• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.7
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• pp.427-435
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• 2019

Soundscape provides important resources to understand social and cultural aspects of our society, however, it is still its infancy to study on the research framework to record, conserve, categorize, and analyze soundscapes. Topic modeling is an automatic approach to discover hidden themes that are disperse in unstructured documents, thus topic modeling is robust enough to find latent topics such as research trends behind a collection of documents. The purpose of this paper is to discover topics on current soundscape research based on topic modeling, furthermore, to discuss the possibilities to design a metadata system for sound archives and to improve Soundscape Ontology which is currently developing.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.501-502
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• 2011

국가R&D정보는 R&D과제, 참여인력, 성과, 장비정보등으로 구성되며, 특히 R&D과제의 참여인력정보를 기반으로 한 의미기반서비스를 위해서는 인력 온톨로지의 모델링이 중요하다. 온톨로지 모델링을 어떻게 하느냐에 따라서 구현 가능한 의미기반서비스의 범위가 달라지며, 구성하는 데이터에 대한 이해도와 서비스 종류에 따라 모델링을 다르게 할 수 있다. 국가R&D인력정보기반 의미기반서비스는 인력정보의 현황과 특성에 대한 이해를 통해 연구자들이 협력대상 연구자와 평가위원 후보를 쉽고 효율적으로 탐색 활용할 수 있는 정보이용환경을 제공하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 보다 지능화된 의미기반 추론서비스 제공을 위한 국가 R&D 인력정보의 온톨로지 모델링 및 활용 사례를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.434-436
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• 2010

가상 세계는 현실과 유사하게 디자인된 가상 환경과 인간처럼 행동 하도록 설계된 agent들로 구성되어 있다. 이 agent는 입력된 행동들만 수행하는 기존의 시스템과는 달리, 자신의 감각 기관을 통해 지각된 정보를 자신이 가진 knowledge schema와 비교하여 판단한 후, Agent 스스로 행동하는 것이 특징이다. 이 과정에서 새로운 정보를 저장하기도 하고, 기존의 정보를 수정하기도 하며 때로는 실수를 범하기도 한다. 가상 세계에 존재하는 Agent는 지각, 인식, 판단, 행동의 단계를 끊임없이 반복한다. 이 가운데 '지각'의 주된 목적은 Agent의 인식 성공률을 높이는데 있다. 이것을 위해서는 인식에서 비교 가능한 최적의 데이터 형태로 지각의 데이터들을 전달해야한다. 이 연구에서 지각 단계의 데이터 구조는 어떻게 구성되어야하고 또, 어떤 방식으로 인식 단계에 전달되는지에 대해 소개할 것이다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.05a
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• pp.237-243
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• 2005

As the well-being or quality of life of a population is the common interests, a lot of people are interested in wines. They are willingness to share wine knowledges with other wine experts on the web. Therefore the study for information retrieval system and inference engines are needed to get relevant search results about wine types and suitable wines for given foods. This paper discusses an approach to the architecture of agent-based semantic web services in wine ontology.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.283-284
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• 2012

본 논문에서는 온톨로지 기반의 가상세계를 구현하고, 그 구현된 가상세계의 거주자가 경험하는 정보를 이미 정의된 지식구조로 저장하여, 재사용성과 다양성을 보장한다. 시간의 흐름과 공간적 위치 관계의 표현을 위한 S-T(시공간) 그래프와 일련의 정의된 사건과 이벤트가 가상세계 거주자인 에이전트의 지식구조에 맞게 변형, 축소된 후에 저장되어 최종적으로 에이전트를 둘러싼 환경변화자체가 에이전트의 의사결정을 좌우하지 않고, 에이전트의 지식을 기반으로 에이전트 자신의 의사결정 시스템에 따라 환경에 대응하는 다양한 행동을 보여준다. 이러한 에이전트의 지식구조를 구현하기 위하여 기본적으로 온톨로지라는 가상세계 자체를 아우르는 추상화 모델이 필요하며, 이 모델을 상속하여 실세계의 Object들을 정의 해 나간다. 정의된 온톨로지를 기반으로 가상세계에 Object들을 등장 시키고, 시공간적 변화에 따른 정보들이 에이전트의 지식구조로 변형되어 저장되어 진다, 이렇게 저장된 정보들이 에이전트의 의사결정 시스템에 적용되어 에이전트의 다양한 행위를 보장 할 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.12 no.2
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• pp.34-46
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• 2023

