• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.325-328
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• 2012

본 연구는 사용자가 특정 전문지식에 대하여 검색하는데 있어 관계형 데이터베이스와 온톨로지를 결합해 보다 적합한 검색 결과를 반환하도록 하는 관계형 데이터베이스와 온톨로지 병행모델에 관한 것이다. 데이터나 정보 양의 급격한 증가는 검색 결과의 사용자 확신을 도리어 떨어트리는 big data 문제에 부딪히게 되었으며 모바일 기기의 사용 증가는 검색과 결과의 판단에 있어 인간의 관여를 줄이는 단순성을 높이는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구는 고수준의 의사결정이 요구되는 분야에 있어서의 검색 성능을 높이기 위해 관계형 데이터베이스로 구성된 데이터에 온톨로지를 결합시켜 사용자에게 적합한 데이터를 반환할 수 있는 모델에 대해 지원해보고자 한다. 본 연구의 검증을 위해 전문 지식이 요구되는 의약품 분야의 데이터베이스를 기준으로 서비스를 제공하는 사이트에서의 검색을 통해 문제점을 제시하고 연구의 필요성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1320-1321
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• 2011

온톨로지는 시멘틱 웹 등의 정보과학 분야에서 널리 사용되어 왔으며, 최근 들어 의료 분야에서 복잡한 의료 데이터간의 관계를 효과적으로 지식화하기 위해 온톨로지의 중요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터를 효과적으로 가시화하는 방안에 대해 연구하고, 이를 의료 온톨로지 데이터 적용한 가시화 툴인 메디톨로지(meditology)를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.255-257
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• 2015

시맨틱 웹 기술 분야에서는 데이터를 온톨로지 형태로 표현함으로써 데이터의 의미를 인간뿐만 아니라 컴퓨터와 같은 기계도 이해할 수 있도록 한다. 이러한 온톨로지 데이터의 크기가 지속적으로 증가함에 따라 대용량 온톨로지 데이터 처리에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 대용량 온톨로지 데이터를 저장하고 질의를 할 수 있는 Hive 기반의 시스템을 제안한다. 또한 Hive에서 제공하는 파티셔닝을 이용하여 온톨로지 데이터에 대한 쿼리 반응 속도의 성능 향상을 위한 테이블 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능 평가를 위하여 쿼리에 대한 반응 속도 측정을 수행한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.269-276
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• 2007

온톨로지 매핑 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매핑은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내고 이를 표현하는 절차를 말한다. 온톨로지 매핑을 이용하여 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색을 구현할 수 있고, 여러 응용프로그램이 하나의 도메인을 공유하는 등 여러가지 방안으로 사용할 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매핑의 성능을 판단하는데 있어서 매핑 결과를 측정하는 방법론의 측정 값을 주로 고려해왔다. 본 연구에서는 매핑을 수행할 때 두 개의 파라미터를 사용하였는데 하나는 알파이고 하나는 Threshold이다. 이것은 매핑의 정확성을 판단하는데 많은 영향을 미친다. 앞서 언급했듯이 매핑결과에 대한 측정값을 중요하게 여기기 때문에 많은 매핑관련 연구에서 알고리즘이 좋은 측정값을 도출할 수 있도록 파라미터를 조절하는 것에 초점을 맞춰왔다. 본 연구에서 측정방법에 따른 높은 측정결과를 지향하는 것이 아닌 온톨로지의 성격과 매핑결과의 사용처에 따라 파라미터를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경과 매핑의 사용처에 알맞게 파라미터를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.595-597
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• 2005

