• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.877-880
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• 2017

가정이나 사무실 등과 같은 다양한 현실 세계에서 서비스 로봇이 자율적으로 동작하기 위해서는 복잡한 작업을 수행할 수 있어야만 한다. 다양한 센서 데이터가 있는 서비스 환경에서 고수준의 의미 정보를 이해하는 것은 지식 기반 로봇에게 필수적인 능력 중 하나이다. 본 논문에서는 서비스 로봇에게 다양한 환경에서 주어진 작업을 효과적으로 해결할 수 있도록 저레벨의 센서 데이터와 고레벨의 의미 정보를 통합하는 인간-로봇 상호작용 온톨로지를 소개한다. 지능형 로봇 지식에는 다양한 서비스의 확장성을 위해 사용자, 로봇, 인지, 환경, 행위 5가지 온톨로지로 분류한다. 지능형 로봇 지식은 일반 지식 뿐만 아니라 로봇의 수행 능력, 구성요소 등의 전문 지식까지 정의하고 서비스 에이전트 간 상호작용을 위한 인터페이스를 표준화함으로써 지능형 로봇에 적합한 지능을 제공한다. Turtlebot2을 이용한 실험을 통해 온톨로지 기반의 통합 로봇 지식의 높은 효율성을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.59-62
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• 2018

XML을 대상으로 하는 연구가 최근 5~6년 사이에 꾸준한 증가를 보이며 이루어지고 있지만 대다수의 연구들은 XML을 구성하고 있는 엘리먼트 자체에 대한 통계적인 모델을 기반으로 이루어졌다. 이는 XML의 고유 속성인 트리 구조에서의 텍스트, 문장, 문장 구성 성분이 가지고 있는 의미(semantics)가 명시적으로 분석, 표현되어 사용되기 보다는 통계적인 방법으로만 데이터의 발생을 계산하여 사용자가 요구한 질의에 대한 결과, 즉 해당하는 정보 및 지식을 제공하는 형식이다. 지능형 지식서비스 제공을 위한 환경에 부합하기 위한 정보 추출은, 텍스트 및 문장의 구성 요소를 분석하여 문서의 내용을 단순한 단어 집합보다는 풍부한 의미를 내포하는 형식으로 표현함으로써 보다 정교한 지식과 정보의 추출이 수행될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구는 범람하는 XML 데이터로부터 사용자 요구의 의미까지 파악하여 정확하고 다양한 지식을 추출할 수 있는 방법을 연구하고자 한다. 레코드 구조가 아닌 트리 구조 데이터로부터 의미 추출이 가능한 효율적인 마이닝 기법을 진일보시킴으로써 다양한 사용자 중심의 서비스 제공을 최종 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.263-264
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• 2013

기존의 도서관 정보서비스는 도서관 업무담당자에 의한 1:n 방식의 온라인 지식서비스만을 강조하였다면 스마트 도서관시스템에서는 빅데이터를 통해 지식을 생성, 검증, 분류하여 지능형지식, 실감형지식, 맞춤형지식, 체험형지식 등을 제공할 수 있다. 또한 빅데이터를 활용한 다자간 콘텐츠 공유, 상호 의견 교환이 가능하며, 집단지성에 의해 구축되는 학습 콘텐츠 및 지식 베이스는 국가의 지식자원 경쟁력을 향상시킬 수 있으며, 차세대 이러닝 환경에서의 지능형 튜터링을 통해 창의적 인재육성, 공교육의 질적 향상, 사교육비 절감, 교육 기회 균등 배분, 지역 및 계층 간 위화감 해소 등 국가정책 목표 실현할 수 있다. 제안된 빅데이터 기반의 스마트도서관 정보서비스시스템에서는 멀티테넌트 환경에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 시스템을 구현하였다. 또한 연결방식으로는 N고객:1인스턴스, 제공 프로그램은 동일한 코드 사용, 커스터마이징은 고객이 테넌트별 환경 설정을 통해서 직접 수정가능, 데이터는 테넌트별 자료를 공유해서 사용할 수 있으며 기존의 디지털도서관 시스템 서비스의 단점을 해결할 수 있도록 성능을 개선하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.27 no.1
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• pp.35-41
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• 2009

본고에서는 디지털 융합시대의 국가 미래 IT 인프라 전략으로 지능형 광대역 인프라를 제시하였다. 지능형 광대역 인프라는 광대역 네트워크 인프라, 정보통신 서비스 인프라, 기반체계 인프라로 구성되는 디지털 사회간접자본으로서 전통적인 사회간접자본과 융합되어 신(新)지식기반 SOC를 구축함으로써 국가 지식인프라의 하부구조를 이루게 된다. 초고속정보통신망 정책 성공요인에 대한 고찰을 기반으로 지능형 광대역 인프라의 성공적 구축을 위한 정책과제를 제시한다.

