• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.475-480
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• 2005

인터넷상에 존재하는 수 많은 웹 페이지들에는 정형화되지 않은 각종 정보들이 이종의 형태로 산재되어 있다. 현재의 검색 기술을 통하여 필요한 정보를 찾아내는 것은 시간과 비용이 많이 소요되는 비효율적인 방법으로 이뤄지고 있다. 이러한 상황에서 사용자가 원하는 정보를 검색 및 추출해내어 정형화시키는 것은 매우 중요하다. 전자상거래의 폭발적 성장에도 불구하고 전자상거래 표준 활용 및 적용이 미비하여 e- Procurement, e-Marketplace, on-Line Shopping Mall 등에서 소비자가 원하는 상품 정보를 손쉽게 획득하지 못하고 있다. 이는 공급자에게는 보다 많은 매출의 기회를 구매자에게는 보다 좋은 자재 및 상품을 저렴한 가격에 소싱 할 수 있는 기회를 제공하지 못하는 문제점이 발생한다. 본 연구에서 제안하고자 하는 지능형 상품 에이전트는 소비자가 구매하고자 하는 특정 상품에 대한 공급자 검색 문제를 해결하기 위하여, 시스템 내부 정보의 확장 및 지식화 뿐만 아니라 웹 상의 다양한 상품 정보를 자동적으로 수집 및 가공하여 저장하는 역할을 수행한다. 이러한 연구를 위해서 사용한 기술은 우선 database 의 schema 를 읽어 들일 수 있는 DB schema reader, 인터넷 웹 페이지(웹문서)를 방문해서 다양한 정보들의 URL을 수집하는 일을 하는 Meta Search Engine 과 Focused Crawler, 그리고 다른 형태의 데이터 구조를 특정 목적에 따라 표준화된 형태로 바꾸는 Wrapper가 있다. 이러한 기술들을 연동하여 필요한 정보들을 추출 공급자 검색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으

• Journal of KIISE
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• v.43 no.9
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• pp.963-973
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• 2016

Providing a semantic knowledge system using media ontologies requires not only conventional axiom reasoning but also knowledge extension based on various types of reasoning. In particular, spatio-temporal information can be used in a variety of artificial intelligence applications and the importance of spatio-temporal reasoning and expression is continuously increasing. In this paper, we append the LOD data related to the public address system to large-scale media ontologies in order to utilize spatial inference in reasoning. We propose an RDFS/Spatial inference system by utilizing distributed memory-based framework for reasoning about large-scale ontologies annotated with spatial information. In addition, we describe a distributed spatio-temporal SPARQL parallel query processing method designed for large scale ontology data annotated with spatio-temporal information. In order to evaluate the performance of our system, we conducted experiments using LUBM and BSBM data sets for ontology reasoning and query processing benchmark.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.11-17
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• 2020

