• Title/Summary/Keyword: 관계정보

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Factors Influencing IS Outsourcing Implementation : an Empirical Study from the Interorganizational Relationship Perspective (정보시스템 아웃소싱의 성공요인 분석 : 조직간 관계 관점에서의 실증적 연구)

  • 정영수
    • Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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    • 1997.10a
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    • pp.503-525
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    • 1997
  • 정보시스템 아웃소싱(outsourcing)의 적용 범위와 그 규모가 증대함에 따라, 아웃 소싱은 정보시스템의 관리에서 근본적인 이슈로 등장하게 되었다. 정보시스템 아웃소싱의 중요성이 인식되었으나, 그에 대한 실증적 연구는 매우 미흡한 설정이다. 본 연구의 주요 목적은 정보시스템 아웃소싱에 있어 고객회사(client firm)와 서비스 제공업자(vendor)간의 관계의 성공 및 실패에 영향을 미치는 요인을 조사하는 것이다. 본 연구의 연구 모델은 관 계적거래이론(relational exchange theory), 커뮤니케이션 행동(communication behavior), 거래비용분석(transaction cost analysis) 등의 조직간관계(interorganizational relationship) 이론에 기반을 두고 작성되었다. 미국의 207개 회사의 정보시스템 아웃소싱 설문조사에 의 하여 다음과 같은 연구결과가 도출되었다. (1) 서비스 제공업자의 능력(vendor capability), 관계결속성(solidarity), 관계지속성(continuity expectation), 유연성(flexibility), 서비스업자의 활동에 대한 모니터링(monitoring of the vendor), 참여도(participation) 등이 아웃소싱 관 계의 성공과 양의 상관관계를 가지고 있으며, (2) 역할연합도(role integrity), 자산특이성 (asset specificity) 등은 아웃소싱 관계의 성공과 음의 관계를 가지고 있는 것으로 나타났 다. 이 결과에 의하면, 비관계적 거래(discrete exchange) 보다는, 관계적 거래(relational exchange)에 기반을 두어 아웃소싱 관계를 운영하는 것이 아웃소싱의 성공적인 구현을 필 수적으로 보여진다. 이 연구 결과를 기초로 하여 아웃소싱 대상 업무의 선택, 서비스 제공 업자의 선택, 그리고 아웃소싱 관계의 지속적인 관리를 위한 지침을 제시하였다.

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Relation Extraction using Lexical Patterns based on Predicate-Argument Structure (Predicate-Argument Structure 기반의 어휘적 패턴을 이용한 관계 추출)

  • Jeong, Chang-Hoo;Jhun, Hong-Woo;Choi, Yun-Soo;Choi, Sung-Pil
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.748-750
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    • 2010
  • 문서 내에 존재하는 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있는데, 본 논문에서는 문장 내에 존재하는 각 단어의 predicate-argument 관계를 분석하여 자질로 활용하는 PAS 패턴 기반 관계 추출 시스템을 제안한다. 관계 종류별로 구축된 PAS 패턴 집합을 활용하여 관계 식별기를 개발하였고, 실험을 통하여 개발된 관계 식별기의 성능을 측정하였다. 실험 결과 개체 간의 유의미한 관계를 표현해주는 PAS 패턴이 관계 추출 작업에 유용한 정보임을 알 수 있었다.

A Relational Information Extraction System from Biomedical Literature (생의학 문헌에서의 관계 정보 추출 시스템)

  • Lim, Joon-Ho;Lim, Jase-Soo;Jang, Hyun-Chul;Park, Soo-Jun
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.932-937
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    • 2007
  • 생의학 분야 문헌의 양이 빠르게 증가함에 따라, 생의학 연구자들이 필요로 하는 정보를 얻기가 어렵게 되었다. 이를 해결하기 위해, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서는 생의학 문헌 검색 시스템, 또는 생의학 문헌의 정보 추출 시스템 등에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 생의학 문헌으로부터 정보를 자동으로 추출하기 위한 관계정보 추출 시스템에 대해 소개한다. 소개하는 시스템은 크게 요약 수집 모듈, 관계 추출 모듈, 관계 가시화 모듈로 구성되어 있다. 우선, 요약 수집 모듈에서는 특정 주제의 문헌들을 검색 및 수집한다. 그리고, 관계 추출 모듈에서는 수집된 문헌들에 대해서, 단백질/유전자 등의 생물학 개체를 인식하고, 구문분석을 통하여 인식된 개체들 사이의 관계를 추출한다. 마지막으로, 관계 가시화 모듈에서는 추출된 관계를 통합하여 네트워크 형태로 가시화한다. 이 시스템은 생물학 실험 이전의 문헌 기반 타당성 검사, 단백질-단백질 상호작용 또는 특정 질병과 유전자의 조절관계 분석, 또는 대용량 문헌 처리를 통한 패스웨이 데이터베이스 구축 등에 활용될 수 있다.

