• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.671-674
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• 2005

현재 지능형 웹 서비스를 위한 서비스 온톨로지의 생성은 서비스 개발자의 휴리스틱에 의존하여 많은 시간과 비용을 소모할 뿐만 아니라 서비스와 서비스 온톨로지간의 완벽한 매핑이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 또한 서비스 온톨로지를 기술하기 위한 마크업 언어를 서비스 개발자가 단기간 내에 학습하기에 많은 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 지능형 웹 서비스를 위한 서비스 온톨로지 생성의 문제점들을 해결하기 위해 MDA 방법론을 사용하여 서비스 온톨로지를 효율적으로 설계 및 생성하기 위한 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방안은 MDA를 기반으로 널리 사용되고 있는 UML을 사용하여 웹 서비스 모델을 설계하고 이를 OWL-S에 최적화된 모델로 변환한 후 XMI를 통해 OWL-S로 기술되는 서비스 온톨로지로 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방안은 이미 널리 사용되는 UML과 같은 소프트웨어 공학적 방법을 사용하기 때문에 서비스 개발자들이 쉽게 서비스 온톨로지를 구축할 수 있으며 하나의 모델로부터 서비스와 서비스 온톨로지 모델을 동시에 이끌어 낼 수 있는 장점을 가진다. 또한 모델로부터 자동적으로 서비스 온톨로지를 생성함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 그리고 플랫폼 변화와 같은 외부 환경 변화에 유연하게 대처할 수 있다. 끝으로 본 논문에서는 제안된 방안의 타당성을 검증하기 위해 실제로 웹 서비스 모델을 설계하고 서비스 온톨로지를 생성하는 예를 보인다. 또한 생성된 서비스 온톨로지가 올바르게 생성되었는지를 유효성 검사를 통해 검증한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.29-39
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• 2006

웹은 양적으로 폭발적인 성장을 이루게 되었지만 맥락적 의미의 결여로 사용자에게 검색에 대한 지적 부담을 높이고 있다. 정보의 양은 많으나 사용자에게 적합한 정보를 얻기 위하여 많은 노력을 기울여 검색 용어를 찾고 검색된 각 웹 문서들을 다시 살펴보아야 한다. 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web)에서 중요하게 다루어지고 있는 온툴로지를 이용하여 특정 도메인 컴퓨터 하드웨어 - 에 관한 맥락적 지식을 표현하고, 이를 이용한 e-Learning 학습 자료 검색 시스템을 설계 및 구현함으로써 검색의 주체인 학습자에게 적합한 교수-학습 자료와 그에 연관된 멀티미디어 자료들을 제공하도록 하였다. 또한 유사어나 철자 오류를 보정하여 검색하는 기능, 온톨로지 상의 클래스, 인스턴스, 프로퍼티를 이용하여 검색하는 등 다양한 부가 기능들을 추가함으로써 학습자 중심의 효율적인 검색시스템을 구현하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 하계학술대회
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• pp.622-630
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• 2004

웹의 활용이 보편화되면서 웹을 통한 자료의 검색이 증가하고 있으나, 웹상의 방대한 자료 중에서 학습자가 꼭 필요한 학습자료를 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 검색엔진을 이용하면 원하는 정보를 어느 정도 찾을 수 있으나 사용자 의존적인 검색엔진의 특성상 결과가 만족스럽지 못한 경우도 있으며 연관이 없는 정보를 필터링하기 위해 최종적인 내용을 찾기까지 많은 시간을 낭비하는 경우가 많다. 이에 털 연구에서는 자원의 의미정보를 구조화하여 정보의 효율적인 검색, 통합, 재사용을 가능하도록 하는 시맨틱 웹 (Semantic Web)기술을 활용하여 초등학교 학습자료에 적합한 온톨로지 (Ontology)를 구축하여 이를 기반으로 초등학교 학습자료를 검색할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 검색시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자료와 연관된 사용자 질의어를 보다 상세하게 입력받는다. 둘째, 사용자 질의어를 바탕으로 온톨로지에 질의하여 검색결과를 얻는다. 셋째, 검색하고자 하는 내용의 의미를 분석하여 요구된 의미에 적합한 자료만을 검색결과로 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.83-91
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• 2011

이러닝 시스템에서 난이도를 이용한 학습추천 시스템 설계에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 난이도는 학습자의 수준에 맞는 후행학습을 추천하는데 매우 중요한 요소임에도 불구하고 현행 난이도 기반 학습 추천시스템은 각 학습 콘텐츠의 제작자가 주관적으로 정한 난이도를 적용함으로써 정확한 후행 학습 콘텐츠를 추천하기가 어렵다. 본 논문에서는 객관적인 난이도 지표를 제공하기 위하여 온톨로지에 기반한 새로운 학습콘텐츠 난이도 계산 방법을 제안한다. 기존 온톨로지나 지식맵을 이용한 난이도 계산 방법들은 선행학습과 후행학습 또는 주제간의 선후 관계를 표현하고 이를 이용하여 난이도를 계산하였으나, 이 방법들도 콘텐츠 작성자의 주관적인 판단에 의해 후행학습이 결정된다는 문제점이있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 콘텐츠를 구성하는 단어들의 상하위 관계 및 심화도를 나타내는 온톨로지를 이용하여 단어들 간 온토로지의 경로상의 거리로 난이도를 계산한다. 이를 통하여 학습자에게 보다 객관적인 난이도 정보를 제공하고 학습자 수준에 가장 적합한 후행학습 콘텐츠를 추천할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.17-24
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• 2007

