• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.277-285
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• 2007

본 연구는 시맨틱웹 응용의 중심 기술인 웹 온톨로지의 표현과 추론을 위해 서술 논리와 규칙언어를 기반으로하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 현재 웹 온톨로지 표현 언어인 OWL DL은 서술 논리에 근거하여 표현되는 것이나, 기계나 온톨로지 공학자가 OWL로 기술된 온톨로지를 직관적으로 이해하고 공유할 수 있는 형식적이고 명시적인 온톨로지의 지식 표현은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 시맨틱웹이 목적하는 웹 온톨로지 구축을 위한 웹 온톨로지 모델링 방법으로 웹 온톨로지 모델링 계층을 제안하고, 제안된 각 계층에 따라 서술 논리의 TBox와 ABox의 구조와 SWRL을 기반으로 지식을 표현하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 웹 온톨로지 모델링 방법의 성능 검증을 위해 제안 방법에 따라 웹 온톨로지를 구축하였고, SPARQL과 TopBraid의 DL Inference를 이용하여 구축된 웹 온톨로지의 성능을 검증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.126-129
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• 2009

YKanto (Ontology Construction System of Yeungnam University & KAIST)[1,2]는 웹 기반 온톨로지 구축 시스템으로써 다수의 온톨로지 구축자가 신문, 사전, 코퍼스 등의 지식 자원으로부터 대용량의 온톨로지를 구축하고 관리할 수 있는 환경을 제공한다. 본 논문에서는 YKanto에서 개발 중인 온톨로지를 2차원 그래프로 시각화 할 수 있는 온톨로지 시각화 도구(Visualization Tool for Ontology)를 설계하고 개발한다. 개발한 온톨로지 시각화 도구는 기존의 개념 및 관계 중심의 시각화 도구와 달리 사건 기반의 온톨로지(event-based ontology)의 가독성을 높이기 위한 사건(event) 중심의 시각화 도구이다. 또한, Java Applet으로 구현하며, YKanto과 연동시킴으로써 개발 중인 온톨로지를 웹 상에서 실시간으로 확인할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.171-174
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• 2019

군 내 복무부적응 용사들로 인한 병영사고는 대군 신뢰도 저하, 비전투력 손실로 인한 전투력 약화 등의 문제와 더불어 병영기피와 군에 대한 거부감까지 초래하고 있다. 군은 복무부적응 용사들을 사전에 식별하고 사고를 예방하기 위한 심리검사체계로 신인성검사를 자체 개발하여 적용하고 있지만, 이는 피검자의 의도적인 결과 왜곡이나 검사 결과에 대한 맹신 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 복무부적응 용사들의 행동 양식 및 증상들을 온톨로지로 설계하여 사고 우려자 식별을 위한 보조 도구로 활용할 수 있도록 온톨로지 구현 프로세스를 제안한다. 복무부적응 용사 식별을 위한 온톨로지 구현을 통해 사고 우려자를 식별하는데 객관적인 기준 제공 및 정보 공유로 사고 예방에 효과적인 역할을 할 것으로 기대된다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.64-75
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• 2004

90년대부터 인공지능(Artificial Intelligence)의 지식공학(knowledge engineering) 분야에서 온톨로지(Ontology)가 지식의 공유(sharing)와 재사용(reuse)관점에서 활발하게 사용되기 시작했다. 현재 온톨로지는 이런 지식공학 외에 에이전트에 기반한 소프트웨어 공학이나 전자상거래 등 여러 분야에 널리 퍼져 사용되고 있다. 그러나 그 적용범위의 다양함과 실체의 불분명함으로 인해 그 사용이 혼란스러운 것도 사실이다.(중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.353-356
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• 2005

