• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.23-33
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• 2016

현재의 스마트 조명은 센서를 통해 사용자의 행위와 위치를 판별한 후 현재 상황에 적합한 조명 환경이 서비스되도록 구성되어 있다. 이러한 센서 기반의 상황인식 기술은 현재까지 단일 사용자만을 고려할 뿐 여러 사용자들의 다양한 상황 발생과 충돌을 해석하기 위한 연구는 미흡하다. 기존 연구에서는 상황충돌을 해결하기 위한 방법론으로 퍼지이론 및 ReBa 등의 알고리즘을 사용해 왔다. 이는 사용자들이 위치한 공간을 여러 영역으로 구분한 후 각 구역별로 서비스를 제공함으로써 발생 가능한 상황충돌의 기회를 회피할 뿐 개인 선호도 기반의 상황충돌 해석이 가능한 맞춤형 서비스 유형으로 볼 수 없다. 본 논문에서는 여러 사용자에게 다양한 상황이 동시 발생되어 서비스 충돌에 직면할 때, 상황의 유형에 따라 부여된 우선순위를 기준으로 서비스를 결정하는 우선순위 기반 다중 상황충돌 해석이 가능한 LED 조명제어시스템을 제안한다. 본 연구에서는 주거환경을 'Living Room', 'Bed Room', 'Study Room', 'Kitchen', 'Bath Room'의 5개 구역으로 구분하고 여러 명의 사용자를 대상으로 각 구역 내에서 발생 가능한 상황들을 'exercising', 'doing makeup', 'reading', 'dining', 'entering' 등 총 20가지로 정의한다. 시스템은 온톨로지 기반 모델을 이용하여 사용자의 다양한 상황을 정의하고 규칙기반의 룰 및 추론엔진을 통해 사용자 중심의 조명환경을 서비스한다. 또한 동일 공간 및 동일 시점에 사용자들 간의 다양한 상황충돌 이슈를 해결하기 위해 사용자 집중력이 요구되는 상황을 최우선으로 정하고, 동일한 우선순위를 가진 상황일 경우 시각적 편안함을 차선으로 순위를 부여하여 충돌 발생 시 서비스 선택의 기준으로 활용한다.

• 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.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권4호
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• pp.209-225
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• 2015

철도교통 분야의 연구개발사업은 여러 법령과 긴밀하게 관련되어 있기 때문에, 연구개발을 성공적으로 수행했더라도 법령에 의해 제약되어 연구개발 결과의 실질적인 사업화 또는 실용화를 이루어내지 못하는 사례가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 사례를 방지하기 위한 방편으로 철도교통 분야에서 진행되는 연구개발사업과 관련된 법령을 검색할 수 있는 법령검색시스템의 모델을 제시하였다. 사업 내용을 설명하는 연구개발계획서가 시스템에 입력되면 요약서의 내용을 대상으로 형태소 분석을 수행하여 명사들만을 남긴다. 국가법령정보센터에서 제공하는 법령정보공동활용서비스를 사용하여 명사들 중 법령용어를 분류하고, 법령용어와 해당 법령용어를 정의하는 법령과의 관계를 지능형 지식 베이스인 온톨로지에 저장한다. 온톨로지에 저장된 법령들은 본 연구에서 개발한 추가적인 지표 계산과정을 거쳐 연구개발사업과 관련된 정도를 기준으로 순위가 매겨진 후, 시스템 사용자에게 제공된다. 사용자는 연구개발에 영향을 미칠 수 있는 법령을 검색할 수 있게 되어 사업 시작 전에 연구 방향을 결정하는 데 참고하거나, 사업 진행하는 과정에서도 참고자료로 사용할 수 있다. 궁극적으로, 법령에 의해 철도교통 분야 연구개발사업이 실패하거나 실용화되지 못하는 경우를 사전에 방지함으로써, 사업에 투자한 예산에 의해 기대되는 충분한 기술적 경제적 효과를 얻을 수 있게 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.113-130
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• 2010

