• 정보화연구
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• 제10권1호
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• pp.71-77
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• 2013

XML 스키마 매칭은 두 스키마의 엘리먼트들 간의 의미적인 유사성을 찾는 작업이다. XML 스키마 매칭은 스키마 통합, 데이터 통합, 데이터 웨어하우징, 데이터 변환, P2P 데이터 관리, 시멘틱 웹 등과 같은 응용체계에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 룰과 구조적 속성에 기반한 XML 엘리먼트 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 XML 문서의 구조적 속성을 이용하여 엘리먼트들이 unique와 non-unique로 분류되며, 이후 룰에 따라 엘리먼트의 매칭여부를 결정한다. 제안 알고리즘의 효과성을 보이기 위해 인터넷에 공개된 XML 스키마를 이용하여 성능을 평가하였다. 또한 제안 알고리즘은 문서의 구조적 속성을 이용함으로써 사용자 주관성을 배제하고 객관성을 보장하며 특정 유형이 아닌 다양한 형태의 XML에 적용이 가능하다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.463-468
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• 2011

지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변 가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.479-486
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• 2007

멘토링은 조직이나 사회 구성원들의 발전을 돕기 위한 프로그램으로서, 조언자, 상담자 및 후원자 역할을 하는 '멘토(mentor)'와 도움을 얻고자 하는 '멘티(mentee)'가 긴밀한 관계를 맺고 유지함으로써 상호 발전을 위해 수행된다. 현재 이루어지고 있는 대부분의 멘토링은 면대면 (face-to-face) 시스템이거나 웹 기반의 e-mentoring 시스템으로, 전자는 시간적 그리고 지역적 한계를 극복해야만 하고 후자는 멘토나 멘티가 멘토링 사이트에 접속하여 게시판을 확인하지 않으면 제대로 된 멘토링을 수행할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 또한 멘토와 멘티의 매칭은 무작위로 이루어지거나 코디네이터라고 불리는 사람이 수행하기 때문에, 비용이 많이 소용될 뿐 아니라 개인적인 편견이나 오류가 개입될 여지가 상존한다. 이에 본 연구에서는 시간과 장소의 제약에 구애 받지 않는 u-Mentoring 시스템을 개발하고자 하며, 그 첫 단계로써 멘토와 멘티간의 매칭을 지원하는 새로운 알고리즘(M3 Algorithm, Mentor-Mentee Matching Algorithm)을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 매칭의 정확도와 멘토-멘티의 매칭 만족도를 높이기 위해 멘토-멘티 온톨로지(M-Ontology)와 사례기반추론 기법을 사용하였다. 즉, 멘토-멘티의 효과적인 매칭을 위해, 멘토-멘티간 매칭 사례가 없는 초기 단계에는 멘토와 멘티의 속성 비교를 통한 추천 방식을 사용하고, 멘토링이 종료되어 충분한 멘토-멘티간 매칭사례가 수집되면 그 결과를 재사용해 추후 매칭에 활용한다. 본 논문에서는 제안한 매칭 알고리즘이 내장된 u-Mentoring system의 포로토타입을 보여주고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.161-163
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• 2014

자연어 처리를 이용한 다양한 응용 시스템에서 지식베이스는 중요한 요소이다. 지식베이스의 대표적인 예로 YAGO와 디비피디아 등이 있다. YAGO는 고성능의 지식베이스지만 한국어를 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 그리고 디비피디아는 한국어를 지원하지만 트리플의 속성이 세분화되어 있어서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 YAGO와 디비피디아의 트리플을 매칭하여 디비피디아 트리플의 속성을 YAGO에서 사용하는 관계명으로 변환하고 MEM을 이용해 매칭되지 않은 트리플의 속성을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안한 방식으로 실험한 결과 F1-Measure 79.04%의 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.896-897
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• 2010

