• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.2 s.40
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• pp.7-13
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• 2006

The advent of Semantic Web has generated several methods that can access the data on the web. Thus, it is necessary to handle the data by accessing the current web ontology as well as the existing knowledge base system. Web ontology languages are RDF(Resource Description Framework), DAML-OIL, OWL(Web Ontology Language), and so on. This paper presents the creation and the method of the ontology object model that can access, represent, and process the web ontology and the existing knowledge base. Unlike the existing access approach of web ontology using the model on memory constructed by each parser, we divide the model of web ontology into three layers such as frame-based ontology layer, generic ontology layer, and functional ontology layer. Generic ontology layer represents the common vocabulary among several domains and functional ontology layer contains the dependent vocabulary to each ontology respectively. Our model gets rid of the redundancy of the representation and enhances the reusability. Moreover, it can provide the easy representation of knowledge and the fast access of the model in the application.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.9
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• pp.103-115
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• 2014

In this paper, we propose UniBAS(Unified Bug Analysis System) to provide a unified repository model by integrating the extracted data from the heterogeneous bug tracking systems. The UniBAS reduces the cost and complexity of the MSR(Mining Software Repositories) research process and enables the researchers to focus on their logics rather than the tedious and repeated works such as extracting repositories, processing data and building analysis models. Additionally, the system not only extracts the data but also automatically generates database tables, views and stored procedures which are required for the researchers to perform query-based analysis easily. It can also generate various types of exported files for utilizing external analysis tools or managing research data. A case study of detecting duplicate bug reports from the Firfox project of the Mozilla site has been performed based on the UniBAS in order to evaluate the usefulness of the system. The results of the experiments with various algorithms of natural language processing and flexible querying to the automatically extracted data also showed the effectiveness of the proposed system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.263-266
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• 2005

다중센서데이터 융합시스템(MSDFS)은 여러 센서로부터 획득된 이질의 데이터를 정규화된 포맷으로 융합하고 단일 센서에서의 획득오차를 최소한으로 줄여 표적의 정확한 식별 및 판단을 지원하는 시스템이다. 이 시스템들은 고유의 기능을 수행하는 모듈들에 대한 고수준의 재사용성을 요구하므로, 현재의 소프트웨어공학 기법을 적용시 공통부분에 대한 효율적 설계가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 시스템 개발에 이러한 비효율적인 요소를 제거하는 제품-계열 개발방법론을 MSDFS의 임베디드 소프트웨어 설계에 적용한다. 이를 위해 분석 대상에 대한 영역지정에서부터 재사용가능한 컴포넌트의 식별까지 설계 하며, 마지막으로 설계된 모델에 대한 검증을 위해 GQM 패러다임을 적용한다. 또한 산출물에 대한 성능평가 기준을 제시하여 시스템 개발을 효과적으로 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.218-220
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• 2000

그룹웨어는 시.공간적으로 떨어져 있는 사용자들이 공동작업을 수행할 수 있도록 만들어진 어플리케이션이다. 따라서 싱글 유저 어플리케이션과 비교하여 사용자간 데이터 공유 지원, 통신 지원, 사용자 관리 등 추가적으로 구현해야 될 사항이 많다. 이 논문에서는 이러한 그룹웨어 어플리케이션 개발에 편의를 제공하고자 그룹웨어 어플리케이션이 공통적으로 개발하여야 하는 루틴을 라이브러리로 시스템 차원에서 지원해 주는 툴킷, SessionKit을 개발하여 소개한다. SessionKit은 자바로 구현된 순수 객체 모델 기반의 툴킷으로 일반 객체와 공유 객체 사이에 사용 방법상의 차이를 없앰으로써 메시지 전달 방식에 의한 데이터 공유에 비해 개발자에게 한 단계 높은 abstraction을 제공한다. 또한 일반적으로 그룹웨어 어플리케이션이 어플리케이션 단위로 데이터를 공유하는데 반해 SessionKit 시스템은 개별 객체를 그 공유 단위로 함으로써 서로 다른 어플리케이션 간에도 정보 공유가 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.275-276
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• 2018

본 논문에서는 원광대학교병원 의료정보시스템의 임상데이터를 OHDSI 가 제안하는 공통데이터 모델로 변환하여 표준화 시스템 구축에 대해서 기술한다. 또한, 검색속도 향상을 위해 인덱싱 기법을 적용한 성능평가 결과를 보인다. 구축된 표준화 시스템은 다양한 임상연구에 활용될 것을 기대하고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.671-672
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• 2014

최근 기업의 효율적인 경영을 위해 다양한 소셜 채널에서 폭발적으로 생성되고 확산되는 빅 데이터를 실시간으로 분석하는 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 관광서비스에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하도록 하기위한 모델구축 방법을 제안하고 관광서비스에 관한 평판을 분석한다. 관광 산업 도메인 네트워크를 활용한 표준화, 일반화 확보를 위해 먼저 B2C 산업군 및 업종별 공통 수집원 추출 및 표준화 분석 체계 수립을 통한 해당 적용분야의 설계안 수립하고 관광객(소비자) 작성 게시글 분석을 위한 산업군 정보 추출하며 관광지, 숙박지, 교통 등 다양한 업종에 대한 분석 수행한다. 관광지에 대한 평가 기준을 기존의 설문이 아닌 SNS 상의 고객 의견을 바탕으로 호감도로 분석한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1006-1011
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• 2007

