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21.发明公开다중 리소스 분석을 기반으로 연구자 내면 역량을 분석하는 데이터 분석 장치, 그 방법 및 그 프로그램을 저장하는 저장매체 有权用于分析数据的装置，分析数据的方法和存储程序分析数据的存储
公开(公告)号：KR1020150007065A
公开(公告)日：2015-01-20
申请号：KR1020130080973
申请日：2013-07-10
Applicant: 한국과학기술정보연구원
Abstract: 본 발명은, 데이터 분석 장치, 데이터 분석 방법 및 데이터를 분석하는 프로그램을 저장하는 저장매체에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예는, 연구자에 대한 정보와 상기 연구자의 기술 분야를 입력받는 단계; 적어도 하나의 리소스로부터 상기 연구자와 관련된 개체정보 또는 상기 연구자와 관련된 개체정보의 관계를 나타내는 개체관계정보를 추출하는 단계; 상기 추출한 개체정보 또는 개체관계정보를 기반으로 상기 연구자의 연구결과에 따른 내면역량지표들을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 내면역량지표들을 시각화하여 표출하는 단계;를 포함하는 데이터 분석 방법을 제공한다.
Abstract translation: 本发明涉及数据分析装置，数据分析方法以及用于存储数据分析程序的存储介质。 根据本发明的实施例，数据分析方法包括以下步骤：接收关于研究人员及其技术领域的信息; 从至少一个资源提取与研究者相关的对象信息或表示与研究者有关的对象信息之间的关系的对象关系信息; 根据提取的对象信息或对象关系信息，根据研究者的研究结果计算能力指标; 并可视化和显示计算的能力指标。
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公开(公告)号：KR1020150007064A
公开(公告)日：2015-01-20
申请号：KR1020130080972
申请日：2013-07-10
Applicant: 한국과학기술정보연구원
CPC classification number: G06F17/10
Abstract: 본 발명은, 데이터 분석 장치, 데이터 분석 방법 및 데이터를 분석하는 프로그램을 저장하는 저장매체에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예는, 연구자에 대한 정보를 입력받는 단계; 적어도 하나의 리소스로부터 상기 연구자와 관련된 개체정보 또는 상기 연구자와 관련된 개체정보의 관계를 나타내는 개체관계정보를 추출하는 단계; 상기 추출한 개체정보 또는 개체관계정보를 기반으로 상기 연구자의 연구분야 또는 기술분야에 따른 환경역량지표들을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 환경역량지표들을 시각화하여 표출하는 단계;를 포함하는 데이터 분석 방법을 제공한다.
Abstract translation: 本发明涉及数据分析装置，数据分析方法以及用于存储数据分析程序的存储介质。 根据本发明的实施例，一种数据分析方法包括以下步骤：在研究者身上接收信息; 从至少一个资源提取与研究者相关的对象信息或表示与研究者有关的对象信息之间的关系的对象关系信息; 根据提取的对象信息或对象关系信息，根据研究者的研究领域或技术领域计算环境能力指标; 并显示和显示计算的环境能力指标。
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公开(公告)号：KR101411563B1
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：KR1020130132303
申请日：2013-11-01
Applicant: 한국과학기술정보연구원
Abstract: Disclosed is a distribution processing method based on resource locality. The distribution processing method comprises a step for extracting a high frequency reference resource based on a predetermined standard; a step for storing the high frequency reference resource in a distribution storage unit included in each node; and a step for connecting a processor which processes a task to the distribution storage unit in which the high frequency reference resource is stored based on the information from the high frequency reference resource. Therefore, the distribution processing method reduces network overhead by securing the locality of resource data and quickly performs distribution processing.
Abstract translation: 公开了一种基于资源位置的分布处理方法。 分发处理方法包括：基于预定标准提取高频参考资源的步骤; 用于将高频参考资源存储在包括在每个节点中的分发存储单元中的步骤; 以及基于来自高频参考资源的信息将处理任务的处理器连接到其中存储有高频参考资源的分发存储单元的步骤。 因此，分发处理方法通过确保资源数据的位置来快速地进行分发处理来减少网络开销。
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公开(公告)号：KR101389503B1
公开(公告)日：2014-04-28
申请号：KR1020130132073
申请日：2013-11-01
Applicant: 한국과학기술정보연구원
CPC classification number: G06Q30/0282 , G06Q10/06393 , G06Q30/0278 , G06Q50/01 , G06Q50/18 , G06Q50/30
Abstract: A method for technology matchmaking is disclosed. The method for technology matchmaking comprises the following steps of: calculating a newness item of a technology; calculating an originality item of the technology; calculating a specialty item of the technology; calculating a usability item of the technology; calculating an excellency item of the technology; comparing the technology with the same technology of another institution using the calculated newness item, the originality item, the specialty item, usability item, the excellency item of the technology, and generating technology matching information; and outputting the generated technology matching information. As a result, the method for technology matchmaking can recommend an institution having high technology to an institution intending to receive technology transfer, and recommend an institution needing technology to an institute intending to provide the transfer of technology.
