A Study of Conversion System Considering Characteristics of Thesis Metadata for Integration

To analyze a great amount of metadata which is collected from diverse sources, it is essential to integrate the metadata in different structures and forms. This study proposes a conversion method specializing in thesis metadata based on the data after analyzing the schemas of the thesis metadata which are collected from 10 major publishing companies from the syntax, semantic and content rule aspects. We designed a convenient conversion system from the method. It has been proven that the implemented system is easy to use and appropriate to the integration of thesis metadata through usability evaluation

기술평가정보 통합시스템 설계 자문

funder : 국무조정실agency : 기초기술연구회o 기술이전 및 사업화가 촉진되기 위해서 우수기술 선별을 위한 풍부한 양질의 평가정보 유통이 활성화되는 시스템 구축이 필요 o 평가자의 기술평가 소요시간 및 비용절감, 평가결과의 신뢰성 확보 등을 위해서 평가정보를 종합적으로 수집하여 유통할 수 있는 시스템의 구축이 매우 시급히 요구되고 있음 o 평가관련자들의 네트워크 구축 등을 지원하여 정보의 활발한 교류를 통해 지식정보 확대 재생산 및 시너지 효과 창출 필요 o 정보 이외에 다양한 기술평가서비스 제공 및 이용자의 참여공간의 확대를 통한 기술평가 원스톱 서비스 체계 구축이 필요 o 기술가치평가, 기업기술력 등급평가, 간이기술평가 등 오프라인에서 시행되는 각종 기술평가를 온라인 전산화하여 제공함으로써 평가자의 공간적, 시간적 장애 요인을 해소 - 통합시스템 개발 방향 제시 - 기술평가정보의 관리시스템 통합을 위한 설계 자문 - 수집기관 확대에 따른 관련 업무 지

Performance Analysis of Topic Classification Algorithms for Nation Digital Science Library’s Academic Achievements

Background/Objectives: Subject classification of thesis units is essential to serve scholarly information deliverables. However, to date, there is a journal-based topic classification, and there are not many article-level subject classification services. Methods/Statistical analysis: In this paper, we try to classify topics using unsupervised learning method. The unsupervised Learning Algorithms are a well-known Hierarchical Dirichlet Process (HDP), Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Latent Semantic Indexing (LSI) algorithms. Findings: In this paper, we can confirm that the classification algorithm should be used in accordance with the characteristics and purpose of the data. The LSI is used for a more intuitive data set, and the LDA is advantageous for applying a new term by classifying various keywords, and HDP seems to be advantageous for applying to a more detailed classification system. The limitations of this study are that algorithms such as LDA are sensitive to keywords and require detailed refinement of keywords. Improvements/Applications: When the reliability is improved on the basis of the major classification, it will become the subject classification of the thesis unit, and it will be possible to provide the subject classification service which is necessary for various institutions and researchers in various fields

기계학습 데이터 구축 현황과 이슈 - 과학기술 분야를 중심으로 -

정부는 코로나19 사태로 인한 극심한 경기침체의 극복과 경제의 구조적 대전환을 위하여 “한국판 뉴딜 종합계획”을 발표하였다. 한국판 뉴딜 계획의 중점 과제로 추진되는 ‘데이터댐’은 공공과 민간의 네트워크를 통해서 분야별 생성 데이터를 수집·가공하여 재구성한 데이터를 확충·연계하는 계획으로, 5G·AI 기반 융합 新산업 창출을 위한 데이터 인프라 구축을 목적으로 한다. 데이터댐을 구축하는 과정은 데이터를 가공하거나 결합시켜 새로운 데이터를 만들어야하기 때문에 많은 사람의 노력이 필요하다. 이러한 데이터댐 과제 수행의 일환으로 진행되는 ‘과학기술 기계학습 데이터 구축’을 통해 데이터 구축·공유·확산뿐만 아니라 일자리 창출 효과를 기대할 수 있다. 이번 이슈브리프에서는 데이터댐의 핵심인 AI와 기계학습 데이터에 대해 알아보고, 국ㆍ내외에서 공개된 기계학습 데이터의 유형별 구축 현황에 대해 살펴본다. 그리고 KISTI에서 추진하고 있는 ‘과학기술 기계학습 데이터 구축사업’의 배경과 추진 내용 등을 포함하여 기계학습 데이터의 활용 및 기대 효과에 대하여 소개하고자 한다. 그리고 끝으로 정부가 코로나19의 위기 속에서 정책적 추진하는 디지털 뉴딜이 성공하기 위한 조건을 살펴본다

기술사 종합관리체계 구축사업

funder : 교육인적자원부agency : 한국기술사회agency : The Korean Professional Engineer Association- 기술사법 제5조의5(기술사 종합정보시스템의 구축·운영)에 의한 기술사의 효율적인 활용.관리와 국가간 기술사자격 상호인정업무의 원할한 수행을 위하여 기술사의 근무처.경력.학력 및 교육훈련 등 기술사 종합정보에 대한 관리체계 구