• 정보관리학회지
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• 제22권1호
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• pp.125-144
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• 2005

이 연구에서는 AGROVOC 시소러스의 개념간 관계를 분석하여 시소러스의 의미 관계의 모호성과 비일관성을 밝히고, 이러한 단점들을 개선한 은톨로지의 개념간 관계를 제시하였다. 개념간 관계 분석의 결과로 온톨로지의 개념간 관계의 핵심 요소인 개념 모형과 의미론적으로 발전된 개념간 관계 유형을 제시하였다. 이 관계들은 부분적으로 추론 기능을 수행할 수 있으며 보다 명확한 의미 관계를 기반으로 하는 지식조직시스템에 적용할 수 있을 것이다. 그리고 시소러스의 개념간 관계 유형을 확장하는데 이용할 수 있는 새로운 관계 유형들을 밝혀내었고, 이 관계 유형들이 법률분야 관련어집과 같은 기존 시소러스에도 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.535-537
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• 2005

본 논문에서는 시소러스 상에서 개념간 세분화를 위한 의미적 기준인 개념 패싯 (Conceptual Facet)과 관계 패싯 (Relational Facet) 그룹을 사용하는데, 패싯이란 공통의 특성을 갖는 개념들을 함께 그룹화하고 용어간 관계를 구조화하기 위한 장치이다. 개념 패싯은 용어가 갖는 대표적인 의미속성, 범주를 의미하며, 용어 각각을 구별되는 의미장 (Semantic Field)에 분류하도록 한다. 관계 패싯은 상$\cdot$하위 개념 간 의미 관계를 표현한 메타 개념이다. 본 시소러스는 여러 전문가들의 다양한 관점을 반영하도록 설계되었다. 관점이란 주관적이며, 임의적이어서 개별 개념에 내재된 자질 또는 속성과는 구별되는 독립적 속성이다. 개념 패싯, 관계 패싯의 도입은 계층 관계, 동등 관계, 범주 관계 등과 더불어 용어 간 관계를 보다 구체적으로 명시함으로써 최종 사용자에게 검색의 효율성과 정확성을 제공할 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권3호
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• pp.199-216
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• 2013

본 연구는 관련 연구와 시설 및 시설의 관련 개념들을 분석하고, 그 분석 결과를 가지고 시설에 대한 온톨로지적 개념 정의를 실시하였다. 첫째, 시설 개념의 관계로 포함 관계, 사례 관계, 규칙 관계, 속성 관계, 부분-전체 관계를 사용하여 정의하였다. 둘째, 시설은 여러 부분들이 기능적으로 통합성을 이루는 물리적 개체로 규정하였다. 셋째, 기본 개념과 역할 개념을 엄격하게 구분하여, 독서 시설, 전시 시설 등은 시설의 하위 개념이 아니라 역할 개념의 하위 개념으로 하여, 다중 계승을 하지 않도록 하였다. 넷째, 시설에 대한 온톨로지를 OWL DL로 구축하였다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.305-309
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• 2008

기존의 온톨로지 구축에 관한 연구들을 살펴보면 개념의 상 하위 관계와 관련한 연구 또는 기구축된 도메인에 특화된 지식베이스에 기반한 도메인 온톨로지 구축 연구가 주를 이룬다. 그러나 개념과 개념간의 관계는 상 하위 구조와 같은 단순한 계층적 구조로는 그 다양한 특성을 표현할 수 없으며, 도메인 온톨로지를 구축하는 경우에 기구축된 데이터베이스와 같은 개념간 관계가 잘 정의된 데이터는 반드시 필요하였다. 예를 들면, 다양한 지식이 구축되어 있는 데이터베이스나 특정 도메인에 관한 전문 사이트(예 : 의학정보, 약학정보 사이트) 등이 있어야 개념간의 다양한 관계가 표현되어 있는 온톨로지를 구축할 수 있었다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 구축함에 있어서 이러한 제약을 극복하기 위하여 도메인에 특화된 문서들을 웹 검색을 통하여 수집하였고, 수집된 문서 데이터를 이용하여 자동으로 도메인에 특화된 개념들을 추출하고 이들 개념들을 클러스터링함으로써 개념들간의 다양한 관계를 표현할 수 있는 도메인 온톨로지의 자동 구축 가능성을 제시한다.