Abstract translation: 公开了一种技术配对的方法。 技术配对的方法包括以下步骤：计算技术的新颖性; 计算技术的独创性; 计算该技术的专业项目; 计算技术的可用性项目; 计算技术的优秀项目; 使用计算的新项目，原创性项目，专业项目，可用性项目，技术优异项目以及生成技术匹配信息将技术与其他机构相同的技术进行比较; 并输出生成的技术匹配信息。 因此，技术配对的方法可以向有意接收技术转让的机构推荐具有高技术的机构，并向有意提供技术转让的机构推荐需要技术的机构。
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公开(公告)号：KR1020130057715A
公开(公告)日：2013-06-03
申请号：KR1020110123596
申请日：2011-11-24
Applicant: 한국과학기술정보연구원
CPC classification number: G06F17/3064 , G06F17/30672
Abstract: PURPOSE: A deep knowledge providing method based on a scientific knowledge memory and a device thereof are provided to analyze literature of a specific science field and copy a complex process which learns knowledge by using natural language processing and mining technology, thereby automatically extracting and accumulating specialized knowledge. CONSTITUTION: A knowledge memory(304) stores relational knowledge, structural knowledge, and procedural knowledge for a document. A deep knowledge providing unit(306) inputs a query language. The deep knowledge providing unit searches and provides a triple which includes the query language and documents related to the triple. The deep knowledge providing unit uses a GCL(Generalized Concordance Lists) query which searches a specific word or a relation between word sets or between words. [Reference numerals] (302) Multidimensional knowledge generating technology; (304a) Relational knowledge memory; (304b) Structural knowledge memory; (304c) Procedural knowledge memory; (306) Deep knowledge providing technology; (AA) Large scholarly information; (BB) Deep knowledge delivery by field
Abstract translation: 目的：提供基于科学知识记忆及其设备的深度知识提供方法，分析具体科学领域的文献，并复制使用自然语言处理和挖掘技术学习知识的复杂过程，从而自动提取和累积专门的 知识。 规定：知识记忆（304）存储文档的关系知识，结构知识和程序知识。 深度知识提供单元（306）输入查询语言。 深入的知识提供部门搜索并提供了一个三元组，其中包括与三元组相关的查询语言和文档。 深度的知识提供单元使用搜索特定词或词组之间或词之间的关系的GCL（广义一致列表）查询。 （附图标记）（302）多维知识生成技术; （304a）关系知识记忆; （304b）结构知识记忆; （304c）程序知识记忆; （306）深入的知识提供技术; （AA）大学术信息; （BB）深入知识交付领域
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101078751B1
公开(公告)日：2011-11-02
申请号：KR1020110015983
申请日：2011-02-23
Applicant: 한국과학기술정보연구원
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30731 , G06F17/30345
Abstract: PURPOSE: A method and apparatus for detecting association errors of lexical semantic networks is provided to automatically detect the declaration of relation error between terms using semantic network relation of lexical resource. CONSTITUTION: A terminology obtaining module(230) acquires terms with relation with a search query by using a word stored in a terminology dictionary database as a search query. An abstracting module(240) abstracts the relation between terms based on a mapping system. A semantic network constructing module(250) constitutes the relation of the terms as a semantic network. A relation error detecting module(260) detects a relation error by searching a neighboring node which is connected to the search query in the semantic network.
Abstract translation: 目的：提供一种用于检测词汇语义网络关联错误的方法和装置，用于使用词汇资源的语义网络关系来自动检测术语之间的关系误差声明。 构成：术语获取模块（230）通过使用术语词典数据库中存储的词作为搜索查询来获取与搜索查询相关的术语。 抽象模块（240）基于映射系统抽取术语之间的关系。 语义网络构建模块（250）构成了术语作为语义网络的关系。 关系错误检测模块（260）通过搜索连接到语义网络中的搜索查询的相邻节点来检测关系错误。
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公开(公告)号：KR1020110062274A
公开(公告)日：2011-06-10
申请号：KR1020090118944
申请日：2009-12-03
Applicant: 한국과학기술정보연구원
CPC classification number: G06F17/30737 , G06F17/30705
Abstract: PURPOSE: An optimized database selection device using a maximized concept of intensity recognizing technique and method thereof are provided to select distributed database which classifies the distributed target documents by calculating a maximized weighted value based on qualification value extracted from a classified target document. CONSTITUTION: A distributed database(110) classifies and stores documents according to the document characteristic. A maximal concept strength determiner(120a) detects a range of the classified target document by extracting the qualification from the classified target document. The maximized concept determining unit determines a maximum value which calculated the weighted value per qualification about a document range to a maximum concept intensity. A database selector(130a) applies the maximized concept intensity to the distributed database to selects a distributed database similar to the characteristic of the classified target document.
