• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.10
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• pp.1486-1498
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• 2009

Modem efforts on digitizing electronic books focus on preserving authentic image representation of the original sources. Unlike the text-based format, it is difficult to recognize the information in the image, so the new format requires new tools to help users to access, process, and make sense of digital information. This paper presents an approach which assists users of these image sources by giving them a combination of annotation and social navigation support. Especially in the education domain, the proposed technique improves the usability of online education system. This approach is currently fully implemented and under evaluation in a classroom study.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.5
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• pp.828-836
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• 2008

This paper suggests a method for verification of temporal relations on SMIL 2.0 document using an extended temporal interval model. The SMIL 2.0 document has more asynchronous temporal relations and supports more interactive relations between objects than traditional SMIL document. But it is higher to produce temporal inconsistency by various interactive relations between objects. So the suggested verification method expresses SMIL 2.0 document as functional relations based on an extended temporal interval model and verifies SMIL 2.0 document using interactive relations and temporal intervals between objects. Applications to the verification method are as follows; multiuser interactive contents, online-learning, etc.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.391-394
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• 1997

인터넷의 웹은 여러 곳에 분산되어 있을 뿐만 아니라 끊임없이 동적으로 변화하는 특성이 있기 때문에, 보통의 인덱스를 통한 정보검색 방법에는 한계가 있다. 이러한 웹의 특성을 적절히 살리면서 원하는 정보를 신속하게 검색하기 위하여, 본 논문에서는 여러 개의 에이전트가 인공생명 기법에 의해 조직되어 정보를 검색하는 온라인 에이전트를 소개한다. 이것은 각각의 에이전트에 의하여 검색된 문서가 얼마나 질의에 가까운가에 따라서 해당 에이전트를 만이 살아 남아 문서를 가져오도록 함으로써, 불필요한 문서를 검색하지 않게 되어 단위 시간에 원하는 문서를 많이 얻어올 수 있는 장점이 있다. 실제 웹 환경에서 실험한 결과 종래의 폭우선 검색이나 랜덤검색에 비하여 좋은 결과를 내는 것을 볼 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.5
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• pp.1092-1097
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• 2007

Ontology construction has need of many time and cost. This is why it is difficult to build a commercial semantic web. To solve the problem, we must automatically construct ontology. In this paper, we propose an automatic ontology generation system from web documents containing important informations of the web. The proposed system has two steps. One is simplification process which generates simple sentences from all sentences in the documents. Another is ontology generation process with transfer rules. Our system is very useful fur application domains in which many documents are updated or inserted frequently such as online shopping malls.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 1998.12a
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• pp.33-48
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• 1998

이 논문에서는 소프트웨어의 저작권을 보호하기 위한 방법으로서 공개키 기반 구조(Public Key Infrastructure, PKI)와 사용자 의존적인 소프트웨어(User Dependent Software, UDS)의 개념을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 공개키 인증서(Certificate)는 개인의 ID와 개인이 사용할 공개키를 묶어서 인증기관이 서명한 문서로서 개인의 사회적 신분을 나타내는 문서라고 볼 수 있다. 사용자 의존적인 소프트웨어란 사용자의 공개키로 암호화한 정보를 포함하여 컴파일되는 사용자 고유의 소프트웨어 컴포넌트이다. 사용자가 소프트웨어를 이용하기 위해서는 개인키를 제시하여 암호화된 정보를 복호화 할 수 있음을 증명해야 한다. 공개키 기반 구조를 이용하는 이러한 구조의 소프트웨어를 이용하면 사용자는 자신의 공개키 인증서와 개인키에 대한 사회적 책임하에 소프트웨어를 정당하게 사용하게 됨으로써 불법 복제가 어렵게 되고 소프트웨어의 저작권을 근본적으로 보호할 수 있게 된다. 이러한 조건에서라면 소프트웨어의 온라인 판매에 이은 온라인 배달도 가능해져서 사회적으로 많은 물류 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.358-360
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• 2002