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Relation Extraction Using Self-attention with Multi Grained Information (다중 정보와 Self-Attention을 이용한 관계 추출)

  • Kim, Jeong-Moo;Lee, Seung-Woo;Char, Jeong-Won
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.175-180
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    • 2019
  • 관계 추출은 문서에서 존재하는 트리플(주어, 관계어, 목적어)형식에 해당하는 단어를 추출하는 작업을 뜻한다. 본 논문에서는 멀티헤드 셀프 어텐션을 이용하여 트리플 중 주어나 목적어를 찾는 구조를 제안한다. 한국어 위키피디아와 DBpedia의 관계어를 단어 임베딩을 통해 벡터를 생성하고 입력한다. 초록과 관계어의 어텐션 이후 멀티 헤드 셀프 어텐선 구조를 통해 초록 중 관계어와 관련 있는 단어들의 가중치가 높아 진다. 멀티헤드 셀프 어텐션 과정을 반복하여 주요 단어들의 가중치가 계속해서 높아진다. 이를 입력으로 하여 정답이 될 단어의 시작과 끝을 선택한다. 제안 방법으로 직접 구축한 한국어 관계 추출 데이터셋을 대상으로 F1 0.7981의 성능을 보였다. 제안 방법은 관계어와 같이 단순한 정보만을 이용하고도 초록에서 적절한 정답 단어를 추출할 수 있음을 확인하였다. 관계어의 범위를 확장함으로서 나아가 육하원칙(5W1H)과 같은 이벤트의 추출에도 활용할 수 있을 것이다.

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A Framework Based on A Semantic Graph for Visualization of Influence On A Social Network (시멘틱 그래프 기반의 사회연결망 영향력 시각화를 위한 연구)

  • Jang, Seok-Hyun;Lee, Kyung-Won;Jang, Sun-Hee
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02b
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    • pp.432-438
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    • 2007
  • 이 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 선행연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이다. 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 정보를 구성하는 개체와 개체 사이의 관계는 다양한 요소를 지니고 있으며, 연결망의 관계 분석 지표를 통해 관계의 성격과 특징을 도출해 낼 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력을 연구범위로 설정하고, 연결망 내의 관계의 요인과 영향력의 지표를 분류하고 연결한다. 이를 통해 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소를 중심으로 관계의 시각화 과정에 있어 적합한 시각화 프로세스를 온톨로지 개념을 사용하는 시멘틱 그래프에 적용해 보았다. 영향력의 각 관계 요소는 공통적인 개념과 성격, 측정 요소를 통하여 노드와 링크의 네트워크 형태의 그래프로 형성되었다. 영향력 시멘틱 그래프는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 시멘틱 그래프의 적용 범위를 연결망 시각화 전반을 확장하여, 합리적이고 효율적인 시각화 프로세스의 설정이 가능함을 알 수 있다.

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A Study on the Types of the Associative Relationship in Thesauri (시소러스의 연관관계 유형에 관한 연구)

  • Jun, Mal-Suk
    • Journal of Information Management
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    • v.29 no.1
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    • pp.20-39
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    • 1998
  • In order to index documents, a thesaurus which consists of terms and relationships between terms is used. When an index term is selected, retrieval performance in the information retrieval system could be improved by using the relationship between the terms in the thesaurus. Recently, the usage of a thesaurus are extended from information retrieval to language and knowledge engineering, but term relationships in a thesaurus are simply represented in equivalence, hierarchy, and association. Particularly the associative relationship is vague in its definition and range as compared with the other relationships, i.e. equivalence, hierarchy, therefore the terms that are selected through associative relationship aren't well controlled. This study examines the relationships of existing thesauri, especially the types and ranges of associative relationship, and suggests the adequate type of associative relationship.

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A Comparative Study on Korean Relation Extraction with entity position information (엔터티 위치 정보를 활용한 한국어 관계추출 모델 비교 및 분석)

  • Son, Suhyune;Hur, Yuna;Lim, Jungwoo;Shim, Midan;Park, Chanjun;Lim, Heuiseok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.247-250
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    • 2021
  • 관계추출(Relation Extraction)이란 주어진 문장에서 엔터티간의 관계를 예측하는 것을 목표로 하는 태스크이다. 이를 위해 문장 구조에 대한 이해와 더불어 두 엔터티간의 관계성 파악이 핵심이다. 기존의 관계추출 연구는 영어 데이터를 기반으로 발전되어 왔으며 그에 반해 한국어 관계 추출에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 논문은 한국어 문장내의 엔터티 정보에 대한 위치 정보를 활용하여 관계를 예측할 수 있는 방법론을 제안하였으며 이를 다양한 한국어 사전학습 모델(KoBERT, HanBERT, KorBERT, KoELECTRA, KcELECTRA)과 mBERT를 적용하여 전반적인 성능 비교 및 분석 연구를 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 엔터티 위치 토큰을 사용하였을때의 모델이 기존 연구들에 비해 좋은 성능을 보였다.

