• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.3
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• pp.537-542
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• 2015

SNOMED CT, which is a standard clinical terminology, imposes an ambiguity problem of terminology selections caused by its huge expressive power and structural complexity. It is very difficult to distinguish similar terms and to select an appropriate term among them within short consultation hours. This paper analyzes the ambiguity problem and proposes a novel scheme for comparative search of similar terms. The proposed scheme provides a differential view of similar terms by defining a "is-not-a" relationship based on the hierarchical structure of the concepts. The result of this work improves the utilization of SNOMED CT such that medical officers can efficiently select an appropriate term among similar terms which represents patient's status adequately.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.456-458
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• 2010

시맨틱 웹은 인간 중심의 데이터 표현을 위한 HTML 기반의 기존 웹과는 달리, 웹에서 데이터의 의미를 표현함으로써 다양한 어플리케이션 간의 데이터 상호 교환을 통한 데이터 통합, 재사용성 증대, 기계에 의한 자동화된 처리를 가능하게 해준다. 온톨로지는 데이터의 의미를 표현하기 위한 방법으로 식별자(URI) 기반의 리소스 명명을 통해 데이터의 의미를 표현하며, Linked Data는 RDF 형식의 데이터 간 링크를 통해 웹 데이터 간의 연계 및 활용할 수 있는 환경을 제공해 준다. 본 연구에서는 용어 정보의 효과적인 공유 및 연계를 위한 방법으로, SKOS 기반 용어 온톨로지 모델링을 통해 용어 정보가 Linked Data에 연계되기 위한 방법을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.443-446
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• 2021

의약품에 대한 안전성 정보 수집과 관리는 온라인, 오프라인을 통해 약물 이상 사례를 보고받는 형태로 진행되고 있다. 하지만 소비자들의 자발적인 참여로 이루어지므로 실제 발생하는 약물 부작용보다 데이터가 현저히 적다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 약물 이상 데이터 희소성 문제를 해결 할 수 있도록 소셜 미디어에서 약물 부작용 표현을 찾을 수 있도록 하였다. 소셜 미디어의 경우에는 표준 약물 부작용 용어를 사용하기보다는 일반인들이 자연어로 표현한 경우가 많으므로 개체명 인식 기법을 이용해 부작용을 추출할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한 추출된 부작용 표현을 표준용어로 분류할 수 있는 모델을 제시하였다. 실험 결과 제안한 두 가지 모델은 0.9 이상의 정확도를 얻을 수 있었으며, 일반 사용자들이 자연어로 표현한 약물 부작용 표현을 효과적으로 찾아내고 표준 부작용 용어로 매핑할 수 있음을 보여준다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.605-615
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• 2000

본 논문에서는 정보검색에서 시소러스를 이용한 효율적이고 효과적인 질의 평가 기법을 제안한다. 제안된 방법에서 시소러스 내부 용어들 간의 관계와 관련도가 용어 매트릭스로 표현되며, 용어들 간의 관계는 동의, 계층, 그리고 연관관계의 세 가지 관계가 제공된다. 시소러스 내부 용어들 간의 무시된 관련도가 퍼지 이론에 근거한 용어 매트릭스의 전이폐쇄 알고리즘에 의해 추론된다. 따라서 다양한 관계에 따른 시소러스에 표현된 지식을 이용할 수 있다. 또한 질의 평가시 용어 매트릭스를 이용하기 때문에 논문[3-7]에서 사용되는 방법보다 시간적으로 효율적이다. 그리고 정의된 용어 매트릭스는 논문[8]에서 발생되는 문제점을 제거하여 검색 효과를 높이기 위해 논문[6]에서 제안된 질의 평가함수와 용이하게 통합시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.72-74
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• 1998

정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.416-417
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• 2014

SNOMED CT is a standard clinical terminology to provide a standardized way for recording and managing of clinical records in EMR systems. However, because of its huge expressive power, it is very difficult to consistently record patients' status such as diagnosis and procedure. The reason is that one clinical meaning can be expressed in variety of ways using multiple terminologies and vice versa. This paper proposes a novel requirement of effective search browser for SNOMED CT terminologies by analyzing duplicated or similar terminologies.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.24 no.2
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• pp.231-257
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• 2020

As the main mathematical concepts are presented and expressed in various ways through textbooks during the teaching and learning process, it is necessary to look at the representations used in elementary math textbooks to find effective guidance. This study analyzed sentences used in the definition of mathematical terms and unit assessments of current elementary mathematics textbooks according to word depth (Yngve, 1960) from a syntactic perspective. As a result of the analysis, it could be seen that the sentences in textbook were generally concise, the word depth was lower, and the sentence structure and form were different depending on the individual characteristics of each term. Also, the sentences in the lower grade textbooks were more easily constructed, and the sentences of the term definition were more complex than the sentences of the unit assessments. Efforts should be made to help learners learn mathematical concepts, such as clarifying sentences in textbooks, presenting visual materials together, and providing additional explanations to suit the level of individual learners.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.49-51
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• 2003

컴퓨터 바둑에 대한 기존연구에서는 형세를 판단하거나 행마를 하기 위해 게임이론에 입각한 인공지능적 알고리즘을 주로 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 틀에서 벗어나 각 착점의 의미를 언어학적으로 파악하고자 하였다. 이를 위해 먼저 바둑 용어를 의미에 따라 구분하여 정리하였고 분류된 용어에 대하여 세분화된 의미특성을 부여하였다. 정리한 용어를 활용하여 각 착점이 반상에서 가지는 역학관계를 표현하고 그 의미를 해석할 수 있게 하였다. 이를 토대로 각 착점의 가치를 수치화할 수도 있게 되었다. 이러한 분석과 분류는 바둑 한판의 내용을 이야기로 보는데 있어서 그 기초를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.322-324
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• 2001

기존의 이미지 검색에서는 원하는 이미지를 검색하기 위하여 사용자가 이미지의 가시적 속성을 정확히 표현하도록 요구함으로써 질의가 제한되었다. 본 논문에서는 색상으로부터 유추될 수 있는 감성 형용사를 감성 용어 시소러스로 구축하여 감성 기반의 이미지 검색이 가능하도록 하였다. 감성 용어 시소러스를 이용함으로써 ‘부드러운’, ‘세련된’등과 같은 감성 용어를 검색의 질의어로 사용할 수 있게 되어 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있게 되고, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1467-1470
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• 2003

이 논문은 디지털 콘텐츠의 권리표현을 위한 용어사전인 MPEG-21 RDD 의 내용과 구조에 대해 설명한 다음, 영어로 표현된 RDD용어를 제 3의 언어로 번역하는 데에서 생기는 상호운용성의 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 다중 언어 RDD 레지스트리를 제안하였다. 또, 제안된 레지스트리의 기능과 구조를 설명한 다음 시스템의 설계 구현내용을 기술하였다.