메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hansol Seo (마크로젠) Ohbyung Kwon (경희대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제24권 제1호
발행연도
2018.3
수록면
141 - 166 (26page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 디지털 인문학 (Digital humanities) 연구분야의 등장으로 정보기술을 활용하여 인문학 연구의 효율성 제고에 기여하고 있다. 특히 인문학 연구에서 특정한 인물 혹은 문서가 어떠한 사상 (idea)을 담고 있는지와 다른 사상과의 어떤 연결성을 가지는지를 자동적인 방법으로 분석하는 것은 지성사(intellectual history)를 파악하는 데 중요한 도전이 될 것이다. 본 연구의 목적은 책이나 논문, 기사와 같은 비정형 데이터 (unstructured data)에 포함된 주장을 파악하고 이를 다른 주장이나 사상과 어떠한 관련이 있는지를 자동으로 분석하는 방법을 제안하는 것이다. 특히 본 연구에서는 주장과 주장 사이의 영향관계를 밝히는 히스토리 마이닝 (History Mining)이라는 방법도 제안하였다. 이를 위해 딥러닝 기법 (deep learning method)을 포함한 분류알고리즘 기법 (classification algorithm)을 활용하였다. 본 연구가 제안하는 방법론의 성능을 검증하기 위하여 철학 사조 중에서 대표적으로 대비되는 경험주의와 합리주의 관련 철학자들을 선정하고 관련된 저서 혹은 인터넷 상의 글을 수집하였다. 분류 알고리즘의 성능은 Recall, Precision, F-Score 및 Elapsed Time으로 측정하였으며 DNN, Random Forest, 그리고 앙상블 등이 우수한 성능을 보였다. 선정된 분류 알고리즘으로 특정 철학자의 글에 대해 합리주의 혹은 경험주의로 분류하였으며, 그 철학자의 활동 연도를 고려하여 히스토리 맵을 생성할 수 있었다.
#Digital Humanities #History Mining #Text Analysis #Philosophy #Classification Algorithms #디지털 인문학 #히스토리 마이닝 #텍스트 분석 #철학 #분류 알고리즘

목차

1. Introduction
2. Digital Humanities
3. Mining Intellectual History
4. Experiment
5. Discussion
6. Concluding Remarks
References
국문요약

참고문헌 (72)

참고문헌 신청
Akbani, R., S. Kwek, and N. Japkowicz, “Applying Support Vector Machines to Imbalanced Datasets,” Machine Learning: ECML, (2004), 39-50. Alghoson, A. M., “Medical Document Classification Based on MeSH,” System Sciences (HICSS), 2014 47th Hawaii International Conference, IEEE (2014), 2571-2575. Ananiadou, S., B. Rea, N. Okazaki, R. Procter, and J. Thomas, “Supporting Systematic Reviews using Text Mining,” Social Science Computer Review, Vol.27, No.1 (2009), 509-523. Antonie, M. L. and O. R. Zaiane, “Text Document Categorization by Term Association,” Data Mining, 2002. ICDM 2003. Proceedings. 2002 IEEE International Conference, (2002), 19-26. Bae, J. and B. Watson, “Reinforcing Visual Grouping Cues to Communicate Complex Informational Structure,” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol.20, No.12 (2014), 1973-1982.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

인문학의 빅데이터 활용 방안
권오현 ,  김성보 ,  김응모 Proceedings of KIIT Conference 2018 .06
정보학, 인문학의 숨겨진 서고를 여는 또 하나의 열쇠 : ‘인문정보학센터’의 성과와 전망
윤애선 코기토 2016 .08
사회비판과 시적 진실 사이에서 : 워즈워스의「컴벌랜드의 늙은 거지」
김재오 신영어영문학 2012 .11
Effect of Tb Doping on the Microstructure and Magnetic Properties of Quenched Fe73Ga27-xAlx Alloys
Jinchao Du ,  Peiying Jiao ,  Zhiguang Zhang 외 1명 Journal of Magnetics 2024 .06
AI Chatbots and Linguistic Injustice
Sunyoung Pa ,  k Journal of Universal Language 2024 .03

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-001899038