In this paper, we propose a method to build a knowledge base based on natural language processing for intelligent battlefield awareness service. The current command and control system manages and utilizes the collected battlefield information and tactical data at a basic level such as registration, storage, and sharing, and information fusion and situation analysis by an analyst is performed. This is an analyst's temporal constraints and cognitive limitations, and generally only one interpretation is drawn, and biased thinking can be reflected. Therefore, it is essential to aware the battlefield situation of the command and control system and to establish the intellignet decision support system. To do this, it is necessary to build a knowledge base specialized in the command and control system and develop intelligent battlefield awareness services based on it. In this paper, among the entity names suggested in the exobrain corpus, which is the private data, the top 250 types of meaningful names were applied and the weapon system entity type was additionally identified to properly represent battlefield information. Based on this, we proposed a way to build a battlefield-aware knowledge base through mention extraction, cross-reference resolution, and relationship extraction.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.451-456
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 사용자 및 주변 상황에 관한 인지기술이 필수적이다. 이에 따라 이기종 분산형 시스템에서 언어와 기종에 영향을 받지 않고 사용자 Context를 인지하고 표현하는 문제는 해결해야할 중요한 과제로 대두되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 이 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을 이용하여 사용자 Context를 기술하는 것을 제안한다. 온톨로지는 컴퓨터가 정보자원의 의미를 파악하고 자동적으로 처리할 수 있도록 고안된 지식표현 언어이므로 이기종 시스템 하에서의 사용자 Context를 표현하는데 적합하다. 한편, 사용자가 접할 실세계의 환경은 일반집합(Crisp Set)으로 표현하기 힘들기 때문에 본 논문에서는 퍼지개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL언어를 사용했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Context를 Fuzzy OWL로 표현하기 위하여 먼저 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현한다. 그리고 이를 OWL로 기술하며 OWL로 표현된 사용자 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 퍼지 개념이 포함된 사용자 Context를 이용하여 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 실험한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하면 이기종 분산시스템에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있다. 그리고 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있다. 또한 퍼지 기술 로직 언어(Fuzzy Description Logic)기반 추론기인 FiRE를 이용하여 이를 검증한다.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.20 no.4
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• pp.1-17
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• 2020

Along with the development of information technology, the digitalization of archives has also been accelerating. However, digital archives have limitations in effectively searching, interlinking, and understanding records. In response to these issues, this study proposes a knowledge graph that represents comprehensive relationships among heterogeneous entities in digital archives. In this case, the knowledge graph organizes resources in the archives on the Korean financial crisis of 1997 by transforming them into named entities that can be discovered by machines. In particular, the study investigates and creates an overview of the characteristics of the archives on the Korean financial crisis as a digital archive. All resources on the archives are described as entities that have relationships with other entities using semantic vocabularies, such as Records in Contexts-Ontology (RiC-O). Moreover, the knowledge graph of the Korean Financial Crisis of 1997 is represented by resource description framework (RDF) vocabularies, a machine-readable format. Compared to conventional digital archives, the knowledge graph enables users to retrieve a specific entity with its semantic information and discover its relationships with other entities. As a result, the knowledge graph can be used for semantic search and various intelligent services.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.6
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• pp.83-89
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• 2022

Internet of Things technology is rapidly developing due to the recent development of information and communication technology. IoT technology utilizes various sensors to generate unique data from each sensor, enabling diagnosis of system status. However, the equipment management system currently in effect is a post-preservation concept in which administrators must deal with the problem after the problem occurs, which could mean system reliability and availability problems due to system errors, and could result in economic losses due to negative productivity disruptions. Therefore, this study confirmed that edge controller control decision algorithms for more efficient operation of rectifiers in the factory by applying intelligent IoT (AIoT) technology and domain knowledge-based modeling for each sensor data collected based on this, outputting appropriate status messages for each scenario.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.13 no.4
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• pp.1-8
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• 2002

As Internet grows, many web sites have been built, therefore much information has been registered. Because the web sites have more information, it is more difficult that the user can find the information wanted. Therefore, to get information that user wants easily, the full-text engine may be embedded to the web site. This paper is about developing the help conversational agent for a user to find the information that he wants through conversation with agent. The proposed method is based on the pattern matching of artificial intelligence, not natural language processing. If a user inputs any sentence, the help conversational agent responds to the sentence through preprocessing and pattern matching with knowledge. The knowledge is built with the XML format. With the approximate pattern matching, the agent picks up the appropriate response with some degree of similarities. At the experiment, some different sentences with the same meaning have been entered, then the agent recognized them as the same pattern, and it made a correct answer.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.4
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• pp.456-462
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• 2011

