• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1494-1502
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• 2016

센서를 활용한 IoT 디바이스의 사용이 증가함에 따라 센서 기반의 상황 인식을 통한 융복합형 다기능 스마트 주얼리를 개발하였다. 현재 시장에서 공급되는 평범하고 단순한 디자인의 패션 주얼리에 사용자와의 상호작용을 고려한 스마트한 기능과 디자인을 추가였고 본 논문 에서는 스마트 주얼리에서 착장된 센서에서 개인의 생활습관 정보 데이터를 입력받아 네트워크와 연동하고 건강관리 기능을 추가하였다. IoT 기반의 스마트 주얼리 센서가 발생시키는 데이터를 신속하게 관리할 수 있도록 온톨로지로 모델링하고 건강 정보를 서비스 할 수 있도록 스마트 주얼리 시스템을 설계하고 구현하였다. 스마트 앱을 통해 서비스의 상태를 표시된다. 앱은 맞춤형 서비스 사용자에게 위험을 결정하여 질환에 관한 가이드라인을 제공한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제23권2호
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• pp.5-25
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• 2012

본 연구에서는 한국형 Linked Data Cloud를 위한 단계로 국가기록원 전거데이터 셋을 Linked Data화하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국가기록원 전거 데이터의 구조 및 검색시스템을 분석한 후, 전거데이터 셋을 RDF/OWL로 모델링하는 과정을 거쳐 Linked Data로 구축하였다. 또한 기록물의 Linked Data화를 위해 Dublin Core, SKOS(Simple Knowledge Organization System)를 활용하였고 온톨로지 설계도구로 TopBraid Composer TM을 사용하였다. 구축된 RDF/OWL 데이터는 시각화화면을 통해 전거데이터의 자유로운 확장, 전거데이터 용어간의 탐색, 용어의 상세 전거데이터의 접근이 가능하도록 하였으며, 기록물과 연계를 통해 기존 기록물 검색에서 한계로 지적되었던 기록물과 전거데이터간의 연계의 부족을 보완하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.292-298
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• 2011

생체신호 데이터의 의미와 그들 간의 연관관계를 정의하여 새로운 정보를 획득할 수 있는 형태의 모델링방법으로 온톨로지가 제시되고 있다. 온톨로지를 이용하여 생체신호 데이터를 지속적으로 관리함으로써 생체 신호 데이터의 체계적이고 논리적으로 표현이 가능하고, 이는 나아가 의료정보, 건강서비스 등 다양한 분야에서 질적으로 향상된 서비스를 제공하게 해주는 지식 자원으로 활용된다. 하지만 현재로는 생체 신호간의 연관 관계 중요성에 비해서 관련 연구가 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서 생체 신호간의 연관관계를 찾아서 정의하고, 생체정보간의 의미표현이 필요하다. 그러기 위해서는 다양한 생체정보간의 연관 관계를 통해 체계적이고 구조화 된 정보를 만드는 것이 필요하다. 본 논문에서는 생체정보를 체계적이고 구조화 된 도메인 지식으로 활용하기 위한 모델로써 온톨로지를 이용하여 생체정보 온톨로지를 구축하고, 시나리오를 통해서 생체정보 온톨로지의 유용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권9호
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• pp.637-648
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• 2009