현재 온톨로지는 많은 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 특히 시맨틱 웹에 대한 연구가 활발히 이루어 지면서 온톨로지의 활용 범위가 넓어졌다. 그 결과, 많은 온톨로지가 웹 상에 존재하게 되었으며, 이러한 이론적 배경으로 시맨틱 웹의 관점이 아닌, 온톨로지 연구의 측면에서 여러 가지 문제가 발생하게 되었다. 많은 문제들 중에서 동일한 도메인에 대한 온톨로지들 간의 이질성과 온톨로지의 일관성 문제 해결은 현재 가장 이슈가 되는 내용들이다. 이에 본 연구에서는 이러한 온톨로지 구축에서 발생하는 문제점들 중에서 기존의 지식 정보의 효율적인 재사용과 그에 기반한 온톨로지 구축 자동화의 가능성을 보인다. 또 이러한 기존 지식 체계에 기반함으로써 얻을수 있는 온톨로지에 대한 신뢰성의 문제 또한 해결하고 한다. 그리하여, 우리는 범용의 대형 온톨로지인 워드넷을 기반으로 한 자동 온톨로지 구축을 위한 방법론을 제안하고, 이를 적용한 온톨로지 자동 구축 시스템을 설계하고 구현하였다. 그리하여 사용자가 좀더 쉽게 온톨로지를 구축할 수 있기를 기대할 수 있다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.12 no.6
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• pp.53-67
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• 2009

In this study we surveyed the characteristics of the Semantic Web and ontology technology, analyzing the studies which applied ontology to e-Learning. In addition, we investigated the models which should be considered in the adaptive learning, analyzing the existing adaptive learning systems. On the basis of the analysis of them, we sought the ways to apply ontology for supporting the adaptive learning in the e-learning system, designing an ontology-based adaptive learning system. The system made up for the weak points of the existing ontology-based learning systems. That is, it appropriately diagnoses learners' knowledge level of learning concepts, classifying the learning styles in detail, and providing their corresponding learning methods and content. By adapting the learning content to the learners' individual learning style and knowledge level, this system would support their learning more efficiently and more effectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.163-165
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• 2004

복합어의 추출은 정보 검색 및 온톨로지 분야의 연구에 있어서 중요한 비중을 차지하고 있다. 이 분야의 연구는 언어학적인 필터링 및 통계적 기법에 기반 한 연구와 최근의 문맥정보 및 사전 점보를 이용하는 기법 등으로 구분될 수 있다. 복합어를 정보 검색 및 온톨로지 분야에 응용하기 위해서는 복합어의 정확한 추출뿐만 아니라 그 복합어가 문서를 표현할 수 있는 정도를 측정하는 기법이 필요하다. 특히 정보검색 분야에서는 추출된 복합어에 대해 어떻게 가중치를 부여할 것인 가가 중요한 문제이다. 본 논문에서는 연관률(Association Ratio)에 기반 하여 복합어를 추출하고, 추출된 복합어에 대친 적절한 가중치를 부여함으로써 검색 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.5
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• pp.1097-1104
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• 2011

In this paper, we propose a semantic web approach for personalized book recommendation. Our approach takes advantage of the content-based recommendation and improves its disadvantage that users should input their interesting fields into all book search systems they use. Our approach provides the sharing of users' profile with their interesting fields by enabling user's interesting fields to be described over each book classification ontology of various book information providers. We also provide a middleware that manages users' profiles written in RDF and analizes similarity between user's interesting field and each concept over the book classification ontology. Our approach provide better performance than traditional keyword-based search by sharing the user's profile among book recommendation systems.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.19 no.1
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• pp.19-36
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• 2008

The advantage of ontology leads a new knowledge system through integrating existing knowledge system and descriptive element of the concept. This study based on the advantage of ontology, providing a modeling education ontology that considered educational circumstances and related objects-person, organization, educational resources and so forth. Therefore, this study developed the framework for education ontology that provided link between school library and MLA to practice teaching-learning activity, these characteristics of educational ontology were as follows : the first, utilizing the existing education metadata and ontology, the second, representing a concept of educational ontology, subsequently defining classes and properties of education domain, the third, adding new classes and properties to connect existing classes and properties.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.814-820
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• 2008

Recently, researches on ontology-based pattern classification have been tried out in many fields. However, in most of the researches, the ontology which represents the knowledge about pattern classification is just referred during the processes of the pattern classification. In this paper, we propose ontology-based fuzzy classifier for pattern classification which is extended from the fuzzy rule-based classifier In order to realize the proposed classifier, we construct an ontology by conceptualizing the method of fuzzy rule-based pattern classification and generate ontology inference rules for pattern classification. Lastly, we show the validity o) the proposed classifier through the experiment of pattern classification on the Fisher's IRIS dataset.