• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.1
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• pp.96-100
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• 2008

An ontology provides an explicit specification of concepts and relations on information extracted from database or on human knowledge. Using an ontology, The information can be reconstructed according to semantic relations. In this paper. IT-People Event Ontology is constructed using people information extracted from web portals. IT-People Event Ontology represents constant information and time-temporal information on people. A system using this ontology outputs the well-organized reconstructed information on a specific individual in interest, and then the reconstructed information is suitable for users' demand.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.14 no.2
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• pp.143-150
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• 2010

Ontologies, which are consist of entities and their relationships, have been used to implement various scenarios of information services. That is because an entity can be understood well when the surrounding entities and the relationships are known. In describing historical events. The spatio-temporal locations connote the historical context comprehensively. Therefore spatio-temporal locations are one of the most important carriers to connect the historical events. In this paper we analyzed the usage scenarios to access and retrieve historical information, and proposed the design of ontologies for historical information services for making historical stories based on spatio-temporal reference frame.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.18 no.4
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• pp.231-257
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• 2018

This paper aims to suggest a facet-based ontology model that can help sort and access records of dispersed families to address these problems. The facet systematically defines the categories of target concepts, which can create diverse and multiple access points. Using the top-down and bottom-up approaches, the facets, which consist of five upper classes and 18 lower classes, were derived for the records of dispersed families. The proposed ontology model was evaluated by real users. The results show that, overall, the ontology is complete and relevant in terms of access points, availability of context information of the records, and description elements for search and use of the records on dispersed families.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.6
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• pp.375-384
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• 2021

This study explored the change in keywords and topics in newspaper articles related to schizophrenia after the Gangnam murder case. The study examined newspaper articles related to schizophrenia for five years before and after the Gangnam murder case. A semantic network analysis was conducted using the NetMiner 4.4.1 program. 610 articles between 2013 and 2018 were retrieved from 8 national newsletters. The most frequent core keyword was 'treatment' before the murder case, but 'incidents' after the case. Four topics were identified: 'becoming chronic if missing the time of treatment due to prejudice', 'being curable with early treatment', 'living an ordinary life with medication', 'being indicted as a murderer while impaired by a mental disorder' before the murder case. After the case, four topics were identified: 'committing murder for delusions, not misogyny', 'medication non-adherence leads to more impulsive behavior', 'claiming leniency for criminals due to the mental impairment', 'killing the police who were mobilized to stop stabbing rampage'. These findings suggest that newspaper articles should provide accurate information about schizophrenia to reduce prejudice and stigma toward patients with schizophrenia and other forms of mental illness.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.2
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• pp.231-238
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• 2021

SNS data can catch the user's thoughts and actions. And the trend of the search portal is a representative service that can observe the interests of users and their changes. In this paper, the relationship was analyzed by comparing statistics on narcotics incidents and the degree of exposure to narcotics related words in tweets of SNS and in the trends of search portal. It was confirmed that the trend of SNS and search portal trends was the same in the statistics of the prosecution office with a certain time difference.In addition, cluster analysis was performed to understand the meaning of tweets in which narcotics related words were mentioned. In the 50,000 tweets collected in January 2020, it was possible to find meaning related to the sale of actual drugs. Therefore, through SNS monitoring alone it is possible to monitor narcotics-related incidents and to find specific sales or purchase-related information, and this can be used in the investigation process. In the future, it is expected that crime monitoring and prediction systems can be proposed as related crime analysis may be possible not only with text but also images.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.3
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• pp.27-35
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• 2002

A knowledge-based image retrieval technique is image searching methods using some features from the queried image. The materials in this study are automobile head lamps. The input data is composed of characters and images which have various pattern. The numbers, special symbols, and general letters are under the category of the character. The image informations are made up of the distribution of pixel data, statistical analysis, and state of pattern which are useful for the knowledge data. In this paper, we implemented a retrieval system for the scientific crime detection at traffic accident using the proposed multi knowledge-based image retrieval technique. The values for the multi knowledge-based image features were extracted from color and gray scale each. With this 22 features, we improved the retrieval efficiency about the color information and pattern information. Visual basic, crystal report and MS access DB were used for this application. We anticipate the efficient scientific detection for the traffic accident and the tracking of suspicious vehicle.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.43-44
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• 2015