Abstract translation: 目的：提供一种使用最大化强度识别技术概念的优化数据库选择装置及其方法，用于选择基于从分类目标文档提取的资格值计算最大加权值对分布的目标文档进行分类的分布式数据库。 构成：分布式数据库（110）根据文档特征对文档进行分类和存储。 最大概念强度确定器（120a）通过从分类的目标文档中提取资格来检测分类目标文档的范围。 最大化概念确定单元确定将每个关于文档范围的资格的加权值计算为最大概念强度的最大值。 数据库选择器（130a）将最大概念强度应用于分布式数据库，以选择与分类的目标文档的特征相似的分布式数据库。
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公开(公告)号：KR100992887B1
公开(公告)日：2010-11-08
申请号：KR1020080115039
申请日：2008-11-19
Applicant: 한국과학기술정보연구원
IPC: G06F17/30
Abstract: 본 발명은 학술정보를 기준 도메인 영역으로 정의하고, 기준 도메인 영역으로부터 자동 생성된 색인어를 바탕으로 외부 도메인 영역의 웹 정보를 학술정보와 연계하여 이기종 도메인 간의 자원들을 의미 유사도에 따라 자동 매핑하기 위한 의미 기반 자동 연계 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 기 저장된 학술정보와 신규로 등록되는 학술정보를 기 설정된 기준에 따라 가공 처리하여 언어정보 자원을 생성하고, 이를 데이터베이스에 저장하는 언어자원 자동 생성부; 언어자원 자동 생성부에 의해서 생성된 언어정보 자원에 대해 필터링하고, 가중치를 부여하여 학술정보의 색인 및 자동 분류를 수행하는 의미 색인 및 해석부; 복수의 웹 서비스 서버로부터 수집된 웹 정보 자원에 대해 HTML 태그를 파싱하고 구분하여 데이터베이스에 저장하고, 웹 정보 자원에 대해 가중치 부여, 자동의미색인 및 자동 분류를 수행하여 웹 정보 자원을 구축하는 웹 정보 자원 수집 및 해석부; 학술정보와 웹 정보 간의 유사도를 측정하여 관련 문헌을 자동 연계 처리하는 유사 문헌 연계 처리부;를 포함하여, 학술정보 이용자가 학술연구 정보 서비스 플랫폼의 정보 검색 결과에서 학술정보와 관련된 웹 정보를 제공받을 수 있으며, 운용자 측에서는 이를 활용한 다양한 서비스를 확대 제공할 수 있다는 효과를 기대할 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020100056065A
公开(公告)日：2010-05-27
申请号：KR1020080115039
申请日：2008-11-19
Applicant: 한국과학기술정보연구원
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30616 , G06F17/2705 , G06F17/30002 , G06F17/30631 , G06F17/30705 , G06F17/30722
Abstract: PURPOSE: A system and a method for meaning-based automatic linkage are provided to automatically collect, select and analyze web information to be useful for an expert in a relevant technical field. CONSTITUTION: A web information resource collection and analysis unit(240) parses and divides an HTML tag for the web information resource collected from plural web service servers, and stores the web information resources at a database. The web information resource collection and analysis unit performs automatic weight value allocation, automatic meaning index and automatic sorting operations for the web information resource. A similar document link process unit(250) measures the similarity between academic information and the web information.
Abstract translation: 目的：提供一种基于意图的自动连接的系统和方法，以自动收集，选择和分析网络信息，使其在相关技术领域的专家有用。 构成：Web信息资源收集和分析单元（240）解析并分割从多个web服务服务器收集的web信息资源的HTML标签，并将web信息资源存储在数据库中。 Web信息资源收集和分析单元对Web信息资源执行自动权重值分配，自动含义索引和自动排序操作。 类似的文档链接处理单元（250）测量学术信息和网络信息之间的相似性。
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公开(公告)号：KR100945495B1
公开(公告)日：2010-03-09
申请号：KR1020080045388
申请日：2008-05-16
Applicant: 한국과학기술정보연구원
IPC: G06F7/06
Abstract: 본 발명은 다국어 전문용어 자원 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 다국어 전문용어 자원 제공 시스템은 문헌 정보 데이터베이스, 상기 문헌 정보 데이터베이스에 저장된 각 문헌의 키워드 필드를 참조하여 대역어 파일을 생성하고, 상기 대역어 파일을 트리플 구조로 만든 후 각 키워드의 속성 정보에 따라 노드로 연결하여 의미망을 생성하는 다국어 의미망 구축 장치, 사용자에 의해 검색어가 입력되면 상기 검색어에 대한 의미망을 상기 다국어 의미망 구축 장치로부터 추출하고, 상기 추출된 의미망에서 상기 검색어를 기준으로 구성 키워드간 유사도를 구하여 그 관계를 시각화 정보로 사용자에게 제공하는 다국어 전문용어 추론 장치로 구성된 것으로서, 사전이나 시소러스 등 외부 언어자원의 도입이 필요하지 않고 개별 대역파일 정보를 유사도에 따라 군집을 형성하여 다국어 전문용어 의미망을 자동으로 구축하기 때문에 구축된 언어 자원에 대해 보다 신뢰할 수 있고, 다양한 분야를 모두 반영한 언어 자원을 자동으로 구축할 수 있으며, 실제 데이터베이스의 정보 변경을 실시간으로 반영하여 다국어 전문용어의 의미망을 자동으로 갱신할 수 있는 효과가 있다.
다국어, 의미망, 전문용어, 키워드, 문헌, 시맨틱 웹, 대역어
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