본 논문은 시멘틱 웹의 실제적인 구현 결과인 개방형 연결 데이터(Linked Open Data(LOD)) 클라우드에서의 연결성을 확충하는 방안을 제시하였다. 현재의 LOD 클라우드는 최초 기대와는 달리 LOD들간의 연결성 부족으로 인하여 활발한 활용을 이끌어 내지 못하고 있다. 를 적용한 명시적연결들을 LOD에 직접 첨부하여 공개하는 현재의 연결방식은 연결대상 LOD들의 변경상황을 실시간으로 검색결과에 반영하지 못하며 별도의 작업을 통하여 이러한 명시적연결들을 생성하고 주기적으로 갱신하여야 한다는 제약을 가진다. 이에 본 논문은 명시적연결들을 첨부하는 대신 LOD마다 연결정책을 마련하고 이를 LOD와 함께 공개하는 방안을 제안하였다. 연결정책에는 타겟LOD들을 선정하고 연결판단에 필요한 술어 쌍들과 유사도를 명세하도록 하였다. 이러한 연결정책에 기반하여 여러 LOD들에 거쳐 진행하는 심층검색 기능을 API로 구현하고 이를 Github를 통하여 공개하였다. 구현한 심층검색을 유사도 1.0~0.8, 깊이 4까지에서 실험한 결과 신뢰적인 연결들을 91%~98% 수준으로 포함하고 170% 정도 규모의 적정한 확장성을 제공하는 것으로 평가되었다.
행위 패턴은 사람의 행위들이 수행되는 양식으로 성향, 습관, 건강상태 등에 따라 다르게 나타나는 생활양식이다. 헬스케어, 마케팅, 정책 결정 등과 같은 다양한 분야에서 사람의 행위패턴을 활용하고 있다. 행위 패턴을 분석하기 위한 방법으로 행위 패턴들을 비교하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 행위 패턴 비교 기법은 구조적 정보만을 반영하여 정확도가 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 두 행위 그래프를 효과적으로 유사도를 정확하게 비교하기 위하여 구조적 정보와 행위 간의 의미적 유사성을 동시에 반영한다. 실험을 통하여 기존의 기법보다 약 4% 정확도가 향상됨을 보인다.
클러스터링은 무질서한 데이터들의 상호 연관 관계를 정의하고, 이를 통하여 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 것이다. 클러스터링을 적용한 웹 서비스 시스템은 비슷한 내용을 묶어 제공하기 때문에 사용자는 보다 효율적으로 정보를 제공받을 수 있다. 시멘틱 웹의 기반이 되는 온톨로지는 클러스터링을 위한 완벽한 입력 데이터를 제공한다. 본 논문은 온톨로지를 기반의 메타 데이터를 클러스터링 하기 위한 기법을 제안한다. 본 논문의 목적은 온톨로지 기반의 메타 데이터들의 유사성을 측정하기 위한 평가함수를 정의하고, 이러한 평가함수를 적용한 계층적 클러스터링 알고리즘을 연구하는 것이다.
스마트폰에 탑재된 센서들을 사용하여 사회 조직에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 스마트폰 센싱 분야에서 대규모 데이터 처리 및 품질 향상과 수집된 정보를 공유하기 위해 시멘틱 데이터를 관리하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이러한 대규모 시멘틱 데이터 관리 구조에서 서버의 부하를 줄이기 위한 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 헤드 노드와 멤버노드를 갖는 하이브리드 백엔드 구조에서 서버단의 부하 감소를 위해 유사한 메타데이터를 갖는 노드들로 클러스터를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 기존의 거리기반 클러스터링 기법에 비해 서버부하를 줄일 수 있다는 것을 검증 하였다.
많은 연구원들이 자신의 연구 과제를 수행함에 있어 선행 연구 자료로 참고하는 것이 관련 주제에 관한 학술 자료이다. 현재 많은 학교와 기관 그리고 단체에서 관련 학술 자료를 발간하고 있으며 이를 참조하는 방식도 다양하다. 그러나 학술 자료를 참조함에 있어 단어 기반 검색이 사용되고, 발간된 자료의 양이 방대해짐에 따라 사용자가 원하는 정보를 참조하는 데 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 이러한 기존 학술 자료 검색 방법을 보완하기 위하여 온톨로지를 기반으로 하는 가중치 부여 논문 검색 모델을 제안한다. 제안한 모델은 논문 관련 정보를 온톨로지로 구축하고, 검색 문서에 가중치를 부여하는 순위화 알고리즘을 적용한 것이다. 이는 기존 유사도 적용 기법에 시멘틱 개념을 적용한 것으로 효율적이고 정확한 논문 검색을 보장한다.
