• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.43-52
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• 2013

대량의 음악 콘텐츠가 유통되는 초고속 인터넷 환경에서, 사용자가 원하는 음악 콘텐츠를 효과적으로 검색하기 위한 연구들이 다양하게 수행되고 있다. 특히, 음악 정보 검색(MIR: Music Information Retrieval) 연구에 감성 모델을 접목한 음악 추천 시스템 개발도 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 적용된 감성 모델이 단순하고, 한국어를 대상으로 하지 않아 한국어의 의미적 감성 표현 처리에 한계점을 가진다. 따라서, 본 논문에서는, 한국어를 기반으로, 기존의 감성 모델을 확장한 새로운 감성 모델(KORean Emotional Model : KOREM)을 제안하고, 이를 온톨로지(Music EMotional Ontology : MEMO)로 설계 및 구현하였다. 이를 통해, 한글로 서술된 폭넓고 다양한 감성적 표현을 이용한 음악 콘텐츠의 분류, 저장 및 검색이 가능하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.81-89
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• 2007

유비쿼터스 기술의 성장으로 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 유용한 서비스를 제공해주는 상황 인식 추천 서비스가 요구되기 시작하였다. 그러나 기존의 상황 인식 추천 서비스는 상황에 따른 추천 정보를 개념 수준의 변화 없이 일관된 개념 수준의 정보만을 제공하였다. 그러므로 추천된 정보가 사용자의 현재 상황에서 처리하기 어려운 수준의 정보로 제공되어 사용자가 원하는 정보를 찾고 목적을 달성하기 위해서는 상당한 노력과 시간을 소요하게 되었다. 본 논문에서는 온톨로지의 개념 계층 모델을 이용하여 사용자의 상황에 맞는 정보의 수준을 결정하고 정보를 추천하는 상황 인식 추천 시스템(OCARCH)을 제안한다. 그리고 기존의 상황 인식 추천 서비스와의 비교 실험을 통해 본 논문에서 제시한 개념 계층 모델을 이용한 상황 인식 추천 시스템이 더 뛰어난 성능을 보임을 증명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.333-336
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• 2011

최근 전 세계적으로 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 많이 증가하면서 많은 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 있다. 그리고 소셜 네트워크 서비스를 사용하는 사용자들은 이를 이용하여 많은 정보를 공유하고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자들이 공유하는 정보 중 음악과 관련된 정보와 개방형 API 를 이용하여 MP3 파일의 메타데이터인 ID3 태그 정보를 검색한다. 검색된 결과와 소셜 네트워크 서비스 사용자 정보를 이용하여 ID3 태그 온톨로지를 생성하고 생성된 온톨로지와 온톨로지 추론기를 사용하여 음악과 관련된 다양한 순위 분석 결과와 음악 및 사용자 추천 서비스를 사용자들에게 제공하기 위한 시스템의 설계를 보인다. 본 논문에서 제안한 시스템은 소셜 네트워크 서비스에 실시간으로 등록되는 글을 이용하기 때문에 최근 음악 트렌드를 쉽게 반영한다. 또한 순위 분석을 위해 수동적으로 자료를 수집하는데 들어가는 시간적 비용을 줄여준다. 그리고 제안한 시스템을 사용하여 제공된 정보는 음악 관련 산업에서 마케팅과 사업 전략자료 등 다양한 형태로 활용이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.255-266
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• 2009

웹의 등장 이후 급속도로 증가하는 정보를 효율적으로 처리하기 위하여 시맨틱 웹이 등장하였다. 시맨틱 웹은 기계가 사람을 대신하여 정보의 의미를 이해하고 사용자가 원하는 정보를 자동으로 처리하는 웹을 의미한다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 구현된 애플리케이션들을 조사하여 차세대 웹으로 주목 받고 있는 시맨틱 웹의 이해를 돕는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 시맨틱 웹 애플리케이션의 전반적인 분석에 사용되는 시스템 프레임워크를 제안하였다. 제시된 프레임워크를 이용하여 최신의 시맨틱 웹 애플리케이션들을 분석하였고 분석 결과를 바탕으로 향후 보다 실제적인 시맨틱 웹 구현을 위한 도전 과제들을 언급하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.725-728
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• 2003

