• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1869-1870
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• 2008

현재의 상황인지 컴퓨팅(Context-aware Computing)은 센서로부터 전달받는 상황정보가 완벽하다는 가정을 하고 있으며 따라서, 이에 근거한 상황인지는 불확실성(Uncertainty)을 제대로 다루지 못하고 있는 실정이다. 또한 상황인지 컴퓨팅에서 상황 정보를 표현하는데 주로 사용되고 있는 온톨로지(Ontology) 모델링 역시 현실 세계의 불확실성을 다루기에는 한계가 있다. 본 논문은 선행 연구인 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 처리에서 발생할 수 있는 불확실성을 탐지하고 이를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 홍수 상황인지를 위한 센서 종류와 수량을 보강하고 기 설계된 온톨로지 모델의 추론 과정 보완을 통하여 홍수 상황인지의 불확실성을 최소화한다. 이는 홍수 상황인지 뿐만 아니라 일반적인 온톨로지 기반의 상황인지 u-서비스에 응용할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.2
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• pp.157-162
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• 2008

This paper presents a learning method of tagging ontology using large tagging data such as a folksonomy, which stands for classification structure informally created by the people. There is no common agreement about the semantics of a tagging, and most social web sites internally use different methods to represent tagging information, obstructing interoperability between sites and the automated processing by software agents. To solve this problem, we need a tagging ontology, defined by analyzing intrinsic attributes of a tagging. Through several machine learning for tagging data, tag groups and similar user groups are extracted, and then used to learn the tagging ontology. A recommender system adopting the tagging ontology is also suggested as an applying field.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.22 no.2 s.56
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• pp.41-56
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• 2005

For the purpose of extending the Web that is able to understand and process information by machine, Semantic Web shared knowledge in the ontology form. For exquisite query processing, this paper proposes a method to use semantic relations in the ontology as relevance feedback information to query expansion. We made experiment on pharmacy domain. And in order to verify the effectiveness of the semantic relation in the ontology, we compared a keyword based document retrieval system that gives weights by using the frequency information compared with an ontology based document retrieval system that uses relevant information existed in the ontology to a relevant feedback. From the evaluation of the retrieval performance. we knew that search engine used the concepts and relations in ontology for improving precision effectively. Also it used them for the basis of the inference for improvement the retrieval performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1165-1168
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• 2013

웹의 비약적인 발전으로 정보가 폭발적으로 증가하였고, 이로 인하여 정보검색 기술에서 해당 정보를 빠르게 찾는 것에 목표를 두었던 기술이 원하는 정보를 정확하게 찾는 기술로 발전을 이루게 된다. 시맨틱 웹 기술은 이와 같은 요구에 부응하기 위하여 등장했으며 의미 기반의 검색 및 추론과 같은 지식 발견 등의 기술을 가능하게 한다. 일반적인 정보가 아닌 법률과 같은 전문지식 영역의 정보는 현재 일반 사용자들이 쉽게 접근하여 법률 정보를 확인할 수 있는 환경이 되지 못한다. 따라서 시맨틱 웹 기술을 이용한 온톨로지 기반의 법률 검색 서비스가 필요하며 이를 위한 기반 시스템을 구축하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 기반의 법률 검색 서비스를 위해 법률이 가지는 구조적 특징을 분석하고, RDF 기반의 온토롤지 구축 방법 및 RDF 언어 레벨에서 하지 못했던 명시적인 트리플 외에 추론된 트리플을 찾아 낼 수 있는 질의 방법의 고안 및 추론 방법을 제안한다. 이를 통해 법률 용어를 정확하게 모르는 일반 사용자들이 법과 관련된 검색을 수행할 시 효과적으로 법명 및 조문 내용을 확인할 수 있으며 RDF 언어 레벨의 추론 기능의 제안으로 RDF 레벨로 구축된 다양한 분야의 시스템에서 다른 추가적인 레이어 없이 추론을 위한 기반 기술을 갖출 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.849-852
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• 2007

유비쿼터스 환경을 위한 핵심 기술인 상황인식 기술은 발전을 거듭하고 있다. 이러한 유비쿼터스 시스템은 응용 환경에 다가가고 있다. 유비쿼터스 시스템의 가장 빠른 적용이 이루어질 것으로 예상되는 곳은 가정이다. 본 논문에서는 상황인식 기술을 이용한 가정 내의 안전관리 시스템을 제안한다. 이 안전관리 시스템은 현재 가정 내에 있는 사용자를 인지하고 상황에 맞는 서비스를 제공한다. 다수의 사용자에 의해 발생할 수 있는 상황 해석의 문제점을 해결하고 시스템의 독립 화를 위해 온톨로지 기술을 이용하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.2 s.40
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• pp.7-13
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• 2006

