• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.284-288
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• 2006

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.279-284
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• 2010

최근 컴퓨터와 네트워크의 기술 발달로 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 정보검색 시스템도 텍스트 데이터 위주에서 벗어나 멀티미디어 데이터 검색이 큰 비중을 차지하고 있다. 또한 멀티미디어 데이터 질의어처리도 기술적인 변화와 함께 다양한 질의어 확장으로 검색의 정확성을 높이고 있다. 본 논문에서는 인간의 감성에 대한 '재미' 주제 온톨로지를 구축하여 질의어 확장에 응용하였고, 한편의 동영상에서 재미 요소를 찾아내는 멀티미디어 데이터 검색 시스템을 구축하였다. 온톨로지 구축은 한글 워드넷(KorLex)에서 "재미"라는 특정 감소 요소의 의미 계층 구조를 파악하고 토픽맵을 이용하여 구축하였다. 또한, 온톨로지에 정의된 용어들 사이의 가중치는 실시간으로 계산하여 질의어를 확장에 적용하였으며, 따라서 검색의 효율성과 질을 높였다. 검색방법은 사용자가 질의어를 직접 입력하는 텍스트 입력 검색과 온톨로지 구조를 이용한 GUI 인터페이스 검색방법으로 나누어 사용자의 편의성을 증대시켰다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.9-17
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• 2021

최근 빅데이터 분석, 인공지능, 기계학습 등의 발전으로 인해서 데이터를 과학적으로 분석하는 기술이 발전하고 있으며 이는 의사결정 문제를 최적으로 해결해주고 있다. 그러나 특정 분야의 경우에는 데이터의 양이 부족해서 과학적 방식에 적용하는 것이 어렵다. 예컨대 부동산과 같은 데이터는 데이터 발표 시점이 최근이거나 비 유동성 자산이다 보니 발표 주기가 긴 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하기 위해서 TimeGAN 모형을 통해 기존의 시계열의 확장 가능성에 대해서 연구하고자 한다. 이를 위해 부동산과 관련된 총 45개의 시계열을 데이터 셋에 맞게 2012년부터 2021년까지 주 단위로 데이터를 수집하고 시계열 간의 상관관계를 고려해서 총 15개의 최종 시계열을 선정한다. 15개의 시계열에 대해서 TimeGAN 모형을 통해 데이터 확장을한 결과, PCA 및 T-SNE 시각화 알고리즘을 통해 실제 데이터와 확장 데이터 간의 통계적 분포가 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문을 통해서 데이터의 과적합 또는 과소적합이라는 한계점을 극복할 수 있는 다양한 실험이 연구되기를 기대한다.

• 정보과학회지
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• 제18권10호
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• pp.27-34
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• 2000

간단하게나마 XHTML을 이용한 데이터 방송에 관련된 기술표준과 이를 이용한 데이터 방송 시스템의 한 예를 소개하였다. 데이터 방송은 아직 그 형태나 가능성이 개발되어 가는 과정에 있으며 여기에 소개된 기술표준도 계속 빠른 속도로 발전되어 가고 있다. W3C에서는 XHTML 1.1을 기초로 프로파일, 확장 폼, 확장 이벤트 등을 정의하고 있으며 CSS3, DOM3도 작업이 진행 중이다. 미국과 유럽의 표준화 위원회에서는 선언적 어플리케이션을 규격에 포함시키는 작업이 한창이다. 이런 추세로 보아 앞으로의 데이터 방송은 공개된 표준 기술을 수용하는 쪽으로 발전하게 될 것이며 그 한 축은 본 원고에서 다룬 내용이 자리 잡게 될 것이라고 예상된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.210-212
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• 1999

공간 데이터베이스 시스템에 관한 연구는 다양한 분야에서 진행되고 있으며 특히 공간 데이터베이스 시스템의 가장 중요한 응용인 지리정보시스템에 대한 연구가 중점적으로 이루어지고 있다. 지리정보시스템에서 이용되는 공간 객체는 Point, Lie, Region 등으로 분류되며 불규칙한 n차원의 가변 길이 속성을 가진다. 이는 또한 공간 객체간의 위상 관계와 위치 정보를 포함하여야 한다. 본 논문에서는 기존의 저장구조를 용이하게 확장 가능할 수 있도록 하는 관계표현을 이용한 공간 객체 데이터 구조를 제안한다. 제안된 구조는 공간 데이터와 속성 데이터를 효율적으로 연결시키며 공간 위상 관계를 유지하고 관리한다. 이는 도한 레이어 구조에서 관리되는 데이터에 의하여 공간 객체 간의 일관성을 유지시킨다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.91-93
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• 2020

