• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.649-651
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• 2005

웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.5 s.108
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• pp.533-540
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• 2006

The semantic web environment promise semantic search of heterogeneous data from distributed web page. Semantic search would resuit in an overwhelming number of results for users is increased, therefore elevating the need for appropriate personalized ranking schemes. Culture Finder helps semantic web agents obtain personalized culture information. It extracts meta data for each web page(culture news, culture performance, culture exhibition), perform semantic search and compute result ranking point to base user profile. In order to work efficient, Culture Finder uses five major technique: Machine learning technique for generating user profile from user search behavior and meta data repository, an efficient semantic search system for semantic web agent, query analysis for representing query and query result, personalized ranking method to provide suitable search result to user, upper ontology for generating meta data. In this paper, we also present the structure used in the Culture Finder to support personalized search service.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.113-117
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• 2013

팀 버너스 리에 의해 '시멘틱 웹'은 1998년 제안되었으나 현재 새롭게 생성되고 있는 데이터 혹은 자연어 형식의 데이터를 시멘틱 검색을 위해 활용하기에는 아직까지 온톨로지 데이터베이스가 따라가지 못하고 있다. 이를 위해 온톨로지 구축의 구성요소인 공리(axiom)를 공공을 위한 데이터로 개발하여 시멘틱 검색에 활용하는 개념적 모델을 제안한다. 공리 데이터베이스는 단일 도메인에서 벗어난 시멘틱 검색을 위한 데이터베이스로서 도메인 온톨로지 구축에 기본적인 요소들을 제공하고, 이용자들이 시멘틱 검색을 통해 보다 만족한 정보검색을 할 수 있도록 한다. 또한 온톨로지 데이터를 확보하기 위해 정보생산자로부터 사전어휘에 대한 온톨로지 트리플을 생성하는 실험을 하였다. 온톨로지 자동구축에 대한 연구와 개발이 활발하지만 보편적 시멘틱 검색을 위해 정보생산자와 정보관리자가 많은 부분 데이터를 생성하고 검증해야할 필요가 있다.

• Digital Contents
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• no.5 s.144
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• pp.68-69
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• 2005

습자가 원하는 학습자원을 컴퓨터가 스스로 찾아내서 학습자에게 전달해주고, 더 나아가 새로운 지식까지 추론해서 제공해 줄 수는 없을까? 의미의 웹이라 불리고 있는 시멘틱 웹(Semantic Web)은 의미적으로 연결돼 있는 학습 정보를 컴퓨터가 의미를 이해해서 학습자가 원하는, 학습자 수준에 맞는 정보를 제공해주고 더 나아가 지식까지도 추론해서 학습자에게 가장 적합한 형태로 전달해 줄 수 있는 강력한 메커니즘으로 부각되고 있다. 이에 필자는 살이 있는 e러닝이 되기 위해서는 시멘틱 웹과의 통합이 필요하다고 생각해 2회에 걸쳐 시멘틱 웹과, 시멘틱 웹을 e러닝에 어떻게 적용할 것인지에 대해 진단해 보고자 한다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.23 no.1
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• pp.91-111
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• 2012

With the rapid expansion of web information, conventional information retrieval techniques are becoming inadequate for users and often result in disappointment, because a couple of simple keywords can easily produce information too much. This study aims at the development of Web information retrieval techniques based on semantics to improve the quality of understanding for information. To achieve the goal, this study analyzes technologies and current status of researches on semantic information retrieval. With the results which are requirements, system architecture and indexing method, this study proposes the system architecture of semantic-based information retrieval system.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.21 no.4
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• pp.1-14
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• 2016

Semantic search is known as a series of activities and techniques to improve the search accuracy by clearly understanding users' search intent without big cognitive efforts. Usually, semantic search engines requires ontology and semantic metadata to analyze user queries. However, building a particular ontology and semantic metadata intended for large amounts of data is a very time-consuming and costly task. This is why commercialization practices of semantic search are insufficient. In order to resolve this problem, we propose a novel semantic search method which takes advantage of our previous semantic tensor space model. Since each term is represented as the 2nd-order 'document-by-concept' tensor (i.e., matrix), and each concept as the 2nd-order 'document-by-term' tensor in the model, our proposed semantic search method does not require to build ontology. Nevertheless, through extensive experiments using the OHSUMED document collection and SCOPUS journal abstract data, we show that our proposed method outperforms the vector space model-based search method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.331-333
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• 2003

UML(Unified Modeling Language) 액티비티 다이어그램은 시스템의 동적인 측면을 표현하는데 적합하기 때문에 비즈니스 프로세스와 워크플로우를 모델링 하는데 유용하게 사용된다. 워크플로우 모델링은 이해하기 쉽고. 작업하기 쉬운 보편성을 갖고 있도록 개발되어져야 한다. 또한 모델링을 하는 기법 자체에는 정형적인 의미를 내포하고 있어야 하며 분석이 가능해야 한다. 이에 본 논문에서는 워크플로우 시스템의 특성에 맞도록 ASM(Abstract State Machine) 시멘틱을 이용하여 액티비티 다이어그램 기반의 워크플로우 모델링에 대한 시멘틱 표현을 제안한다. 이와 같은 ASM 시멘틱을 기반으로 하는 정형적인 시멘틱 표현을 통하여 보다 효율적인 워크플로우 모델링이 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.233-236
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• 2020

개체 연결 태스크는 문장 내에 등장하는 멘션(Mention)들을 위키피디아(Wikipedia)와 같은 지식 베이스 상의 실제 개체에 연결하는 태스크이다. 본 논문에서는 각 멘션을 시멘틱(Semantic)으로 분류하여 각 시멘틱별 추가 학습을 진행할 수 있는 Adapter Memory Network 모델을 제안한다. 이는 각 시멘틱 별 학습을 하나의 통합된 과정으로 진행하도록 하는 모델이며, 본 논문에서는 Adapter Memory Network 모델을 통해 기존 개체 연결 태스크에서 높은 성능을 보이는 NIL 멘션 탐지와 개체 연결의 통합 모델의 성능을 향상시켰음을 보인다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.1 s.97
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• pp.91-100
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• 2005

It has been proposed diverse methods to use web information efficiently as the size of information is increasing. Most of search systems use a keyword-based method that mostly relies on syntactic information. They cannot utilize semantic information of documents and thus they could generate to users. To solve shortcoming in searching documents, a technique using the Semantic Web is suggested. A semantic web can find relevant information to users by employing metadata which are represented using standard ontologies. Each document is annotated with a metadata which can be reasoned by agents. In this paper, we propose a search system using semantic web technologies. Our semantic search system analyzes semantically questions that user input, and get resolution information that user want. To improve efficiency and accuracy of semantic search systems, this paper proposes DQL(DAML Query Language) engine that employs inference engine to execute reasoning and DQL converter that changes keyword form question of the user to DQL.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.6
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• pp.473-485
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• 2005

UML activity diagram is useful to model business process and workflow by reason of its suitability to present dynamic aspect of system. However it Is difficult to present precise semantics which is taken as important in workflow system with the guide provided by OMG to the UML activity diagram. This paper suggests workfolw system modelling methodology by applying ASM semantics to the activity diagram after extending its semantics to correspond to workflow system characteristics. Through the exact definition to formal semactics based on ASM it is possible to effectively model workflow.