• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.247-250
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• 2015

과거 유비쿼터스 기술의 출현 이후로 사물에 간단한 인식 센서를 이용한 형태의 서비스가 널리 보급되었고, 스마트 기기의 발달로 인해 PC가 아닌 환경에서도 인터넷을 사용하기 용이한 환경이 정착되어, 이들을 이용한 사물 인터넷 (Internet of Things) 환경이 빠르게 확산중이다. 본 논문에서는 상황 인식 서비스와 추론 서비스를 사물 인터넷 환경에 적용 시킨 스마트 홈 상황인식 추론 프레임 워크의 설계 및 구현을 서술한다. 해당 프레임 워크는 실질적인 상황 정보를 제공하는 이기종의 사물 인터넷 기기 간 데이터 타입을 수용하기 위해 온톨로지 언어인 OWL 규격을 사용하여 상황 정보를 수용하고, 룰 입력 모듈을 통해 다양한 환경을 모델링 할 수 있는 XML 규격의 서비스 룰을 입력받는다. 이후, 상황 정보와 서비스 룰을 기반으로 추론엔진을 통해 상황을 추론하여, 단순히 조건 만족 시 실행 구조가 아닌 상황 기반의 추론에 의한 서비스를 제공하게 된다. 프레임 워크를 활용 방안을 설명하기 위해 예제 방범 시나리오를 통해 해당 프레임 워크의 특징 및 서비스의 흐름을 서술한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.133-141
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• 2008

소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권3호
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• pp.69-78
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• 2022

채용 플랫폼의 일자리 정보는 IT 기술의 발전과 함께 많은 산업 분야에서 대량의 데이터를 발생시키고 있으며 실시간 발생하는 비정형도가 높은 특징이 있다. 또한 일자리와 관련한 채용공고와 훈련정보 등은 4차 산업혁명 등 산업기술의 변화와 밀접한 관계가 있어 기술변화 및 발전을 이해하는데 높은 데이터 가치를 지니고 있다. 본 논문은 구인-구직과 관련된 정보들을 직관적으로 이해하고 활용하기 위해 관련된 데이터를 정의해 직무데이터 사전을 만들고, 공고-직무-훈련 등 데이터 간 연계와 추론을 할 수 있도록 온톨로지 모델링에 기반한 데이터맵을 설계·구축 및 평가를 수행하였다. 이를 통해 업무능력 중심의 추론 기능은 수요자 간 미스매치를 최소화하고 데이터사전 최적화로 사용자가 만족할 수 있는 QoS 지원이 가능함과 검색엔진 기반 구인-구직 시스템보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.535-539
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• 2020

다양한 발화를 모델링하는 요구는 자연어 처리 분야에서 꾸준히 있었으며 단어, 구 또는 문장과 동등한 의미 콘텐츠를 자동으로 식별하고 생성하는 것은 자연어 처리의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 포인터 생성 네트워크(Pointer Generate Nework)를 이용하여 패러프레이즈 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 사람이 직접 구축한 유사 문장 코퍼스를 이용하였으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.250, ROUGE_L 0.455, CIDEr 2.190의 성능을 보였다. 하지만 입력 문장과 동일한 문장을 출력하는 문제점이 존재하여 빔서치(beam search)를 적용하여 입력 문장과 비교하여 생성 문장을 선택하는 방식을 적용하였다. 입력 문장과 동일한 문장을 제외한 문장으로 평가를 진행했으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.234, ROUGE_L 0.459, CIDEr 2.041의 성능을 보였으나, 패러프레이즈 생성 데이터 양이 크게 증가하였다. 본 연구는 문장 간의 의미적으로 동일한 정보를 정확하게 추출할 수 있게 됨으로써 정보 추출, 온톨로지 생성에 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기법이 챗봇에서 사용자의 의도 탐지 및 MRC와 같은 자연어 처리의 여러 분야에 유용한 자원으로 사용될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.67-76
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• 2011

