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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.5
- 수록면
- 2,243 - 2,250 (8page)
이용수
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국가 경쟁력이 최신 과학 기술의 발전 정도에 좌우되면서, 발전 정도를 계측하는 연구가 이루어지고 있다. 특히, 논문의 질을 평가하는 연구가 활발한데, 일반적으로 피인용 횟수를 논문의 질과 관련있다고 가정한다. 피인용 횟수는 논문의 질과 관련된 저자 수, 저자 소속 수, 참고 문헌 수, 페이지수 등 내재적 속성들은 물론이고 관련이 없는 시간, 학술지 분야 등 외재적 속성들의 영향을 받는 것으로 알려진다. 실제로, 연구자는 저명한 학술지에 자신의 논문을 투고 하려 한다. 하지만, 본 연구는 내용, 내재적 속성, 외재적 속성 외에 글의 가독성을 결정짓는 구조적인 특징에 주목한다. 이와 같은 구조적인 특징은 한 편의 논문을 일련의 수열/ 파형로 변환시킨 시퀀스의 형태 특징들로부터 추출한다. 즉, 공정 데이터 스트림과 같은 형태로 변환시켜 데이터 마이닝이 가능하게 하였다. 인용 문헌수의 최댓값, 평균값, 사용의 변화 정도, 문장/문단/ 절의 수, 서론의 구조적 특징들, 수식/표/그림의 수를 구조적인 특징으로 추가하였다. Management Science의 논문들을 이용하여 지도 학습인 로지스틱 회귀분석, k-최근접 이웃 분류 알고리즘, 의사 결정나무로 학습시키고, 5-묶음 교차 검증을 통해 논문 품질을 반영하는 특징들을 추출하였다. 그 결과 시간, 인용 문헌 사용의 변화 정도, 참고 문헌 수, 수식 수가 논문 품질 특성으로 판별되었다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 전처리 과정
3. 구조적 특징 정의 및 논문 분류
4. 실험 결과 및 의미
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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