지난 수십 년 동안 많은 연구자들은 "어떻게 하면 사용자들이 웹서비스의 개발 및 제공 부분에 관여할 수 있을까" 하는 의문 속에서 이러한 방법에 대한 연구를 많이 진행해왔다. 이러한 관점에서 이전 연구를 고찰하면, 웹 서비스에서 다양한 성공적인 서비스가 나타나면서 더욱더 복잡한 방법으로 사용자의 참여를 도출하고 있다는 점에서는 많은 공헌을 하였다. 특히, 많은 연구자들은 시멘틱 웹 서비스를 지원하는 컴퓨터의 기능을 연구하고 이해하려는 능력을 향상시키기 위해 노력했다. 이러한 연구들-합리적인 접근방식은 기계가 이해할 수 있는 의미 있는 정보를 다양하게 제공함으로써 일반적인 사용자가 이를 사용할 수 있게 하는 것-중에서 대표적인 것으로 웹 인프라를 설계하는 온톨로지 설계, 지능형 추론 등 논리적인 표현방식의 적용 등이 있다. 이는 정보에 대한 의미론적 기능의 표현, 시멘틱 웹에서의 보관 및 검색기능, 이기종 및 분산 웹 리소스에서 수집한 정보를 처리하고 변환하는 기능 등에서 보다 나은 지적 접근방법으로 판단된다. 이에 본 연구의 목적은 시멘틱 웹 응용프로그램 및 기술에 대한 연구 동향 및 비즈니스에서 활용방안에 대한 가이드를 제시하였다.

• Spatial Information Research
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• 제18권2호
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• pp.67-75
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• 2010

사용자가 자신이 원하는 상품 또는 그와 관련된 상품을 구매하려고 할 때, 일반적으로 여러 상점들에 방문하여 상품들을 비교해 보고 구매를 결정한다. 본 논문에서는, 관련된 상품을 판매하는 상점을 사용자가 쉽게 검색할 수 있게 하여 효율적인 구매활동을 할 수 있도록 지원하기 위해, 사용자의 상황기반 검색을 통해 관련상점들의 정보를 지도상에 계층적으로 제공하는 엠비언트 서비스 모델 기반 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템에서 사용자는 자신의 위치정보와 휴대단말로 인식한 상점정보를 통해 자동으로 생성되는 엠비언트 쿼리를 이용하여 관련상점정보를 검색한다. 그리고 검색결과로써 관련상점정보를 키워드들의 계층구조 형태로 획득하고, 이 관련상점들의 위치정보를 지도 인터페이스를 이용하여 확인한다. 또한 제공된 키워드들의 계층구조를 선택하여 추가적인 다른 종류의 관련상점정보를 검색한다. 이로써 사용자는 검색을 위한 복잡한 검색과정 없이 직관적인 형태로 관련상점정보들을 획득할 수 있다. 이 시스템은 RFID기술, 지도기반기술, 위치정보 활용기술, 온톨로지 기술 등을 적용하여 구현한다. 그리고 구체적인 실생활 공간인 특정 상점지역 (경기도 고양시 일산 라페스타 쇼핑몰)을 대상으로 구현된 시스템에 대한 실험을 수행하고, 사용자가 관련상점들의 위치정보를 효율적으로 획득할 수 있음을 확인한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.353-360
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• 2004

웹은 이제 더 이상 무의미한 정보의 바다가 아니라, 의미있는 정보를 사용자에게 정확하게 전해줄 수 있는 새로운 Semantic Web 시대를 맞이하고 있다. 그 출발점이 XML과 메타데이터였다면 웹의 자원을 연결시켜 주는 RDF를 거쳐, 이제는 의미와 논리가 Ontology를 통해 자리 잡고 있다. 현재 국내의 많은 웹 교육 자료들이 한국교육학술정보원의 메타데이터형식(KEM)에 메타데이터가 구축되었다. 따라서 우리나라도 이제는 의미와 논리의 형식을 연구해야 될 시기가 되었다. 하지만, 국내의 많은 연구자들은 KEM보다 DublinCore의 DC와 SCORM의 LOM의 연구에 더 적극적이다. 따라서 현재는 의미와 추론의 연구보다 세 개의 서로 다른 메타데이터를 엮어서로 공유하고 통합할 수 있는 방법의 연구가 선행되어져야 한다. 이에 본 연구는 세 메타데이터 형식을 통합해주는 Ontology를 설계해 보고, 프로토타입 검색 시스템을 구현해 보았다. 연구 결과 세 메타데이터의 많은 요소들이 서로 같은 요소 이름과 의미를 가지고 있었고, 몇 개의 요소들은 서로 같은 의미이지만 다른 요소 이름을 가지고 있었다. Ontology를 설계할 때 이렇게 동일한 의미를 가진 다른 이름의 요소들은 일대일 매핑 기법을 적용하여 설계하였다. 본 연구에서 설계한 Ontology가 세 가지 다른 형식의 메타데이터를 통합하는 통합 스키마로 활용될 수 있음을 확인하였다. 더불어 검색 결과를 좀 더 다양하게 동의, 반의, 계층, 연관 관계까지 제공하기 위해서는 좀 더 정교한 속성 설계가 필요하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제21권3호
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• pp.151-163
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• 2010

