• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.63-77
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• 2011

월드와이드웹(World Wide Web)은 인터넷에 연결된 컴퓨터를 통해 사람들이 정보를 공유할 수 있는 매우 큰 분산된 정보 공간이다. 웹은 1991년에 시작되어 개인 홈페이지, 온라인 도서관, 가상 박물관 등 다양한 정보 자원들을 웹으로 표현하면서 성장하였다. 이러한 웹은 현재 5천억 페이지 이상 존재할 것이라고 추정한다. 대용량 정보에서 정보를 효과적이며 효율적으로 검색하는 기술을 적용할 수 있다. 현재 존재하는 몇몇 검색 도구들은 초 단위로 gigabyte 크기의 웹을 검사하여 사용자에게 검색 정보를 제공한다. 그러나 검색의 효율성은 검색 시간과는 다른 문제이다. 현재 검색 도구들은 사용자의 질의에 적합한 정보가 적음에도 불구하고 많은 문서들을 사용자에게 검색해준다. 그러므로 대부분의 적합한 문서들은 검색 상위에 존재하지 않는다. 또한 현재 검색 도구들은 사용자가 찾은 문서와 관련된 문서를 찾을 수 없다. 현재 많은 검색 시스템들의 가장 중요한 문제는 검색의 질을 증가 시키는 것이다. 그것은 검색된 결과로 관련 있는 문서를 증가시키고, 관련 없는 문서를 감소시켜 사용자에게 제공하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CiteSeer는 월드와이드웹에 존재하는 논문에 대해 한정하여 ACI(Autonomous Citation Indexing)기법을 제안하였다. "Citaion Index"는 연구자가 자신의 논문에 다른 논문을 인용한 정보를 기술하는데 이렇게 기술된 논문과 자신의 논문을 연결하여 색인한다. "Citation Index"는 논문 검색이나 논문 분석 등에 매우 유용하다. 그러나 "Citation Index"는 논문의 저자가 다른 논문을 인용한 논문에 대해서만 자신의 논문을 연결하여 색인했기 때문에 논문의 저자가 다른 논문을 인용하지 않은 논문에 대해서는 관련 있는 논문이라 할지 라도 저자의 논문과 연결하여 색인할 수 없다. 또한 인용되지 않은 다른 논문과 연결하여 색인할 수 없기 때문에 확장성이 용이하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 formal context 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프를 통합한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 계산하여 문서와 문서간의 관계를 표시할 수 있다. 또한 검색된 문서를 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있는 문서의 구조적 통합 방법에 대해 제안한다. 제안한 방법은 루씬 검색엔진이 가지고 있는 순위 계산 공식을 이용하여 문서가 가지는 중요한 단어를 문서의 참조 관계에 적용하여 비교하였다. 제안한 방법이 루씬 검색엔진보다15% 정도 높은 성능을 나타내었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권4호
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• pp.5-24
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• 2021

본 연구의 목적은 대학생을 대상으로 비대면 온라인 수업에서의 강의 콘텐츠 운영 실태를 조사 분석하기 위해 수행되었다. 93명의 응답지를 분석한 결과, 첫째 응답자의 93.3%가 실시간 화상 강의(47.7%) 또는 녹화 강의(45.6%)의 형태의 온라인 강의를 수강한 것으로 나타났다. 둘째 교재로 사용한 콘텐츠를 분석한 결과, 교양(47.3%)과 전공(39.8%) 모두에서 전자책(자료)과 종이 책(자료)을 혼용하거나 전자 책 또는 자료(각각 36.6%, 37.6%)를 사용한 것으로 나타났다. 교재 이외에 외부자료는 전공과 교양 모두 웹자료(각각 47.6%, 40.5%)와 유튜브 자료(각각 33.3%, 48.0%) 활용이 높은 것으로 나타났다. 셋째 강의 내용 공유를 위한 콘텐츠는 교양 전공 모두에서 교수자가 정리, 저술한 PT 또는 텍스트 형태의 전자파일(각각 62.9%, 58.1%), 인터넷 자료(각각 16.7%, 19%), 종이 책 또는 자료(각각 10.4%, 12.3%) 순으로 나타났다. 전공과목에서는 93.5%가, 교양과목에서는 90.2%가 화면 현시 강의 콘텐츠에 만족하는 것으로 나타났다. 분석결과를 토대로, 첫째 멀티미디어 기반의 강의 콘텐츠를 개발할 것과 실시간 시험 감독 등이 가능한 평가 솔루션을 개발할 것을 제언하였다. 둘째 과제물에 대한 AI 기반의 표절검색, 과제지도, 과제평가 등이 가능한 과제물관리시스템을 개발할 것을 제언하였다. 셋째 유비쿼터스 개념에서 수업이 가능하도록 강의 교재 전자화를 위한 저작권문제 해결 방안을 제도화할 것을 제언하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.159-185
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• 2016

