Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.356-360
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2007
인터넷의 활용이 매우 활발해진 현재 각 개인 컴퓨터에 저장된 다양한 데이터의 공유 및 미니홈피, 블로그 등을 통한 웹 게시가 급증하고 있다. 그러나 그러한 개인 데이터 사용을 위해 컴퓨터에 저장되어있는 수많은 데이터 중 원하는 데이터를 검색하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면, 파일명, 작성일자 등 매우 제한된 정보를 사용하여 검색을 하기 때문에, 사용자 질의에 합당한 결과를 제시하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 첫째로, 온톨로지를 정의한다. 둘째로, 온톨로지 기반의 메타데이터를 정의한다. 셋째로, 데이터 간 의미적 연관성을 고려한 추론 기술을 적용한다. 즉, 각 데이터 간 의미를 고려한 검색을 개인 데스크톱 검색에 적용한다. 본 논문은 개인 미디어 검색을 위한 메타데이터 정의 및 추론 기술의 적용에 대하여 기술한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.340-345
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2006
개인 디지털 콘텐츠 증가에 따른 개인 미디어의 관리를 위해 대량의 메타데이터를 자동으로 생성하는 연구가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 이용하여 개인 미디어 메타데이터를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부족한 정보로부터 적합한 의미를 추출하여 메타데이터를 자동 생성하므로 콘텐츠관리의 어려운 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용자가 메모를 부착하기만 하면, 온톨로지 기반 추론을 통해 메타데이터를 자동 생성하는 방법으로 다음과 같은 세가지 기술과 특징을 갖는다. 첫째, 개인 미디어 온톨로지를 정의한다. 둘째, 미디어 메타데이터 표준을 정의한다. 미디어의 종류가 다르더라도 정의한 표준의 키워드만 추출할 수 있다면 미디어의 통합관리가 가능하다. 셋째, 메타데이터 자동 생성 기술을 연구한다. 단순히 온톨로지에 정의된 키워드의 의미만을 보지 않고, 온톨로지 기반의 추론엔진을 이용하여 사용자를 중심으로 관련 키워드의 관계를 고려한 메타데이터 생성의 정확성을 높인다. 이러한 기술을 기반으로 시맨틱 검색도 가능하며, 기존의 메타데이터 저작도구와 비교하여 보다 정확한 메타데이터 자동생성과 검색이 가능하다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.87-90
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2005
XML(eXtensible Markup Language)은 웹 상의 데이터를 표현하고, 교환하기 위한 표준 언어로써 XML 로 표현된 문서를 관계형 데이터베이스 관리시스템(RDBMS)에 저장하고 관리하는 기법에 대한 연구[1][2][3]가 활발히 진행되어 왔다. 이러한 연구들은 DTD(Document Type Definition)를 입력 받아 해당 DTD 에서 관계형 스키마를 추론하는 기법을 사용한다. 하지만, 기존의 연구들은 DTD 간소화 절차를 적용하기 때문에 DTD 내에서 추론될 수 있는 의미적인 부분들이 스키마 생성 시에 보존이 되지 못한다. 또한, 기존의 연구들은 XML 데이터의 내용(content)와 구조(structure) 정보만을 저장하는데 초점이 맞춰져 있기 때문에, XML 문서 저장 시 데이터의 무결성을 보장하기 위해 저장프로시져나 트리거를 이용해야 하는 번거로움이 생긴다. 본 논문에서는 [3]의 연구에서 제시한 Inlining 기법을 기반으로 기존의 Inlining 기법의 문제점인 DTD 에서 추론할 수 있는 의미적인 부분의 손실을 관계형 스키마로 보존하는 방법과 효율적인 릴레이션 생성을 위해 개선된 Inlining 기법을 제시한다.