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Automatic Structuralization of Thesaurus (시소러스 자동 구조화)

  • 김해수;이남경;이원규
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 1994.12a
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    • pp.97-100
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    • 1994
  • 정보과학 분야에서 필요로 하는 의미해석 기술 개발에 중요한 역할을 하는 것이 시소러스이다. 정확한 관계 정의 및 대량정보 수용의 필요성은 시소러스 구축의 커다란 장애 요인이다. 시소러스 구축에은 다방면의 전문지식 활용과 막대한 비용 및 시간 투자가 요구된다. 기계적으로 관리 운영이 가능한 시소러스내의 관계는 BT, NT로 표현되는 계층관계와 USE, UF로 표현되는 등가관계로 이루어 진다. 본 연구는 개념적인 관계를 정의하는 두 관계를 기계적으로 추출하고, 기존의 평면적인 시소러스 구조를 실세계의 정보 구조에 적합하게 조직화하여 시소러스 구축에 있어서의 문제점을 개선하는데 그 목적이 있다. 제시되는 알고리즘은 단일 언어내의 시소러스 구축 뿐만 아니라, 구축된 시소러스들의 융합 및 다국어 시소러스 구축에도 적용된다.

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The consistency properties for management of RBAC relationship informations on the LMUX server environments (리눅스 서버 환경에서 RBAC 관계정보 관리를 위한 일관성 특성)

  • 오석균;김성열
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 1999.05a
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    • pp.91-96
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    • 1999
  • Role-Based Access Control(RBAC) is an access control mechanism that reduce the cost of administering access control policies. The Admin Tool developed for RBAC Model manages relationship informations of user and role. In order to maintain the consistency of the information for these relationships, a set of properties defining consistency of the relationship informations is required. When it will be designed security systems applying RBAC policy on the Linux server system environments, this paper described consistency properties of relationship informations for information management of user and role relationships. It leads us to the development of minimal set obtainable the equivalent results of consistency properties for a more efficient Admin Tool implementation.

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An Analysis of Information Diffusion in the Blog World (블로그 월드에서 정보 파급 분석)

  • Kwon, Yong-Suk;Kim, Sang-Wook;Park, Sun-Ju
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.223-226
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    • 2008
  • 인터넷 기술의 발달로 인해 온라인상에서도 사회연결망이 나타나고 있다. 블로그 월드는 대표적인 온라인 사회연결망이다. 블로그 월드의 구성원인 블로거는 정보를 생성할 수도 있고, 정보를 얻기 위하여 다른 블로거와 명시적 관계를 맺을 수도 있으며, 이러한 관계를 통해 온라인 사회연결망인 블로그연결망을 구성한다. 사회 연결망 이론에서는 사회 연결망에서 정보의 파급이 구성원간의 관계를 통하여 이루어진다고 한다. 그러나 블로그 연결망과 실제 블로그 월드에서 발생한 정보 파급 이력을 비교 관찰해 보면, 사회연결망 이론과 달리 관계가 존재하지 않는 구성원 사이에서 정보 파급이 일어난다. 또한, 정보의 파급이 폭발적으로 일어나는 현상도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 두 현상이 서로 연관이 있음을 밝히고, 이러한 현상을 일으키는 원인을 규명하는 분석방법을 제안한다. 제안하는 분석방법은 다음과 같다. 우선, 관계가 존재하지 않는 구성원 간에 정보 파급 현상을 유발할 수 있는 후보원인들을 모두 도출한다. 다음으로, 폭발적인 정보 파급 현상을 보이는 정보의 집단을 데이터 마이닝의 클러스터링 기술을 이용하여 도출한다. 도출된 정보의 집단과 후보 원인간의 상관관계를 데이터 마이닝의 특성분석 방법을 이용하여 구한다. 블로그 월드는 구성원과 그 사이의 관계, 정보 파급 이력에 대한 데이터를 모두 저장하고 있다. 본 논문은 실제 블로그 월드의 데이터를 이용하여 블로그 월드에서 정보의 폭발적 파급을 유발하는 원인들을 규명하고 그 원인들이 가지는 특징을 설명하였다.