• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.753-762
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• 2003

컴포넌트 검색을 위한 많은 방법론이 제시되고 있고 그 중 유사 컴포넌트 검색을 위한 시소러스 개념이 도입되고 있다. 본 논문은 컴포넌트의 효율적인 검색을 위하여 컴포넌트를 구성하는 클래스들을 상속관계에 따라 개념적으로 분류하였고, 시소러스 방법에 퍼지 논리를 적용하여 객체지향 시소러스를 구축하였다. 제안한 방법은 개념들 사이의 범주를 자동으로 표현할 수 있으며, 각 클래스와 범주에 대한 매칭도와 비매칭도를 비교함으로서 클래스 사이의 퍼지 정도를 계산하여 시소러스를 구축하였다. 컴포넌트 검색은 컴포넌트를 구성하는 클래스들을 이용하여 유의어 테이블을 기반으로 후보 컴포넌트들을 검색한 후 퍼지 유사도 측정 방법을 이용하여 우선순위로 검색한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 최적의 질의 확장 임계치를 설정함으로서 검색 성능을 크게 향상시켰다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.22-28
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• 2008

본 논문에서는 전자정부 시스템의 대 국민 사용성과 효율성을 증진시키기 위한 의미기반 문서 분류 방법(CoWDC)을 제시한다. 기존 의미기반 문서분류 방법에서 많은 양의 키워드들의 계층적 컨셉들을 이용하는 것을 지양하고 사용자들이 사용하는 키워드들 간의 관계를 중심으로 문서를 분류한다. 즉, 문서의 컨텍스트(context)에 근거하여 깊고 정확한 의미를 키워드 간 관계를 분석하여 적은 양의 정보로 효율적인 문서분류를 하게 된다. 이를 위해 제안한 CoWDC(Concept Wright Document Classification) 시스템은 기존의 시소러스/온톨로지의 의존도를 줄이고 키워드 관계, 관계의 경중 고려, 상하위 개념으로 변환 등을 통한 실험과 평가가 이루어졌다. 전자정부 시스템의 구조 및 특징 분석을 통해 CoWDC 실험 결과는 대국민 서비스 향상을 위해 매우 필요함을 인지하고 이를 접목하기 위한 기술적, 정책적 제언을 제시하였다. CoWDC를 통해 의미기반 검색기술의 우수함을 입증하였고 이는 전자정부 시스템의 지식베이스 구축, 운영체제의 운용, 시소러스의 구성 등의 과정에서 체계적으로 통합 운영되어야 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.427-434
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• 2004

In this paper, we present a overview of content-based image retrieval (CBIR) systems: its results and its problems. We propose our CBIR system currently based on color and texture. From the CBIR systems. we discuss the way to add semantic values in image retrieval systems. There are 3 ways for adding them: concept definition, machine learning and man-machine interaction. Along with this we introduce our preliminary results and discuss them in the goal of reaching semantic retrieval. Different result representation schemes are presented. At last, we present our work to build a complete annotated image database and our image annotaion program.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.101-106
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• 2003

This paper introduces the basic concept of computational modeling of perception processes for multimedia data. Such processes are modeled as hierarchical inter-and relationships amongst information in physical, physiological, psychological and cognitive layers in perception. Based on our framework, this paper gives the , algorithms for content-based retrieval for multimedia database systems.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.351-357
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• 2013

질의 키워드의 정보 검색은 키워드의 의미가 다양하여 검색된 문서들이 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가지며, 사용자의 상황과 특성이 사용자 마다 달라 정보가 매우 적고 연관성을 찾기 어렵다. 또한, 일반 상관 계수의 사용은 정보에 대한 연관성을 나타내지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 인선에 필요한 다양한 개념들과 지식으로 구성된 인선 온톨로지와 인선 규칙들을 구축하고 규칙들을 지원하는 인선 절차와 인선 결과의 적합성을 확인할 수 있는 지식검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 스피어만 상관계수를 이용하여 사용자의 상황과 특성에 적합한 정보를 제공하여 제한적인 정보 추천의 단점을 해결하였다. 키워드 기반 검색과 시맨틱 기반 검색 실험 결과 시맨틱 기반 검색이 키워드 검색에 비하여 정확도는 90.3%, 재현율은 71.8%의 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.240-245
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• 1998

Fuzzy information retrieval which uses the concept of fuzzy relation is able to retrieve documents in the way based on not morphology but semantics, dissimilar to traditional information retrieval theories. Fuzzy information retrieval logically consists of three sets : the set of documents, the set of terms and the set of queries. It maintains a fuzzy relational matrix which describes the relationship between documents and terms and creates a thesaurus with fuzzy relational product. It also provides the user with documents which are relevant to his query. However, there are some problems on building a thesaurus with fuzzy relational product such that it has big time complexity and it uses fuzzy values to be processed with flating-point. Actually, fuzzy values have to be expressed and processed with floating-point. However, floating-point operations have complex logics and make the system be slow. If it is possible to exchange fuzzy values with binary values, we could expect sp eding up building the thesaurus. In addition, binary value expressions require just a bit of memory space, but floating -point expression needs couple of bytes. In this study, we suggest a new method of building a thesaurus, which accelerates the operation of the system by pre-applying an ${\alpha}$-cut. The experiments show the improvement of performance and reliability of the system.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.8-13
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• 2007