The advent of Semantic Web has generated several methods that can access the data on the web. Thus, it is necessary to handle the data by accessing the current web ontology as well as the existing knowledge base system. Web ontology languages are RDF(Resource Description Framework), DAML-OIL, OWL(Web Ontology Language), and so on. This paper presents the creation and the method of the ontology object model that can access, represent, and process the web ontology and the existing knowledge base. Unlike the existing access approach of web ontology using the model on memory constructed by each parser, we divide the model of web ontology into three layers such as frame-based ontology layer, generic ontology layer, and functional ontology layer. Generic ontology layer represents the common vocabulary among several domains and functional ontology layer contains the dependent vocabulary to each ontology respectively. Our model gets rid of the redundancy of the representation and enhances the reusability. Moreover, it can provide the easy representation of knowledge and the fast access of the model in the application.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.270-276
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• 2006

문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.247-251
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• 2001

명사 의미 부류 체계는 언어 처리의 다양한 분야에서 그 필요성이 부각되고 있다. 예를 들어, 기계 번역에 있어서의 단어 의미의 중의성 해소(word sense disambiguation), 정보검색 시스템에서도 재현율과 정확률의 향상, 추론 시스템 등을 위하여 명사 의미 부류는 중요한 역할을 한다. 명사 의미 부류 체계의 이러한 중요성 때문에 여러 온톨로지(ontology)가 기존에 구축되어 있다. 그런데 이러한 온톨로지들은 대개 순수한 개념적 기준에 입각한 것이며 단어의 통사적 특성을 별로 고려하고 있지 않다. 정보검색 시스템이나 추론 시스템의 경우에는 통사적 고려가 별로 중요하지 않을 수 있으나 기계번역의 경우 통사적 특성에 대한 고려가 매우 중요하다. 이러한 점에 주목하여 21세기 세종계획 전자사전 분과에서는 개념적 기준과 통사적 기준을 모두 고려하여 명사 의미 부류 체계를 구축하고 있다. 즉, 해당 부류에 속하는 명사들이 결합할 수 있는 술어(적정 술어) 등의 통사적 요인을 중요시하여 명사들을 분류하고 있는 것이다. 이에 따라 세종 체언 사전의 모든 명사들에 대해 의미부류 정보가 주어지고, 용언 사전의 용언의 각 논항에 대한 선택제약 정보도 이 명사 의미부류 체계를 이용하여 제시되고 있다. 이러한 정보들은 한국어 처리에 중요한 자료로 이용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.265-269
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• 2006

차세대 웹의 중심기술인 시맨틱 웹을 구현하기 위해서는 컴퓨터가 지식을 추론하고 처리할 수 있게 하기 위한 지식표현방법인 온톨로지가 필수적으로 요구된다. 이러한 온톨로지 생성의 중요성이 점차 커져 가는 실정에 따라, 생성된 온톨로지들의 재사용을 위한 방법이 관련 연구들 사이에 중요한 과제로 떠오르기 시작되었다. 본 논문에서는 온톨로지의 재사용을 효율적으로 하기 위한 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 온툴로지를 사용자가 이해하기 쉽고 편집이 용이한 그래프 형태로 표현하는 방법으로 온톨로지를 UML로 변환하여 UML을 통한 온툴로지 재사용 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 다음과 같다. OMG의 MDA 개념을 기반으로 기존에 생성된 온톨로지를 XML 파서를 이용하는 방법을 통하여 XMI로 변환한다. XMI로 변환된 온툴로지는 UML 도구를 사용하여 재사용 할 수 있다. UML로 변환된 온톨로지는 위 과정을 역으로 다시 수행함으로써 온톨로지로 변환된다. 이렇게 UML로 변환된 온톨로지는 UML의 장점을 그대로 가지게 된다. 이미 널리 사용되고 가독성과 편집력 그리고 상호 운용성이 높은 UML을 이용하여 온톨로지의 재 사용성을 높이고자 하는데 있다. 즉 사용자가 직관적으로 온톨로지의 전체 구조와 의미를 파악하는데 도움을 주며 편집 또한 용이하다. 이러한 방법을 바탕으로 UML을 통해 온톨로지를 쉽게 사용자의 온톨로지에 대한 이해와 수정을 도와 온톨로지의 재 사용성을 높이고 사용자간의 공유를 용이하게 만들 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.51-54
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• 2004

시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 정보의 의미가 정의되고, 이들 간의 의미적 연결을 지원한다는 특징이 있어서, 최근 차세대 웹으로 부각되고 있다. 이러한 의미적 연결을 위해서 시맨틱 웹의 기반인 온톨로지가 필요하다. 온톨로지는 리소스에 대한 메타데이터를 정의하여 의미적 연결이 가능하게 하므로 효율적인 정보 검색이 가능하다. 이 논문에서는 정보 검색의 효율을 증가시키기 위해서 시맨틱 웹의 핵심인 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다. 쇼핑 사이트에서 효율적인 마케팅을 위해 사용자의 구매 패턴을 조사하여 고객에게 알맞은 정보 추천을 하기 위한 것을 목적으로 한다. 온톨로지의 구축은 XTM을 기반으로 토픽맵을 이용하였다. 그리고 온톨로지를 기반으로, 사용자의 구매패턴을 찾아서 정확한 정보 전달을 위해서 데이터 마이닝 기법을 이용하였다. 빈발패턴 트리 기법을 기반으로 하는 멀티 레벨 멀티 디멘션 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 이용하여 사용자 패턴을 분석하여 정보 검색에 효율을 기하였다.