• Title/Summary/Keyword: 의미베이스

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한국타이거풀스 DW/CRM 구축 사례

  • 박진원
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.210-235
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    • 2001
  • 한국타이거풀스는 Pools산업의 국내 정착이라는 상징적인 의미와 함께 한국 스포츠 및 레저 산업의 발전을 이끌 수 있는 모델 역할을 수행해야 하며, 또한 국민이 함께 할 수 있는 이벤트 산업의 총아로 자리매김할 Leader로서의 역할을 수행해야 함. (중략)

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CRM 가치 창조를 위한 Marketing Paradigm의 변화

  • 이훈영
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.11-30
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    • 2001
  • 고객 정보를 이용해서 고객과의 관계를 유지, 확대, 개선시킴으로써, 고객의 만족과 충성도를 제고하고, 기업 및 조직의 지속적인 운영, 확장, 발전을 추구하는 고객 관련 제반 프로세스 및 활동을 의미 함. (중략)

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Data Mining for CRM

  • 조성준
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.85-105
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    • 2001
  • o 대량의 데이터베이스로부터 탐색과 분석을 통하여 의미 있는 패턴이나 규칙을 찾아내는 과정 o 분류, 추정, 예측, 유사통합, 군집화, 기술 o 가설검정, 지식발견 (중략)

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Update Semantic Preserving Object-Oriented View (갱신 의미 보존 객체-지향 뷰)

  • 나영국
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.8D no.1
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    • pp.32-43
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    • 2001
  • Due to the limitation of data modeling power and the view update ambiguity, relational view is limitedly used for engineering applications. On the contrary, object-oriented database view would playa vital role in defining custom interface for engineering applications because the above two limitations of the relational view are overcome by the object-oriented view. Above all, engineering application data interface should fully support updates. More specifically, updates against the data interface needs to be unambiguously defined and its semantic behavior should be equal to base schema updates'. For this purpose, we define the notion of update semantic preserving which means that view updates displays the same semantics as base schema. Besides, in order to show the feasibility of this characteristics, specific and concrete algorithms for update preserving updates are presented for a CAD specialized object-oriented database view - MultiView. This paper finds that in order that virtual classes coudld form a schema with 'isa' relationships rather than just a group of classes, the update semantics on the virtual classes should be defined such that the implied meaning of 'isa' relationships between classes are not to be violated. Besides, as its sufficiency conditions, we derived the update semantics and schema constituable conditions of the virtual classes that make view schemas look like base schemas. To my best knowledge, this is the first research that presents the sufficiency conditions by which we could defined object-oriented views as integrated schemas rather than as separate classes.

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GORank: Semantic Similarity Search for Gene Products using Gene Ontology (GORank: Gene Ontology를 이용한 유전자 산물의 의미적 유사성 검색)

  • Kim, Ki-Sung;Yoo, Sang-Won;Kim, Hyoung-Joo
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.33 no.7
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    • pp.682-692
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    • 2006
  • Searching for gene products which have similar biological functions are crucial for bioinformatics. Modern day biological databases provide the functional description of gene products using Gene Ontology(GO). In this paper, we propose a technique for semantic similarity search for gene products using the GO annotation information. For this purpose, an information-theoretic measure for semantic similarity between gene products is defined. And an algorithm for semantic similarity search using this measure is proposed. We adapt Fagin's Threshold Algorithm to process the semantic similarity query as follows. First, we redefine the threshold for our measure. This is because our similarity function is not monotonic. Then cluster-skipping and the access ordering of the inverted index lists are proposed to reduce the number of disk accesses. Experiments with real GO and annotation data show that GORank is efficient and scalable.

Integration of Heterogeneous Protein Databases Based on RDF(S) Models (RDF(S) 모델에 기반한 다양한 형태의 단백질 데이타베이스 통합)

  • Lee, Kang-Pyo;Yoo, Sang-Won;Kim, Hyoung-Joo
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.35 no.2
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    • pp.132-142
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    • 2008
  • In biological domain, there exist a variety of protein analysis databases which have their own meaning toward the same target of protein. If we integrate these scattered heterogeneous data efficiently, we can obtain useful information which otherwise cannot be found from each original source. Reflecting the characteristics of biological data, each data source has its own syntax and semantics. If we describe these data through RDF(S) models, one of the Semantic Web standards, we can achieve not only syntactic but also semantic integration. In this paper, we propose a new concept of integration layer based on the RDF unified schema. As a conceptual model, we construct a unified schema focusing on the protein information; as a representational model, we propose a technique for the wrappers to aggregate necessary information from the relevant sources and dynamically generate RDF instances. Two example queries show that our integration layer succeeds in processing the integrated requests from users and displaying the appropriate results.

