• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.103-105
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• 2004

계층적 개념 트리는 개념의 전체적인 구조를 제공하여 사용자의 이해를 돕는다. 이러한 계층적 개념 트리는 특정 분야의 전문가나 지식 공학자, 혹은 개인에 의해서 제공되어 왔다. 하지만 계층적 개념 트리를 구축하기 위해서는 않은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념 트리를 자동으로 구축하기 위한 시스템 필요하게 되었다. 이 논문에서는 정보 검색 틴 온톨로지 연구에 있어서 계층적 개념 트리를 자동으로 구축하기 위한 기존 연구에 대해서 알아보고, 개념적 클러스터링 방법인 FCA(Formal Concept Analysis)를 사용하여 문서로부터 계층적 개념 트리를 구축하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.261-270
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• 2000

개념 계층(Concept Hierarchy)은 데이터베이스 분야에서 사용되는 대표적인 배경 지식(Background Knowledge)으로써, 데이터베이스에 내재되어 있는 구조적인 정보, 데이터의 분포, 영역전문가(Domain Expert)에 의해 주어지는 외부 지식 등이 반영되어 있다. 개념 계층의 특성상 부모(parent)-자식(child) 관계가 있는 두 노드가 있을 때, 한 노드의 값으로부터 다른 노드의 값을 추정할 수 있다. 이 추정된 값을 기대치라고 하고, 한 노드의 값으로부터 추정된 기대치와 실제치가 상당히 상이한 값을 보이는 노드가 있을 때, 이를 흥미롭다(interesting)라고 할 수 있다. 그러나 아직까지 개념계층상에서의 흥미로운 부분 탐색에 대한 연구가 없었으며, 흥미로움(interestingness)의 척도(measurement)에 대한 연구로서는 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등이 있다. 그러나 이런 흥미도의 척도에 관한 연구도 연관규칙에 한정되어 이루어졌으므로 개념계층상의 데이터에 적용하기 위해서는 약간의 수정 및 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성에 따른 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층상에서의 흥미도의 척도를 제안하고 흥미로운 부분을 탐색하는 방법을 기술하고자 한다. 또한 데이터마이닝의 결과인 연관규칙을 개념계층에 적용하여 연관규칙을 통해 얻어질 수 있는 기대치를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.84-86
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• 2000

연관 규칙 마이닝 과정에 참조되는 일반 개념 계층은 개념간의 명확한 관계만을 표현한다. 실제로는 개념 사이의 관계가 애매한 경우가 많다. 이 논문에서는 개념간의 애매한 관계까지 반영할 수 있는 퍼지 개념 계층을 이용하여 일반화된 연관 규칙을 마이닝하는 방법을 제안한다. 퍼지 개념 계층에서의 하위 개념을 상위 개념으로 적절하게 반영하는 방법과 마이닝된 연관 규칙에서 중복되는 규칙의 가지치기(pruning)에 사용되는 측도를 소개한다. 또한 퍼지 개념 계층을 이용한 일반화된 연관 규칙 마이닝 방법의 응용성을 보이기 위해 실험 과정과 결과를 보인다.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.77-89
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• 2000

개념 계층(Concept Hierarchy)은 데이터베이스 분야에서 사용되는 대표적인 배경 지식(Background Knowledge)으로써, 데이터베이스에 내재되어 있는 구조적인 정보, 데이터의 분포, 영역전문가 (Domain Expert)에 의해 주어지는 외부 지식 등이 반영되어 있다. 개념계층의 특성상 부모(parent)-자 식(child) 관계가 있는 두 노드가 있을 때, 한 노드의 값으로부터 다른 노드의 값을 추정할 수 있다 이 추정된 값을 기대치라고 하고, 한 노드의 값으로부터 추정된 기대치와 실제치가 상당히 상이한 값을 보이는 노드가 있을 때, 이를 흥미롭다(interesting)고 말할 수 있다. 그러나 아직까지 개념계층 상에서의 흥미로운 부분 탐색에 대한 연구가 없었으며, 흥미로움(interestingness)의 척도(measurement) 에 대한 연구로서는 신뢰도(confidence),리프트(lift),컨빅션(conviction)등이 있었다. 그러나 이런 흥미도 의 척도에 관한 연구도 연관규칙에 한정되어 이루어졌으므로 개념계층상의 데이터에 적용하기 위해 서는 약간의 수정 및 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성에 따른 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층상에서의 흥미도의 척도를 제안하고 흥미로운 부분을 탐색하는 방법을 기술하고자 한다. 또한 데이터마이닝의 결과인 연관규칙을 개념 계층에 적용하여 연관규칙을 통해 얻어질 수 있는 기대치를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용 가능하리라 여겨진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.35-38
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• 2006

데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권4호
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• pp.61-76
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• 2015