IFC 정보의 시멘틱 무결성 확보를 위해 BIM 부재와 IFC 엔티티 간 매핑 검증이 필요하다. 이와 관련된 기존 연구들은 기하정보 기반으로 학습시킨 기계학습 알고리즘을 활용하여 BIM 부재 인식 및 분류를 통해 매핑 검증을 실시하였으나, 유사한 기하특성을 가진 부재를 구분하지 못한다는 한계점이 존재하였다. 이에 본 연구는 BIM 모델의 주요 부재를 인공신경망 기반으로 자동 분류하되, 부재 간 관계정보를 삽입하여 분류성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 기존 특성 외에 구조화된 신호를 함께 학습하는 NSL 프레임워크를 활용하여 8개의 BIM 부재를 분류하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 기하정보 기반 인공신경망 모델과 대비하여 부재 간 관계정보를 삽입한 NSL 모델의 분류정확도가 현저히 상승한 것을 확인하였다.
인터넷의 급격한 발달로 인해 현재의 인터넷은 시멘틱웹 기반의 인터넷 환경으로 가고 있다. 인터넷 3D 가상환경 표준인 VRML 도 이러한 추세에 맞추어 X3D로 변모하고 있다. 이러한 환경의 변화에 따른 네비게이션 에이드도 필요해 졌다 본 논문에서는 토픽맵이 가지고 있는 구조적 특성을 이용하여 사용자가 인간사고와 유사한 과정을 통한 네비게이션 정보 습득과 풍부하고 연관된 지식을 습득할 수 있으며 투어코스를 결정하는데 도움을 주는 시스템을 제안한다 본 시스템은 가상환경구조를 기억하거나 시스템 조작을 위한 일상적인 문제점에서 벗어나 본래의 네비게이션 목적에 집중할 수 있도록 만들었다. 가상환경에서의 네비게이션을 통해 현실세계에 존재하는 장소를 사전방문 하거나 효과적인 투어계획을 만드는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 공간 데이터 셋에서 기하정보를 이용한 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 통하여 갱신 객체를 탐지하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 먼저 축척이 상이한 공간 데이터 셋의 매칭 관계를 분석하여 갱신 객체를 정의하였다. 다음으로 시멘틱 매칭을 통하여 추출된 기준점을 이용한 아핀변환을 수행하여 축척이 상이한 데이터간의 계통오차를 제거하고, 중첩 분석을 통하여 다수 면 객체를 단일 객체화 하였다. 각각의 단일 객체를 대상으로 형상유사도 기반의 면 객체 매칭을 적용하여 갱신 객체를 탐지하게 된다. 제안된 갱신 객체 탐지 방법을 우리나라의 수치지도 2.0과 도로명주소 전자지도에 적용한 결과 F-측정값이 0.958로 나타났으며, 시각적 평가에서 유의미한 갱신 객체가 탐지되는 것을 알 수 있었다.
XML은 정보 교환과 표현을 위해 빠르게 발전해 오고 있는 기술이다. XML을 통한 시멘틱 모델링 방법론, 보안, 다른 모델들과의 상호 운용성을 위한 변환과 같은 많은 연구들이 이슈화 되었다. 특히, 실질적인 응용분야의 가장 중요한 이슈는 XML 모델과 관계형 모델들과의 상호 운용성을 위해 많은 방법들에 제기되어 왔다. 하지만, 여전히 몇 가지 문제점이 있다. 대부분의 기존의 방법들은 묵시적인 참조 무결성 관계를 고려하지 않기 때문에, 부정확한 데이터 전달이 야기된다. 데이터베이스에서 하나의 의미가 정의 될 때 오직 하나의 이름만 가진다는 제약조건하에서 위의 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법이 제안되었다. 하지만, 실제 데이터베이스에서 응용과 확장을 위해서 이 제약사항을 적용할 수는 없다. 그래서 이 논문에서는 유사성 검사 기법을 기반하는 한 RDB-to-XML 변환 알고리즘을 제안한다. 이 방법의 핵심은 하나의 같은 의미에 대해 다른 이름으로 표현되는 속성들 간의 묵시적인 참조 무결성 관계를 추출하는 알고리즘을 정의하였다. 제안된 변환 알고리즘은 이전의 유사한 접근 방법 보다 더욱 실질적이다.
본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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