여행을 계획하는 일은 매우 복잡하고 많은 시간을 필요로 한다. 여행 계획을 정할 때에는 보통 관심 지점(point of interests, POIs)을 선택하고 그에 따른 다양한 제약 조건들을 고려하여 일정을 계획 한다. 관심 지점을 선정할 때 친구들에게 의견을 묻거나 인터넷에서 직접 정보를 찾으며 여행사의 도움을 받기도 한다. 하지만 이러한 방법들은 다음과 같은 어려움이 있다. 친구들에게 의견을 묻는 경우에는 친구들이 방문해 보지 못한 장소에 대한 정보를 얻기 어렵고 인터넷에서 정보를 찾는 경우에는 오히려 너무 많은 여행 정보들 때문에 필요한 정보를 탐색하고 정리하는데 많은 시간이 필요하며 여행사의 도움을 받을 때에는 여행 일정이 여행을 제공해주는 업체들 쪽으로 편중될 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여행 일정 계획 시스템인 CYTRIP을 제안한다. CYTRIP은 웹 기반의 추천 시스템으로써, 여행 정보를 공유할 수 있는 공간을 제공하고, 이를 통해 참여자들의 집단 지성에 따른 관심 지점을 추천 받는다. 그리고 PDDL3를 통해 추천된 지점들의 시간적, 공간적 제약조건 따라 여행 일정이 자동으로 생성되며 이렇게 생성된 일정은 지도 위에 표시되어 사용자에게 제공된다. 여행을 계획할 때에 정해진 기간 동안 모든 추천 관심지점을 방문할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 피하기 위해 정해진 시간에 방문 가능한 관심 지점들의 후보 집합을 선택하고 이 후보 집합들에 대한 여행 일정을 생성한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위해 사용자 평가를 실시하였다. 사용자 평가를 위해 한국관광공사에서 제공하는 데이터를 활용하였고 평가 결과 제안하는 시스템이 여러 참여자들의 집단 지성을 통해 여행 일정을 계획하는데 유용하다는 것을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.37-52
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• 2011

공급사슬관리(SCM)는 공급사슬의 가치를 높이고 변화하는 환경에 더 민첩하게 적응할 수 있는 전략적인 접근방식이다. 공급사슬 파트너 간에 중단 없는 파트너쉽과 가치 창출을 위해서는 정보와 지식의 공유 및 적절한 파트너 선정기준이 적용되어야 한다. 따라서 파트너 선정 기준은 제품의 품질과 신뢰도를 유지하기 위해서 아주 중요하다. 제품의 각 부품은 적절한 공급 파트너를 통해서 공급된다. 파트너를 선정하는 기준은 기술적 능력, 품질, 가격, 지속성 등 여러 요인이 있다. 실제로 파트너 선정기준은 구성부품의 특성에 따라서 변화할 수 있다. 그 부품이 핵심 구성품이면 품질이 가격에 비해서 최고 우선순위가 된다. 표준부품은 낮은 가격이 우선순위를 가진다. 간혹 긴급 주문과 같은 예기치 못한 상황이 발생하면 우선순위가 변하게 된다. 따라서 SCM 파트너 선정 기준은 구성부품의 특성과 상황에 따라서 동적으로 결정 되어진다. 이 연구의 목적은 상황과 부품의 특성에 따라서 공급사슬 파트너쉽을 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 하는 것이다. 변수의 불확실성은 퍼지이론을 이용하여 나타내고자 하였다. 부품별 우선순위와 상황변수는 웹 온톨로지 언어(OWL : Web Ontology Language)를 이용하여 모델링 하였다. 부품의 우선순위는 퍼지로직을 이용한 퍼지소속함수로 변환 되어진다. 온톨로지의 추론을 위해서 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이용하였다. 제안된 모델의 구현을 위해서 자동차 구성품인 스타트모터 부품을 대상으로 온톨로지를 구축하고 구성 부품별 우선순위에 따른 공급 파트너를 선정하는 과정을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.897-907
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• 2013

