• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.741-744
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• 2014

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.297-302
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• 2002

특정 영역에 대해 사용자에게 관련 정보를 제공하는 서비스를 위해 정보 에이전트를 개발하고 있다. 이 시스템은 웹 상에서 문서를 수집해 오는데 특정 영역과 관련한 지식베이스를 토대로 하고 있는데, 이들 중 몇몇 전문 사이트 내의 정보가 많이 포함되어 있음을 볼 수 있다. 그러므로 전문 사이트 내의 관련 문서 수집은 중요한 의의가 있다. 본 논문에서는 이들 전문 사이트 내의 전문 문서 수집을 위해 문서간의 유사성을 토대로 클러스터링 한다. 즉, 문서내의 텀(term)과 HTML 태그(tag), 지식베이스의 WordNet 계층구조를 data로 하고 SVD(Singular Value Decomposition)을 사용하여 문서간의 관계를 밝혀내었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.336-341
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• 2002

현재 연구개발 중인 웹 정보 에이전트는 Agent Manager와 KB Manager. Web Manager로 구성되어 있다. 이 시스템은 동물영역에 관련된 정보를 영어로 서비스하고 있어 국내 접근보다는 외국에서의 접근이 더 많았다. 그러므로 국내 사용을 높이기 위해 애완용 동물을 위주로 한 정보추출(IE)을 수행하여 지식베이스(KB)의 확장을 시도하고 있다. 이를 위하여 태그(tag) 및 심볼(symbol)의 패턴(pattern) 유사성 정보를 찾아내고, 기존 KB와 연계하여 KB의 확장 및 수정에 이용하기 위한 유효 정보 패턴 결정에 활용함으로써 정보 추출의 새로운 방법을 고찰하고 그 가능성을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.4
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• pp.7-34
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• 2009

Structures of stories, paragraphs, and sentences and inferences applied to indexing and searching were studied to construct the full-text and sentence retrieval system for storytelling. The system designed the database of stories, paragraphs, and sentences and the knowledge-base of inference rules to aid to write the story. The Knowledge-base comprised the files of story frames, paragraph scripts, and sentence logics made by mark-up languages like SWRL etc. able to operate in semantic web. It is necessary to establish more precise indexing language represented the sentences and to create a mark-up languages able to construct more accurate inference rules.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.376-378
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• 2002

현재 전자상거래 시스템에서 도메인에 대한 전문적 지식이 없는 사용자는 원하는 상품을 찾기 어렵다. 또한, 다양한 전자상거래 시스템간의 공통적인 상품 정보에 대한 표준이 부족하므로 원하는 상품을 찾기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 언어를 확장하여 퍼지 상품 지식베이스를 구축하고 지능적 질의 처리가 가능한 지능형 에이전트를 제안한다. 상품 지식베이스를 퍼지 온톨로지를 통해 구축함으로서 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자를 지원하고, 서로 다른 시스템간에 표준적인 상품 지식으로서 질의 처리에 사용될 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.569-584
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• 2016

In this paper, we present a spatial knowledge extractor implemented in Hadoop MapReduce parallel, distributed computing environment. From a large spatial dataset, this knowledge extractor automatically derives a qualitative spatial knowledge base, which consists of both topological and directional relations on pairs of two spatial objects. By using R-tree index and range queries over a distributed spatial data file on HDFS, the MapReduce-enabled spatial knowledge extractor, MRSPAKE, can produce a web-scale spatial knowledge base in highly efficient way. In experiments with the well-known open spatial dataset, Open Street Map (OSM), the proposed web-scale spatial knowledge extractor, MRSPAKE, showed high performance and scalability.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.51-53
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• 1999

인터넷에서 검색 가능한 정보의 양은 폭발적으로 증가하고 있으며, 그에 따라 웹 기반 정보검색시스템은 사용자가 원하는 정보만을 필터링하여 이용자의 정보검색 수행과정에 부담을 덜어줄 필요가 있다. 본 연구에서는 웹 정보검색에 익숙치 못한 초보 이용자들이 실제 웹 정보검색을 수행하는데 있어 발생할 수 있는 문제점을 살펴보고, 초보 이용자들의 보다 편리한 웹 정보검색을 도와줄 수 있도록 하기 위하여 WordNet을 활용한 지식베이스와 SDCC(Semantic Distance for Common Category)를 이용한 웹 문서 필터링 알고리즘을 개발하고 그 효율성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2008.10b
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• pp.292-297
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• 2008

복잡한 시맨틱을 포함한 웹 문서를 정확히 범주화하고 이 과정을 자동화하기 위해서는 인간의 지식체계를 수용할 수 있는 표준화, 지능화, 자동화된 문서표현 및 분류기술이 필요하다. 이를 위해 키워드 빈도수, 문서내 키워드들의 관련성, 시소러스의 활용, 확률기법 적용 등에 사용자의도(intention) 정보를 활용한 범주화와 조정 프로세스를 도입하였다. 웹 문서 분류과정에서 시소러스 등을 사용하는 지식베이스 문서분류와 비 감독 학습을 하는 사전 지식체계(a priori)가 없는 유사성 문서분류 방법에 의도정보를 사용할 수 있도록 기반체계를 설계하였고 다시 이 두 방법의 차이는 Hybrid조정프로세스에서 조정하였다. 본 연구에서 설계된 HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) 모델은 위의 웹 문서 분류과정과 이를 제어 및 보조하는 사용자 의도 분석과정으로 구성되어 있다. 의도분석과정에 키워드와 함께 제공된 사용자 의도는 도메인 지식(domain Knowledge)을 이용하여 의도간 계층트리(intention hierarchy tree)를 구성하고 이는 문서 분류시 제약(constraint) 또는 가이드의 역할로 사용자 의도 프로파일(profile) 또는 문서 특성 대표 키워드를 추출하게 된다. HDCI는 문서간 유사성에 근거한 상향식(bottom-up)의 확률적인 접근에서 통제 및 안내의 역할을 수행하고 지식베이스(시소러스) 접근 방식에서 다양성에 한계가 있는 키워들 간 관계설정의 정확도를 높인다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.16 no.1
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• pp.89-117
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• 1999

(1) structure of writings, (2) construction of paragraphs. (3) structure of sentences, (4) use of words were most important things on local information composition. To be expertise system, the Knowledge-base had the writing frames for essay structure and paragraph frames for construction of paragraph. To refer to the clause and sentence structure and to the use of words, Example dictionaries were offered. It is necessary to make nore precise rule for (1) extracting subject name of the frames and (2) making representative word of sentences for advanced system in the future.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.163-166
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• 2017

본 논문에서는 학생들에게 자신의 진로결정에 도움이 될 수 있는 비교과 및 교과 정보 제공 시스템을 제안한다. 이는 교수들의 학생 수강지도에 활용되어 정확한 진로 지도에 도움을 줄 수 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위하여, 온톨로지 기반 지식베이스를 구축한다. 온톨로지 지식베이스는 강의, 역량, 능력단위, 직무, 기업 정보로 구성이 되어있으며 유지보수가 쉬운 구조로 설계하였다. 또한 온톨로지 지식베이스가 가진 정보로 새로운 지식들을 추론한다. 이 추론 결과를 웹 인터페이스를 활용해, 사용자가 개념들 간의 관계를 파악하고 자신에게 맞는 과목 및 직무를 추천받을 수 있도록 한다.