일상의 데이터를 감성 분석에 사용할 때, 데이터 개수가 부족하거나 불균형한 문제가 발생한다. 이에 대해, 본 논문은 데이터 수집 카테고리를 확장하는 방법으로 기존의 문제들을 해결한다. 나아가 확장된 카테고리로 수집한 데이터를 이용해 감성 분석 모델을 만들고, 해당 카테고리에 속하는 타겟 제품에 대한 감성 분석을 시도한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-66
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• 2018

인과관계 추출이란 어떠한 문장에서 인과관계가 존재하는지, 인과관계가 존재한다면 원인과 결과의 위치까지 분석하는 것을 말한다. 하지만 인과관계 관련 연구는 그 수가 적기 때문에 말뭉치의 수 또한 적으며, 기존의 말뭉치가 존재하더라도 인과관계의 특성상 새로운 도메인에 적용할 때마다 데이터를 다시 구축해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도메인 특화에 따른 데이터 구축비용 문제를 최소화하면서 새로운 도메인에서 인과관계 모델을 잘 구축할 수 있는 통계 기반 모델을 이용한 인과관계 데이터 확장 방법과 도메인에 특화되지 않은 일반적인 언어자질과 인과관계에 특화된 자질을 심층 학습 기반 모델에 적용함으로써 성능 향상을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.181-184
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• 2010

이 논문에서는 Linking Open Data 프로젝트를 기반으로 개발된 어플리케이션들의 접근제어를 위하여 기존 RBAC 모델을 연결 데이터에 적용 가능하도록 확장한 모델을 제안한다. 제안 모델은 온톨로지의 구조에 RBAC 모델에 적용할 수 있도록 RBAC 모델에 사용자를 위한 제약조건을 온톨로지로 표현하였으며, 지능형 엔진을 통해 사용자에게 적합한 권한을 추론한다. 사용자에 적합한 접근권한을 주기 위해 FOAF, flickr, 트위터 등의 데이터가 연결되어있는 연결 데이터로부터 사용자 프로파일을 확장할 수 있는 정보를 획득할 수 있으며, 이를 기존 정보에 확장하여 사용자의 권한을 부여한다. 본 논문에서 제안한 모델의 실효성을 검증하기 위하여 DBpedia Mobile을 위한 접근제어 시스템을 설계하였으며 안드로이드 SDK 환경에 프로토타입을 구현하여 제안 모델을 연결 데이터 환경의 어플리케이션에 적용 가능함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.585-586
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• 2022

사회현안을 해결하기 위한 데이터 분석을 위해서는 많은 양의 데이터 수집과 데이터 분석에 활용할 수 있도록 데이터 전처리가 필요하다. 많은 양의 데이터를 수집 및 처리를 위해 데이터 수집, 데이터 저장, 활용 시스템이 기능적으로 분리하여 시스템을 구성하고, 이에 따른 시스템간의 데이터 상호 연계가 필요하게 된다. 또한 외부 네트워크에 구성되어 있는 시스템간의 데이터 연계나, OpenAPI와 같이 다양한 데이터 서비스에서도 적용이 가능할 수 있도록 확장성과 유연성을 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 부산 지역현안 해결을 위한 시스템 구성에 있어, 확장성을 고려한 데이터 수집 시스템간의 효율적인 데이터 연계 방법을 제안하고자 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권3호
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• pp.27-51
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• 2020

본 연구는 국립중앙도서관의 오픈액세스 리포지토리인 OAK에서 연구데이터를 기술할 수 있도록 OAK 메타데이터에 확장 방안을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위한 연구방법으로 문헌연구, 사례조사, 관계자와의 면담을 실시하였다. 연구데이터 기술을 위한 기존 OAK 메타데이터의 확장 방안을 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 연구데이터를 위한 모델링으로 컬렉션 > 아이템 > 파일로 구성된 기존 구조를 그대로 유지하되 컬렉션은 해당 연구데이터를 묶을 수 있는 상위 그룹으로 두고, 아이템에는 연구데이터의 메타데이터와 파일을 묶어 제공하는 구조를 제안하였다. 둘째, 표준, 사례 기관의 메타데이터를 기존 OAK 메타데이터와 매핑하여 연구데이터의 기술을 위해 OAK에 추가할 필요가 있다고 판단되는 요소를 선별하여 OAK 확장 요소를 도출하였다. 셋째, 구조화된 데이터를 통해 검색이나 추후 통계 등에 활용할 수 있도록 통제어휘집과 구문에 대한 사항도 제시하였다. 본 연구는 연구데이터의 기술을 위해 OAK 메타데이터를 확장함으로써 국내에서 산출되는 연구데이터가 공식적으로 수집·저장·활용될 수 있는 기반을 제공함으로써 국가적으로 연구의 중복을 방지하고 연구 산출물을 공유 및 재활용할 수 있는 정보환경을 구축하는데 기여하였다.