흔히 대용량 텍스트 데이터의 분류를 위한 인덱싱 데이터 구조로서 계층 개념 트리가 활용된다. 본 논문은 개념 계층구조를 자동적으로 구축하기 위해 위키피디아를 이용한 일반성 랭크 기반 기법을 제안한다. 이것의 목적은 위키피디아 문서를 하나의 개념으로 정의하여 이들 간의 계층적 위상관계를 생성하는 것이다. 이를 위해 위키피디아 문서들 간의 링크 개수를 주요 인자로 하여 개념 일반성을 가늠하는 랭킹함수를 고안하였으며, 이를 활용하여 개념 간 확률적 포함관계를 산출함으로써 안정적인 개념 간 계층 구조를 생성한다. 결과적으로 계층적 관계를 담은 개념쌍은 DAG 구조로 시각화 된다. Open Directory Project 계층구조를 사용한 성능 분석을 통해 제안 기법이 기준 기법에 비해 성능이 우수하며 고품질 계층 관계를 안정적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.164-170
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• 2000

본 논문은 과거 많은 학자들에 의해 제기된 주구조와 부구조, 하위구조 등의 담화 내 계층적 구조에 대한 증거로 일탈을 중심으로 부구조를 분석하였다. 먼저 주제 일탈의 구조와 정의에 관해 분석하고 중단과 화제 전환 등과의 차이를 설명하였다. 지식 표현 언어인 Sowa의 개념구조론의 체계 내에서 담화의 계층적 구조와 그 구조를 나타내는 언어적 표시인 담화 표지의 예를 기술하는 방법을 제시한다. 개념 관계로 일탈, 화제 전환, 틀의 관계를 설정하여 담화 내 계층구조와 담화 부분과의 화용적인 관계를 규명하였다. 기존의 개념구조론은 선택적 제약, 조응 등의 의미론적인 개념들을 간결하고 정확하게 기술할 수 있었는데 화용론적인 측면의 기술도 가능함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.115-125
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• 2006

개념 계층은 지식을 그룹화하여 다단계로 표현하며, 이는 자료의 분류, 저장 및 검색을 효율적으로 지원해 준다. 일반적으로 도메인 전문가의 수작업을 통해 개념 계층이 생성되었으며, 이는 생성과 유지에 많은 비용이 소요되면서도 일관성 유지가 어려운 단점이 있다. 본 논문은 미리 정의된 상위어 관계를 이용하여 문자형 자료의 개념 계층을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구이다. 개념 계층의 자동 생성을 위해서는, 다중 의미로 사용되는 단어에서 적절한 의미를 찾아 내어 모호성을 제거해야 하며, 외부 정보를 이용하여 모호성이 제거된 단어를 그룹화하고 계층을 생성하는 작업이 필요하다. 우리는 워드넷 (WordNet)의 다중 의미에 대한 설명 및 상위어 관계를 이용하여 모호성을 제거하고 개념 계층을 생성하는 방법을 제안 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.251-254
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• 2005

계층적 개념구조는 대상 도메인으로부터 지식을 표현하는데 있어서 간결하면서도 효과적으로 개념간의 구조를 설명하기 위해 사용되고, 데이터의 구조화와 요약을 제공하며 필요한 정보의 수월한 접근을 제공하기 위해 널리 적용되고 있다. 그러나, 대상도메인으로부터 계층적 개념구조를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념구조를 효율적으로 구축하기 위한 체계가 필요하다. 본 논문에서는 계층적 개념구조를 체계적으로 구축하기 위한 형식개념분석기법(FCA, Formal Concept Analysis)을 토대로, Many-valued context와 Scaling을 자동화하기 위한 도구로써 본 연구에서 개발된 FCA Wizard를 소개한다.

• 의료법학
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• 제22권3호
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• pp.125-144
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• 2021

본 연구는 '코로나19'로 인한 팬데믹 상황에서 우리 사회의 건강취약계층의 건강보장을 위한 법적 개선 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 첫째, 기존의 (사회)취약계층 의미를 살펴본 뒤, 건강이라는 사회적 위험을 연계하여 확장된 개념으로서 건강취약계층을 비판적으로 고찰하였다. 취약계층이라는 용어는 전통적인 관점에서 노인, 장애인, 여성 등의 계층과 낮은 소득 등으로 인한 생활능력이 없는 조건, 이를테면 저소득층의 기준을 모두 충족하는 개념으로서 사용되었던 경향이 있다. 건강취약계층의 개념은 이러한 취약계층의 개념이 건강 위협 등 사회적 위험 등과 연계되어 확장된 개념으로 나타나고 있는 최근의 동향을 반향하고 있다는 점에서 의의가 있다. 둘째, 법률상 건강취약계층과 함께 보건의료 취약계층이라는 용어가 사용되면서 나타나는 문제점을 살펴보았다. 두 용어를 각각 사용하는 법률과 정책들로 인해서 건강 및 보건의료에 관한 사회보장제도 안에서 사각지대가 발생할 수 있는 문제점이 있었다. 셋째, 건강취약계층에 대한 건강보장을 위한 법률적 개선 방안들을 제시하였다. 건강취약계층에 대한 개념 확대와 법률적 용어의 포괄성, 통합적인 보건의료서비스를 위한 법률 간 체계성, 건강취약계층을 보호하기 위한 맞춤형 정책 및 인적 역량 강화 등을 제언하였다.