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(a) 입력수단이 문헌을 입력 받는 단계;(b) 연산수단이 상기 문헌으로부터 키워드를 추출하고, 상기 문헌의 분류 코드를 확인하는 단계;(c) 상기 연산수단이 상기 문헌의 상기 분류 코드의 연결 중심도(Degree of Centrality) 및 상기 키워드의 연결 중심도를 산출하는 단계; 및(d) 상기 연산수단이 상기 분류 코드의 연결 중심도 및 상기 키워드의 연결 중심도를 이용하여 상기 문헌의 융합 지수를 산출하는 단계;를 포함하고, 상기 (d) 단계는,전체 분류 코드 수에 대한 상기 분류 코드의 연결 중심도의 합의 비율과, 전체 키워드 수에 대한 상기 키워드의 연결 중심도의 합의 비율을 곱한 것을 특징으로 하는 문헌 정보 분석 장치의 융합 지수 산출 방법
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제 1항에 있어서, 상기 문헌은 논문, 기사 또는 특허 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 문헌 정보 분석 장치의 융합 지수 산출 방법
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제 1항에 있어서, 상기 (b) 단계는,키워드 및 상기 키워드의 유사어가 저장된 데이터베이스의 시소러스 검색을 통해 키워드를 추출하는 것을 특징으로 하는 문헌 정보 분석 장치의 융합 지수 산출 방법
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제 1항에 있어서, 상기 (b) 단계의 상기 문헌의 상기 분류 코드는 상기 문헌의 키워드를 이용하여 미리 저장된 분류 코드가 상기 연산 수단에 의해 부여된 것을 특징으로 하는 문헌 정보 분석 장치의 융합 지수 산출 방법
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(a) 입력수단이 문헌을 입력 받는 단계;(b) 연산수단이 상기 문헌으로부터 키워드를 추출하고, 상기 문헌의 분류 코드를 확인하는 단계;(c) 상기 연산수단이 상기 문헌의 상기 분류 코드의 연결 중심도(Degree of Centrality) 및 상기 키워드의 연결 중심도를 산출하는 단계; 및(d) 상기 연산수단이 상기 분류 코드의 연결 중심도 및 상기 키워드의 연결 중심도를 이용하여 상기 문헌의 융합 지수를 산출하는 단계;를 포함하고, 상기 (d) 단계는,전체 분류 코드 수에 대한 상기 분류 코드의 연결 중심도의 합의 비율과, 전체 키워드 수에 대한 상기 키워드의 연결 중심도의 합의 비율을 곱한 것을 특징으로 하는 융합 지수 산출 방법이 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체
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키워드 및 상기 키워드의 유사어를 포함하는 시소러스가 저장된 저장부;문헌을 입력 받고, 상기 문헌으로부터 분석 대상 내용을 추출하는 입력부;상기 문헌으로부터 키워드를 추출하고, 상기 문헌의 분류 코드를 확인하는 문헌정보 처리부;상기 문헌의 상기 분류 코드의 연결 중심도(Degree of Centrality) 및 상기 키워드의 연결 중심도를 산출하는 중심도 연산부; 및상기 분류 코드의 연결 중심도 및 상기 키워드의 연결 중심도를 이용하여 상기 문헌의 융합 지수를 산출하는 융합 지수 산출부;를 포함하고,상기 융합 지수 산출부는,전체 분류 코드 수에 대한 상기 분류 코드의 연결 중심도의 합의 비율과, 전체 키워드 수에 대한 상기 키워드의 연결 중심도의 합의 비율을 곱하여 상기 융합 지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 문헌 정보 분석 장치
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제 7항에 있어서, 상기 문헌은 논문, 기사 또는 특허 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 문헌 정보 분석 장치
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제 7항에 있어서, 상기 문헌 정보 처리부는,상기 저장부의 키워드 및 상기 키워드에 대한 유사어의 시소러스 검색을 통해 키워드를 추출하는 것을 특징으로 하는 문헌 정보 분석 장치
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제 7항에 있어서, 상기 분류 코드는 상기 문헌의 키워드를 이용하여 미리 저장된 분류 코드가 상기 문헌 정보 연산부에 의해 부여되는 것을 특징으로 하는 문헌 정보 분석 장치
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