사용자의 참여와 공유형 서비스들이 증가함에 따라, 웹 상에서의 이미지의 종류와 수도 증가하였다. 본 연구에서는 보다 효율적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 특정 요소만을 반영한 분석과 검색 방법이 아닌 다양한 속성을 융합적으로 고려한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 하나의 이미지에서 이미지가 가지고 있는 색의 조화, 주요 색상, 형태, 느낌, 질감 다섯 가지 속성을 이미지 특성 추출 기술을 통해 추출하고, 이를 각각의 속성에 대하여 폴리곤으로 나타내는 이미지 속성 그래프를 생성하는 방안을 제안한다. 또한, 질의에 따라 속성의 우선순위를 부여하고, 폴리곤 매칭을 통하여 사용자의 목적에 맞게 이미지를 분석하고 정보를 제공하는 방법을 설명한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.101-108
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• 2012

수치지도는 국가에서 시행하고 있는 도로명주소를 포함 하지 못하고 있으며, 타 기관에서 직접 활용하기에는 문제점이 있어 연계 구축이 필요하나, 기 구축된 수치지도와 도로명 주소의 양이 방대하여 매칭을 수작업으로 진행할 경우 많은 예산 및 시간이 필요한 실정이다. 본 연구는 공간매칭을 이용하여 수치지도와 도로명주소의 자료 연계를 통하여 속성정보를 생성 하는 시스템을 개발하고, 이에 대한 매칭률을 분석하고자 한다. 대상지역에 대한 매칭율을 분석한 결과 수원시는 1:1000수치지도에서 건물이 84%, 도로가 67%로 좋은 매칭율을 나타냈고, 서귀포시는 건물 18%, 도로 21%로 나타났다.

• 노동경제논집
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• 제38권1호
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• pp.1-30
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• 2015

한국의 구인 구직 매칭함수를 추정하였다. "사업체노동력조사"와 워크넷의 빈 일자리 수 과소 측정 문제를 극복하기 위해 채용동학모형을 통해 빈 일자리 잠재변수를 도출하고 이를 위한 도구변수를 매칭함수 추정에 활용하였다. 매칭 효율에 영향을 주는 구직자 속성과 공공고용서비스의 효과도 검증하였다. 구인 구직 매칭함수의 규모에 대한 수익불변(constant returns to scale)을 확인하였고, 매칭 효율은 구직자 중 전문대졸 학력자 비중과 정(+)의 상관관계를, 실업급여 수혜 비율과는 부(-)의 관계를 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.819-828
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• 2007

본 논문에서는 토픽맵의 모델 특성을 고려한 토픽맵 매칭 및 통합 기법을 제안한다. 이전까지의 대부분의 스키마 매칭 연구들은 계산 시간의 효율성을 고려하지 않고 매칭 기법의 범용성 및 정확성을 높이기 위한 목적으로 개발되어 왔다. 그러나 현재 표준적인 온톨로지 언어로 RDF/OWL과 토픽맵이 사용되고 있으며 앞으로 많은 온톨로지들이 이들 언어로 구현될 것이다. 따라서 본 논문에서는 토픽맵 데이터 모델의 구조적 특성 및 제약조건을 고려하여 토픽 분할, 토픽명기반 매칭연산, 속성기반 매칭연산, 계층구조기반 매칭연산, 연관관계기반 매칭연산 및 통합 알고리즘을 개발함으로써 효과적이면서 효율적인 토픽맵 매칭 및 통합이 가능함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.97-106
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• 2020

산업입지정보시스템에서 제공하는 공장정보는 한국산업단지공단으로부터 원시데이터를 받아 필터링 과정을 거친 후 등록되기 때문에 새로운 공장 정보 갱신이 느린 특징이 있다. 본 연구에서는 산업입지정보시스템 공장 정보 갱신 문제를 해결하고자, 비교적 갱신 주기가 빠른 도로명 주소의 건물 데이터와 부동산의 건물 데이터를 이용하여 기존의 산업입지정보시스템 공장정보와 비교하고 새로운 공장정보를 추출하였다. 속성정보 매칭을 수행하고, 속성정보의 누락으로 매칭할 수 없는 공장의 경우에는 공간객체 매칭을 수행하였다. 위 과정에서 점 데이터와 다각형 데이터와 같이 형식이 다른 공간객체를 비교하는 방안을 제시하였다. 제안된 공간분석 방법의 정확도 평가 결과 약 79%의 정확도를 보였으며, 위 매칭 기법을 활용하여 도로명주소건물데이터, 부동산건물데이터와 산업입지정보시스템 공장정보의 융합 가능성을 확인하였다.