As the ARRA enacted recently in the United States, the interest in EHR systems have been increased in the field of medical industry. The passage of the ARRA presents a program that provides incentives to office-based physicians and hospitals adapting the EHR systems to guarantee interoperability with various medical standards. Thanks to the incentive program, a great number of EHR systems have been developed and lots of office-based physicians and hospitals have adapted the EHR systems certified by CCHIT. Keeping pace with the rapid changes in the market of healthcare, some enterprises try to push in to the United States healthcare market based on the experience acquired by developing EHR systems for hospitals in Korea. However, the developed system must be customized because of the different medical environment between Korea and the United States. In this paper, therefore, we design and develop an integrated EHR platform to guarantee the interoperability between different medical information systems based on medical standard technologies. In the developed platform, an integrated system has been composed by integrating various basic techniques such as data transmission standards and its methods, medical standard terminologies and its usage, and knowledge management for medical decision-making support. Moreover, medical data can be processed electronically by adapting an HL7 interface engine and the terminologies for exchanging medical information and the standardization of medical information. We develop SeniCare, an EHR system for supporting ambulatory care of the office-based physicians, based on the platform, and we verify the usability of the platform by confirming whether SeniCare satisfies the criteria of "meaningful use" issued by CMS or not.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.500-506
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• 2005

본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.21 no.4
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• pp.79-92
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• 2015

Knowledge map is widely used to represent knowledge in many domains. This paper presents a method of integrating the national R&D data and assists of users to navigate the integrated data via using a knowledge map service. The knowledge map service is built by using a lightweight ontology and a topic modeling method. The national R&D data is integrated with the research project as its center, i.e., the other R&D data such as research papers, patents, and reports are connected with the research project as its outputs. The lightweight ontology is used to represent the simple relationships between the integrated data such as project-outputs relationships, document-author relationships, and document-topic relationships. Knowledge map enables us to infer further relationships such as co-author and co-topic relationships. To extract the relationships between the integrated data, a Relational Data-to-Triples transformer is implemented. Also, a topic modeling approach is introduced to extract the document-topic relationships. A triple store is used to manage and process the ontology data while preserving the network characteristics of knowledge map service. Knowledge map can be divided into two types: one is a knowledge map used in the area of knowledge management to store, manage and process the organizations' data as knowledge, the other is a knowledge map for analyzing and representing knowledge extracted from the science & technology documents. This research focuses on the latter one. In this research, a knowledge map service is introduced for integrating the national R&D data obtained from National Digital Science Library (NDSL) and National Science & Technology Information Service (NTIS), which are two major repository and service of national R&D data servicing in Korea. A lightweight ontology is used to design and build a knowledge map. Using the lightweight ontology enables us to represent and process knowledge as a simple network and it fits in with the knowledge navigation and visualization characteristics of the knowledge map. The lightweight ontology is used to represent the entities and their relationships in the knowledge maps, and an ontology repository is created to store and process the ontology. In the ontologies, researchers are implicitly connected by the national R&D data as the author relationships and the performer relationships. A knowledge map for displaying researchers' network is created, and the researchers' network is created by the co-authoring relationships of the national R&D documents and the co-participation relationships of the national R&D projects. To sum up, a knowledge map-service system based on topic modeling and ontology is introduced for processing knowledge about the national R&D data such as research projects, papers, patent, project reports, and Global Trends Briefing (GTB) data. The system has goals 1) to integrate the national R&D data obtained from NDSL and NTIS, 2) to provide a semantic & topic based information search on the integrated data, and 3) to provide a knowledge map services based on the semantic analysis and knowledge processing. The S&T information such as research papers, research reports, patents and GTB are daily updated from NDSL, and the R&D projects information including their participants and output information are updated from the NTIS. The S&T information and the national R&D information are obtained and integrated to the integrated database. Knowledge base is constructed by transforming the relational data into triples referencing R&D ontology. In addition, a topic modeling method is employed to extract the relationships between the S&T documents and topic keyword/s representing the documents. The topic modeling approach enables us to extract the relationships and topic keyword/s based on the semantics, not based on the simple keyword/s. Lastly, we show an experiment on the construction of the integrated knowledge base using the lightweight ontology and topic modeling, and the knowledge map services created based on the knowledge base are also introduced.