웹그래프는 웹문서 간의 하이퍼링크를 각 웹문서의 핵심어간의 링크관계로 추상화하대 이 관계를 이용하여 핵심어의 개념 그래프를 구축하고 질의의 확장이나 영역지식을 제공하는 개념 기반 검색이 가능한 검색 시스템이다 본 논문에서는 웹그래프에서 가능했던 질의어에 대한 한 단계의 질의 확장에 그치지 않고. 최초의 질의어와 이후 확장어들에 대한 문맥을 유지하대 추가적인 다단계의 확장이 가능하도록 하는 방법을 계시한다. 검색 시스템 사용자는 최초 질의어가 속하는 해당 분야에 대한 지식이 부족한 경우, 문맥을 유지한 확장을 통하여 자신이 찾고자 하는 바를 명확히 해 나가며 세부 질의를 구축할 수 있고 해당 분야에 대한 지식을 얻는 것이 가능하다
본 논문은 시맨틱 웹 기술이 융합된 지식기반 정보유통 플랫폼(OntoFrame-K$^{(R)}$)의 추론 서비스 시스템 (OntoThink-K$^{(R)}$)에서 이용되는 Persistent Model인 DBMS기반의 온톨로지 확장 모델에 대해 설명하고자 한다. OntoFrame-K$^{(R)}$는 대용량의 지식 데이터를 다루기 때문에 기존에 개발된 온톨로지 추론 엔진을 이용할 경우 많은 한계점을 가지게 된다. 따라서 우리는 대용량의 지식 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며 추론의 신뢰성과 정합성을 가지는 온톨로지 확장 모델을 설계, 구현하였다. 본 모듈은 OWL과 인스턴스 데이터를 트리플 형태로 변환하여 입력 받은 후, 온톨로지 스키마 규칙과 사용자 정의 규칙을 이용한 정방향 추론 방법으로 추론 서비스에서 필요한 지식데이터들을 생성하는 역할을 한다. 본 모델은 DBMS를 이용하여 대용량의 지식 데이터를 저장할 수 있으며, 추론 규칙에 따른 정방향 추론을 통해 지식 모델을 확장하기 때문에 데이터의 정합성이 보장된다.
많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.
최근 산업경쟁이 심화되면서 지식은 기업 가치에서 점점 더 많은 비중을 차지하고 있다. 이러한 지식을 기업의 자산으로서 체계적으로 관리하고 확산시키기 위하여 지식관리 시스템이 등장하였다. 본 논문은 문서 검색을 이용하는 지식관리 시스템의 설계를 대상으로 한다. 특히, 지식관리 시스템의 효과적인 문서 검색을 위하여 온톨로지 맵을 구성하고, 지식 검색에 이용하고자 한다. 온톨로지 맵의 구축과 수정 및 확장 방안을 제안하고, 질의에 대해 적합한 문서를 추출하기 위하여 질의어와 온톨로지 맵 간, 온톨로지 맵과 문서간의 유사성을 측정하고 이를 결합하는 방법을 설명한다. 이러한 온톨로지 맵을 이용한 지식관리에 관한 연구는 지식의 체계적인 유지 및 확장성뿐 아니라, 지식 검색의 정확성과 유연성을 배가할 수 있을 것이다.
본 논문은 지식 기반 정보유통 플랫폼 OntoFrame-K$^{(R)}$ 상에서 추론을 이용하여 연구자 간 협업 서비스를 제공할 수 있도록 하는 DBMS 기반 추론 서비스 OntoThink-K$^{(R)}$에 대해 기술한다. 본 추론 서비스는 URI 서버를 이용하여 RDF 트리플을 생성하고 추론 규칙에 의해 해당 트리플을 확장하며 SPARQL을 통해 질의 결과를 생성해낸다. 특히 이 모든 과정은 DBMS 기반으로 설계 구현되었는데 URI 서버와 성과 비성과 등록 인터페이스를 통해 별도의 추론 엔진을 사용하지 않고도 정합성이 보장되는 지식을 생성 관리할 수 있도록 하며, 불안정한 성능을 보이는 추론 엔진을 이용하지 않기 때문에 안정적인 성능을 보장할 수 있다는 데 그 특징이 있다. OntoThink-K$^{(R)}$는 온톨로지 스키마 트리플, 인스턴스 트리플, 그리고 전방 추론을 통해 획득한 추가 트리플을 포함하는 확장 트리플을 기반 지식으로 하는데, 최종 사용되는 RDF 트리플의 크기는 지식 확장 이전 631,158개, 지식 확장 이후 1,112,100개이다.