A growing number of large scale knowledge graphs raises several issues how knowledge graph data can be organized, discovered, and integrated efficiently. We present a novel semantic-based mashup platform for contents convergence which consists of acquisition, RDF storage, ontology learning, and mashup subsystems. This platform servers a basis for developing other more sophisticated applications required in the area of knowledge big data. Moreover, this paper proposes an entity matching method using graph convolutional network techniques as a preliminary work for automatic classification and discovery on knowledge big data. Using real DBP15K and SRPRS datasets, the performance of our method is compared with some existing entity matching methods. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods due to its ability to increase accuracy and reduce training time.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.7
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• pp.1585-1600
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• 2009

The goal of Semantic Web is to provide efficient and effective semantic search and web services based on the machine-processable semantic information of web resources. Therefore, the process of creating and adding computer-understandable metadata for a variety of web contents, namely, semantic annotation is one of the fundamental technologies for the semantic web. Recently, in order to manage annotation metadata, direct approach for embedding metadata into the document is mainly used in semantic annotation. However, many semantic annotation tools for web documents have been mainly worked with HTML documents, and most of these tools do not support semantic search functionalities using the metadata. In this paper, based on these problems and previous works, we propose the Ontology-based Semantic Annotation tool(OSA) to efficiently support semantic annotation for web documents(such as HTML, PDF). We define a semantic annotation model that represents ontological-semantic information by using RDFS(RDF Schema). Based on XMP(eXtensible Metadata Platform) standard, the model is encoded directly into the document. By using OSA with XMP, user can perform semantic annotation on web documents which are able to keep compatibility for managing annotation metadata. Eventually, the integrated semantic annotation metadata can be used effectively in semantic search for a variety of web contents.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.2
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• pp.83-91
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• 2011

Much research has been conducted on the e-learning systems for recommending a learning content to a student based on the difficulty of it. The difficulty is one of the most important factors for selecting a learning content. In the existing learning content recommendation systems, the difficulty of a learning content is determined by the creator. Therefore, it is not easy to apply a standard rule to the difficulty as it is determined by a subjective method. In this paper, we propose an ontology-based method for determining the difficulty of a learning content in order to provide an objective measurement. Previously, ontologies and knowledge maps have been used to recommend a learning content. However, their methods have the same problem because the difficulty is also determined by the creator. In this research, we use an ontology representing the IS-A relationships between words. The difficulty of a learning content is the sum of the weighted path lengths of the words in the learning content. By using this kind of difficulty, we can provide an objective measurement and recommend the proper learning content most suitable for the student's current level.

• ETRI Journal
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• v.39 no.4
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• pp.502-513
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• 2017

For video understanding, namely analyzing who did what in a video, actions along with objects are primary elements. Most studies on actions have handled recognition problems for a well-trimmed video and focused on enhancing their classification performance. However, action detection, including localization as well as recognition, is required because, in general, actions intersect in time and space. In addition, most studies have not considered extensibility for a newly added action that has been previously trained. Therefore, proposed in this paper is an extensible hierarchical method for detecting generic actions, which combine object movements and spatial relations between two objects, and inherited actions, which are determined by the related objects through an ontology and rule based methodology. The hierarchical design of the method enables it to detect any interactive actions based on the spatial relations between two objects. The method using object information achieves an F-measure of 90.27%. Moreover, this paper describes the extensibility of the method for a new action contained in a video from a video domain that is different from the dataset used.