동영상 콘텐츠가 폭증하고 있으나 사용자가 동영상 내 장면에 내포된 개체(인물, 사건, 사물 등)를 직관적으로 검색하는 것은 어려운 상황이다. 현재 동영상 콘텐츠는 이용자들이 수동적으로 동영상보기, 다시보기, 정지 등으로 이용되고 있다. 이용자들이 능동적으로 인터랙티브하게 활용할 수 있도록 콘텐츠와 개체의 메타체계를 분석하여 장면단위로 콘텐츠의 정보를 검색을 할 수 있는 기능이 필요하다. 개체의 메타체계를 분석하여 시맨틱 모델(sematic model) 콘텐츠(Content) 온토롤지와 오브젝트(Object) 온톨로지 설계 및 2개의 온톨로지 연결을 통해 시맨틱 모델(sematic model) 접근할 수 있는 기능을 제시한다.

• Review of KIISC
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• v.20 no.5
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• pp.7-13
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• 2010

아날로그 기반의 전력 시스템과 디지털 기반의 IT 기술을 융합한 스마트그리드는 최근 가장 주목받는 분야 중의 하나이며, 이것은 기존의 전력 생산, 소비, 운반 프로세스에 IT 기술을 접목하여 전력 효율의 극대화를 추구한다는 장점이 있다. 하지만 스마트그리드 환경에서는 기존의 아날로그 기반의 전력 시스템에서 문제가 되지 않았던 부분이 디지털 기반의 IT 기술과 융합되면서 새로운 보안 위협플로 발생할 우려가 매우 높다. 따라서 본 고에서는 스마트그리드 환경의 보안 위협을 분석하고, 이러한 보안 위협을 해결할 수 있는 방법으로 암호화된 데이터베이스 검색 기술의 동향을 살펴본다. 암호화된 데이터베이스 검색 기술은 최근 발생한 수많은 데이터베이스 유출 사건을 계기로 활발히 연구되고 있는 분야이며, 암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 효과적으로 검색할 수 있는 기술에 대한 연구이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.408-410
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• 2012

기존의 비디오 검색 방법들은 관련 주석이나 영상 정보에 기반하며 사용자의 반응과 관련하여서는 많은 정보를 활용하고 있지 않다. 비디오 시청시 사용자의 뇌신호나 시선추적 정보 등의 인지적 반응을 이용하여 연속적인 비디오 스트림의 각 부분에 대하여 사용자들이 나타내는 관심이나 감성 정보를 추출한다면 보다 인터랙티브한 비디오 데이터 검색 및 추천이 가능하다. 본 논문에서는 비디오를 시청하는 사용자의 안구전도(electrooculogram)를 기록한 후, 장면 전환이 발생한 부분에서의 사건관련전위 분석을 통해 해당 부분에서 나타나는 특징적 반응을 찾고 이에 대한 인지적 해석을 도출했다. 실험 결과 장면 전환 이후200~700ms 부분에서 P300 성분과 유사한 피크가 발생하는 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 장면 전환에 따른 피험자의 비디오 내용 인지에 대한 의도 불일치 및 주의력 증가로 해석된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.159-166
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• 2004

본 논문에서는 질의응답 시스템에서 질문의 주제와 개념적으로 일치하는 단락으로부터 정보를 추출할 경우에 보다 정확한 정답을 추출할 수 있다는 가정 하에 문장 주제를 활용한 의미적 단락 생성 및 검색 기법을 제안한다. 문장주제란 백과사전 문서 집합에서 공통으로 기술하는 내용이나 자주 언급하고 있는 사건 혹은 개념들의 집합을 의미하는 것으로, 주제별로 응집된 문장들로 재구성된 단락을 의미적 단락이라고 정의한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 의미적 단락의 신뢰도를 파악하고, 백과사전 본문을 3문장 단위로 잘라서 고정길이 단락을 만든 후 의미적 단락의 검색결과와 비교하였다. 평가척도로는 TREC의 역순위평균(MRR : Mean Reciprocal Rank)과 상위 5개 단락 안에 정답유무를 측정하는 사용자 정답만족도를 사용하였다. ETRI 평가셋을 대상으로 한 실험 결과, 주제를 이용한 의미적 단락 검색 성능이 고정길이 단락 검색보다 우수함을 알 수 있었다.