본 연구는 해양스포츠 체험 참여자들을 대상으로 계획행동이론(TPB), '사전지식' 변수를 추가한 확장된 계획행동이론(ETPB)의 상대적 유용성을 검증하고, '사전지식' 정도별 사람들의 계획행동이론의 구성변인들(태도, 주관적규범, 지각된 행동 통제력, 재방문의도)의 특성을 비교하는 데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 2019년 S시에서 진행된 해양스포츠 체험 참여자 420명을 대상으로 자료를 수집한 후 편향되거나, 불성실한 자료 35부를 제외하고 최종적으로 385부의 설문지를 코딩하였다. 코딩한 자료는 SPSS 21.0 및 AMOS 21.0을 활용하여 다음과 같은 분석을 실시였다. 빈도분석, 확인적 요인분석, 개념신뢰도, AVE값, Cronbach's α 상관관계분석, 위계적 회귀분석, 독립표본 t-검증을 실시하였다. 분석결과 첫째, 계획행동이론(TPB)에서 세 개의 예측변인이 재방문의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 확장된 계획행동이론으로 '사전지식'을 추가하여 재방문의도를 네 개의 예측변인 중 지각된 행동통제를 제외한 태도, 주관적 규범, 사전 지식은 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 재방문의도를 설명하는 설명력을 살펴보면 계획행동이론이 43.5% 확장된 계획행동이론이 51.8%(계획행동이론보다 8.3% 증가, p=.000)로 나타났다. 사전지식이 새로운 변인으로 추가될 때 재방문의도를 설명하는데 중요한 요인임을 알 수 있다. 마지막으로, 사전지식변수를 고, 저 집단으로 분류하여 확장된 계획행동이론의 특성을 비교한 결과 사전지식이 높은 집단이 확장된 계획행동이론의 구성 변수에 평균값이 더 높은 것으로 나타났다.
본 논문은 DCS(Dynamic Comprehension System) 정보확장 과정을 어휘 정보의 첨가를 통해 묘사하고자한다. 즉, 현존의 사전정보의 보완작용없이, 시스템을 확장하는 과정이 이 논문에서 보여진다. 새로운 언어정보에 유연하게 대처하기 위해 화자와 청자간의 새로운 지식의 학습과정이 나무구조 형식의 보조메뉴를 통해 상호 교환방식으로 나타내진다. 본 논문은 새로운 지식의 인지과정 중 현존의 정보망(network)에 각 단위망(nection)이 첨가될 때의 과정을 구현시키고자 시도된 것이다.
현재 연구개발 중인 웹 정보 에이전트는 Agent Manager와 KB Manager. Web Manager로 구성되어 있다. 이 시스템은 동물영역에 관련된 정보를 영어로 서비스하고 있어 국내 접근보다는 외국에서의 접근이 더 많았다. 그러므로 국내 사용을 높이기 위해 애완용 동물을 위주로 한 정보추출(IE)을 수행하여 지식베이스(KB)의 확장을 시도하고 있다. 이를 위하여 태그(tag) 및 심볼(symbol)의 패턴(pattern) 유사성 정보를 찾아내고, 기존 KB와 연계하여 KB의 확장 및 수정에 이용하기 위한 유효 정보 패턴 결정에 활용함으로써 정보 추출의 새로운 방법을 고찰하고 그 가능성을 제시하고자 한다.
본 연구는 소비자의 브랜드 컨셉(상징적 vs. 기능적)과 브랜드확장의 관계에서 제품의 기술 또는 브랜드 출처를 알려주는 지식재산신념(특허신념 vs. 상표신념)의 역할을 살펴보는 것이다. 이를 위해 프리테스트를 통해 3개의 제품범주(시계, 가방, 자동차)에서 각각 2개의 모(母)브랜드(롤렉스 vs. 카시오, 프라다 vs. 코치, 벤츠 vs. 도요타)와 3개의 확장제품(팔찌, 구두, 오토바이)을 자극물로 선정하여, 전국의 성인남녀를 대상으로 296개의 표본을 수집하여 부적절한 응답지를 제외한 290개(남=143, 여=147)를 최종 분석하였다. 우리는 연구를 통해 제품의 브랜드 컨셉과 브랜드확장의 관계에서 상표신념은 매개역할을 하지만, 소비자의 특허신념은 매개역할을 하지 않는다는 것을 확인했다. 또한, 소비자의 사고방식은 브랜드컨셉과 브랜드확장의 관계를 특허신념의 매개로 조절한다는 것도 밝혔다. 본 연구는 기존연구와는 달리 모브랜드 컨셉에 따른 소비자의 브랜드 확장태도에서 지식재산신념의 매개역할을 밝혔다는 점에서 이론적 시사점을 제공하며, 모브랜드의 컨셉과 소비자의 사고방식에 따른 소비자의 지식재산신념 구축이 기업의 지속적인 성장과 시장경쟁력을 가져다준다는 실무적 시사점을 제공한다. 본 연구는 모브랜드 컨셉에 따른 브랜드 확장의 성공을 위해, 기업이 준비해야 할 지식재산을 명확히 밝힘으로써 기업의 브랜드 가치를 높이는데 일조할 수 있으리라 본다.
관계추출기의 학습을 위해서는 많은 학습 데이터가 필요한데, 사람이 모으게 되면 많은 비용이 필요하여 원격 지도 학습을 이용한 데이터 수집이 많은 연구에서 사용되고 있다. 원격 지도 학습은 지식베이스를 기반으로 학습 데이터를 자동으로 만들어 내는 방식이기에 비용이 거의 들지 않지만, 지식베이스의 질과 양에 영향을 받는다. 본 연구는 원격 지도 학습을 기본으로 관계추출기의 성능을 향상 시키고, 지식베이스를 확장하는 방안으로 반복학습을 제안한다. 실험을 적은 비용으로 빠르게 진행하기 위해 반복학습을 자동화 하는 시스템을 설계하여 실험을 하였고, 이 시스템으로 관계추출기의 성능이 향상 될 수 있는 가능성을 보였으며, 반복학습을 통한 지식베이스의 확장 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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