• 한국유통학회:학술대회논문집
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• 한국유통학회 2002년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.137-153
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• 2002

본 연구는 자원의존이론, 거래비용이론, 관계계약이론 등의 선행연구를 검토하여 건설업계에서 관계지향성을 행동적 구성요인으로 개념정립하고, 관계지향성에 대한 영향요인 및 관계지향성 행동의 성과변수를 밝히고자 하였다. 본 연구에서는 행동변수로서의 관계지향성 개념을 정립하기 위해 정보교환, 조화노력, 협동적 규범, 업무적 결속을 사용하였다. 연구표본은 C지역의 전문건설업체를 대상으로 하였다. 실증분석결과에서 단일차원의 관계지향성 개념을 식별하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.39-49
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• 1992

시소러스를 작성하기 위해 시소러스 작성자가 고려래야 하는 문제는 단어간의 개념 관계이다. 단어간의 관개는 계층구조에 정의된 개념을 기반으로 분석하여 하향식으로 시소러스를 작성하는 것이 일반적이다. 이러한 방식은 작성자에 의존적이므로 시소러스의 정확도를 보장할 수 없고 주관적인 성향을 가진다. 그래서 Corpus에서 자동으로 개념 및 개념 관계를 추출하는 상향식 방법들이 다양하게 시도되고 있다. 본 논문에서는 시소러스 작성을 위한 자동 개념 획득 도구를 설계, 구현하였다. Mutual Information이라는 방법을 이용하여 공기 정보(Collocation)를 정량화하고 이를 통하여 단어간의 개념관계의 크기를 측정한 후 개념 관계의 크기(MI 값)가 큰 값을 선택하여 개념 화일을 작성한다. 실험 결과로 얻은 개념 화일은 두 개념간의 밀접도를 나타내므로 시소러스 작성에 매우 유용하다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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• pp.95-98
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• 2014

본 연구는 지역명 범주에 속하는 용어들의 개념적 특성을 분석하고, 이를 토대로 다른 범주와의 관련도를 파악하여 지역명 범주 용어들을 중심으로 관계 속성들 사이의 논리적 연관성을 부여할 수 있는 모형 도출에 기반이 되는 기초 연구이다. 지역명 범주 용어 중 국가명에 한정하여 분석한 결과, 국가명 개념 속성 중심으로는 계층 구조 관계의 지역명 범주 용어들끼리 연관이 높으며, 전체 범주 용어들의 개념 속성 중심으로는 지역명 범주 용어가 지리적 위치로서의 의미로 주로 쓰이나, 행위의 주체 또는 객체의 의미나 시대의 개념으로도 많이 활용됨을 알 수 있었다. 국가명이 참조되는 개념 속성과 연관되어 활용되는 관계 속성의 경우의 일부는 참조하는 주요 개념 범주와 연관 관계를 토대로 논리적 의미 관계를 생각해볼 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.928-935
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• 2009

온톨로지 스키마 추론은 개념의 정합성을 테스트하고 계층구조를 자동으로 생성해 준다. 이를 위해 개념의 검색과정은 반드시 수행하여야 한다. 온톨로지 스키마 추론은 온톨로지에 정의된 모든 개념들간의 포함관계를 테스트함으로써 수행된다. 이러한 포함관계 테스트 결과는 개념의 완전 그래프 생성여부에 따라 결정되며 이는 추론의 전체적인 성능에 결정적인 영향을 준다. 일반적으로 완전 그래프 생성 과정은 복잡도가 높은 과정으로 알려져 있으며 이는 낮은 추론성능을 유발시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 개념들간의 포함관계 테스트시 개념의 향상된 검색방법을 통해 불필요한 포함관계 테스트를 생략함으로써 온톨로지 스키마 추론의 성능을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. 이 향상된 검색방법은 개념의 포함관계 테스트 결과를 정의상 연관된 다른 개념에 전파함으로써 이루어진다.

• 인지과학
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• 제21권1호
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• pp.199-231
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• 2010

이 연구는 개념결합의 처리과정에 대한 관계-기반 접근과 차원-기반 접근의 설명을 대조하고, 그 함의를 고찰하고자 하였다. 실험 1에서는 두 가지 조망 중에서 차원-기반 접근을 채택하여 내재적/외재적 자질 간 구분을 통한 처리과정의 차이를 검토하였다. 내재적 자질에의 의존도가 높은 개념, 즉 내재적 개념이 수식개념으로 사용될 때, 개념결합의 해석이 촉진되는 경향이 나타났다. 이 결과는 개념결합의 처리는 성분개념 내부의 정보에 의해 결정된다는 개념-내적 설명의 타당성을 보여준다. 실험 2에서는 관계-기반 설명을 지지하는 Gagne(2000)의 결과를 차원-기반 설명으로 재분석해보기 위해 그의 연구에서 사용한 개념들의 외재성을 검토하였다. 관계적 개념결합 조건에서의 개념 외재성이 그렇지 않은 조건에 비해 높은 것으로 나타났다. 두 실험 결과는 차원-기반 설명과 관계-기반 설명이 개념결합에 실제로 관여하는 정보의 다양성에 의해 통합될 수 있는 가능성을 시사하였다. 논의에서는 이 연구가 개념결합 연구에서 갖는 함의와 추후 연구방향을 제시하였다.