• 한국한의학연구원논문집
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• 제16권1호
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• pp.69-84
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• 2010

It is the well-known truth that processing of raw information is needed to a certain extent during information search. Especially for Oriental Medical information, it becomes much clearer that even more complex processing is necessary. As a means of reducing such complexity, this study suggests a way to understand effectively the organic relationships among information found on the interface. In this process, 'knowledge-based archaeological' method has been used. A new concept of interface observed by this research is the study of a system which contains realistically considered knowledge-based archaeological and historical specificity. These models are organized so that search results could be materialized in different tree-structured interface models, which can help one understand the relationships among wanted search results at one glance and confirm the details of those results via mouse click. Strength of the vertical tree structure resides in its capability of suggesting its users clear historical relationship between separate Oriental medical information. The horizontal tree structure enables deeper understanding of sectional interrelationship of searched information. The strength of the prescription tree structure is that it helps one understand the lineage of prescriptions, as Oriental medicinal treatment is often summarized into changes in prescriptions.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2786-2796
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• 1998

대용량의 공간(spatial) 데이터베이스에서 사용자에게 관심있고 일반화된 지식을 추출하는 것은 지형 정보 시스템이나 지식 베이스 시스템의 개발에 중요한 기법중의 하나이다. 본 논문은 공간 데이터 마이닝에 널리 사용되는 일반화(generalization) 방법을 확장한 공간 데이터 마이닝 모듈에 공간 데이터를 추론할 수 있도록 구축된 규칙베이스(rulebase)를 통합한 공간데이터 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위한 전위기로서 공간 데이터 우선(spatial data dominated)과 비공간 데이터 우선(nonspatial data dominated) 마이닝을 병합한 방식과 다중 주제도(multiple thematic map)가 주어졌을 때의 공간 지식을 추출해 낼 수 있는 방식을 제안한다. 또한 후위기로서 공간 객체들간의 위상 관계(topological relationship)를 추론하기 위한 공간 규칙 베이스를 구축한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.171-183
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• 2020

Capsule endoscopy is one of the increasingly demanded diagnostic methods among patients in recent years because of its ability to observe small intestine difficulties. It is often conducted for 12 to 14 hours, but significant frames constitute only 10% of whole frames. Thus, it has been designed to automatically acquire significant frames through deep learning. For example, studies to track the position of the capsule (stomach, small intestine, etc.) or to extract lesion-related information (polyps, etc.) have been conducted. However, although grouping or labeling the training images according to similar features can improve the performance of a learning model, various attributes (such as degree of wrinkles, presence of valves, etc.) are not considered in conventional approaches. Therefore, we propose a class-labeling method that can be used to design a learning model by constructing a knowledge model focused on main lesions defined in standard terminologies for capsule endoscopy (minimal standard terminology, capsule endoscopy structured terminology). This method enables the designing of a systematic learning model by labeling detailed classes through differentiation of similar characteristics.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.716-730
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• 2017

In this paper, we propose a transliteration approach based on semantic information (i.e., language origin and gender) which are automatically learnt from the person name, aiming to transliterate the person name of Uyghur into Chinese. The proposed approach integrates semantic scores (i.e., performance on language origin and gender detection) with general transliteration model and generates the semantic knowledge-based model which can produce the best candidate transliteration results. In the experiment, we use the datasets which contain the person names of different language origins: Uyghur and Chinese. The results show that the proposed semantic transliteration model substantially outperforms the general transliteration model and greatly improves the mean reciprocal rank (MRR) performance on two datasets, as well as aids in developing more efficient transliteration for named entities.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권1호
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• pp.55-66
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• 2023

Community portraits can deeply explore the characteristics of community structures and describe the personalized knowledge needs of community users, which is of great practical significance for improving community recommendation services, as well as the accuracy of resource push. The current community portraits generally have the problems of weak perception of interest characteristics and low degree of integration of topic information. To resolve this problem, the reader community portrait method based on the thematic and timeliness characteristics of interest labels (UIT) is proposed. First, community opinion leaders are identified based on multi-feature calculations, and then the topic features of their texts are identified based on the LDA topic model. On this basis, a semantic mapping including "reader community-opinion leader-text content" was established. Second, the readers' interest similarity of the labels was dynamically updated, and two kinds of tag parameters were integrated, namely, the intensity of interest labels and the stability of interest labels. Finally, the similarity distance between the opinion leader and the topic of interest was calculated to obtain the dynamic interest set of the opinion leaders. Experimental analysis was conducted on real data from the Douban reading community. The experimental results show that the UIT has the highest average F value (0.551) compared to the state-of-the-art approaches, which indicates that the UIT has better performance in the smooth time dimension.

