• 지식경영연구
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• 제19권3호
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• pp.47-61
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• 2018

A knowledge map, a taxonomy of knowledge repositories, must have capabilities supporting and enhancing knowledge user's activity to search and select proper knowledge for problem-solving. Conventional knowledge maps, however, have been hierarchically categorized, and could not support such activity that must coincide with the user's cognitive process for knowledge utilization. This paper, therefore, aims to verify and develop a methodology to build a networked knowledge map that can support user's activity to search and retrieve proper knowledge based on the referential navigation between content-relevant knowledge. This paper deploys keywords as the semantic information between knowledge, because they can represent the overall contents of a given document, and because they can play the role of semantic information on the link between related documents. By aggregating links between documents, a document network can be formulated: a keyword-based networked knowledge map can be finally built. Domain expert-based validation test was also conducted on a networked knowledge map of 50 research papers, which confirmed the performance of the proposed methodology to be outstanding with respect to the precision and recall.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권3호
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• pp.202-214
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• 2005

시맨틱 웹은 단순한 문서들의 링크가 아닌 문서들의 의미와 관계를 표현하는 웹으로 소프트웨어 에이전트가 이해할 수 있도록 구성되어 있다 본 논문에서 제안하는 검색방식은 온톨로지기반의 추론을 통한 시맨틱 검색방법으로 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 검색키워드와 문서의 키워드가 다르더라도 의미적으로 같으면 온톨로지의 추론을 통해 검색이 가능하게 한다. 둘째, 규칙기반의 변환기가 서로 다른 온톨로지의 컨셉을 정확한 매치(exact match)가 아니어도 유사한 컨셉으로 추론할 수 있게 한다. 셋째, 온톨로지가 검색 키워드의 의미를 뚜렷하게 정의할 수 있으므로 단순한 키워드 매칭과 빈도만으로 검색하는 것 보다 정확한 검색이 가능하도록 한다. 넷째, 최적화된 질의문 자동 생성이 도메인 온톨로지를 통해 가능하므로 자연어와 유사한 검색영역과 정확성을 갖게 한다. 다섯째, 에이전트가 단순히 키워드가 포함된 문서만을 찾는 것이 아니라 온톨로지에 표현되어 있는 정보를 토대로 사용자가 원하는 정보와 지식을 자동적으로 찾게 한다. 이러한 방식은 데이타베이스의 질의문을 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 검색 시스템보다 정화한 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시맨틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권3호
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• pp.159-166
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• 2009

As shown in Wikipedia, tagging or cross-linking through major keywords in a document collection improves not only the readability of documents but also responsive and adaptive navigation among related documents. In recent years, the Semantic Web has increased the importance of social tagging as a key feature of the Web 2.0 and, as its crucial phenotype, Tag Cloud has emerged to the public. In this paper we provide an efficient method of automated in-text keyword tagging based on large-scale controlled term collection or keyword dictionary, where the computational complexity of O(mN) - if a pattern matching algorithm is used - can be reduced to O(mlogN) - if an Information Retrieval technique is adopted - while m is the length of target document and N is the total number of candidate terms to be tagged. The result shows that automatic in-text tagging with keywords filtered by Information Retrieval speeds up to about 6 $\sim$ 40 times compared with the fastest pattern matching algorithm.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.119-134
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• 2018

