• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.689-692
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• 2004

XML은 의미적으로는 동일하거나 혹은 유사하지만 서로 다른 구조의 XML 문서들을 허용하므로 XML 문서들을 대상으로 하는 검색, 클러스터링 등의 응용에서는 XML 문서들간의 유사도 계산이 선행되어져야 한다. XML 문서간 유사도를 계산하기 위해서는 문서의 구조 정보인 엘리먼트들과 이들 엘리먼트들의 계층적 구조가 고려되어져야 한다. 본 연구에서는 두 XML 문서가 얼마나 유사한 경로들을 공통으로 가지냐를 두 문서간의 유사도로 보고, 경로 유사도 계산식과, 이를 기반으로 하는 문서 거리 및 문서 유사도 계산식을 정의하여, 유사도 계산 기법을 제안한다. 제안된 기법과 기존 유사도 계산 기법들을 예제 문서들을 통해 계산결과를 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.463-465
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• 2001

본 논문에서는 패턴 기반의 시각적 속성 명세 연구를 통해 모든 명세 논리를 포괄하는 요구성 명세의 단일 프레임워크와 자동화 지원 도구를 제시한다. 또한 유도 질문을 통한 속성 명세와 속성의 구조 및 상호관계 표현 방법을 보인다. 본 연구에서는 패턴 기반의 시각적 속성 명세 언어(PVSL)를 정의했다. 요구 속성은 속성도를 통해 표현되며 패턴 다이어그램과 속성 and-or 트리로 의미 및 구조를 해석한다. PVSL 과 속성도는 검증자의 기존 지식을 최대한 활용할 수 있도록 계층형 유한 상태 기계의 표기법을 활용한다. 그리고 Nu-SMV 에서 실제 사용된 CTL 예제를 속성도로 명세하고 이를 해석하는데 적용했다. 그 결과 배경 지식을 최소화할 수 있었으며 빠른 명세와 해석이 가능했다. 또한 명세의 오류를 방지할 수 있었으며 속성의 구조와 상호관계를 쉽게 파악할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.668-671
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• 2015

이 논문은 대한민국의 주식시장에 상장한 기업의 지배구조 분석을 위해 대주주가 어떠한 형태로 주식을 보유하고 있는지에 대한 네트워크 분석이다. 분석대상은 주식시장에 상장한 기업과 그 기업의 주식의 대주주 데이터를 모두 수집하였다. 이를 기업과 대주주 행위자 간에 주식을 보유하고 있는 네트워크를 분석하여 그 보유형태의 의미를 파악하였다. 분석결과 네트워크 형태는 크게 '전체분석, 산업분석, 군집분석, 상장기업분석, 대주주분석, 계열사 분석' 여섯 가지이다. 네트워크 분석결과 주식시장은 전형적인 척도 없는 네트워크 형태를 나타내었으며 반면 그룹간의 계열사 네트워크는 전형적인 계층구조로써 좁은 세상 네트워크의 사례를 나타내었다. 따라서 투자 성향이 갖거나 대주주 간의 이해관계가 있거나 투자상품들이 포트폴리오로 조합원 경우 대주주 간의 네트워크가 밀집된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.213-218
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• 2003

본 논문은 혁신수용에 대한 한국인들의 군집화에 관한 연구로서, 분류된 군집의 라이프스타일 등의 특성을 밝힐 것이다. 연구를 위해 2003년 6월 9일부터 27일까지 설문조사를 실시하였으며, Ward의 군집분석 방법을 이하여 분석하였다. Rogers가 혁신 수용에 관한 군집을 통계적 이론을 바탕으로 다섯 가지로 분류한 바 있으나 본 연구에서는 혁신층이 11%, 조기다수층이 24.4%, 후기다수층이 48.9%, 후발수용층이 15.7% 등 네 가지 군집으로 분류될 수 있음을 알 수 있었고, 이 군집들의 라이프스타일을 연구하였다. 또한 Rogers의 연구 결과와 비교해 볼 때, 조기수용층이 혁신층으로 흡수되었다. 이러한 결과는 두터운 혁신층을 바탕으로 신제품이나 새로운 서비스를 처음 받아들이는 계층이 넓다는 것을 의미하고, 우리나라에서는 신제품을 개발 시험할 수 있는 좋은 구조를 가지고 있음을 의미하고, 반면에 조기다수층이 혁신 수용에 신중함으로 보이고 있기 때문에 혁신의 확산에 높은 저항이 있음을 알 수 있다. 세계각국에서 적극적으로 추진하고 있는 초고속 인터넷 서비스 분야 성공은 다른 나라에 비해 서비스를 빠르게 수용하고 이 후 높은 품질의 서비스와 고객만족을 기업들에 요구하고, 기업들의 적절한 대응의 결과로 설명될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.315-319
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• 2008