Active Appearance Models은 객체의 모델링에 널리 사용되며, 특히 얼굴 모델은 얼굴 추적, 포즈 인식, 표정 인식, 그리고 얼굴 인식에 널리 사용되고 있다. 최초의 AAM은 Shape과 Appearance가 하나의 계수에 의해서 만들어 지는 Combined AAM이였고, 이후 Shape과 Appearance의 계수가 분리된 Independent AAM과 3D를 표현할 수 있는 Combined 2D+3D AAM이 개발 되었다. 비록 Combined 2D+3D AAM이 3D를 표현 할 수 있을지라도 이들은 공통적으로 2D 영상을 사용하여 모델을 생산한다. 본 논문에서 우리는 stereo-camera based 3D face capturing device를 통해 획득한 3D 데이터를 기반으로 하는 3D AAM을 제안한다. 우리의 3D AAM은 3D정보를 이용해 모델을 생산하므로 기존의 AAM보다 정확한 3D표현이 가능하고 Alignment Algorithm으로 Inverse Compositional Image Alignment(ICIA)를 사용하여 빠르게 Model Instance를 생산할 수 있다. 우리는 3D AAM을 평가하기 위해 stereo-camera based 3D face capturing device로 촬영해 수집한 한국인 얼굴 데이터베이스[9]로 얼굴인식을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.422-425
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• 2009

RFID (Radio Frequency IDentificaiton)는 태그, 레이블, 카드 등에 저장된 데이터를 무선 주파수를 이용하여 리더에서 자동 인식하는 기술이다. RFID 애플리케이션은 RFID 태그의 실시간 정보를 기반으로 하는 업무 프로세스를 의미하는 것으로, RFID 정보를 이용하기 위해서는 기존의 비즈니스 프로세스가 변형되어져야 한다. RFID 미들웨어로부터 발생하는 저수준의 RFID 이벤트를 다양한 정보 서버들을 참조하여 고수준의 이벤트로 변환시키기 위한 일련의 활동(activity)들을 대부분의 RFID 애플리케이션에서 공통으로 수행하기 때문에 이러한 활동들을 재사용 될 수 있는 핵심자산으로 만들어놓을 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 유형의 RFID 애플리케이션에 재사용될 수 있는 RFID 관련 활동들을 RFID 제네릭 (generic) 활동으로 구분하고 이를 이용하여 2-레벨의 비즈니스 프로세스 패밀리 모델 (Business Process Family Model: BPFM)을 구축하는 방법을 제시한다. 상위 레벨의 RFID 제네릭 액티비티들은 두번에 걸쳐 가변치가 결정될 수 있는 가변점을 가지게 된다. 하위 레벨을 구성하는 도메인 활동들은 그 자체의 가변속성 뿐만 아니라 활동의 흐름에서 나타나는 다양한 형태의 가변요소들을 표현하게 된다. 이러한 2-레벨 BPFM을 이용함으로써 RFID 시스템 도입 시 처리해야 하는 활동들의 개발 양을 현저히 줄일 수 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.5
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• pp.386-398
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• 2009

This paper proposes an ontology population model based on ISO/IEC 11179. Much research has recently been done on harmonizing Web 2.0 and the Semantic Web, and the harmonization is defined as Web 3.0. The most important issues for realizing Web 3.0 include defining ontology schemas and populating instances for ontologies. To resolve the issue, Web ontology schemas should be precisely defined, and a method for populating Web ontology from Web resources should be developed. This paper proposes a Web ontology population model based on ISO/IEC 11179 - Metadata Registry (MDR), which is the international standard, developed to manage and use common standard concepts.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.12-17
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• 2019

FAQ(Frequently Asked Questions) 질의 응답 시스템은 자주 묻는 질문과 답변을 정의하고, 사용자 질의에 대해 정의된 답변 중 가장 알맞는 답변을 추론하여 제공하는 시스템이다. 정의된 대표 질문 및 대응하는 답변을 클래스(Class)라고 했을 때, FAQ 질의 응답 시스템은 분류(Classification) 문제라고 할 수 있다. 종래의 FAQ 분류는 동일 클래스 내 동의 문장(Paraphrase)에서 나타나는 공통적인 특징을 통해 분류 문제를 학습하였으나, 이는 비슷한 단어 구성을 가지면서 한 두 개의 단어에 의해 의미가 다른 문장의 차이를 구분하지 못하며, 특히 서로 다른 클래스에 속한 학습 데이터 간에 비슷한 의미를 가지는 문장이 존재할 때 클래스 분류에 오류가 발생하기 쉬운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 서로 다른 클래스 내의 학습 데이터 문장들이 상이한 클래스임을 구분할 수 있도록 클래스 일치 여부(Class coincidence classification) 문제를 결합 학습(Jointly learning)하는 기법을 제안한다. 동일 클래스 내 학습 문장의 무작위 쌍(Pair)을 생성 및 학습하여 해당 쌍이 같은 클래스에 속한다는 것을 학습하게 하면서, 동시에 서로 다른 클래스 간 학습 문장의 무작위 쌍을 생성 및 학습하여 해당 쌍은 상이한 클래스임을 구분해 내는 능력을 함께 학습하도록 유도하였다. 실험을 위해서는 최근 발표되어 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 BERT 의 텍스트 분류 모델을 이용했으며, 제안한 기법을 적용한 모델과의 성능 비교를 위해 한국어 FAQ 데이터를 기반으로 실험을 진행했다. 실험 결과, 분류 문제만 단독으로 학습한 BERT 기본 모델보다 본 연구에서 제안한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델이 유사한 문장들 간의 차이를 구분하며 유의미한 성능 향상을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.