저장 및 관리하는 지식의 분류체계로서의 의미를 갖는 지식지도는, 문제해결을 위하여 지식을 조회 및 선택하는 사용자의 활동을 지원하고 보완할 수 있는 구조를 갖추어야 한다. 계층형 구조를 갖는 기존의 지식지도는, 관리하는 지식을 체계적으로 정리하는 데에는 이점이 있으나, 지식 사용자가 갖는 인지 및 활용의 논리를 반영하지 못할 뿐만 아니라 지식을 조회 및 추출하는 사용자의 활동을 지원하지 못한다. 본 연구는, 내용적 관련성을 갖는 연관지식을 연쇄적으로 조회 및 추출하는 사용자의 지식활용 패턴을 반영하는, 키워드 기반 네트워크형 지식지도를 구축하는 방법론을 제시한다. 즉, 지식 간 내용적 연관성을 파악하기 위하여 키워드를 추출하고 공통된 키워드를 갖는 지식 간 링크를 해당 키워드를 이용하여 정의한다. 키워드는 해당 지식의 내용을 대변하므로, 키워드를 기반으로 정의된 링크는 내용적으로 관련성이 있는 지식 간에 형성되며, 이를 종합하면 내용적 연관성을 지식 간의 네트워크, 즉 네트워크형 지식지도가 완성된다. 제시된 방법론의 적용 타당성을 검토하기 위해 50개의 연구논문을 이용하여 이들 간의 내용적 연관성을 표현하는 네트워크형 지식지도를 구현하였으며, 검토 결과 만족할만한 수준의 정밀도와 재현율을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.509-516
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• 2004

의미기반 이미지 검색에서의 의미적 내용 인식은 주석 위주의 텍스트 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사하여 쉽게 구현할 수 있으나, 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석 처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 검색할 수 없는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 Ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이, 정보량, 링크 타입, 밀도 등을 고려한 단어간 의미 유사도를 측정하여 패턴 매칭의 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 이미지의 컬러 분포 유사도를 측정하여 저차원 특징과 결합한 의미적 이미지 검색이 가능하도록 설계하였다. 제안된 검색 방안에 대해 'Microsoft Design Gallery Live'의 주석을 포함한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존 의미기반 검색 시스템보다 향상된 결과를 확인하였다.

• 예술경영연구
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• 제49호
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• pp.5-35
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• 2019

본 논문은 해외의 예술경영 학술연구의 동향을 언어네트워크분석을 통하여 연구한 것이다. 본 연구는 예술경영 분야의 대표적 국제 전문학술지인 「International Journal of Arts Management」에 수록된 185편의 논문 초록에 게재된 357개의 주제어를 대상으로 분석을 시도하였다. 시간적 범위는 최근 연구 동향 분석을 위해 2008년부터 2017년까지로 설정하였다. 분석결과에 따르면 첫째, 빈도수가 가장 높은 주제어는 '박물관/미술관'이었다. 그리고 '공연예술'과 '예술' 또한 빈도수 20회 이상을 기록한 상위 그룹이었다. 그 뒤를 이어 '영화산업'과 '연극'에 대한 연구들이 많았다. 이런 예술 장르에 관련된 연구외에도 '소비자행동'과 '시장전략' 등 경영에 관련된 주제어들도 상위 그룹에 포함되어 있다. 둘째, 연도별 연구 동향을 보면 지난 10년 동안 매년 평균 53개의 주제어와 19개의 논문이 개재되고 있는데 국제적으로 예술경영연구가 꾸준하게 수행되고 있음을 알 수 있다. 분석대상 주제어 중 '박물관/미술관'은 빈도수가 가장 높은데, 지난 10년 간 지속적인 연구 소재가 되어져 왔고, '공연예술'도 지속적인 관심 주제어인 것을 볼 수 있다. '영화산업', '연극 그리고 '문화'는 10년 동안 간헐적인 연구 대상이었으며, '화랑'은 2011년까지 언급이 없다가 2012년부터는 꾸준히 언급되어져 왔음을 알 수 있었다. 전반적으로 해외의 예술경영연구 흐름을 살펴보면 대중문 화나 문화산업보다는 2000년대 후반에는 순수예술 쪽이 강세를 보이다가 시간이 흐를수록 주제들이 다양해지며 예술경영에 대한 연구들 또한 다양해지고 있음을 유추해 볼 수 있다. 셋째, 주제어별 연결빈도에서는 34회의 연결빈도를 보여준 '예술'과 '공연예술'이 가장 높은 연결 빈도를 기록하였다. 넷째, 주제어들 간의 밀도는 0.039로 주제어들 간 밀도 수치는 높지 않은 편이었다. 다섯째, 중심성분석에 따르면 '예술', '박물관/미술관', '공연예술', '연극' 그리고 '브랜드' 등이 중심에 위치하며 중심성이 높은 것을 보여주었다.