• 한국도서관정보학회지
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• 제31권2호
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• pp.63-91
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• 2000

본 연구에서는 지식경영에 기반한 기업체에서 지식관리를 담당하는 전문도서관의 분석정보기능의 강화 필요성을 제시하였다. 기업체 정보관리 업무단계에 있어서 이용자 요구에 수동적으로 서비스하는 단계에서 수집된 원자료의 내용을 가공 분석하여 이용자 그릅별 목적에 맞는 맞춤정보(customizing information)를 사내 인트라넷을 통해 다양한 형태로 서비스할 수 있는 전문가적 수준의 '분석정보'의 제공에 대해서 연구하였다. 이는 대규모 도서관에서 이루어지는 정보서비스와는 달리 기업체의 이익창출에 기여할 수 있는 조직내 상부 의사결정권자를 핵심 이용자로 설정하여 기업목표를 달성할 수 있는 기업내 지식관리자자로서의 새로운 입지를 포지셔닝 할 수 있을 것이다. 또한 지식관리시스템의 선도적 역할을 수행할 수 있는 중요한 계기가 될 수 있는 구체적인 방안에 대해서 제시하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.65-73
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• 2010

본 논문은 자연어처리 연구를 위하여 지도학습(supervised learning)방식의 어휘지식(lexical knowledge) 수동 구축 방법의 한계점을 극복하기 위하여 비지도학습(unsupervised learning)방식의 자동 어휘지식 획득 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 벡터화, 클러스터링, 어휘지식 획득 과정을 통하여 입력으로 주어지는 어휘목록에서 어휘지식을 자동으로 획득한다. 모델의 어휘지식 획득 과정에서 파라미터 변화에 따른 어휘지식 개수의 변화와 어휘지식의 특징이 나타나는 어휘 지식 사전의 일부 모습을 보인다. 실험결과 어휘지식 중 하나로 획득되는 어휘범주 지식의 클러스터가 일정한 개수에서 수렴하는 것이 관찰되어 어휘지식을 필요로 하는 전자사전 자동구축의 가능성을 확인하였다. 또한 한국어 특성이 반영되어 좌 우 통사정보가 포함된 어휘사전을 구축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1269-1272
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• 2002

현재 세계적인 이동통신 업체들은 대부분 XHTML Basic 을 수용하여 새로운 브라우저들은 WAP 프로토콜을 배제하고 TCP/IP 기반의 통신을 지원하는 경향을 나타내고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술 추세를 반영하여 WAP 2.0 을 지원하는 PalmOS 용 XHTML 브라우저를 개발하였다. 본 브라우저의 특성은 이식성을 높이면서 휴대용 단말기의 자원 제약을 극복하기 위하여 이미지 변환 프락시를 활용하는 방식을 채택한 점이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.47-50
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• 2004

본 논문은 대량의 데이터를 처리하는 전염병에 관한 역학조사에 대한 과정을 KDD(Knowledge Discovery in Database)와 데이터마이닝 기법을 이용해서 의료 전문인들의 지식을 데이터베이스화하여 데이터 선정, 정제, 보강, 예측과 빠른 데이터 검출을 하도록 하였다. 그리고 각 바이러스의 동향은 데이터마이닝을 활용하므로 일부분만의 데이터를 산출하지 않고 전체적인 동향을 산출, 예측하도록 한다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제9권1호
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• pp.1-9
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• 2010

Increasing product variety based on product family and product platform provides a company with a competitive advantage over its competitors. As products become more complex, short-life cycled and customized, the design efforts require more knowledge-intensive, collaborative and coordinating efforts for information sharing. By sharing knowledge, information, component and process across different families of products, the product realization process will be more efficient, cost-effective and quick-responsive. Formal Concept Analysis (FCA) is used for analyzing data and forming semantic structures that are formal abstractions of concepts of human thoughts. A Web Ontology Language (OWL) is designed for applications that need to process the content of information instead of simply presenting information to humans. OWL also captures the evolution of different components of the product family. The purpose of this paper is to develop product variety modeling to increase the usefulness of common platform. In constructing and analyzing product ontology, FCA is adopted for conceptual knowledge processing. For the selected product family, product variety Ontology is constructed and implemented using prot$\'{e}$g$\'{e}$-2000.