• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1354-1359
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• 2013

최근 멀티미디어 기술과 네트워크의 발전으로 멀티미디어 콘텐츠의 생성은 빠르게 늘어가고 있다. 그러나 이를 찾고 활용하는 기술은 부족하다. 이러한 문제를 보완하고 해결하기 위해 멀티미디어 콘텐츠를 위한 표준안들이 많이 있으나 멀티미디어 데이터 형식과 상호운용성을 표현하기에는 부족하다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠를 상호 운용할 수 있도록 하는 온톨로지 기반의 콘텐츠 검색 시스템을 제시한다. 온톨로지는 MPEG-7의 MDS(Multimedia Description Scheme)와 같은 스키마 구조에 온톨로지 구축을 위한 규칙을 제시하여 구성한다. 이러한 온톨로지를 바탕으로 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 연관성을 확장하여 의미론적 검색 시스템을 구축한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.261-276
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• 2020

Digital contents services are one of the topics that have been intensively studied in the media industry, where various semantic and ontology techniques are applied. However, query execution for ontology data is still inefficient, lack of sufficient extensible definitions for node relationships, and there is no specific semantic method fit for media data representation. In order to make the machine understand digital contents (DCs) data well, we analyze DCs data, including static data and dynamic data, and use ontology to specify and classify objects and the events of the particular objects. Then the formal representation method is proposed which not only redefines DCs data based on the technology of OWL/RDF, but is also combined with media segmentation methods. At the same time, to speed up the access mechanism of DCs data stored under the persistent database, an ontology-based DCs query solution is proposed, which uses the specified distance vector associated to a surveillance of semantic label (annotation) to detect and track a moving or static object.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.107-115
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• 2012

최근 정보 환경에서는 다양한 멀티미디어 콘텐츠가 주목받고 있다. 그러나 이러한 콘텐츠는 표현 형식과 내용이 방대하여 사용자가 원하는 콘텐츠를 쉽게 검색하고 활용하기가 어려웠다. 이를 해결하기 위해, 그동안 많은 연구들이 콘텐츠에 메타데이터를 추가하는 표준안을 제시하였고, 이로 인해 콘텐츠에 대한 의미 검색이 가능해졌다. 그러나 여러 가지 메타데이터 표준과 이를 따라 명세된 콘텐츠가 증가하면서 콘텐츠 간 상호운용성이 결여되기 시작했고, 사용자는 다시 검색의 어려움에 직면하게 되었다. 이러한 문제점을 개선하기 위해, 본 연구에서는 메타데이터 표준간의 상호운용성을 지원하고, 이를 구성하는 엘리먼트와 엘리먼트 사이에 표현된 의미 관계를 확장하여 시맨틱 검색이 강화된 TOFIC(The Ontology For Imagery Contents)을 제안한다. TOFIC에서는, MPEG-7과 TV-Anytime 표준 간 의미 관계를 분류하고 확장된 시맨틱을 정의하여 현재 정보 환경에 존재하는 멀티미디어 콘텐츠에 대한 일관된 의미 검색과 강화된 내용-기반 검색을 지원한다.

• International Journal of Contents
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• 제12권2호
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• pp.24-30
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• 2016

Ontology is known to be one of the most important technologies in achieving semantic web. It is critical as it represents the knowledge in a machine readable state. World Wide Web Consortium (W3C) has been contributing to the development of ontology for the last several years. However, the recommendation of W3C left out HTML despite the massive amount of information it contains. Also, it is difficult and time consuming to keep up with all the technologies especially in the case of constructing ontology. Thus, we propose a module and methods that reuse HTML documents, extract necessary information from HTML tags and mapping it to OWL 2. We will be combining two kinds of approaches which will be the structural refinement for making an ontology skeleton and linguistic approach for adding detailed information onto the skeleton.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.25-33
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• 2006

시맨틱 환경에서의 시맨틱 검색을 위해서는 분산된 자원의 관리와 처리가 중요한 요소이다. 분산된 자원의 효율적인 검색을 위해서는 온톨로지의 사용이 필수적이지만, 모든 자원에 대한 통합적인 온톨로지를 구축하는 것은 현실적으로 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 웹 환경에서의 대부분의 자원은 관계형 데이터베이스 형태로 저장되어져 있다고 가정하고, 시맨틱 검색을 위하여 분산된 관계형 데이터베이스 테이블과 도메인 온톨로지간의 매칭을 위한 방법을 제안한다. 기존의 관계형 데이터베이스와 도메인 온톨로지간의 매칭에 관한 연구들은 관계형 데이터베이스에서 로컬 온톨로지를 추출하여 도메인 온톨로지와의 매칭을 수행하였다. 그러나, 로컬 온톨로지를 추출하는 과정에서 도메인 온톨로지와의 상관관계를 이용하지 않음으로 인하여 도메인 정보가 손실되는 문제점을 가지고 있다. 이에 대한 해결책으로 관계형 데이터베이스의 인스턴스들과 도메인 온톨로지의 인스턴스간의 유사도 측정을 통한 정보 손실을 방지하였으며, 관계형 데이터베이스내의 테이블들간의 관계와 온톨로지에서의 클래스들간의 관계 정보를 이용하여 보다 효율적인 매칭이 가능하도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.591-593
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• 2010