Automatic Training Corpus Generation Method of Named Entity Recognition Using Knowledge-Bases (개체명 인식 코퍼스 생성을 위한 지식베이스 활용 기법)

  • Park, Youngmin;Kim, Yejin;Kang, Sangwoo;Seo, Jungyun
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.27 no.1
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    • pp.27-41
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    • 2016
  • Named entity recognition is to classify elements in text into predefined categories and used for various departments which receives natural language inputs. In this paper, we propose a method which can generate named entity training corpus automatically using knowledge bases. We apply two different methods to generate corpus depending on the knowledge bases. One of the methods attaches named entity labels to text data using Wikipedia. The other method crawls data from web and labels named entities to web text data using Freebase. We conduct two experiments to evaluate corpus quality and our proposed method for generating Named entity recognition corpus automatically. We extract sentences randomly from two corpus which called Wikipedia corpus and Web corpus then label them to validate both automatic labeled corpus. We also show the performance of named entity recognizer trained by corpus generated in our proposed method. The result shows that our proposed method adapts well with new corpus which reflects diverse sentence structures and the newest entities.

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Developing a dialog system based on a meaning base for intel1igent traffic information serivce (지능형 교통정보 서비스를 위한 의미베이스 기반 대화시스템의 개발)

  • Oh, Young-Jin;Chang, Moon-Soo;Kang, Sun-Mee
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.253-256
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    • 2005
  • 언어는 단순히 인간의 의사소통의 수단이 될 뿐만 아니라 사고, 추론, 판단 등의 지적활동의 도구로서 활용된다. 컴퓨터에서는 인간의 언어를 사용하여 인간과 유사한 지적활동을 실현하고 자 하는 연구로 일상언어 컴퓨팅(everyday language computing)이 있다. 본 논문에서는 일상언어 컴퓨팅을 실현하는 한 예로 교통정보 서비스를 위한 대화시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시스테믹 기능문법(Systemic Functional Grammar: SFG)을 기반으로 사용자의 발화를 3개의 메타기능을 통하여 의미를 분석하고, 메타기능으로 표현된 의미로부터 시스템의 발화를 생성한다 기존 교통정보 서비스는 DB의 질의검색과 일률적인 정보제공이 일반적인 것에 비해, 제안하는 대화시스템은 대화의 의미 속에 포함된 사용자의 의도 및 의미를 분석함으로써 보다 적절한 정보를 제공하여 사용자의 서비스만족도를 향상 시키는 교통정보서비스를 가능하게 한다. 또한, 웹과 연동되는 VXML(Voice Extend Makeup Language)을 대화시스템에 적용함으로서 실용적인 인터페이스를 실행하였다.

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word-sense Disambiguation based on Semantic Informations extracted from Definitions in Dictonary (사전 뜻말이에서 추출한 의미 정보에 기반한 의미 중의성 해결)

  • Hur, Jeong;Ock, Cheol-Young
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2000.06a
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    • pp.269-276
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    • 2000
  • 본 연구에서는 사전의 뜻말이에서 의미 정보를 추출하고, 이 의미 정보를 확률 통계적 방법에 적용하여 의미 중의성을 해결하는 모델을 제안한다. 사전의 뜻풀이말에 동형이의어를 포함하고 있는 표제어와 뜻풀이말을 구성하는 보통 명사, 형용사와 동사를 의미 정보로 추출한다. 비교적 중의성이 자주 발생하는 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 데이터로 정확률을 실험하는 내부 실험의 결과, 체언류(보통 명사)와 용언류(동사, 형용사)의 가중치를 0.9/0.1로 주는 것이 가장 정확률이 높았다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 1,796문장을 실험하였는데, 평균 79.73%의 정확률을 보였다.

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Word-Sense Disambiguation based on Semantic Informations extracted from Definitions in Dictionary (사전 뜻풀이말에서 추출한 의미 정보에 기반한 의미 중의성 해결)

  • Hur, Jeong;Ock, Cheol-Young
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2000.10d
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    • pp.269-276
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    • 2000
  • 본 연구에서는 사전의 뜻풀이말에서 의미 정보를 추출하고, 이 의미 정보를 확률 통계적 방법에 적용하여 의미 중의성을 해결하는 모델을 제안한다. 사전의 뜻풀이말에 동형이의어를 포함하고 있는 표제어와 뜻풀이말을 구성하는 보통 명사, 형용사와 동사를 의미 정보로 추출한다. 비교적 중의성이 자주 발생하는 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 데이터로 정확률을 실험하는 내부 실험의 결과, 체언류(보통 명사)와 용언류(동사, 형용사)의 가중치를 0.9/0.1로 주는 것이 가장 정확률이 높았다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 1,796문장을 실험하였는데, 평균 79.73%의 정확률을 보였다.

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