인터넷의 확산과 첨단기술의 발달로 생물학 정보에 대한 온라인 데이터베이스 집합이 급속히 증가하고 있으나, 데이터의 양이 방대하고 이질적인 형태로 제공되기 때문에 실제 현장의 생물학 연구자들이 쉽게 이용하는데는 여러 가지 어려움이 있다. 이 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 대표적인 온라인 데이터베이스인 NCBL에, 질의를 하여 얻어진 데이터를 포함한 웹 문서로부터, 정보를 추출하여 사용자의 목적에 적합한 맞춤형 데이터베이스를 구축하는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의 처리를 하며, 웹 문서에 대한 정보추출 기법과 계층구조에 따른 유형별 저장방식을 통해 데이터베이스를 구축한다. 한편, 데이터 추출을 위해 식별 및 분류 작업을 수행한다. 제안한 시스템은 서열정보를 분석하는 생물학자들에게 관심대상 정보를 추출하여 맞춤형 데이터베이스를 구축함으로써, 손쉽게 서열정보 분석을 지원하도록 하는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.207-209
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• 1999

클러스터 분석은 관측의 대상이 되는 집합에 맞는 분류 구조를 생성하는데 이용되는 통계학적인 기술이다. 정보검색 응용에서 전형적으로 발견되는 높은 차원을 가진 많은 데이터 집합을 클러스터하기 위하여, 많은 공간과 시간이 필요하다. SLINK 알고리즘은 O(n2)의 시간과 O(n)의 공간의 성능을 갖으며 점진성을 반영할 수 있는 알고리즘이다. SLINK알고리즘을 이용하여 검색 엔진의 검색결과에 온라인으로 클러스터 분류를 수행하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 상대적으로 높은 정확도와 각 클러스터를 저장하고 표현하는데 있어서의 장점을 제공하며, 상대적으로 느린 수행 속도는 온라인으로 문서들이 다운로드 되는 속도가 느리므로 문제가 되지 않음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.503-505
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• 2003

현재 인터넷을 통한 상대방의 신뢰성을 보장해 주는 인증서 사용이 빈번해지고 있다. 그러나 오프라인상의 전자문서는 상대방의 신뢰성 보장과 전자문서의 위변조의 위험성이 많다. 또한 전자문서는 오프라인상의 이동성에 제악을 받게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고, 사용자가 온라인과 오프라인에서도 사용하게 편리하도록 문서내용, 문서작성자의 인증서 그리고 전자서명값을 이차원 바코드로 변환하여 출력된 전자문서에서 상대방의 신뢰성과 문서의 무결성을 보장하도록 제안한다. 제안된 시스템에서는 문서내용, 문서작성자의 인증서, 전자서명값을 변환해 출력문서에 이차원 바코드를 첨부하게 된다. 출력된 문서에서 첨부된 이차원 바코드를 스케닝 하고 문서내용, 문서작성자의 인증서 그리고 전자서명값을 얻어오고 검증을 통해 위변조 여부 판단하여 상대방의 신뢰성과 문서의 무결성을 확인 하도록 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.2
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• pp.180-185
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• 2015

As the number of document resources is continuously increasing, automatically extracting keyphrases from a document becomes one of the main issues in recent days. However, most previous works have tried to extract keyphrases from words in documents, so they overlooked latent keyphrases which did not appear in documents. Although latent keyphrases do not appear in documents, they can undertake an important role in text summarization and information retrieval because they implicate meaningful concepts or contents of documents. Also, they cover more than one fourth of the entire keyphrases in the real-world datasets and they can be utilized in short articles such as SNS which rarely have explicit keyphrases. In this paper, we propose a new approach that selects candidate keyphrases from the keyphrases of neighbor documents which are similar to the given document and evaluates the importance of the candidates with the individual words in the candidates. Experiment result shows that latent keyphrases can be extracted at a reasonable level.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.535-540
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• 2021

Multi-document refers to a document consisting of various topics, not a single topic, and a typical example is online reviews. There have been several attempts to summarize online reviews because of their vast amounts of information. However, collective summarization of reviews through existing summary models creates a problem of losing the various topics that make up the reviews. Therefore, in this paper, we present method to summarize the review with minimal loss of the topic. The proposed method classify reviews through processes such as preprocessing, importance evaluation, embedding substitution using BERT, and embedding clustering. Furthermore, the classified sentences generate the final summary using the trained Transformer summary model. The performance evaluation of the proposed model was compared by evaluating the existing summary model, seq2seq model, and the cosine similarity with the ROUGE score, and performed a high performance summary compared to the existing summary model.