최근 비디오가 대화형 콘텐츠를 위한 타입으로 많은 각광을 받기 시작하면서 비디오 데이터에 포함된 객체들을 의미적으로 표현하고 검색하기 위한 시맨틱 어노테이션 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에 포함된 객체들은 시간의 변화에 따라 공간적 위치가 변화하기 때문에 매 프레임마다 상이한 위치 데이터가 발생한다. 따라서 모든 프레임의 객체에 대한 위치 데이터들을 저장하는 것은 매우 비효율적이므로 이를 부적절한 오차가 발생하지 않는 범위 내에서, 효과적으로 압축하여 표현할 필요가 있다. 본 논문은 컴퓨터 또는 에이전트가 직관적으로 객체에 대한 정보를 이해할 수 있도록 표현하기 위해 비디오 데이터가 포함하는 객체에 대하여 의미적 정보를 부여하기 위한 온톨로지 모델링 방법과 이동 객체의 위치 데이터를 압축하기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 의미적 정보와 함께 어노테이션 하는 방법을 제안한다. 제안한 어노테이션 방법의 효율을 검증하기 위한 대화형 비디오 시스템을 구현하고, 다양한 특징을 가지는 객체가 나타나는 비디오 데이터 셋을 이용하여 샘플링 간격에 따른 오차율과 데이터량을 비교하였다. 그 결과, 샘플링 간격이 15프레임 이하 일 때, 최대 80%의 데이터 저장 공간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 객체의 실제 좌표 대비 최대 31픽셀, 평균 4픽셀 미만의 오차 편차를 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.65-93
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• 2005

미술진단을 위한 전문가 시스템에는 (1)그림의 특징 (2) 환자의 심리증상 (3)그림 특징과 환자 심리증상 간의 관계 (4) 전문가의 진단과정 (5)지식의 표출 및 표현 방법 둥 다양한 분야에서 광범위한 지식이 필요하다. 이 지식들은 현장의 그림진단 치료사와 함께, 심리학자, 심리치료사, 그리고 미술진단을 컴퓨터에 구현할 지식공학자들로부터 얻어진다. 전문가는 다양한 요인들을 복합적으로 고려하는 매우 복잡한 진단과정을 거치며, 관련되는 방대한 지식들은 성격상 모호하고, 일관성이 부족하며, 때에 따라서는 상충적이기도 하다. 이 논문에서는 전문가의 진단과정을 모델링하여, 전문가 시스템의 구조를 설립하고, 지식들을 분석하여 분류한다. 분류에 따라 지식 획득과 표현에 적합한 방법을 선정하며, 온톨로지(ontoloty) 개념에 의한 프로티지(Protege) 2000을 도구로 사용하여 이 지식들을 체계적으로 정리한다. 실제 예제를 통하여 이 시스템의 사용가능성과 적합성을 보인다.

• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.201-225
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• 2017

본 연구에서는 FRBRoo 분석을 바탕으로 FRBR 시리즈 개념모형을 확장하고 개선하기 위한 방안을 제시하고자 했다. FRBRoo는 CIDOC CRM과 연계된 플러그인 온톨로지다. FRBR 모형을 대체하는 것이 아니라 박물관 분야와의 협력을 위해 개발된 것이다. 연구 과정에서 FRBR 시리즈 모형이 IFLA LRM으로 통합 개정되었다. 이에 LRM에 대한 분석도 추가하였다. 서지 정보가 도서관의 업무와 이용자를 지원해야 한다면, 도서관이 당면한 새로운 과제를 지원하기 위해 서지정보를 분석하는 방식도 개선되어야 할 것이다. 이를 위해서는 시간과 관련된 이벤트 개념이 서지정보의 모델링에 반영되어야 한다. 또한 서지정보의 구축과 교환 단위를 서지레코드보다 더 작은 단위나 더 큰 단위로도 확대해야 하며, FRBRoo를 서지정보의 공유를 위한 외부와의 연계 통로로 활용하는 것이 바람직하다.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.75-84
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• 2014

