Although the current Web search engines provide tremendous information, it is hard to find right information among the huge information. Users need to spend extra time to filter out unnecessary information. In order to overcome the limit of current Web search engines, Semantic Web was developed to provide efficient search, integration, and reuse of information by structuring semantic information from Web resources. In this paper, an elementary education contents retrieval system using Semantic Web is proposed. The proposed system emphasizes history contents that have high relevancy among data. For construction of the proposed system, ontology is proposed first for elementary study contents and ontology for historical contents is proposed for easy access to those contents using semantic relation among them. Based on the ontology, the proposed system is designed and implemented. The proposed system has the following characteristics. First, the system provides various query formats in detail so that search results can be refined efficiently. Second, the system presents only semantically information connected with key words or including key words using study contents ontology. Finally, the proposed system can increase study effects by presenting various contents that are related with query by users.
The increasing interest in big data analysis using various data mining techniques indicates that many commercial data mining tools now need to be equipped with fundamental text analysis modules. The most essential prerequisite for accurate analysis of text documents is an understanding of the exact semantics of each term in a document. The main difficulties in understanding the exact semantics of terms are mainly attributable to homonym and synonym problems, which is a traditional problem in the natural language processing field. Some major text mining tools provide a thesaurus to solve these problems, but a thesaurus cannot be used to resolve complex synonym problems. Furthermore, the use of a thesaurus is irrelevant to the issue of homonym problems and hence cannot solve them. In this paper, we propose a semantic text mining methodology that uses ontologies to improve the quality of text mining results by resolving the semantic ambiguity caused by homonym and synonym problems. We evaluate the practical applicability of the proposed methodology by performing a classification analysis to predict customer churn using real transactional data and Q&A articles from the "S" online shopping mall in Korea. The experiments revealed that the prediction model produced by our proposed semantic text mining method outperformed the model produced by traditional text mining in terms of prediction accuracy such as the response, captured response, and lift.
Kim, Hak-Soo;Choi, Yun-Ho;Lee, Seung-Mi;Son, Jin-Hyun
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.243-247
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2007
오늘날 스마트 홈은 네트워크 센서, 가전 기기 등에 자동화된 서비스를 부여하여 사용자의 인지 없이 지능형 서비스를 제공하는 것이 목적이다. 이와 같은 지능형 홈 네트워크 서비스를 제공하기 위한 기존의 연구들은 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델을 통해서 시맨틱 컨텍스트 표현, 추론, 지식 공유를 통해서 자동화된 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이러한 연구들은 장치가 제공하는 서비스에 대한 자동화에 초점을 두고 있지만 진정한 지능형 홈 네트워크 서비스는 사용자의 다양한 패턴에 따라서 시간순으로 서비스를 자동으로 제공해야만 한다. 이러한 관점에서 본 논문은 사용자 패턴에 따른 자동화된 서비스를 사용자에게 지능적으로 제공하는 지능형 흠 네트워크 서비스를 제공하는 시스템 설계에 초점을 둔다. 이러한 자동화된 서비스를 제공하기 위하여 본 논문은 데이터 마이닝 기법을 사용하여 사용자 패턴 분석 기법을 제안할 것이다.
We design and implement an efficient storage technique to improve query processing for a large RDF data set. The proposed techniques can minimize data redundancy compared to the existing techniques by splitting relation information and data information from triple formatted RDF data. Also, we can enhance query processing speed separating and connecting the entire query steps by relation and data based on the proposed storage technique. The proposed technique can be applied to the areas, such as e-Commerce, semantic web, and KMS to store and retrieve a large RDF data set.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.411-413
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2012
R&D 기획은 연구 개발 전주기에 있어 수행, 평가에 앞서 필수적으로 선행되어야 하는 행위이다. 그렇지만, 아직까지 R&D 기획에서 무엇을 다루어야 하는지에 대한 원칙, 사례만 존재하고 이를 통합 시스템화하지 못하고 있어, 대부분의 연구자들은 논문, 특허, 웹을 포함한 다양한 자원들로부터 정보를 수집, 취합, 분석하는 데 많은 시간을 뺏기고 있는 형편이다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 연구 이전에 시맨틱 기술과 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 R&D 전략 수립을 지원하고자 InSciTe, InSciTe Advanced 등이 개발되었지만, R&D 기획이라는 궁극적 목적 내에서도 사용자마다 다양한 시나리오들을 분별하여 지원하기에는 어려움이 많았다. 이에 본 연구는 사용자 적응적 가이드 방식을 통합적으로 적용하여 실시간으로 변화하는 사용자 관심을 파악하고, 대표적 시나리오들에 맞추어 사용자가 목적을 효과적으로 달성할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞추고자 한다. 먼저 사용자 적응적 가이드 방식의 R&D 기획 시스템 구축을 위해 필요한 요구 사항들과 이들을 효과적으로 시스템에 반영하기 위한 온톨로지, 웹 서비스 중심의 설계 원칙들을 제시함으로써 R&D 기획뿐만 아니라 타 분야에서도 유연하게 적용할 수 있는 기반을 제공한다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.12