온톨로지(Ontology)란 인간이 사물을 분류할 때 어떠한 개념적인 의미로 분류를 하는 것으로부터 출발하여, 현상이나 개념에 의미를 두어 객체화 하는 것을 말한다. 또한, 공학에서의 온톨로지는 공유하는 개념과 형식적이고 명확한 명세로 그 의미를 부여 하는 개념적인 것이 공학에서의 온톨로지이다. 방송 멀티미디어로 특화된 표준인 TV-Anytime과 멀티미디어 전반을 표현하는 MPEG-7의 표준을 바탕으로 방송용 멀티미디어 표현방법에 사용할 수 있는 온톨로지 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 TV-Anytime의 멀티미디어 표준과 MPEG-7의 멀티미디어 표준을 기반으로 방송용 콘텐츠에 대한 온톨로지를 개발 하였으며, 온톨로지를 표현하기 위한 언어로 OWL(Web Ontology Language)과 RDF(Resource Description Framework)을 사용하여 방송 콘텐츠 메타데이터를 표현하는 온톨로지를 개발하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.29-37
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• 2005

현재 많은 수의 원격대학들이 사이버교육 서비스를 제공하고 있으나 교육용 콘텐츠의 형식과 질에 있어서는 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 표준적인 콘텐츠 개발 전략의 부재로 인하여 교수자마다 서로 다른 형식과 내용 구성의 콘텐츠를 작성하고 있으며 콘텐츠들 사이의 연관성의 부족으로 인하여 콘텐츠의 재사용이 어렵고 내용적으로 보완관계에 있는 유용한 콘텐츠가 있음에도 학습자가 이를 활용하는 것을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 표준화, 재사용, 연관성을 높일 수 있도록 온톨로지와 SCORM 기반의 고급 교육 콘텐츠 개발 전략을 수립하였으며 실제 원격대학의 교육 콘텐츠를 제작함으로써 제안하는 기법이 효과적임을 보이고 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.537-540
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• 2007

본 논문의 목적은 인간과 시스템의 상호작용에 의한 컨텐츠 생성을 가능하게 함으로써 회의공간에서의 지식창조 프로세스를 지원하는데 있다. 회의에 있어서 발표자료는 기존의 조직이 보유 하고 있는 유형 지식인 컨텐츠 리소스들에 발표자의 지식이 더해진 산물로서 기존의 조직의 지식과 회의에서 창조되는 새로운 지식 사이의 가교역할을 담당한다. 본 논문에서는 R&D 회의를 대상으로 이러한 회의에서의 새로운 지식 창조의 기반이 되는 발표자료의 작성을 지원하는 적응형 컨텐츠 생성 시스템 (Adaptive Contents Generation System)을 제안하였다. 제안 시스템을 구현하기 위하여 먼저 기존의 조직이 가지고 있는 자원인 구성원 정보, 프로젝트 및 미팅 정보, 컨텐츠 리소스들을 체계적으로 관리하기 위한 Ontology를 구축하였다. 이렇게 구축된 Ontology를 기반으로 제안 시스템은 회의, 발표자, 참가자들의 상황과 생성되는 컨텐츠의 종류에 적합한 Fragment 들을 추출하고 이들을 하나의 컨텐츠로 구조화하여 사용자에게 제공한다. 또한 사용자가 시스템으로부터 생성된 컨텐츠를 수정하고 시스템은 이를 반영할 수 있는 환경을 제공함으로써 시스템이 가지고 있는 지식에 사용자 자신의 지식을 더하여 표현할 수 있도록 하였다. 본 논문은 시스템과 인간의 협업 작업에 의한 인간 기능의 확장뿐만 아니라 조직의 지식경영 및 효율적인 컨텐츠 관리를 지원하는 데에 그 의의를 둘 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.11-21
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• 2016

사용자들에게 더욱 효율적이고 정확한 검색 결과를 제공하기 위하여, 인터넷시스템은 시맨틱웹과 같은 차세대 기술에 더욱 의존하게 된다. 시맨틱웹을 구현하는데 가장 중심적인 요소가 온톨로지이다. 온톨로지의 데이터는 시간이 흐르면 변하는 경향이 있으며, 변화 제어 시스템을 통하여 변화의 내용들을 추적하고 반영할 수 있다. 특히, 온톨로지가 변하기 전의 버전에 대하여 작성된 질의는 새로운 버전의 온톨로지에 대하여 실행되지 못할 가능성을 지니고 있다. 따라서, 이러한 경우에는 새로운 버전의 온톨로지에 대하여 실행이 가능하도록 질의를 수정하여 가장 최신의 데이터를 검색하도록 해야 한다. 이와 관련한 많은 연구들이 진행되었지만 아직 해결하지 못한 문제들이 있으며, 본 연구는 이를 해결하기 위하여 온톨로지 클래스와 속성에 대하여 변화 그래프를 제안하였다. 그래프는 온톨로지 데이터가 변화하여 새로운 버전이 생성될 때 만들어지도록 하였으며, 이를 이용하여 질의를 변형하여 실행하도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.548-557
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• 2010

본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.