MPEC-7은 멀티미디어 자료를 효율적으로 활용하기 위해서 멀티미디어 정보 표현 방식을 제공하기 위한 표현방식이다. MPEG-7 메타데이터는 XML 스키마를 사용하여 표현된다. XML로 표현된 MPEG-7 메타데이터는 다른 도메인에서 재사용하고 의미정보를 상호 호환하는 데는 XML이 가지는 의미정보 표현의 부족함으로 인해 한계가 있다. 이를 해결하기 위해서 온톨로지를 사용하여 각 도메인에서 사용하는 의미 정보를 공유하여야 한다. 본 논문에서는 MPEG-7 기반 멀티미디어 디지털 도서관 시스템에서 사용하는 이미지 데이터를 RDF를 사용하여 온톨로지를 구축해보았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-151
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• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체 중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.547-550
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• 2004

기존 전자상거래 플랫폼과 컨텐츠는 데이터의 확장 및 통합이 고려되지 않은 HTML을 중심으로 한 표현 기반 기술로 되어 있고, 특히 전자상거래 사이트별로 상품 정보에 대한 분류체계가 상이함으로 인해 구매자에게 상품별 비교와 검색에 있어서 많은 시간이 낭비되고 또한 정보의 공유가 어려운 기술로 인하여 판매자와 구매자 모두의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 최근 차세대 웹 기술로 각광받고 있는 시맨틱 웹 기반 기술인 RDF/RDFS를 이용하여 기존 이종의 상점에 제시된 상품정보를 RDF 문서로 생성하고, OWL을 사용하여 상품 지식 기반온톨로지를 구축한 뒤, RDF 문서와의 분석과 매칭을 통하여 이종의 상점에 표현된 상품을 실시간으로 비교 검색하는 시스템을 설계 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.720-721
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰 NFC 기술을 이용하여 모바일 쿠폰 및 포인트 적립 등을 하며, 고객의 관심사를 프로파일화 하고 사용자가 찾아가 가게의 상품 데이터베이스와 온톨로지 데이터를 사용하여 유사 매칭을 시도하여 상품을 추천하는 어플리케이션을 개발하였다. 고객용 어플리케이션과 가게용 어플리케이션을 각각 따로 개발하여 데이터를 따로 보관하게 구현 하였으며, 고객의 데이터는 우리가 규정한 데이터로 확인하여 가게에서는 고객의 성함과 관심 품목만 나타나게 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.895-897
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• 2014

스마트 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 그러나 일반 사용자는 지식 기반의 복잡하고 정형화된 질의어와 스키마를 잘 알지 못한다. 그래서 검색 시스템을 사용자 키워드의 의미를 해석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 사용자 중심 스마트 검색 프레임워크를 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1094-1097
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• 2010

기존 전자상거래와 달리 오픈 마켓 전자상거래는 판매자와 구매자들이 모여 자발적으로 온라인 상으로 거래하는 패러다임을 의미한다. 그러므로 구매자는 다수의 판매자들로부터 제품을 구매함에 있어 올바른 제품을 구매하는데 어려움이 존재한다. 이러한 어려움은 전자상거래에 대한 구매자 만족도를 저하시키는 요인이 될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 먼저 오픈 마켓 전자상거래에서 구매자의 요구를 분석하고, 오픈 마켓 기반 전자상거래에 대한 만족도를 증가시키기 위한 개인 성향 모듈을 설계한다. 이를 위해 사전연구를 통해 구매자의 요구를 분석한 결과, 상당수의 구매자가 기존 전자상거래 시스템에 만족하지 못하고 있으며, 이를 보완하기 위한 방법으로 판매자에 대한 부가적인 정보의 제공이 필요하다고 하였다. 그러므로 둘째 판매자에 대한 부가적 정보를 제공하기 위해 개인 성향 모듈을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 개인 성향 모듈은 온톨로지를 기반으로 작성되며, 판매자와 구매자의 개인 성향을 반영, 평가 할 수 있도록 설계되었다. 본 논문의 기대효과로 온톨로지 기반 개인 성향 모듈은 오픈 마켓 전자상거래의 활성화와 구매자의 만족도를 증가시킬 수 있을 것으로 기대한다.