• Review of Korea Contents Association
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• v.2 no.1
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• pp.43-49
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• 2004

유비쿼터스 기술은 언제, 어디에서나, 원하는 형태의 정보와 서비스를 원하는 매체와 장치를 통하여 제공하는 지능형 네트워크 개념으로 정립되어가고 있다. 디지털 지식 기반을 통하여 통신과 방송이 융합되고 이를 통한 다양한 콘텐츠의 유통 및 서비스 방식이 급속하게 변하고 있으며, 유비쿼터스 네트워크를 통하여 개인의 생활 패턴을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하고 있다(중략)

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.11a
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• pp.130-130
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• 2007

• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1365-1375
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• 2016

One of the most important capabilities for autonomous service robots working in living environments is to recognize and understand the correct context in dynamically changing environment. To generate high-level context knowledge for decision-making from multiple sensory data streams, many technical problems such as multi-modal sensory data fusion, uncertainty handling, symbolic knowledge grounding, time dependency, dynamics, and time-constrained spatio-temporal reasoning should be solved. Considering these problems, this paper proposes an effective dynamic context management and spatio-temporal reasoning method for intelligent service robots. In order to guarantee efficient context management and reasoning, our algorithm was designed to generate low-level context knowledge reactively for every input sensory or perception data, while postponing high-level context knowledge generation until it was demanded by the decision-making module. When high-level context knowledge is demanded, it is derived through backward spatio-temporal reasoning. In experiments with Turtlebot using Kinect visual sensor, the dynamic context management and spatio-temporal reasoning system based on the proposed method showed high performance.

• Review of Korea Contents Association
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• v.1 no.2
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• pp.9-21
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• 2003

현대 사회는 디지털 지식기반을 통하여 빠르게 변화하고 있다. 통신과 방송의 용합을 통하여 네트워크의 광대역화와 통합 통신망 이 구축되고 이를 통한 다양한 콘텐츠의 유통 및 서비스 방식이 급속하게 변화하고 있으며, 홈네트워크를 통하여 개인의 생활패턴을 고려한 서비스들이 맞춤형으로 제공되는 시대를 맞이하게 된 것이다. 또한, 지능형 컴퓨팅 환경을 대표하는 유비쿼터스(ubiquitous) 기술은 언제, 어디서나, 원하는 형태의 정보와 서비스를 원하는 매체와 장치를 통하여 제공하는 지능형 네트워크의 개념으로 정립되어 가고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.896-899
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• 2017

본 논문에서는 일상생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇을 위한 시 공간 상황 질의 언어와 질의 처리 방안을 제안한다. 서비스 로봇이 외부 환경 변화를 정확히 인식하고 행동 절정에 신속히 반영하기 위해서는 로봇 내부에서 관리되는 상황 지식들이 매우 높은 시간 의존성을 가져야 한다. 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어인 RCQL은 시간 의존성이 높은 공간 관계 상황 지식들을 효과적으로 표현할 수 있도록 Allen의 간격 대수 이론에 기초한 시간 연산자들을 포함하고 있다. 물체들 간의 고수준 공간 관계 상황 지식을 조회하는 RCQL 질의들에 신속히 답하기 위해, 본 논문에서는 후향 정량 추론을 포항한 질의 처리기의 설계 방안도 제시한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어와 질의 처리 방안의 우수생을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.243-247
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• 2007

오늘날 스마트 홈은 네트워크 센서, 가전 기기 등에 자동화된 서비스를 부여하여 사용자의 인지 없이 지능형 서비스를 제공하는 것이 목적이다. 이와 같은 지능형 홈 네트워크 서비스를 제공하기 위한 기존의 연구들은 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델을 통해서 시맨틱 컨텍스트 표현, 추론, 지식 공유를 통해서 자동화된 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이러한 연구들은 장치가 제공하는 서비스에 대한 자동화에 초점을 두고 있지만 진정한 지능형 홈 네트워크 서비스는 사용자의 다양한 패턴에 따라서 시간순으로 서비스를 자동으로 제공해야만 한다. 이러한 관점에서 본 논문은 사용자 패턴에 따른 자동화된 서비스를 사용자에게 지능적으로 제공하는 지능형 흠 네트워크 서비스를 제공하는 시스템 설계에 초점을 둔다. 이러한 자동화된 서비스를 제공하기 위하여 본 논문은 데이터 마이닝 기법을 사용하여 사용자 패턴 분석 기법을 제안할 것이다.