Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.295-297
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2002
본 연구에서는 정보 검색의 효과를 향상시키기 위한 방안으로 개념망을 제안한다. 개념망은 주어진 문서의 집합에서 제시된 주요 개념을 추출하고, 추출된 개념들 사이의 관련성을 분석하여, 관련성이 높은 개념 사이에는 링크를 설정함으로써 개념을 노드로 하는 네트워크를 구성한 것이다. 개념 추출과 링크 설정은 문서에 출현하는 명사의 출현 빈도를 근거로 하였다. 사용자가 정보검색을 위하여 키워드를 입력하면 본 시스템은 입력된 키워드를 중심으로 구축된 개념망을 제시한다. 사용자는 제시된 개념망을 조사함으로써, 자신이 입력한 단어가 검색하고자 하는 목표개념을 적절히 반영한 단어인지 확인할 수 있고, 새로운 검색어를 추가하거나 기존의 것을 수정함으로써 검색의 효과를 향상시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.472-474
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2005
개념망은 상당히 도메인에 의존적인 언어자원에 해당한다. 따라서, 도메인이 다른 분야에 적용하고자 한다면, 많은 수정이 요구된다. 그러나 개념망의 편집은 언어 이해 능력이 뛰어난 언어학자들 조차도 상당히 많은 시간이 요구되는 작업이다. 대부분의 시간소요는 개념망의 전체적인 계층구조를 스캐닝하는 작업과 특정 노드를 검색하는 작업에 의한 것이다. 기 구축된 개념망을 분석하면 계층관계에 있는 어휘들간의 일관된 규칙을 발견할 수 있다. 이 논문에서는 어휘들의 뜻풀이와 상위어간의 관계성, 복합명사와 상위어간의 관계성을 통계적으로 분석하였다 분석된 결과를 기반으로 확률모델을 이용하여 상위어 추천 기능을 구현하였다. 상위어 추천 기능의 시간 절감 효과를 실험하기 위해 실험자 2인을 대상으로 개념망 구축에 소요되는 시간을 측정하였다. 상위어 추천 기능이 있는 지능형 워크벤치를 이용할 경우 개념망 작업 시간은 약 $65\%$정도로 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 본 지능형 워크벤치는 다양한 도메인에서 요구되는 개념망 구축의 시간 비용 절감에 크게 기절할 것으로 기대된다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.2
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pp.453-460
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2013
This study proposes a framework that enables efficient integration and usage of enterprise data using semantic based concept net. Integration of enterprise information that has been increasing geometrically in cloud environment. The concept net is very similar in approaching way to existing ontology. However, it builds correlation between object and concept to help user's information integration retrieval more efficiently. In this study, concept nets are divided into 3 kinds and are applied to the proposed framework independently. The concept net in this study is built in ontology format based on master information concept net, keyword concept net and business process concept net. This concept net enables retrieval and usage of data based on correlation among data according to user's request. Then, through combination of master information concept and keyword concept, it provides frequency trace of keyword and category thus improving convenience and speed of retrieval.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.661-663
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2013
The purpose of the following report is to introduce a model that makes it possible to efficiently search data by using keyword-based concept network for reliable access of information which is rapidly increasing in the mobile cloud. A keyword-based concept network is a method with the application of ontology. However, the proposed model is added by association information between keyword concepts as a method for a user's efficient information retrieval. Furthermore, the proposed concept network consists of the keyword centered concept network, expert-group-recommended field concept network, and process concept network.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2004.10d
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pp.99-105
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2004
백과사전 질의응답 시스템은 사용자의 자연어 질문과 검색 대상 문서인 백과사전 내용의 의미를 파악하기 위한 고정밀 자연어 처리 기술이 요구된다. 이러한 고정밀 자연어 처리 기술을 위한 중요한 언어자원을 제공하기 위하여 한국어 명사와 동사로 구성되는 대규모 어휘개념망을 구축하였다. 한국어 어휘개념망은 명사와 동사의 상하위 관계를 주요 계층구조로 하여 다양한 한국어 어휘 기초 자료를 바탕으로 구축되었다. 구축된 규모는 일반명사 약 6만 어휘와 동사 약 2만 어휘를 포함한다. 이 논문에서는 어휘개념망을 구축하기 위한 방법과 과정을 소개하고 지금까지 구축된 어휘개념망의 특성에 대해 기술하며, 백과사전 질의응답 시스템에서 어떻게 활용되는지 시스템 구성요소의 예를 들어서 설명한다. 또한 현재 구축된 어휘개념망의 성능 평가를 위해 일반 코퍼스에 대한 커버리지 측정 결과를 기술한다.