In this paper, a ontology-based keyword structuring method is proposed to represent the knowledge structure of scholarly documents and to make inferences from the semantic relationships holding among them. The characteristics of thesaurus as a knowledge organization system(KOS) for subject heading is critically reviewed from the information retrieval point of view. The domain concepts are identified and classified by analysis of the information activities occurring in a general research process based on scholarly sensemaking model. The ontological structure of keyword set is defined in terms of the semantic relationship of the canonical concepts which constitute scholarly documents such as journal articles. As a result, each ontologically structured keyword set of a document represents the knowledge structure of the corresponding document as semantic index. By means of the axioms and inference rules defined for information needs, users can efficiently explore the scholarly communication network built on the semantic relationship among documents in an analytic way based on the scholarly sensemaking model in oder to efficiently retrieve the relevant information for problem solving.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.291-292
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2009
모바일 장치에서 얻을 수 있는 정보는 의미 있는 다양한 개인 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 얻을 수 있는 정보를 분석하여 특이성을 추론하는 방법을 제안한다. 특이성 추론 방법으로 인과관계의 지식을 모델링하고 표현하며 추론하는 주요 형식화 방법의 하나인 FCM(Fuzzy Cognitive Map)을 사용하였다. 제안된 방법은 모바일 장치에서 얻은 정보와 추론된 특이성을 개념노드로 이용하여 새로운 특이성을 추론하며, 개념노드간의 인과관계를 효율적으로 표현한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.229-233
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2006
기계번역(Machine Translaton, MT), 다국어 정보 검색, 의미 정보 검색 등에 대한 연구는 시소러스, 지식베이스, 사전 검색, 의미망, 코퍼스등과 같은 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 시맨틱 웹이 등장과 시맨틱 웹 기반 기술의 발전에 따라 위 연구들을 시맨틱 웹에 적용시킬 필요성도 제안되었다. 특히 한국어 시소러스, 워드넷(WordNet), 전자 세종 사전, 가도까와(Kadokawa) 시소러스와 같은 지식베이스가 개발되었으나 활용 분야에 따라 그 구축 방법론이 다르게 적용되어, 위 연구에 효과적으로 통용될 수 있는 지식베이스는 실질적으로 구축되지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 세종 사전과 가도까와 시소러스, 한/일 기계 번역 사전 그리고 전문 용어 사전을 기반으로 한국어와 일본어 지식베이스를 위한 사전 온톨로지 서버를 정의하여 의미 정보를 구성하고, Semantic Web Rule Markup Language (이하 SWRL)을 이용해 구문 정보 규칙을 정의한다. 그리고 SWRL 기반 정방향 추론 엔진을 이용하여 번역에 필요한 추론 엔진을 구성하고 문장 구문형성 규칙 추론 엔진을 통해 사용자에게 한국어와 일본어의 문장 구성 변환을 제공한다. 본 연구는 현재 기계 번역이 갖고 있는 다의성, 술부 어순의 차이, 경어체 등 아직 해결해야 할 많은 부분들에 대한 해결 방안으로서 시맨틱 웹 기반 기술과의 활용방안을 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.6
no.1
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pp.13-21
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1995
논리 언어로 불확실한 정보의 표현과 처리가 가능하도록 논리 프로그램을 확장하였다. 이러한 확장을 위해 의미론이 명확한 확률 논리를 응용하였고, 확률적 연역 추론을 위해 추론 규칙들을 공리화하여 기본 지식과 함께 처리될 수 있게 하였다. 여기서는 기존 논리 프로그램의 명제 부분만을 대상으로 하였으며, 확장된 논리 프로그래밍 언어는 기존 언어에서 간단한 인터프리터를 사용하여 쉽게 구현하여 이용할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.515-517
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2003
BAN 논리와 같은 논리를 사용한 암호학적 프로토콜의 형식적 검증 방식은 프로토콜들의 다양한 결점들을 분석할 수 있다. 그러나 BAN 논리와 BAN의 확장된 논리들은 명시적 가정과 목적을 통해 프로토콜의 목적 성취 유무만을 추론할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 논리들을 비교 분석하여 메시지 의미를 추론하는 규칙에 대한 정확한 해석에 대해 살펴본다. 그리고 암호학적 프로토콜의 보안 요구사항 중 하나인 메시지 무결성(message integrity)을 논리(logic) 범위에서 추론할 수 있는 방법을 제안한다.
The W3C Ontology Working Group has recently developed OWL as an ontology language for the Semantic Web. OWL, however, fails to perform the process of reasoning about temporal knowledge because it lacks full-pleadged semantics for temporal language. Entities in the real world are changing as time passes, while new facts are being introduced as new events occur. KBs without temporal information are incomplete and incorrect. In this paper, we propose an extended temporal ontology language called TL-OWL which provides an abstract syntax and semantics for representing and reasoning about temporal information in the Semantic Web.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.457-461
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2001
본 논문은 동사의 의미표상과 명사의 한정성의 강호관계를 중심으로 목적어의 생략현상을 검토하였다. 한국어는 영어 같은 언어와 달리 주어, 목적어 등이 자주 생략된다. 이 연구는 한국어의 목적어 생략이 단순히 인간성 (humanness), 주체성 (agency), 한정성(definiteness) 등 명사의 의미자질에 의해서만 결정되는 것이 아니라, 다음 두 가지 제약이 결정적으로 작용함을 제안하고자 한다. 첫째, 목적어 생략은 행동양상 (mold of agent act)과 원인 (cause)을 심층적으로 포함하는 소위 '핵심 타동사 (core transitive)'와 선행사의 한정성 정도에 의해 결정되는데, 구체적으로 목적어 생략은 한정성 자질을 가진 선행사가 없는 담화에서는 허용되지 않는다는 제약이다. 둘째, 타동사와 명사의 한정성과는 독립적으로, 한국어의 목적어 생략은 또한, 추론에 의거하여 보다 더 적절히 해석될 수 있는 경우를 실증적으로 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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