• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.273-279
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• 2005

월드와이드웹 (WWW) 기반의 전자상거래는 주로 데이터베이스를 기반으로 서비스를 제공하고 있다. 그러나 월드와이드웹 기반의 전자상거래는 단순 키워드 검색에만 의존하고 있다. 이러한 검색은 데이터베이스 자체로는 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 1999년 말에 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기 할 수 있는 시맨틱 웹 이 제안되었다. 시맨틱 웹은 의미적인 정보를 담고 있는 지식베이스(Knowledge Bases)인 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온툴로지의 생성은 많은 부분을 휴리스틱에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 비용이 소비된다. 따라서 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 데이터베이스에서 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않아 시간과 비용의 소비를 줄 일 수 있는 장점이 있다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프$^{1}$ 를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성하는 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 온톨로지를 생성을 함으로서 제안된 생성 방법을 검증한다. 제안한 방법으로 생성된 온톨로지는 단순 키워드 검색에서 의미적인 검색을 할 수 있는 시맨틱 웹 서비스의 기반이 되므로 의미적 검색이 가능한 전자상거래 서비스를 구축하는데 시간과 비용의 소비를 줄임으로 차세대 전자상거래의 초석이 된다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1993.10a
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• pp.11-11
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• 1993

도메인에 대한 전문 지식 획득(Acquisition of expert knowlegde)은 지식 제공자인 인간 전문가에 의존한다. 도메인이 복잡해 질수록 인간 전문가로부터 관련된 모든 지식을 획득하기란 어렵다. 이런 지식 획득의 어려움을 부분 흑은 완전 자동화된 지식 획득 시스템을 통해 해결하려는 많은 연구가 있어 왔다. 그러나 지식 획득을 위한 여러 시도들은 지식 제공자의 촛점이 도메인이 아닌 표현 구조나 도구- representation environment -에 보다 치우치게 하여, 잘못된 지식을 획득하게 하거나 주요지식이 생략되는 경우를 보이기도 한다. 또한 정적인 관계(relationship)에 의해서만 지식(Static Knowledge)을 생성하므로 시간흐름에 따라변화하는 지식을 나타내기는 어렵다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 자동 지식 획득(Simulation Based automatic Knowledge Acquisition) 방법을 제시한다. 이 방법은 1) 도메인에 관한 초기 인과관계 정보를 입력 받고, 2) 입력된 정보를 일정한 프레임에 따라 구조화 시켜 경험 베이스를 구성하고 이를 탐색하여 도메인과 관련된 확장된 정보를 얻은 후, 3) 위의1),2)를 통해 얻어진 정보를 분석하여 주어지는 입력에 대해 다양한 출력을 낼 수 있는 시뮬레이션 모델을 생성한다. 이 모델은 다음 단계의 지식 생성을 위한 수단(resource)이 되며, 구간값과 같은 불확실한 정보를 포함할 수 있는 구조이다. 마지막으로 4) 생성된 모델을 시뮬레이션하여 결과로 생성된 지식을 획득한다. 위의 과정에서, 지식획득을 위한 수단인 시뮬레이션 모델이 지식 제공자의 개입 없이 자동 생성됨에 따라, 지식 제공자는 도메인 관련 지식 그 자체에 집중할 수 있으며, 생성된 모델을 시뮬레이션한 결과에 의해 지식을 생성함으로써 동적인 지식이 얻어질 수 있다. DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다. 에탄올투여로 증가된 유리기 해독계 효소인 GSH-Px활성을 큰 폭으로 감소시키고 에탄올투여로 감소된 비효소적 항산화작용을 나타내는 GSH함량을 다량 증가시킴으로서 지질과산화물에 대한 방어력이 증가되어 나타난 결과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$ $[W1]_{XO}$ ]$

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.1
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• pp.92-108
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• 2009

The Princeton WordNet (PWN), which was developed during last 20 years since the mid 80, aimed at representing a mental lexicon inside the human mind. Its potentiality, applicability and portability were more appreciated in the fields of NLP and KE than in cognitive psychology. The semantic and knowledge processing is indispensable in order to obtain useful information using human languages, in the CMC and HCI environment. The PWN is able to provide such NLP-based systems with 'concrete' semantic units and their network. Referenced to the PWN, about 50 wordnets of different languages were developed during last 10 years and they enable a variety of multilingual processing applications. This paper aims at describing PWN-referenced Korean Wordnet, KorLex 1.5, which was developed from 2004 to 2007, and which contains currently about 130,000 synsets and 150,000 word senses for nouns, verbs, adjectives, adverbs, and classifiers.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02b
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• pp.392-398
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• 2008

이 연구는 정보의 효과적인 전달을 목적으로 하는 정보디자인에 있어서 지식의 활용에 대해 고찰하며, 정보시각화와 지식시각화의 특성에 대한 비교분석을 목적으로 한다. 지식은 일종의 고부가 가치의 정보로서 주어진 데이터에 관한 인간의 인지활동을 내포하고 있다. 지식은 정보에 관한 사용자의 해석, 인지, 이해 등을 거친 것으로서 정보 이상의 가치를 지닌 것으로 사용자의 심상과 인지를 확장시켜 새로운 정보와 지식의 생성 및 의사 결정에 사용될 수 있다. 지식의 표현은 현재 정보의 양적 팽창으로 인해 정보디자인에서 나타나는 정보과중, 해석오류와 오역, 사용자 태도 등의 문제를 해결하는 대안이 될 수 있다. 지식시각화는 지식의 전달과 장조를 위한 방법론으로써 사람들이 알고 있는 것을 좀 더 풍부한 의미로 전달한다. 또한 개인 또는 그룹 사이의 지식의 장작을 촉진하고 전달을 개선하며 습득을 용이하게 할 수 있다. 이 연구는 지식시각화란 정보디자인의 새로운 연구 분야로써 이론적 부분을 정립하고 표현방법 및 효과적인 프로세스 모델 설계를 연구하였다. 정보시각화와 지식시각화의 이론적 특성과 표현 방법 요소의 비교분석을 통해 지식시각화의 성격과 특정을 파악하였다. 또한 지식시각화의 대표적 표현방법을 도출하고, 지식의 표현에 적함한 시각화 방법 에 관해 고찰하였다. 더불어 지식의 실질적 표현에 기초가 되는 지식 구조화에 적합한 시각화 프로세스 모델을 제안하였다. 일반적인 시각화에서는 다양한 관점 제시나 지원구분을 하고 있지 않기 때문에 이 연구를 통해 도출되는 시각화 요소를 이용한 합리적인 시각화 프로세스 모델은 지식의 표현에 있어 효과적일 것이라 생각한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.13-18
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• 2007