상황 인식 환경에서는 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 이를 기반으로 사용자와의 상호작용을 지원하는 상황 인식 기술이 중요한 요소로 자리잡고 있다. 온톨로지 기반의 상황 정보 모델은 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 최근 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 상황 인식 환경에서 온톨로지를 이용한 새로운 프로액티브 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온톨로지의 계층적 개념 트리를 이용하여 사용자의 상황에 맞는 정보의 개념 수준을 결정함으로써 보다 효율적인 검색이 가능하다. 이를 위해 제안된 기법을 설명하고, 실험을 통해 기존 기법보다 제안 기법이 우수함을 보인다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제7권3호
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• pp.271-286
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• 2008

The core of the semantic web is ontology, which supports interoperability among semantic web applications and enables developer to reuse and share domain knowledge. It used a variety of fields such as Information Retrieval, E-commerce, Software Engineering, Artificial Intelligence and Bio-informatics. However, the reality is that various errors might be included in conceptual hierarchy when developing ontologies. Therefore, methodologies and supporting tools are essential to help the developer construct suitable ontologies for the given purposes and to detect and analyze errors in order to verify the inconsistency in the ontologies. In this paper we propose a new approach for ontology error detection based on the Concept Lattices of Formal Concept Analysis. By using the tool that we developed in this research, we can extract core elements from the source code of Ontology and then detect some structural errors based on the concept lattices. The results of this research can be helpful for ontology engineers to support error detection and construction of "well-defined" and "good" ontologies.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.309-316
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• 2006

본 논문에서는 도메인 온톨로지를 이용하여 XML 형식의 지식 문서를 분류하고 대표 개념을 효과적으로 추출하기 위한 기법을 제시하였다. 먼저, 도메인 온톨로지는 텍스트마이닝 기법과 통계적 기법을 이용하여 생성하였다. 이를 위해 XML 문서의 구조적인 특징을 이용하여 도메인 대표용어 집합을 구성하였다. 그리고 XML 문서를 효과적으로 분류하기 위한 DScore 기법과 지식 문서로부터 개념을 추출하기 위한 TScore 기법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 295편의 컴퓨터 관련 논문을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 도메인 대표 용어 집합을 이용한 분류 결과가 기존의 방법보다 우수한 성능을 보였다. 특히 TScore기법에서는 문서에서 출현한 용어의 빈도수는 낮더라도 문서의 개념을 대표할 수 있는 용어를 효과적으로 추출할 수 있음을 보였다. 본 연구는 개념 기반의 검색 기법을 통하여 대량의 지식 문서를 효과적으로 관리하기 위한 지식 관리 모델에 적용할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권12호
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• pp.3025-3035
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• 1998

본 연구에서는 개념 기반 이미지 정보 시스템 COIRS(COncept-Based Image Retrieval System)를 설계하고 구현하였다. COIRS는 개념에 기반한 질의가 가능하다는 점에서 기존의 내용기반 이미지 검색 시스템들과 다르다. 즉, 사용자는 개념적으로 관련이 있는 이미지를 검색할 수 있다. 본 논문에서 개념은 기본적으로 한 이미지 내에 있는 단순 객체들의 복합 형태를 의미한다. COIRS에서 한 이미지는 대상 객체들과 그들 사이의 공간관계로 이루어지는 트리플들에 의해 표현되며, 트리플 시소러스에 의해 개념이 유추된다. COIRS는 가시적 이미지 색인기, 트리플 시소러스, 역화일, 사용자 질의기로 구성되어 있다. 가시적 이미지 색인기는 객체의 이름 명시를 통한 객체의 인식과 그들간의 상대적 위치를 명시함으로써 색인시 수작업을 최소화하기 위한 도구이다. 트리플 시소러스는 트리플을 분석하여 개념을 유추함으로T 궁극적으로는 이미지 전체의 의미를 추출할 수 있게 한다. 이미지를 색인할 경우와 질의를 정형화 할 때 모두 공통적으로 트리플이 사용되므로 질의의 평가는 사용자 질의기를 통해 주어진 트리플들과 역화일내의 트리플간의 부합에 의해 수행된다. COIRS의 주된 장점은 1)기존의 이미지 정보 검색 시스템들이 색, 모양, 질감 등의 정보에 의해 검색을 수행하는데 비해 개념에 기반한 검색을 수행하므로 한 단계 더 진보된 이미지 정보 검색 시스템이며, 2)개념에 기반한 검색 기능과 더불어 기존의 이미지 정보 검색기술도 모두 균일한 환경안에서 수용할 수 있는 통합된 구조를 지원한다는 것이다.