예방 의료에서 유비쿼터스 헬스케어는 노인 환자들의 수명연장에 대한 연구로 발전되고 있다. 이와 같은 연구들은 수명 연장 및 불의의 사고를 예방하기 위하여 모바일과 무선센서 기술을 사용하여 삶의 질을 향상 시켜 수명을 연장시키고 있다. 그러나 인터넷을 통해 유비쿼터스 헬스케어 응용프로그램이 모바일화 및 보급이 용이해짐에 따라 u-헬스정보 보호와 보안에 대한 위협이 증가하고 관심을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 이용하는 유헬스 케어 어플리케이션의 지식기반 상황인식 서비스 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 영역의 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 위한 보편적인 어플리케이션 영역에서 상황 추론, 상황 모델링, 지식 기반 지원을 적용하는 것이다. 본 논문에서는 예방 서비스 질 변화를 위한 모바일 웹서비스, 상황 기술, 지식베이스에 대하여 논의한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.626-636
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• 2014

기존의 매쉬업 서비스는 개발자 위주로 제작되어 모든 사용자의 취향과 목적에 맞춰 제공할 수 없기 때문에 사용자가 자동으로 매쉬업 서비스를 제작할 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되었다. 자동 매쉬업 서비스를 제공하기 위해서는 매쉬업이 가능한 요소를 선별하는 방법이 핵심 연구이며 선행 연구에서는 REST 기반 Open API의 입출력 파라미터 이름으로 유사도를 비교하는 방법을 사용하였다. 하지만 유사도 비교만 이용하여 매쉬업 가능성을 판별할 경우에는 입출력 파라미터의 특성을 고려하지 못하기 때문에 의도하지 않은 결과의 출력이나 매쉬업이 불가능한 경우가 존재하였다. 본 논문에서는 잘못된 매쉬업의 결과를 줄일 수 있는 방법으로 입출력 파라미터의 특성을 고려하는 방안에 대해 제시하고 이를 선행 연구에서 제안한 온톨로지에 적용하여 확장하였다. 또한 확장된 온톨로지를 기반으로 매쉬업이 가능한 요소를 판별하는 알고리즘을 제안하고 자동 매쉬업 서비스의 구현 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.137-143
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• 2012

학습자들은 스마트 디바이스를 이용하여 언제 어디서나 인터넷 접속을 통한 각종 학습처리까지 가능하다. 일상생활에서 계속적으로 스마트 디바이스를 이용할 수 있는 인터넷의 자유를 얻는 만큼 학습자들의 다양한 학습(learning) 서비스 요구와 이용 또한 활발해 진 것이다. 이점에서 요구하는 학습의 관련된 자료들을 동시에 제공할 수 있는 조화로운 융합형 학습 서비스를 제공하는 새로운 이-러닝 연구의 필요성이 높아지고 있다. 융합형 학습 서비스는 하나의 혹은 여러 디바이스를 통해 복합 미디어를 구성하는 각각의 콘텐츠간의 조화로운 동기화는 중요 조건이다. 현재는 대표적으로 융합미디어간의 동기화를 제공하는 방법은 콘텐츠간 절대적인 시간 값을 맞추는 방법이다. 그러나 이 방법은 콘텐츠를 전송시 시간적인 딜레이 발생한다. 또한 콘텐츠의 지속시간에 대한 절대적인 시간값을 직접 입력해야하는 번거로움이 있으며, 콘텐츠 작성 시 여러 문제들이 발생한다. 본 논문에는 동기화 문제를 해결 할 수 있는 내용에 따른 하모나이징 동기화 기법 모델(Harmonizing Sync Model)을 제고하고자 한다. 내용에 따른 동기화 기법은 학습 콘텐츠를 집합관계를 효과적으로 모델링 하여 다양한 학습 융합미디어를 갖춘 스마트러닝 개념이다.