• 정보관리학회지
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• 제30권1호
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• pp.259-284
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• 2013

공공데이터는 공공기관의 정책 수립 등의 공적 기능을 수행하기 위하여 많은 비용을 들여 수집되고 있으나 대부분은 사일로(silos)로 방치되고 있다. 우리나라도 공공데이터를 개방하려는 움직임이 활발해지고 있으나 일부 기관을 중심으로 OpenAPI 형식으로 데이터를 제공하는 등 제한적인 수준에 머물고 있다. 국가차원에서 LOD(Linking Open Data) 시범사업으로 공공DB 피디아를 구축하면서 최근 들어 공공데이터 활용을 위한 링크드 데이터 구축이 활발하게 논의되고 있다. 본 연구에서는 관련연구 및 공공부문을 중심으로 한 링크드 데이터 구축 사례를 바탕으로 공공데이터 활용을 위한 국가 연계체계 사업인 공공DB 피디아 구축과정에서 도출된 문제를 파악하고 기존의 국가DB 연계체계 구축과정을 참고하여 그 해결 방안을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1666-1672
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• 2016

최근 스마트 기술이 다양한 정보시스템 분야에 적용되고 있다. 특히, 기존 도서관 서비스 분야는 디지털도서관을 넘어 스마트 도서관으로 변화되었다. 이러한 변화의 환경에서 다양한 콘텐츠와 서비스 그리고 사용자와 스마트 디바이스를 지원하는 도서관 서비스 소프트웨어 플랫폼이 요구된다. 기존 도서관 서비스는 서로 다른 이기종의 도서관 시스템간의 의미적 상호운용성이 저해되는 제한점을 갖고 있다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 제공과 시스템간의 상호작용 그리고 서비스의 통합에 중점을 두어 미래 도서관 시스템의 원형으로 링크드오픈데이터 기반의 스마트 라이브러리 제안한다. 링크드 오픈데이터 기반 스마트 라이브러리는 첨단 정보기술이 모여진 혁신적인 시스템이다. 우리는 링크드오픈데이터를 기반으로 스마트 라이브러리를 위한 다양한 요구사항에 따라 시스템 환경을 설계하였다. 이용자의 요구사항과 정보기술의 에코시스템을 고려하여 스마트 라이브러리 시스템의 기능적 요구사항에 대해 기술한다. 또한 기능적 요구사항을 수용하고 다양한 스마트 디바이스를 통해 사용자에게 스마트 지식 서비스를 제공할 수 있는 참조 프레임워크를 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.509-511
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• 2018

본 논문은 링크드 오픈 데이터(Linked Open Data)의 일종인 DBpedia 개체를 자연어 기반으로 검색하는 애플리케이션 개발에 관한 논문이다. Google Cloud Natural Language API를 이용하여 자연어 입력을 분석하고, 이를 바탕으로 RDF(Resource Description Framework) 검색 언어인 스파클(Sparql) 질의 문장을 작성하여 결과를 웹 형식으로 반환해준다. 이를 통해 비문가도 손쉽게 링크드 오픈 데이터에 접근할 수 있는 기회를 제공하며 다양한 응용 가능성을 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1596-1598
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• 2013

2000년대 초반 등장한 시맨틱 웹 기술은 최근 재조명을 받고 있다. 이는 초기에 구축된 시맨틱 데이터와 최근에 구축하는 시맨틱 데이터의 양적 비교를 통해서도 알 수 있다. 그러나 기존의 시맨틱웹 기술은 대용량 데이터를 처리하는데 어려움이 많아, 이를 처리하기 위한 기술이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 앞에서 말한 바와 같이, 기존 RDF Repository의 대안으로, 다양한 데이터 베이스를 복합적으로 사용하였다. RDF 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, NoSQL DB와 메모리 기반 관계형 DB를 활용하여 시스템을 구성하였다. 또한, 사용자가 이에 대한 별도의 지식 없이 기존의 SPARQL 질의를 그대로 사용하여, 원하는 결과를 얻을 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.226-241
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• 2014

LOD(Linked Open Data)는 온톨로지에 기반하여 구조화되고 링크드 데이터 원칙에 의거하여 식별, 연결, 접근되는 RDF 트리플들로 구성된다. 이러한 LOD 데이터집합의 공개는 LOD 클라우드의 확장으로 이어지며 궁극적으로는 데이터 중심적인 웹으로 진화한다. 그러나, 존재적으로 동일한 개체들이 여러 LOD 데이터집합들에 걸쳐 서로 다르게 식별되는 경우 이들간의 동일성을 파악하여 신뢰적인 연결을 제공하는 것은 어려운 작업이다. 이를 위하여 본 논문은 신뢰향상적 연결성 평가(Trustworthiness Improving Link Evaluation: TILE) 기법을 제시한다. 보다 신뢰적인 연결성 평가 결과를 도출하기 위하여 TILE은 4단계로 진행한다. 우선, TILE은 LOD 데이터집합의 문법요소들이 가지는 추론적 특징을 고찰하여 잠재적으로만 존재하고 있던 사실들을 RDF 트리플들로 실체화하여 이를 데이터집합에 보강한다. 두 번째 단계에서 지정한 술어의 목적어 값을 비교하여 평가를 수행하며 세 번째 단계에서 RDF 트리플의 술어부가 지니고 있는 문법적 특성을 주어서술적/어휘정의적 관점에서 평가한 후 이를 두 번째 단계의 결과에 추가 반영한다. 이 과정에서 TILE이 고찰하는 문법적 요소들은 LOD 클라우드를 구축하기 위하여 W3C가 제시한 언어인 RDFS, OWL, OWL2 모두를 망라한다. 마지막으로, LOD 데이터집합 공개자로 하여금 연결성 평가결과를 검토하여 재평가 실시 혹은 연결확정을 결정하도록 함으로써 공개하는 데이터의 연결성이 가져야 하는 신뢰성에 공개주체의 책임이 반영되도록 한다.

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.129-148
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• 2017

기존 전시회 정보 제공 서비스는 전시회가 열리는 장소 주변의 관광지를 추천한다. 이러한 위치기반 추천의 경우 전시회의 내용과 관련이 없는 관광지를 추천할 수 있다는 한계점이 있다. 전시회 내용과 관련된 관광지를 관람객에게 추천함으로써 전시회에서 획득한 지식을 관광지에서 경험하는 데에 도움을 줄 필요가 있다. 전시회 큐레이터들이 전시회 내용과 관련된 관광지를 일일이 찾아 추천하는 방법이 있지만, 수작업이다 보니 큐레이터가 가지고 있는 배경지식의 범위 내에서만 추천이 가능하다는 한계점이 있다. 수작업에 따른 오류가 있을 수도 있기 때문에 자동화된 방법이 필요하다. 본 연구에서는 언어자원 빅데이터를 활용하여 전시회 내용과 관련된 관광지를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 언어자원으로는 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국립국어원 사전 등을 활용했다. 단일 컴퓨터로는 이러한 대용량 언어자원을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)에 기반하여 구현했다. 사용자가 웹브라우저를 통해 전시회 정보를 열람하면 본 알고리즘에 의해 추천된 관광지들을 같이 보여주는 웹인터페이스도 구현했다(http://bike.snu.ac.kr/WARP). 주요 전시회에 대한 관광지 추천 정확도에 대해 전문가 평가를 진행했다. 기존 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 더 높았다. 본 연구를 활용하면 전시회 큐레이터의 수작업을 줄여줄 수 있고 전시회 관람자들을 관광지로 자연스럽게 유도할 수 있기 때문에, 전시산업과 관광산업 모두에게 도움이 될 수 있다.