인터넷 환경은 놀랄만한 속도로 발전하고 있다. 사용자의 수가 늘어나고 그와 동시에 자료의 양도 폭발적으로 늘어나고 있음에 따라, 정확한 정보를 찾고 불필요한 정보를 필터링 하는 기술이 요구되기 시작하였다. 그 대표적인 기술이 시맨틱 웹(Semantic Web)[1] 으로 시맨틱 웹은 웹상의 정보에 메타데이터를 추가로 정의하여 사람 뿐 아니라 컴퓨터가 그 정보의 의미를 파악 할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 시맨틱 웹을 위해서는 기계가 의미를 이해할 수 있도록 온톨로지(Ontology)를 먼저 구축해야만 한다. 온톨로지는 자원과 개념의 관계를 정의해 놓은 일종의 사전으로 이를 기술하기 위한 언어로는 RDF, OWL등이 있다. 온톨로지 데이터가 증가함에 따라 온톨로지 저장소의 크기가 증가하게 되면 성능을 위해 지역적으로 온톨로지 저장소를 분산해야 한다. 이에 따라 본고는 분산 환경에서의 통합된 질의에 대한 연구를 바탕으로 확장 가능하고 유연한 구조의 분산 온톨로지 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.192-195
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• 2011

본 연구에서는 SVC 기반의 HTTP 스트리밍 서비스에서 스케일러블 임의 접근 (random access) 기능을 가능하게 하는 방법을 제안한다. ISO MPEG에서는 DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기술을 표준화 하고 있는데, H.264/AVC 비디오에 대한 임의 접근 기능을 지원하는 구문론 (syntax)과 의미론 (semantics)은 현재 표준의 범위에 포함되어 있는 상황이지만 SVC 비디오에 대한 임의 접근 기능에 대한 기술은 포함되어 있지 않다. 본 연구에서는 SVC의 계층적 구조(layered structure)를 고려한 스케일러블 (scalable) 임의 접근 기능을 지원하기 위한 구문론 (syntax)과 의미론 (semantics)에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.535-537
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• 2003

본 논문에서는 웹 문서들이 가지는 용어 정보들과 어휘들의 의미구조를 계층적 형태로 표현한 온틀로지 기반 자동 문서분류 방법을 제안한다. 문서 분류는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 점하고 이러한 자질들을 통해 미리 정의된 2개 이상의 카테고리에 문서의 내용을 파악하여 가장 관련이 있는 카테고리로 할당하는 것이다. 본 논문에서는 웹 문서에서 추출한 용어 정보들의 유사도와 온톨로지 카테고리의 유사도를 계산하여 웹 문서를 분류하며, 문서 분류를 위한 실험데이터나 학습과정 없이 바로 실시간으로 문서분류가 이루어지며, 결과적으로 문서들이 가지는 고유한 의미와 관계의 식별을 통하여 보다 더 정확하게 문서분류를 가능하게 해준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.749-750
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• 2009

문맥 광고에서 계층적인 분류 트리를 활용하여 의미적으로 연관된 광고를 매칭하는 기법이 소개되었다. 하지만 기존 기법은 계층 구조의 특성에 기인하여 임의의 광고의 연관성을 측정할 때에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분류 트리를 유사도 그래프로 변환한 후 개인화된 페이지 랭크를 응용한 링크 분석 기법을 적용하여 광고의 의미적 연관성을 측정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 기법이 문맥 광고에서 광고 매칭의 정확도 성능을 향상시킴을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.2
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• pp.212-217
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• 2009

There are rule-based learning method and statistic based learning method and so on which represent learning method for hierarchy relation between domain term. In this paper, we propose to leveling and similarity measure using the extended AHP of fuzzy term in Information system. In the proposed method, we extract fuzzy term in document and categorize ontology structure about it and level priority of fuzzy term using the extended AHP for specificity of fuzzy term. the extended AHP integrates multiple decision-maker for weighted value and relative importance of fuzzy term. and compute semantic similarity of fuzzy term using min operation of fuzzy set, dice's coefficient and Min+dice's coefficient method. and determine final alternative fuzzy term. after that compare with three similarity measure. we can see the fact that the proposed method is more definite than classification performance of the conventional methods and will apply in Natural language processing field.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.9
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• pp.1219-1232
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• 2004

Recently, the web sites, such as e-business sites and shopping mall sites, deal with lots of catalog image information and contents. As a result, it is required to support semantic-based image retrieval efficiently on such image data. This paper presents a semantic-based image retrieval system, which adopts XML and Fuzzy technology. To support semantic-based retrieval on product catalog images containing multiple objects, we use a multi-level metadata structure which represents the product information and semantics of image data. To enable semantic-based retrieval on such image data, we design a XML database for storing the proposed metadata and study how to apply fuzzy data. This paper proposes a system, generate the fuzzy data automatically to use the image metadata, that can support semantic-based image retrieval by utilizing the generating fuzzy data. Therefore, it will contribute in improving the retrieval correctness and the user's satisfaction on semantic-based e-catalog image retrieval.