기존의 인터넷 시스템에서 사용자의 요구와 목적에 따른 프레젠테이션과 컨텐츠를 탐색하는 데 있어 풍부한 링크구조 등으로 인해 일부 심각한 유용성 문제를 발생시키고 있다. 최근 많은 시스템에서는 온톨로지 기술을 이용해서 동적 적응이 가능한 다양한 시스템들을 연구하고 있다. 이 연구에서는 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 적용한 온톨로지 기반 교육시스템을 설계하였다. 이 시스템은 온톨로지를 이용해서 교육 컨텐츠의 재사용성을 향상시켰고, 이산 확률 분포 함수와 동적 적응 모델을 이용해서 학습자에게 동적 컨텐츠를 제공할 수 있도록 하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 온톨로지 기반 환경에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.23-26
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• 2006

최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.365-374
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• 2008

본 논문에서는 패턴의 다변화를 통하여 관계를 점진적으로 추출함으로써 온톨로지를 확장하는 모델을 제안한다. 패턴 다변화 과정에서 위키피디아로부터 추출한 관계 패턴 후보를 자질별로 다변화시킨다. 다변화된 패턴 후보로부터 말뭉치 빈도수에 따른 신뢰도를 이용하여 패턴을 선별한다. 선별된 패턴은 위키피디아로부터 관계를 추출하는 데 사용되며, 추출된 관계는 다시 관계 패턴 확장에 사용된다. 본 논문에서는 점진적 학습 과정에서의 패턴 다변화를 통하여 패턴 선택의 범위를 확장함으로써, 선택되는 패턴이 점진적으로 정제되는 모델을 제시한다. 이를 통하여, 관계의 확장성과 정확도를 향상시키고자 하였다. 단일 자질 패턴 모델에 대한 실험을 통하여, 어휘, 중심어, 상위어 정보는 신뢰도에, 품사, 구문 정보는 확장성에 유리하며, 구문 단위 유형별로 필요한 자질 유형이 다름을 관찰하였다. 이와 같은 특성에 기반하여 현재 연구 진행 중인복합 자질 패턴 모델을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.723-734
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• 2004

본 논문은 온톨로지(ontology)에 기반 한 자동화된 웹 페이지 분류 시스템을 제안한다. 웹 페이지의 분류를 위하여 첫 번째 단계에서는 각 웹 페이지가 속한 범주(category)를 대표할 수 있는 단어를 선정하며, 이를 위하여 단어빈도와 문서빈도를 곱한 값을 계산한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에 의해 선택된 단어의 정보이득(information gain)을 계산해 분류 확률이 높은 단어를 우선적으로 선정한다. 두 단계를 통하여 선정된 단어들과 웹 페이지의 분류 정보를 가지고, 기계학습에 의하여 컴파일 된 규칙(compiled rules)을 생성한다. 생성된 규칙은 임의의 웹 페이지들을 도메인 온톨로지에 의해 정의된 범주 별로 분류할 수 있도록 한다. 본 논문의 실험에서는 주어진 웹 페이지 집합에서 각 범주 별로 평균 240개의 단어로부터 78개의 단어를 결과적으로 선정하였으며, 이를 바탕으로 웹 페이지 분류 규칙을 생성하였다. 실험 결과에서 제안한 시스템의 평균 분류 정확도는 약 83.52%로 측정되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권2호
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• pp.133-142
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• 2011

시맨틱 웹 서비스 기술의 성공을 보장하기 위해서는 품질 좋은 온톨로지의 사용이 필수적이다. 하지만 온톨로지 사용의 중요성에도 불구하고 현재 웹 서비스를 위한 온톨로지는 거의 존재하지 않으며 이들의 구축도 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제는 오늘날 웹 서비스의 확산과 발전을 가로막는 큰 저해 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스를 개발할 때 자동으로 생성되는 WSDL 문서만 가지고 항목 간 숨어있는 시맨틱 정보를 찾아내어 온톨로지를 자동 구축하고, 이를 이용한 유사 웹 서비스 오퍼레이션 발견 방법을 제안한다. 핵심 내용은 WSDL 입출력 항목들로부터 의미적으로 같은 개념들을 묶고, 각 항목들 간의 계층관계를 형성하여 자동적으로 시맨틱 온톨로지를 구축한다. 그리고 새로운 유사도 측정 방법을 통해 우선순위별 유사 오퍼레이션을 발견하며, 발견된 오퍼레이션들 중 가장 적합한 오퍼레이션을 선택하여 웹 서비스 조합에 직접 활용할 수 있는 웹 서비스 오퍼레이션 검색 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.663-667
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• 2010

본 논문은 질의 문서와 의미가 유사한 문서를 검색하는 문제를 다룬다. 이 문제에 대한 기본적인 접근법은 각 문서를 bag-of-words 형태로 표현한 후, 코사인 유사도 등의 거리 기준에 기반하여 유사 문서를 판별하는 것이다. 그러나, 이처럼 문서에 출현하는 단어에만 의존하는 검색 방법은 의미적 유사성을 제대로 반영하기 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 데이터 기반의 감독 학습(supervised learning) 기법과 관련 온톨로지 정보를 마코프 논리(Markov logic)에 기반하여 결합한다. 구체적으로, 단어들 사이에 존재하는 관계를 표현한 온톨로지와 유사도가 태깅된 문서 데이터에서 마코프 논리 망(Markov logic network)을 학습하며, 학습된 마코프 논리 망과 문서 데이터 및 새로 주어진 질의 문서에 대한 추론을 통해 질의 문서와 의미적으로 유사한 문서를 검색하는 기법을 제안한다. 제안하는 접근법은 서울시의 민원서비스 홈페이지에서 수집된 실제 민원 데이터에 적용되었으며, 적용 결과, 단순한 문서 간 거리에 기반한 유사 문서 검색 기법에 비해 월등히 높은 정확도를 보였다.