다양한 스마트 기기의 보급으로 인해 종이책이 아닌 전자책(e-book)으로 책을 읽는 사용자가 증가하고 있다. 하지만 전자책으로 출판되는 책의 다양성이 부족하여 사용자가 직접 원하는 책을 스캔하여 전자책으로 만드는 북스캔(Bookscan)이 생겨났다. 현재 북스캔 서비스는 PDF(Portable Document Format), JPG파일 형태로 제공되고 있으며 파일 관리에 대한 문제점으로 인해 PDF 파일 형식이 보편적으로 사용되고 있다. 북 스캐닝은 고가의 장비와 시간 탓에 북스캔 대행업체가 시장을 형성해가고 있다. 하지만 이는 엄연히 저작권법에 위배되는 불법 행위이다. 또한 북스캔 대행업체는 저작물에 대한 보호조치가 없어 북스캔본이 웹을 통해 불법 공유되고 있다. 북스캔 서비스의 저작권 문제로 출판 산업 시장도 과거 소리바다 음원 시장 붕괴와 같은 절차를 밟을 것으로 보인다. 따라서 북스캔에 대해 법제도 정비를 위한 기술적인 뒷받침이 필요하다. 기존 불법 저작물 추적관리 시스템은 음원, 영화에 대해 적용이 되고 출판물에 대해서는 조치가 없었다. 이에 대해 본 논문에서는 실현 가능한 기술을 기반으로 PDF 형식의 북스캔 파일에 대한 관리 프레임 워크를 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.19-33
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• 2013

본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.138-144
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• 2010

