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학술저널
저자정보
최도진 (창원대학교) 장준혁 (충북대학교) 송상호 (충북대학교) 김상혁 (충북대학교) 임종태 (충북대학교) 김종훈 (충북대학교) 복경수 (원광대학교) 유재수 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제3호
발행연도
2023.3
수록면
47 - 58 (12page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.03.047

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

이종 학술 문헌 사이트 기반 동명이인 판별 기법
최도진 ,  장준혁 ,  송상호 외 5명 한국콘텐츠학회논문지 2023.03 학술저널

2022

학술 문헌 기반 동명이인 처리 연구 동향 분석
최도진 ,  장준혁 ,  송상호 외 10명 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 2022.07 학술대회자료

초록· 키워드

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현재 서비스 중인 학술 문헌 사이트는 이미 무수히 많은 연구결과물을 가지고 있기 때문에 같은 이름을 가진 동명이인이 흔하게 존재한다. 이러한 상황에서 학술 문헌 사이트에서 어떠한 연구결과물을 찾기 위해 연구자의 이름이나 문서의 키워드로 검색을 할 때 찾고자 하는 연구자의 모든 연구결과물을 한 번에 찾기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이종의 학술 문헌 사이트에 저장되어 있는 모든 연구결과물을 기반으로 동명이인 판별기법을 제안한다. 제안하는 기법은 학술 문헌 사이트에서 제공하는 데이터를 통합하여 수집하고, 수집한 데이터에서 동명이인 판별에 필요한 속성을 이용하여 군집 분석 기법으로 동명이인을 판별한다. 마지막으로 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 성능 평가를 수행한다. 비교 성능 평가 수행 결과 기존의 규칙 기반 기법, 심층학습 기법보다 우수한 F1-Score를 보이며 동명이인 판별에 가장 적합한 기법임을 나타내었다. 학술 문헌 사이트에서 동명이인으로 인한 불편함이 해소될 것으로 기대한다.
#동명이인 #연구자 #학술 문헌 #군집 분석 #심층 학습 #Name Disambiguation #Researcher #Academic documents #HAC #Deep Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 동명이인 판별 기법
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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