이 논문에서는 기존 정보검색모델에서의 문제점을 살펴보고 그 대안을 제시하고 있다. 정보환경의 변화에 따라 '개념'중심의 새로운 정보조직인 온톨로지와 소셜태깅은 탐험적 발견행위를 가능하게 해줄 수 있다. 이들을 통해 어느 한 이용자의 머릿속에 있는 생각을 인터넷상의 수많은 사람의 머릿속에 있는 생각을 연결해주고 있다. 이러한 상호작용을 통한 연결고리를 통해서 이젠 이용자들이 탐험적으로, 적극적으로 정보를 찾아 나서고 있다. 이에 본 연구의 목적은 질적인 연구방법론으로 온톨로지와 소셜태깅에서 제공되는 수많은 탐색촉진제의 존재를 밝힌 후, 하나의 탐험적 발견행위 모델을 만들어내는 것이다. 그 결과는 먼저 3개의 상위그룹이 형성되었다. 첫째, 브라우징 및 모니터링으로 어떤 대상을 인지 및 집중하는 단계, 둘째, 의미부여로 적극적인 참여 및 공유하는 단계이며 셋째는 더 적극적으로 생각을 확장시켜나가면서 스스로 사회적 학습을 하는 단계였다. 제일 첫 그룹에는 정보요구인지, 소셜공간에서 도움 필요성인지, 도움을 받을 수 있는 자료 발견, 일단 멈춤, 그 대상에 집중등의 단계가 있었다. 두 번째 그룹에는 적극적 의미형성, 소셜 북마킹 및 태깅, 소셜 네트워크에서 나눔, 처음 정보요구를 더 구체화하는 단계가 있었다. 세 번째는, 발견적인 소셜학습, 우연한 정보 발견, 창조적 생각을 유발, 문제 해결 능력향상 등의 총 13단계를 발견하게 되었다. 이 모델은 이용자들이 탐험적 발견행위를 할 수 있는 능력을 향상하게 시키는 정보시스템 디자인에 공헌할 수 있을 것이다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제51권1호
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• pp.78-85
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• 2019

막 단백질은 심장질환, 암과 같은 우리 주변에서 흔히 발생하는 질병에 관련되어 있다. 이러한 암과 같은 특정한 질환 상태에서, 막 단백질과 관련된 신호 전달의 비정상은 세포분열을 통제하지 못하고 증가시킬 수 있으며 막 단백질의 발현에 변화가 생긴다. 막 단백질은 지질 이중층으로 이루어진 소수성 환경을 가지고 있어 불안정하기 때문에 막 단백질을 추출해서 연구를 수행하는데 어려움이 있다. 이번 연구에서는 최적화된 막 단백질 추출법을 확인하고자 서로 다른 두 가지 추출법의 효율성을 평가하였다. 두 가지 방법으로, high-speed centrifuge법과 reagent법이 비교되었다. 비교 분석결과, 미토콘드리아 내막 단백질 분석에는 high-speed centrifuge법이 효율적이고, 소포체 막 단백질 분석에는 reagent법이 유용함을 확인하였다. 게다가 유전자 온톨로지 소프트웨어를 이용해서 추출된 막 단백질의 기능분석을 진행하였을 때, 유전자 온톨로지는 reagent법에서 소포체 막 단백질에 연관된 반응이 활성화 되는 것을 확인할 수 있었다. 프로세스 네트워크 분석에서, high-speed centrifuge법에서는 하나의 클러스터를 형성화는 반면, reagent법에서는 네 개의 클러스터를 형성하는 것을 시각화하여 확인하였다. 결론적으로, 두 가지 분석법은 서로 다른 하위 막 단백질의 분석에 유용함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 토대로, 막 단백질을 분석할 때, 표적의 세부 막 단백질을 고려하여 방법론을 선택하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 기록학연구
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• 제54호
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• pp.81-109
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• 2017

