Earticle

현재 위치 Home

Semi-automated Classification Scheme-based Massive Science and Technology Data Management

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.4 (2013.07)바로가기
  • 페이지
    pp.75-88
  • 저자
    Wongoo Lee, Yunsoo Choi, Myungseok Choi, Suntae Kim, Sanghwan Lee, Minho Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A208603

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In the field of science and technology, a lot of research has recently been done for collecting and analyzing information, for example, examination of global research trend, detection of emerging signals and searching for leading researchers from science and technology literature [1]. Since the science and technology literature information collected for the analysis has been produced for the purpose of each information source, the information is differently constructed and expressed [1, 2]. Therefore, it is necessary to integrate and manage the different information with the same structure and expression format [3]. To this end in this study, examination is made of methods of standardizing the data processing process and data format, and of implementing interoperability of data in different format. Examination is also made of a method of semi-automation through machine learning for even more automated data management. It is expected this study will contribute to improving integration of heterogeneous databases and efficient and easy management of contents in different fields and domains.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Systematic Content Management Using e-Tracer
  2.1. Analysis on Ingested Contents Format
  2.2. Definition of Standardized Content Format
  2.3. Integration of Heterogeneous Contents
 3. Systematic Contents Management
  3.1. Unification of Contents Management Process
  3.2. Automation on Pre-Process
  3.3. Automation on Mapping among Topic Classification Codes
 4. Conclusions
 References

키워드

Data Management ETL (Extraction-Translation-Loading) Information Integration Classification Scheme

저자

  • Wongoo Lee [ S/W Research Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI) ]
  • Yunsoo Choi [ S/W Research Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI) ]
  • Myungseok Choi [ S/W Research Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI) ]
  • Suntae Kim [ S/W Research Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI) ]
  • Sanghwan Lee [ S/W Research Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI) ]
  • Minho Lee [ S/W Research Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI) ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Software Engineering and Its Applications
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1738-9984
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Software Engineering and Its Applications Vol.7 No.4

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.