• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.39-60
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• 2011

웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.190-193
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• 2008

사용자의 '참여'를 지향하는 웹2.0 서비스들은 사람간이나 정보간의 '관계'에 대한 문제에 주목하고 있다. 대표적인 서비스인 블로그는 엮인글을 통해 사용자들의 참여를 이끌고 문서를 연결하고 있으나 이를 악용하는 사례들이 발생하고 있어 이에 대한 해결을 위해 연결에 대한 분석이 요구되고 있다. 사람의 개인 정보와 친구 관계 및 주변 사물과의 관계를 모델링하는 방식인 FOAF(Friend of a Friend)는 이러한 사회연결망 분석을 가능케 하는 수단으로써 연구되고 있다. FOAF는 단순화되고 이해하기 쉬운 용어를 사용하여, 복잡하고 이해하기 어려운 시맨틱 웹의 단점을 극복하기 위한 발판으로서 또한 주목 받고 있다. 본 연구에서는 여러 웹 사이트를 하나의 ID로 이용하기 위한 OpenID를 통해 FOAF에 정보 관리 능력을 부여하여 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한 실제 운영되는 관리 능력을 부여하여 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한 실제 운영되는 사회연결망 서비스의 분석을 통해 OpenID의 정보에 따라 자동으로 사회연결망 정보를 수집하는 성장형 FOAF 프레임워크를 설계하였으며, 쉬운 FOAF를 보급하기 위한 발판을 마련하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.165-176
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• 2012

최근 사용자들이 생성한 콘텐츠들이 크게 늘어나고 커뮤니티 기반 웹 사이트가 발전함으로 인하여 사용자들에게 인터넷 자원을 추천하는 시스템이 큰 각광을 받고 있다. 그러나 대부분의 인터넷 자원 추천 시스템들은 사용자의 특징을 충분하게 반영하지 못하는 한계를 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자의 특징이 충분히 반영되는 자원의 추천을 위하여 FOAF와 SNA를 사용한 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) FOAF를 통해 사용자의 특징 데이터와 태그 데이터를 취득한다. 2) 취득한 데이터를 세 종류의 행렬에 삽입하고 통합한 후 사용자, 사용자의 특징, 태그를 나타내는 그래프를 생성한다. 3) 소셜 네트워크 분석을 통해 추천 항목의 일반 특징과 핫태그(Hot tag)를 선정하여 인터넷 자원을 추천한다. 본 논문의 검증을 위하여 우리는 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법과 아이템 기반 추천 방법을 비교하였다. 이를 통해 보다 많은 사용자가 참여할수록 아이템 기반 추천 방법보다 본 논문에서 제안한 방법에 의한 추천 결과의 품질이 우수함을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 활용하면 사용자들에게 보다 적합한 자원을 추천하는 것이 가능하다. 그리고 제안하는 방법은 폭발적으로 늘어나는 인터넷 자원을 검색하는데 있어 효율적으로 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.485-495
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• 2009

본 연구에서는 한의학 연구자들이 연구를 하는데 있어 상호협력이 가능한 연구자들을 검색하고 연구자들이 가지고 있는 연구 정보를 공유하기 위해서 한국한의학연구원 소셜 네트워크 온톨로지를 구축하였다. 이를 위해 우선 모든 연구자들의 개인정보, 학력/경력/자격/학회정보, 연구정보, 인맥정보를 수집하였으며, 수집된 정보를 분석하여 온톨로지 객체의 관계, 계층구조, 속성들을 정의하고 이를 FOAF와 OWL 기반의 온톨로지로 구축하였다. 또한 온톨로지에서 정보들간의 관계성을 분석하여 온톨로지에서 명시되지 않은 새로운 추론 가능한 정보들을 추출하였다. 이렇게 구축된 온톨로지는 FOAF를 통해 다른 소셜 네트워크와 연계가 용이하며 또한 OWL 기반의 온톨로지 추론을 제공할 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.531-534
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• 2010

웹 2.0의 적극적인 도입에 따라 소셜 네트워크 기반 커뮤니티 사이트에서는 관련된 콘텐츠를 적절하게 추천하는 것은 중요한 문제로 부각되고 있으며 이로 인해 사용자들의 동향 및 이슈 추출 기법이 중요하게 작용하고 있다. 이러기 위해서 지금까지의 연구에서는 콘텐츠에 포함된 키워드 매칭 방법을 이용하고 있으나 사용자들 간의 연결 관계와 키워드의 중요도를 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 FOAF 기반의 소셜 네트워크와 del.icio.us에서 제공하는 소셜 북마크 데이터를 기초로 소셜네트워크 분석을 보이며 이를 통한 사용자들 사이에서 중요하게 부각되는 핫 이슈를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 핫 이슈 추출 방법을 활용하면 사용자들의 관심 분야 동향파악을 효율적으로 수행할 수 있으며 이를 통해 맞춤형 마케팅 및 콘텐츠 추천이 가능해 진다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.279-290
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• 2011