효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.852-855
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• 2003

지식ㆍ정보화 사회에서는 교사가 학생에게 교과서의 지식뿐만 아니라, 학생 스스로 인지 구조를 형성할 수 있도록 다양한 정보를 제공해야 한다. 따라서, 동일한 교과를 강의하는 교사들은 웹 상의 대량의 정보 가운데서 의미 있는 정보를 서로 교환ㆍ공유하여 교수-학습활동에 활용할 필요가 있다. 기존 웹 상의 교수-학습자료 시스템은 주로 HTML을 이용하기 때문에 한정된 태그만을 사용하여 사용자가 원하는 형태의 기능을 지원할 수 없을 뿐만 아니라 이런 태그들은 정확한 의미를 전달하지 못한다. 또한 구조화 능력이 부족하여 문서의 계층 구조를 표현하지 못하며, 효과적인 저장과 검색이 불가능하다. 즉, 화면상에 보여지는 기능 외에는 색다른 기능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 동일한 교과를 강의하는 교사가 교수-학습자료를 웹 상에서 손쉽게 작성하여 원활하게 교환할 수 있도록 XML 문서로 생성하는 시스템을 설계 및 구현한다. XML 문서의 교수-학습자료는 의미 있는 정보 전달과 문서의 구조화가 가능하다 또한 데이터를 수정하는 기능과 다양한 표현 형식이 가능하도록 지원함으로써 기존의 교수-학습자료의 재사용을 가능케 한다. 결과적으로, 교사가 교수-학습자료 작성에 드는 시간과 노력을 절약하여 본연의 임무에 충실하도록 해줌으로써 교수-학습활동의 질을 향상시킬 수 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.05a
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• pp.494-499
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• 2007

1988년 한국이동통신서비스 주식회사에서 휴대폰 서비스를 개시하고, 1994년 한국통신에서 인터넷 상용서비스를 실시할 때 만해도 2007년 현재 우리의 삶이 휴대폰과 인터넷이라는 정보통신 환경에 이렇게 깊이 의존할 것을 예측한 사람은 거의 없었다. 이제 인터넷과 휴대폰은 우리 생활에서 없어서는 안 될 삶의 일부가 되었고, 사회를 구동시키는 중요한 요인이 되었다. 현재 우리는 누구나, 언제, 어디서나, 어떤 기기를 사용하더라도 원하는 정보에 접근할 수 있는 유비쿼터스 시대를 향해 나아가고 있다. 유비쿼터스는 단순히 정보통신 컴퓨팅 환경이라는 기술적 의미를 뛰어넘어, 사회를 변혁시키는 유비쿼터스 혁명이라는 시대적 패러 다임의 변화를 의미하게 되었다. 유비쿼터스의 특징으로는 센싱, 네트워킹, 지능화를 들 수 있다. 센싱은 센서를 이용하여 사람, 사물(기기)에 대해서 모니터링하는 것이며, 네트워킹은 네트워크 통신기술을 이용하여 사람, 사물(기기)간 모니터링된 정보, 서비스될 정보를 서로 연계하는 것이며, 지능화는 기기, 사물이 단순히 정보와 지식을 전달하는 것에서 자동화 단계로까지 발전하는 것을 의미한다. 유비쿼터스 기술이 뒷받침되는 유비쿼터스 사회는 개방, 공유 참여가 가능한 열린 사회이며, 사물, 기기가 지능화되는 지능형 사회이며, 기기, 산업, 조직, 시스템간 융복합이 이루어지는 융복합 사회이며, 개인의 기호와 요구에 부웅하게 되는 개인중심 사회이며, 지식과 문화, 예술, 아이디어가 가치를 창출하는 콘텐츠 사회라는 특징을 보일 것이다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.3 no.1
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• pp.177-189
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• 2000

This paper describes the design and implementation of Korean History Web courseware using semantic network in order to build learning environment in the viewpoint of cognitive flexibility theory. The most important thing in design for a courseware using semantic network is to build learning environment. The first step to do this is to analyze learning contents and after that we should define the type of link between learning subjects. We should develope the knowledge map which has the link of each type connected with every learning subject.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.177-178
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• 2010

단어 의미 중의성은 자연언어처리 분야에서의 주요 관심 분야이다. 한국어에서의 단어 의미 중의성 문제는 다른 언어에 비하여 연구가 미흡한 상태이다. 기존 연구에서는 빈도 수에 기반한 공기 정보 벡터를 이용한 방법에서 처리되지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 사전에 기반한 상위어 추출 시에 정형화된 형태가 아닌 경우에 어려움이 발생하였다. 본 논문에서는 상호정보량을 추가하여 공기 정보 처리 과정 시에 발생하는 오류를 최소화 하였다. 또한 대상 명사의 상위어 추출 문제를 해결하기 위해 어휘 지식 베이스를 적용하였다.