본 연구에서는 ICA EGAD의 RiC-CM 초안에 대한 각국 기록 공동체의 검토의견을 통해 ICA EGAD의 의도와 산출물 초안에 대한 중간평가를 알아보고, 국내 기록관리환경에 필요한 시사점을 도출하였다. RiC-CM에 대한 검토의견 중 일부는 웹을 통해 공개되어 접근할 수 있었다. 이 중에는 이탈리아의 경우와 같이 국가차원에서 기록공동체가 모여 논의하고 그 결과를 정리한 경우도 있었고, InterPARES Trust의 대표인 Duranti와 같이 디지털보존과 관련된 전문가 공동체의 의견도 있었다. 또한 AtoM 이용자에게 검토의견을 공개했던 Artefactual과 같이 시스템 구현 측면의 관점을 가진 공동체도 있었고, 호주의 기록관리 노하우를 가진 RecordKeeping Innovation의 대표인 Reed의 의견도 확인할 수 있었다. 그리고 검토의견을 분석하여 현재 국내 환경에서 필요한 세 가지 과제를 제시하였다. 우선 RiC의 유용성을 우리의 환경에서 진단하기 위한 테스트베트 구축을 제안하였다. 그리고 기록물 기술정보를 통해 진본성과 무결성을 확보하기 위한 최소 수준의 데이터 요소 선정 필요성에 대해서 논의할 필요가 있음을 제시하였다. 마지막으로 통합된 기록물 기술 표준의 활용을 위해 행위자와 기능에 관한 충실한 전거 데이터를 구축할 것을 제안하였다.

• 인지과학
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• 제21권1호
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• pp.95-126
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• 2010

본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 매우 이질적인 세종전자사전의 의미부류(SJSC)와 KorLexNoun 1.5(KLN)의 상위노드 간의 사상을 목표로, '의미 입자(sense grain)가 작은 개념체계(fine-grained ontology)' 간 귀납적이며 상향적인 수동 사상 방법론을 제안하였다. 동시에 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성 때문에 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안도 제안하였다. 두 이종 개념체계 간의 사상 방법은 SJSC의 단말 노드와 KLN의 Least Upper Bound(LUB)를 기본단위로 하여, 첫째, 어휘 분포를 이용하여 사상 후보군을 결정하고, 둘째, 계층 관계와 정의문과 용례를 이용하여 후보군들 간의 정확한 의미구분을 하며, 셋째, 상 하위-자매노드에 SJSC의 적정술어 및 정의문을 적용하여 LUB의 단계를 결정하고, 넷째, 양 의미체계의 계층관계를 비교함으로써 SJSC의 단말 노드와의 사상 여부를 판단하며, 마지막으로 KLN의 오류 및 전문용어 후보군은 사상에서 제외하였다. 이와같이 본 연구에서는 단계별 사상 준거의 설정에 있어 각 의미체계에 기술되어 있는 다양한 언어정보를 적극 이용하였는데, 이는 세밀한 수동 사상의 장점이라 할 수 있다. 본 연구에서 제안한 방법으로 사상한 결과, SJSC의 474개의 단말 및 비단말 노드와 KLN의 신셋(synset) 간에는 중복을 제외하고 6,487개의 LUB가 사상되었으며, 각 LUB의 하위노드를 포함해서는 모두 88,255개의 KLN 신셋이 사상되어 전체적으로는 97.91%가 사상되었다. 본 연구의 결과는 정교한 한국어 통사 및 의미 분석에 활용될 수 있을 것이다.