A concept network is an essential knowledge base for semantic search engines, personalized search systems, recommendation systems, and text mining. Recently, studies of extending concept representation using external ontology have been frequently conducted. We thus propose a new way of building 3-dimensional text model-based concept networks using the world knowledge-level Wikipedia ontology. In fact, it is desirable that 'concepts' derived from text documents are defined according to the theoretical framework of formal concept analysis, since relationships among concepts generally change over time. In this paper, concept networks hidden in a given document collection are extracted more reasonably by representing a concept as a term-by-document matrix.
In this thesis was conducted to propose a method for efficient information retrieval using concept lattices. Since this thesis designed a new system based on ordinary concept lattices, it has the same approach method as ontology, but this thesis proposes new concept lattices to be used by establishing collaborative relations between objects and concepts that users are likely to search information more efficiently. The system suggested by this thesis can be summarized as below. Firstly, this system leads to a collaborative search by using Three kinds of concepts, such as keyword concept lattices, which focus on input key words, expert concept lattices recommended by experts and theme concept lattices, and based on these 3 concept lattices, it will help users search information they want more efficiently. Besides, as the expert concept and the keyword concept become combined, further providing users with the frequency of keyword and the frequency of category, this system can function to recommend key words related to search words entered by users. Another function of this system is to inform users of key words and categories used in users' interested themes by using the theme concept lattices. Secondly, when there is not keyword entered by a user, it is possible for users to achieve the goal of search through the secondary search when this system provides them with key words related to the input keyword. Thirdly, since most of the information is managed while being dispersed, such dispersed and managed information not only has different expression methods but changes as time goes. Accordingly, By using XMDR for efficient data access and integration of distributed information, this thesis proposes a new technique and retrieval system to integrate dispersed data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.865-867
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2017
본 논문에서는 데이터스트림 환경에서 개념 변화를 탐지하기 위해 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 방법을 제시한다. 데이터스트림 환경에서 입력될 수 있는 데이터를 패턴화하여 신경망 모델에 학습시키고, 패턴화한 데이터를 학습시킨 신경망 모델을 이용하여 스트림 환경에서 개념 변화를 검출 가능함을 보인다.
통신망에 대한 고객의 요구는 음성이 대부분을 차지하고 기간통신망은 독점을 유지하였으나, 통신 모드(비음성, 데이터, 화상 등)에 대한 고객의 요구가 다양해지고 통신망은 개방과 경쟁이라는 새로운 위치에 놓이게 되었다. 따라서 이러한 변화에 대처하기 위하여 전세계적으로 차세대 통신망 및 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발히 수행되어지고 있다. 이 가운데 가장 중요한 개념은 망요소(network element)를 기능화하고 서비스 빌딩블럭(generic service independent building block)의 집합에 의하여 다양한 미래 통신 서비스에 대한 유연하고(flexible), 일관성(uniform)있는 서비스 제공을 목표로 하는 지능망 구조(Intelligent Network Architecture)와 미래 통신망 및 서비스를 운용, 조절, 유지보수에 필요한 일련의 지원시스팀(support systems) 이상의 관리기능 영역을 제공하기 위한 ITU-T의 TMN(Telecommunication Management Network)이다. 본 연구는, 이 두 개념의 기본적 생각의 간결한 설명 후에, IN과 TMN의 공통점을 분석하고 일반적 통신망 환경에서 미래정보 네트워킹 구조를 위한 기초로써 제공되는 통합 망 및 서비스 관리에 대하여 가능한 통합분야를 명시할 것이다. 즉 지능망의 개념모형(INCM : In Conceptual Model)을 이용하여 TMN과의 상호 연계방안, 지능망 능력 증대 방안 그리고 ETSI 표준화 내용을 살펴봄으로써 향후 지능망 사업 및 통신망 관리 운용 시스팀 구축을 통한 차세대 전기통신망 및 서비스 플랫포옴 구축방안 연구에 도움을 주는 것을 목표로 하였다.
본 고에서는 광대역 통신망에서 가입자를 광대역 기간통신망에 접속시키기 위해 새로운 구축 개념을 가지고 대두되고 있는 가입자 액세스망(broadband local access network)에 대하여 소개한다. 이를 위해 먼저 광대역통신망에서의 가입자 전송 기술, 망 구축 기술 및 서비스 구조 개념에 대하여 간략히 살펴보고, 여기에서 광대역 가입자 액세스망의 역할을 분석한다. 다음으로 CCITT에서 92년도 White 권고안으로 제정될 관련 권고안을 정리한다. 이를 토대로 가입자 액세스망의 기능적 요구사항과 설계시 고려되어야 할 사항을 살펴보고 국내에서 개발될 광대역 가입자 액세스망의 일반적인 설계목표와 요구사항 들을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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