급변하는 의료환경 속에서도 변함없이 의료기관들은 환자 안전관리 부분의 중요성을 인식하여 관리하고 있다. 하지만 현재 환자안전관리는 사후관리와 처벌이 강조된 프로세스들로 조직원들의 참여성이 결여된 문제를 보이고 있다. 본원 핵의학과 에서는 참여형 니어미스 사고예방 활동을 시행하여 환자안전사고에 사전관리를 시작하고 사고보고에 따른 불이익이 없는 시스템을 구축하여 니어미스 감소 와 환자안전사고 제로화를 목적으로 본 연구을 시작하였다. 또한 핵의학과만의 차별화된 환자안전관리System구축도 그 목적으로 하고 있다. 1. 팀원들의 과거 니어미스 및 현재 발생되고 있는 니어미스와 사고 사례수집(1차 자료수집). 2. 설문을 통해 중요도, 긴급도를 파악하고 니어미스 및 사고사례를 정량화(2차 자료수집). 3. 자료 분석을 통한 중요 접점 파악과 사고 사례 정량화. 4. 중요 접점 부분에 대한 매뉴얼 제작과 표준화, 오류방지를 위한 참여형 개선활동 시행. 5. 니어미스 보고체계 구축을 위한 웹 기반 커뮤니티 활동. 6. 설문과 FGI를 통해 활동 전후 평가 시행. 1) 비계량적이었던 핵의학과 내 안전사고 및 니어미스를 계량화(월 50여 회의 니어미스와 년 1건의 안전사고발생) 2) 계량화된 데이터를 통해 개선방안을 수립(0여건의 참여형 개선활동, 프로세스 개선, 표준화를 위한 약속 매뉴얼 제작) 3) 안전문화 시스템을 형성하고 팀원들의 높은 관여도를 형성.(보고체계구축, 체크리스트 제작, 안전문화 슬로건 제작, 평가 인덱스 구축) 4) 니어미스 및 사고 사례를 공유하고 반면교사로 삼기 위한 커뮤니티 개설. 5) 활동 전후 니어미스 발생률은 50% 감소 하였고 안전사고 제로. 핵의학과의 최고의 서비스는 환자안전이 보장된 양질의 검사와 치료를 제공하는 것이다. 참여형 개선활동으로 니어미스사고를 예방하고 안전문화를 형성하여 시스템을 구축함으로써 니어미스 발생 사례는 50% 줄었으며 안전사고는 발생하지 않았다. 이는 환자안전사고의 사전관리란 측면에서도 시사하는 바가 있다. 또한 불이익이 없는 사고보고체계도 마련하여 솔직하게 보고하고 인정하는 문화도 만든 계기가 되었다. 기본에 충실한 뛰어난 시스템은 환자에게 제공되는 최고의 서비스이며 형성된 안전문화 시스템은 결국 고객만족으로 이어질 것이다. 따라서 본원 핵의학과 에서는 마련된 시스템을 정착하고 안정시켜 차별화된 환자안전문화를 형성해 나가고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제6권2호
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• pp.137-159
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• 2004

차세대 정보가전 제품이란 유무선 방식의 홈 네트워크에 연결되어 다른 제품과 데이터 송수신이 가능하고 가정 내외에서 원격으로 제어할 수 있는 차세대 가전제품을 의미한다. 기업들은 다가오는 홈 네트워킹 시대에 주도권을 잡기 위해 많은 투자와 연구를 진행하고 있으나, 새로운 정보가전 개발에 보다 체계적인 접근 방법을 요구하고 있고, 신제품을 개발하는 과정에서 축적된 지식을 서로 공유함으로써 국가적 차원에서 차세대 정보가전 분야를 세계적 수준으로 발전시켜야 할 필요성이 제기되고 있다. 이러한 배경에서 차세대 정보가전 신제품 개발 과정에서 획득된 지식을 지식베이스에 축적하여 이 지식을 정보가전 개발 기업 및 연구소에서 활용할 수 있도록 지원하는 지식관리시스템을 개발하였다. 신제품 개발에 필요한 지식을 획득하기 위해서 일반적인 지식관리시스템에서 사용되는 지식 획득방법과 달리 사용자 중심 설계 방법을 도입하였다. 사용자의 행동 과정과 요구를 분석적인 방법과 관찰적인 방법으로 파악하여 신제품 개발 아이디어를 도출하였고 이 과정에서 획득한 지식을 지식베이스에 저장하여 "사용자 행동분석 지식"과 "사용자 행동관찰 지식"을 구축하였다. 사용자 중심 설계로부터 도출된 신제품 중 사용자 니즈가 분명하고 시장성이 크다고 판단되는 신제품들을 디자인 모형으로 제작하고, 이들 제품이 미래 가정에서 사용되는 실제 상황을 보여주는 비디오를 제작하여 "미래감성 라이프 지식"을 구축하였다. 마지막으로 유럽과 일본에서 개발 중인 미래 주택에 관한 자료와 정보가전과 관련된 국내 신문 기사를 수집하여 "정보가전 기술현황 지식"을 구축하였다. 이러한 과정을 거쳐서 획득한 지식을 정보가전 개발 관련 연구자들이 활용할 수 있도록 웹 기반 지식관리시스템을 개발하였다. 지식 사용자는 지식관리시스템을 활용하여 신제품 개발에 필요한 지식을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 새로운 제품 아이디어를 도출할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.203-219
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• 2011

최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.