하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 관계 데이터 모델 기반, 온톨로지 기반, 파일 시스템 기반 라이프로그 관리 시스템(LMS: Lifelog Management System) 등 다양한 LMS들이 제안되었지만, 관계 데이터 모델 기반 LMS는 질의 처리 성능이 뛰어난 반면 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하고 온톨로지 기반 LMS는 복잡한 질의를 처리할 수 있는 반면 질의 처리 성능이 떨어지며 파일 기반 LMS는 질의만 지원하는 등 저마다 장단점을 가진다. 또한 이들 시스템들은 라이프로그 그룹을 효과적으로 관리하기 위한 기능을 제공하지 못하고 있고 효과적인 검색을 위해 라이프로그의 태그(데타데이터)를 수정하거나 새로운 태그를 추가하기 위한 편리한 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 라이프로그를 관계 데이터 모델로 모델링하고 사용자 질의를 SQL로 변환해 처리함으로써 질의 처리 성능이 뛰어나다. 또한 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하는 관계 데이터 모델 기반 LMS의 단점을 보완하기 위해 찾으려는 라이프로그와 직접적으로 관련 있는 라이프로그에 대한 정보에 기반해 라이프로그를 검색하는 단순화된 관계 질의를 지원한다. 이와 더불어, 제안하는 시스템은 라이프로그 그룹 생성, 편집, 검색, 플레이 및 공유 기능을 제공함으로써 라이프로그 그룹에 대한 효과적인 관리를 지원한다. 마지막으로 제안하는 LMS에서 제공하는 라이프로그 태깅 도구는 태그 추상화를 통해 여러 종류의 태그를 손쉽게 수정하거나 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 시스템의 설계 및 구현을 설명하고 이 시스템을 활용한 다양한 응용을 소개한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.67-77
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• 2018

본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.54-67
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• 2010

종래에 헬스케어 영역에서 주로 사용해왔던 기계학습 기법을 U-health 서비스 분석단계에 적용하기에는 여러 가지 문제점들이 있다. 첫째, 아직 U-health 분야의 연구가 초기단계에 불과하여 기존의 기법들을 U-health 환경에 적용한 사례가 매우 부족하다. 둘째, 기계학습 기법은 학습시간이 많이 소요되기 때문에 실시간으로 질환을 관리해야만 하는 U-health 서비스 환경에는 적용하기 어렵다. 셋째, 그동안 다양한 기계 학습 기법들이 제시되었으나 질환 연관변수에 가중치를 부여할 수 있는 방법이 없어, 개인 맞춤형 질병예측 시스템으로 구축할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하고, U-health 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP를 제안하였다. 또한 이러한 PCADP를 바탕으로 U-health 데이터 및 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 U-health 온톨로지 프레임워크를 시멘틱스형으로 모델링하였다. 또한 PCADP 예측 기법은 U-health 환경에서 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 유연성과 실시간성이 기존의 방식에 비하여 향상되었고, 판별과정의 모니터링 및 시스템의 지속적인 개선측면에서도 효율적으로 작용함을 확인하였다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.347-368
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• 2016

최근 소비자 구전정보에 대한 연구들은 소비자가 제품 구매 과정에서 다른 소비자의 구전에 의한 정보를 활용한다는 연구 결과를 시사하고 있다. 본 연구는 제품에 대한 소비자의 의견을 파악하고 활용할 수 있도록 오피니언 마이닝과 시각화를 통해 도움을 줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 최근 들어 관람할 영화를 선택할 때 인터넷 상의 영화리뷰를 참고 하는 상황이 증가함을 고려하여 "영화" 도메인의 온톨로지를 구축하고 오피니언 마이닝을 수행하여 시각화 한 후 그 결과에 대해 논하고자 한다. 온톨로지를 구축하는 과정에서 평가요소에 대한 속성 분류뿐만 아니라 평가요소에 대한 서술어 사전을 구성하였다는 점에서 기존의 연구와 차별성이 있으며 분석 결과를 통해 이러한 방법이 오피니언 마이닝에 유효함을 증명하고자 한다. 연구를 통해 도출한 결과는 크게 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 기존에 구축된 온톨로지를 활용하지 않고 키워드 추출과 토픽모델링을 활용하여 영화 도메인에 대한 온톨로지를 구축하는 방법에 대해 서술하였다. 둘째, 개별 영화에 대한 시각화 분석을 시행하여 영화에 대한 관객의 종합적인 의견을 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 셋째, 제품에 대한 평가 결과에 따라 유사한 평가를 받은 제품끼리 군집화 되는 것을 발견하였으며 본 연구의 분석에 사용된 130개의 영화는 크게 3개의 집단으로 군집화 됨을 보였다.