온톨로지는 에이전트가 지식 레벨 메시지 교환을 위해 사용하는 용어를 정의하는데 중요한 역할을 수행한다. 객체지향 모델링 중 특히 UML은 소프트웨어 공학 분야에서 많은 발전이 이루어져 왔으며, 대부분의 상업용 도구들에 의해 지원될 수 있다. 따라서, 에이전트 시스템에서 온톨로지 표현을 위해 UML을 사용한다면 에이전트 기반 시스템 개념의 이해를 돕는데 매우 효과적일 것이다. 본 연구는 온톨로지 모델링을 위해 UML 사용의 가능성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.566-568
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• 2009

사용자의 의도에 맞는 정보를 검색하기 위해서는 인터넷 환경에서 웹 문서 자원 사이의 의미 정보를 온톨로지로 표현하고, 이 온톨로지를 컴퓨터가 이해할 수 있게 하는 시맨틱 웹의 도입이 필요하다. 본 논문에서는 OWL 온톨로지 기반의 추론을 통한 논문 정보 검색시스템에 대하여 논한다. 시맨틱 웹의 새로운 온톨로지 언어로 부상한 OWL 기반의 논문 온톨로지를 구축하고, 논문 속성들 간의 다양한 상관관계를 서술논리 쿼리로 작성한다. 검색시스템은 이 쿼리를 기반으로 논문 온톨로지에 대하여 추론함으로써 지능적인 정보 검색이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.152-155
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• 2011

최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.104-106
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• 2012

본 연구에서는 민원 행정 서비스 시스템이 보다 적합한 민원 업무 정보를 검색할 수 있는 기반 환경을 조성하기 위하여 온롤로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 Protege를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험을 위해 서울시청의 대기 및 환경에 관한 민원사례 2700 여개의 데이터를 사용하였다. 그 중 677개의 민원 질의문을 대상으로 실험한 결과로, 온롤로지 기반으로 키워드를 확장하였을 경우가 일반 키워드 검색 결과보다 재현율 약 14%, 정확률 약 18%의 성능 향상이 있었음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.477-481
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• 2018

본 논문은 범죄 수사 기록 문서로부터 추출한 정보를 트리플로 구성하여 특정 분야의 온톨로지를 구축하고, 더 나아가 온톨로지 기반의 검색 서비스를 구현하는 일련의 과정을 설명한다. 특히 비정형 데이터로 부터 얻어낸 정보를 통해 온톨로지를 구축하고, 이를 토대로 실제 사용할 수 있는 레벨의 서비스를 구현하는 것이 특징이다. 서비스의 성능을 확인하기 위하여 사건 검색에 대한 정확도 측정 방법 중 하나인 Top-K 방식의 정확도 측정 실험을 수행하였으며, 실험 결과 완전 일치 실험에서는 약 93.52%, 유사 필드 활용 실험에서는 약 88.91%의 결과를 얻어낼 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.32-37
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• 2014

비구조 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지 기반 지식베이스를 구축하는 연구가 최근 국내외로 다양하게 진행되고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 자연어 텍스트에서 나타난 지식요소들의 다양한 속성들을 표현할 수 있는 온톨로지를 필요로 한다. 디비피디아 역시 위키피디아의 지식들을 표현하기 위하여 디비피디아 온톨로지를 사용한다. 그러나 디비피디아 온톨로지는 위키피디아의 인포박스에 기반한 온톨로지로서, 요약된 정보를 설명하기에는 적합할 수 있으나 자연어 텍스트로 표현된 다양한 지식표현을 충분히 커버하는 것은 보증되지 않는다. 본 논문에서는 자연어 텍스트로 쓰여진 지식을 디비피디아 온톨로지가 충분히 표현할 수 있는지를 검토하고, 또한 그 불완전성을 프레임넷이 어느정도까지 보완할 수 있는지를 살핀다. 이를 통해 한국어 텍스트로부터 지식베이스를 자동구축하는 온톨로지 인스턴스 자동생성 연구의 방향으로서 디비피디아 온톨로지와 프레임넷의 효용성을 전망한다.