최근 웹 및 웹 콘텐츠의 양이 폭발적으로 증가함에 따라서 콘텐츠 추천 시스템(CRS, Contents Recommendation System)은 최근 중요한 이슈로 대두되었다. 이에 따라, 콘텐츠 추천 시스템에 대한 콘텐츠 추천 방법(CRM, Contents Recommendation Method)이 꾸준히 연구 및 소개되어 왔다. 그러나 전통적인 CRM들은 콘텐츠 생성자의 위상이 중요하게 여겨지는 웹 2.0 환경에서 활용하는데 부족함이 있다. 본 논문에서는 연결 정도 중심성 분석(Degree of centrality) 및 TF-IDF를 활용하여 양질의 콘텐츠를 추천하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 RSS와 FOAF를 수집하여 TF-IDF와 연결 정도 중심성을 각각 분석한다. 그리고 분석된 두 값을 이용하여 콘텐츠를 추천한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 우리는 시스템을 구현하였으며 콘텐츠 추천 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하면 입력된 질의어에 대해 사용자와 콘텐츠의 관계를 분석하고 이를 통해 적절한 콘텐츠를 추출할 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 통해 구축한 시스템은 전통적인 콘텐츠 추천 시스템과 달리 소셜네트워크에서 콘텐츠 생산자에 대한 중요도가 반영됨으로 보다 신뢰성이 있는 결과를 얻을 수있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.43-48
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• 2010

유용한 이메일은 소비자 구매행동에 긍정적 영향을 미치며, 온라인 상점에서 소비자를 구매로 유인하는 수단이 된다. 또한 이메일을 통해 소비자와 정기적인 접촉을 갖게 되면 고객의 충성도가 개선된다. 그러나 이메일에도 한계점이 있다. 통계에 의하면, 이메일의 절반 이상이 스팸이다. 이메일 사용자가 증가함에 따라 과거 몇 년 동안에 스팸이 급속도로 증가하고 있다. 본 연구에서는 그러한 이메일 마케팅의 한계점을 극복하기 위해 온톨로지 접근법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 스팸 메일을 제거하는데 온톨로지를 활용하는 것이 아니라 개인의 특성과 흥미를 고려하여 개인화 콘텐트를 서비스하는데 온톨로지를 적용하였다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 개발하였고 기존의 FOAF도 활용하였다. 본 연구의 제안 시스템을 시나리오를 통해 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.390-394
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• 2009

시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크는 다양한 분야에서 높은 활용성을 가진다. 본 논문에서는 FOAF 기반 소셜 네트워크에 대하여 다양한 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 네트워크 내의 전문가를 추천하는 시스템을 제안한다. 분석 시스템은 SparQL, RDFS 추론, 그리고 시각화 도구를 이용하여 온톨로지 기반 소셜 네트워크에 대한 효과적인 활용 방안을 제시한다. 그리고 이러한 분석 시스템을 실제 소셜 네트워크에 적용시켜 Centrality, Small world, Scale free 특성 등의 다양한 분석을 수행하고, 특정 분야에 대한 전문가를 분석하는 방법을 제시한다. 이러한 활용방법은 마케팅, 조직 관리, 지식 경영 시스템 등 다양한 분야에서 이용될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.523-526
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• 2010

오늘날의 인터넷은 웹 2.0 의 출현으로 인하여 콘텐츠의 생산주체가 서비스 제공자에서 서비스 수요자인 사용자들로 변화되고 있다. 이에 따라 사용자들의 경험은 콘텐츠의 품질에 큰 영향을 미치고 있으며 소셜 네트워크에서 취득한 콘텐츠는 검색으로 취득한 콘텐츠보다 신뢰를 받고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 기반으로 사용자들에게 양질의 콘텐츠를 추천하기 위한 방법과 그 개발을 보인다. 소셜 네트워크는 XML 기반의 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF 를 이용하여 수집하며 이를 통해 사용자와 사용자 사이의 관계를 수집한다. 그리고 웹 콘텐츠 출판언어인 RSS를 이용하여 각 사용자들이 블로그 등을 통해 배포한 콘텐츠를 수집한다. 본 논문에서 보이는 시스템은 FOAF 와 RSS 를 기초로 입력된 키워드에 대해 사용자와 콘텐츠의 관계를 분석하고 이를 통해 콘텐츠를 추천하는 기능을 가진다. 본 논문에서 보이는 시스템은 전통적인 콘텐츠 추천 시스템과 달리 사용자가 속한 소셜 네트워크에서 콘텐츠 생산자가 대한 중요도가 반영되므로 보다 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.199-202
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• 2015

본 논문은 재난 방재 시 실내의 지하시설, 음영지역의 재난 상황 정보에 대하여 원활한 서비스 제공에 대해 제안 하였다. 소셜 네트워크 서비스를 통해 사용자가 공유하는 자연재해 발생 정보를 자동적으로 감지하고, 수집된 정보를 분석하여 FOAF 기반으로 소셜 네트워크와의 관계 및 특성을 이끌어내어 연계가 용이하도록 온톨로지 추론을 설계하였다. 또한 사용자의 분석된 정보에 따라 기관 및 개인에게 정보를 신속하게 제공할 수 있는 시스템의 설계를 제시하여, 재난 방재 시 BLE 센서를 이용한 재난재해 정보를 재난환경 주변의 사람들에게 실시간으로 알려주는 시스템을 제시하였다.