• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1040-1043
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• 2013

최근 IT기술의 발전은 교육의 패러다임을 변화시키는 중요한 요소로 작용하고 있다. 이러한 IT의 기술이 학습환경을 변화시키며 학습모형에도 영향을 미치고 있는 것이다. 특히 창의적인 생각이나 새로운 아이디어를 중요시 하는 국가적 교육 경쟁력이 핵심으로 작용하면서 창의력 증진을 위한 학습모형 개발 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 지식보다는 그룹의 지식이 강조되는 집단지성 기반의 창의력 증진 학습모형 개발에 대한 연구를 진행하였다. 기존의 학습모형은 교수자 중심적으로 지식을 전달하는 방식 이였다면, 본 연구에서는 교수자와 학습자, 참여자라는 집단의 생성과 학습 자료의 공유, 개방을 극대화 한 창의력 증진학습 모형을 제시하고자 한다. 또한 창의력 증진 학습모형을 위한 기술과 교육 그리고 소셜 네트워크의 통합적 적용 설계 모델을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.803-804
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• 2009

To accommodate constantly growing knowledge in scientific discourse that is revised over time by domain experts, we need to also evolve our ontology. The body of knowledge will get structured and refined as we develop a deeper understanding of issues. Keeping trail of new changes in semantically rich and formally sound mechanism has pragmatic advantages for providing the undo and redo facility and ontology recovery to a previous state. In this research, we have proposed a framework that support change logging and then using these logged changes for reverting ontology to a previous consistent state and visualization of change effects on ontology. The system is compared with ChangesTab of $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ and the results depict better accuracy for our system.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.256-259
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• 2022

BaaS(Blockchain as a Service)는 블록체인의 사용이 어렵다는 단점을 유연한 자원운용이 가능하고 뛰어난 접근성의 특징을 가진 클라우드와 접목하여 쉽게 블록체인을 구축하고 사용할 수 있도록 해주는 클라우드 서비스이다. BaaS 의 등장으로 블록체인의 접근성은 큰 범위로 증가하였으며 다양한 도메인에 활용되고 있다. 하지만 클라우드 기반 서비스이기 때문에 클라우드 서비스의 문제점인 보안 이슈가 제기되었다. 본 논문에서는 BaaS 에 ZKP(Zero-Knowledge Proof)와 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하여 보안성을 제공할 수 있는 새로운 BaaS 모델인 EBaaS 를 제안한다. EBaaS 는 엣지 컴퓨팅 기술을 적용하여 클라우드 서비스 공급업체에 대한 데이터 종속성을 제거하고 블록체인의 고가용성을 제공할 수 있으며 ZKP 를 활용하여 내부적으로 민감한 데이터에 대한 보안성도 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.759-760
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• 2020

최근 사용자, 상품, 그리고 상품의 메타 정보 사이의 관계를 표현한 지식 그래프 (knowledge graph) 가 추천 시스템 분야에서 많은 관심을 받고 있으며 활발히 이용되고 있다. 하지만 기존의 지식 그래프는 각 노드 (사용자, 상품, 메타 정보 등) 사이의 단순한 사실 관계만을 표현하고 있으며, 이는 사용자의 선호도를 정확히 파악하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 지식 그래프의 정보 부족 문제를 보완하기 위해 각 상품에 남겨진 텍스트 리뷰를 감정 분석 (sentiment analysis) 하고, 이를 각 노드 간의 선호도 정보로 활용하여 지식 그래프를 구축하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.519-521
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• 2023

온라인 뉴스 플랫폼의 발전은 에코 챔버(echo chamber) 효과와 정치적 양극화를 심화시키며, 이를 완화하기 위한 선행 연구로 뉴스 기사의 정치적 성향을 판단하는 연구가 필요하다. 기존 연구는 외부 지식 그래프를 활용하여 뉴스 기사의 텍스트 정보를 더욱 풍부하게 표현한다. 그러나, 외부 지식을 임베딩하는 지식 그래프 임베딩(knowledge graph embedding, KGE) 방법은 다양하며, 각 KGE 방법이 정치적 성향 예측 정확도에 미치는 효과에 대해서 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 정치적 성향 예측에 외부 지식의 활용을 최대화하기 위한 다양한 KGE 방법들의 효과를 분석한다. 실험 결과, 외부 지식 그래프 내의 개체들 간 복잡한 관계를 간단하고 정확하게 표현 가능한 ModE 방법을 활용하는 것이 정치적 성향 예측에 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.27-35
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• 2002

지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.79-92
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• 2015

미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.481-490
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• 2022

컴퓨팅 기술의 발전으로 빅 데이터 시대가 도래하게 되어 우리는 주변의 수많은 데이터와 생활하고 있다. 초등학생들도 예외는 아니다. 따라서 초등학교부터 데이터 처리하는 것을 학습하는 것이 매우 중요하다. 초등학생들은직관적인 사고를 하기 때문에 데이터를 바로 그림으로 표현하는 데이터 시각화가 중요한 학습 요소이다. 본 연구에서는 초등학생들이 생활 속의 데이터를 시각화해 봄으로써 이것이 정보 처리 역량에 얼마나 효과적인지를 연구한다. 초등학교 3학년 학생들에게 데이터 시각화 도구를 이용하여 8차시의 데이터를 조직화하고, 시각화한 후에, 상호작용의 절차를 체험하는 것으로 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램을 7개 학급에 186명의 학생들에게 적용하고 수업 전과 수업 후 지식정보처리 역량 요소를 평가하였다. 사전·사후 검사를 실시한 결과 지식정보처리 역량에 유의미한 차이가 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 데이터 시각화 프로그램은 효과가 있다.

• 지능정보연구
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• 제3권2호
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• pp.93-104
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• 1997

The major economic health problem of dairy cattle is mastitis which can affect 10 to 50% of cow-quarters. This health problem is difficult for many dairy farmers and health advisors to understand, diagnose and control. Without special laboratory testing, most mastitis is overlooked. Estimates of annual mastitis cast per cow vary from $50 to $200. For the nearly 9 million cows in the United States, annual loss to the dairy industry amounts to over one billion. A knowledge-based decision aid has been developed to evaluate mastitis data retrieved electronically from two of nine U. S. regional dairy records processing centers. Heuristic rules to diagnose herd mastitis problems were collected and incorporated into the system from various domain experts. This system information. It allows users to select mastitis control schemes with various degrees of aggressiveness and teaches commonly accepted mastitis control practices.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권1호
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• pp.79-90
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• 2010

A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. The continuous characteristic of streaming data necessitates the use of algorithms that require only one scan over the stream for knowledge discovery. Data mining over data streams should support the flexible trade-off between processing time and mining accuracy. In many application areas, mining frequent itemsets has been suggested to find important frequent itemsets by considering the weight of itemsets. In this paper, we present an efficient algorithm WSFI (Weighted Support Frequent Itemsets)-Mine with normalized weight over data streams. Moreover, we propose a novel tree structure, called the Weighted Support FP-Tree (WSFP-Tree), that stores compressed crucial information about frequent itemsets. Empirical results show that our algorithm outperforms comparative algorithms under the windowed streaming model.