no.4
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pp.25-31
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2007
An automatic term-network construction system is proposed in this paper. This system uses the statistical values of the terms appeared in a document corpus. The 186 oral history documents collected from the Saemangeum area of Chollapuk-do, Korea, are used for the research. The term relationships presented in the term-network are decided by the cosine similarities of the term vectors. The number of the terms extracted from the documents is about 1700. The system is able to show the term relationships from the term-network as quickly as like a real-time system. The way of this term-network construction is expected as one of the methods to construct the ontology system and to support the semantic retrieval system in the near future.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11c
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pp.1513-1516
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2003
현재의 웹 검색은 단순히 키워드 매칭만을 수행하기 때문에 검색 결과가 사용자가 원하는 정보와는 의미적으로 상이한 결과들을 많이 포함하고 있다. 사용자가 원하는 정보와 의미적으로 정확히 일치하는 정보들을 추출하기 위해서는 웹 자원에 대한 정확한 의미 부여와 함께, 이를 파악하고 선택적으로 획득, 통합, 가공할 수 있는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 환경요소들이 필요하다. 웹 기술 표준화 단체인 W3C에서는 이와 같은 웹 자원에 대한 의미표현 기술로 OWL(Web Ontology Language)이라는 웹 온톨로지 표현 언어를 발표하였으나 아직 이를 효과적으로 저작, 편집할 수 있는 도구는 전무한 실정이다. 따라서 본 논문은 OWL을 기반으로 하여 온톨로지의 생성 및 편집을 효과적으로 제공할 수 있는 통합된 저작도구를 설계 및 구현하였다.
Kang In-Su;Jung Han-Min;Lee Seung-Woo;Kim Pyung;Sung Wonk-Yung
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.13-15
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2006
과학기술 연구분야에서 인력, 기관 등의 연구 주체와 논문, 과제, 지적재산권 등의 성과에 대한 온톨로지는, 시맨틱 웹 환경에서 이질적 과학기술 연구정보의 의미적 통합과 자동화된 유통, 그리고 암묵적 지식의 추론을 가능케 할 것이다. 이 논문에서는 현재 한국과학기술정보연구원에서 개발 중인 국가과학기술 R&D 기반정보 은톨로지를 소개하고, 그의 응용으로써 은톨로지에 내재된 암묵적 지식들을 규칙을 사용하여 추론하는 과정의 기술에 중점을 둔다. 상기 은톨로지는 인스턴스의 유일성 확보를 위해 URI(Uniform Resource identifier)서버에 기반하여 온톨로지 인스턴스에 고유한 URI를 할당하는 데 중점을 두고 설계되었으며, 논문의 특정순위저자를 모델링한 저작자정보 클래스를 은톨로지 스키마 상에 명시적으로 표현한다는 특징이 있다.
Kim, Sang-Kyun;Jang, Hyun-Chul;Kim, Jin-Hyun;Kim, Chul;Yea, Sang-Jun;Song, Mi-Young
Korean Journal of Oriental Medicine
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v.17
no.2
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pp.57-62
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2011
We in this paper propose a semantic search system using the basic ontology in Korean medicine field. The basic ontology provides a formalization of medicinal materials, formulas, and diseases of Korean medicine. Recently, many studies for the semantic search system have been proposed. However, they do not support the semantic search and reasoning in the domain of Korean medicine because they do not have the Korean medicine ontology. Our system provides the semantic search features of semantic keyword recommendation, associated information browsing, and ontology reasoning based on the basic ontology. In addition, they also have the features of ontology search of a form of table and graph, synonym search, and external Open API supports. The general search engines usually provide search results for the simple keyword, while our system can also provide the associated information with respect to search results by using ontology so that can recommend more exact results to users.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.451-456
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2007
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 사용자 및 주변 상황에 관한 인지기술이 필수적이다. 이에 따라 이기종 분산형 시스템에서 언어와 기종에 영향을 받지 않고 사용자 Context를 인지하고 표현하는 문제는 해결해야할 중요한 과제로 대두되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 이 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을 이용하여 사용자 Context를 기술하는 것을 제안한다. 온톨로지는 컴퓨터가 정보자원의 의미를 파악하고 자동적으로 처리할 수 있도록 고안된 지식표현 언어이므로 이기종 시스템 하에서의 사용자 Context를 표현하는데 적합하다. 한편, 사용자가 접할 실세계의 환경은 일반집합(Crisp Set)으로 표현하기 힘들기 때문에 본 논문에서는 퍼지개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL언어를 사용했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Context를 Fuzzy OWL로 표현하기 위하여 먼저 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현한다. 그리고 이를 OWL로 기술하며 OWL로 표현된 사용자 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 퍼지 개념이 포함된 사용자 Context를 이용하여 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 실험한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하면 이기종 분산시스템에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있다. 그리고 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있다. 또한 퍼지 기술 로직 언어(Fuzzy Description Logic)기반 추론기인 FiRE를 이용하여 이를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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