은 빈도수를 가진 단어들을 추출하고, 추출된 단어들과 다른 단어들의 공기 통계를 추출한다. 만약 어떤 단어가 높은 빈도수를 가진 특정 단어들과 같이 사용된다면 문서 내에서 주요한 의미를 가진 단어일 확률이 높다는 사실에 기반하여 문서 corpus에 의존하지 않는 색인어 추출을 할 수 있으며[3], 이 기법을 적절하게 활용할 경우, 문서의 핵심 내용을 비교하여 표절 검출에 도움을 줄 수 있다.
- 선정된 세 개의 문서는 주로 슬관절에 관한 전문적인 내용으로 이루어져 있어, 비슷한 단어들을 활용하면서도 다른 내용을 가진다는 특성을 지닌다. 문서 유사도 측정 방식은 지문법과 본 알고리즘과 동일하기 때문에 본 논문에서는 생략하며, 색인어 유사도 값과 지문법을 활용한 유사도 값을 비교했다. [Fig.
- 문서 유사도는 중복 연구나 표절 논문을 최종적으로 가려내는 정밀 검사를 위한 표절 후보군들을 선정하는데 있어서 활용되는 표절 검출 과정에서 중요한 필터링 인덱스이기 때문에 단순히 단어들의 배열과 빈도수에 의존할 수 없으며, 이와 같은 문제를 해결하기 위해 문서의 내용을 자동으로 판단 및 비교해 줄 수 있는 단어 공기 통계 정보 기반 색인어 추출 알고리즘을 추가적으로 개발 및 실험하였다. 색인어 추출의 정확도를 더욱 향상시키기 위해서는 사전 도입 및 고급 형태소 분석을 필요로 한다.
- 알고리즘의 정확성을 평가하기 위해 특정 분야에 대한 세 논문을 무작위로 선정하였다[4][5][6]. 선정된 세 개의 문서는 주로 슬관절에 관한 전문적인 내용으로 이루어져 있어, 비슷한 단어들을 활용하면서도 다른 내용을 가진다는 특성을 지닌다.
- 문서1은 ‘새로이 개발된 재치환용 인공슬관절의 생체역학적 안정성 평가: 유한요소 해석’, 문서2는 ‘고굴곡 구현을 위하여 새로이 개발된 인공슬관절의 생체역학적 안정성 평가: 보행 하중 조건’, 문서3은 ‘슬관절 재전치환술용 경골삽입물 형상이 접촉 압력 분포에 미치는 영향’ 으로 내용을 정밀히 살펴보지 않는 이상 실질적으로 표절 여부 판단이 어려운 상태이다. 이 같은 조건에서 문서 유사도를 측정하였으며, 유사도의 최대값은 동일하게 1로 설정한 후에 유사도를 비교하였다.
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