• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2013년도 제20회 학술대회 논문집
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• pp.119-122
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• 2013

정부 및 기관, 개인에게 부가가치를 제공하는 공공 오픈데이터를 Linked Data로 발행하기 위한 다양한 시도들이 계속되고 있는 현 상황에서, 공공 오픈데이터인 '서울역사박물관의 유물 데이터'를 대상으로 데이터 정제 및 Linked Data로 발행하는 작업을 수행하여 발행 과정에서 나타나는 제약사항들에 대해 검토하였다. 이를 통해 정부 및 각 기관들, 개인이 데이터 발행자 및 이용자의 입장에서 공공 오픈데이터를 활용할 때 고려해야 할 사항들로 데이터 공개 시 데이터에 대한 명확한 설명 제시, 데이터 생애주기에 걸쳐 양질의 데이터 생산 및 공개, 데이터 발행자와 이용자 간의 지속적인 커뮤니케이션을 제언하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.195-205
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• 2019

LOD(Linked Open Data)는 데이터 공개방식 중에서 가장 우수한 수준으로 평가받고 있으며, 인터넷 상에서 서로 관련있는 데이터를 표준방식으로 연결하여 하나의 거대한 데이터베이스처럼 검색할 수 있도록 한다. 글로벌 환경에서 관련있는 데이터들이 LOD 형태로 구축되는 사례가 증가하고 있으나 국내 보건의료 분야에서 LOD 형태의 데이터 공개는 아직 초보적인 수준에 머물러 있다. 본 논문에서는 한국의학연구논문 데이터와 보건의료 빅데이터 연계 플랫폼 데이터를 중심으로 국내외 관련있는 DB들을 LOD 방식으로 연계하여 서비스하는 LOD 플랫폼 구축사례를 소개한다. 각 DB의 모든 데이터를 LOD로 연계하는 것은 시간과 노력이 많이 필요하며, 기본적으로 민간보다 국가나 공공기관이 담당해야 하는 인프라성 연구이다. 본 연구에서는 각 DB의 일부만을 대상으로 하여 LOD국내외 10개 사이트를 연계하였으며, 이를 통해 사용자는 편리한 방식으로 국내외 여러 기관의 데이터를 연계하여 검색할 수 있게 된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.89-96
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• 2020

링크드 데이터는 다양한 영역의 데이터세트를 서로 연결할 수 있는 표준 방식의 구조화된 데이터를 가능하게 한다. 그리고 링크드 오픈 데이터(LOD)의 급속한 발전에 따라 연구자들은 시맨틱 유사도 평가와 같은 특정 문제를 해결하기 위해 LOD를 이용하고 있다. 이 논문에서는 LOD-기반 추천 시스템에서 사용될 수 있는 자원 간의 링크드 데이터 시맨틱 거리를 계산하기위한 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안된 시맨틱 거리 측정 모델은 LOD-기반 시맨틱 거리와 정보 검색 분야에서 잘 알려진 TF-IDF를 이용한 새로운 링크 가중치를 결합한 유사도 측정을 기반으로 한다. 이 논문의 접근방식의 효과성을 검증하기 위하여 DBpedia와 MovieLens의 혼합 데이터를 사용하여 LOD-기반 추천 시스템의 맥락에서 성능을 평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 다른 유사한 방법과 비교하여 더 높은 정확도를 나타내었다. 또한 시맨틱 거리 계산의 범위를 넓혀서 추천 시스템의 정확도 향상에 기여하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.223-229
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• 2022

LinkedIn is one of the most job hunting and career-growing applications in the world. There are a lot of opportunities and jobs available on LinkedIn. According to statistics, LinkedIn has 738M+ members. 14M+ open jobs on LinkedIn and 55M+ Companies listed on this mega-connected application. A lot of vacancies are available daily. LinkedIn data has been used for the research work carried out in this paper. This in turn can significantly tackle the challenges faced by LinkedIn and other job posting applications to improve the levels of jobs available in the industry. This research introduces Text Processing in natural language processing on datasets of LinkedIn which aims to find out the jobs that appear most in a month or/and year. Therefore, the large data became renewed into the required or needful source. This study thus uses Multinomial Naïve Bayes and Linear Support Vector Machine learning algorithms for text classification and developed a trained multilingual dataset. The results indicate the most needed job vacancies in any field. This will help students, job seekers, and entrepreneurs with their career decisions

• 한국IT서비스학회지
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• 제12권3호
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• pp.311-321
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• 2013

In the community of software engineering, diverse modeling languages are used for representing all relevant information in the form of models. Also many different models such as business model, business process model, product models, interface models etc. are generated through software life cycles. In this situation, models need to be integrated for enterprise integration and enhancement of software productivity. Researchers propose rebuilding models by a specific modeling language, using a intemediate modeling language and using common reference for model integration. However, in the current approach it requires a lot of cost and time to integrate models. Also it is difficult to identify common objects from several models and to update objects in the repository of common model objects. This paper proposes software model integration using metadata model based on Linked data. We verify the effectiveness of the proposed approach through a case study.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.16-20
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• 2012

본 논문에서는 한국어 자연언어처리를 위해 형태소분석기와 구구조 구문분석기와 의존구조 구문분석기를 통합한 하나의 플랫폼을 제공하고, 외국의 다양한 자연언어처리 도구들의 결과물과의 국제적 상호운용성 및 Linked Data를 위한 RDF 형태로의 변환 시스템을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.57-68
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• 2017

The Linked Open Data(LOD) cloud is quickly becoming one of the largest collections of interlinked datasets and the de facto standard for publishing, sharing and connecting pieces of data on the Web. Data publishers from diverse domains publish their data using Resource Description Framework(RDF) data model and provide SPARQL endpoints to enable querying their data, which enables creating a global, distributed and interconnected dataspace on the LOD cloud. Although it is possible to extract structured data as query results by using SPARQL, users have very poor in analysis and visualization of RDF data from SPARQL query results. Therefore, to tackle this issue, based on Formal Concept Analysis, we propose a novel approach for analyzing and visualizing useful information from the LOD cloud. The RDF data analysis and visualization technique proposed in this paper can be utilized in the field of semantic web data mining by extracting and analyzing the information and knowledge inherent in LOD and supporting classification and visualization.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권2호
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• pp.5-24
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• 2021

이 연구는 국립중앙도서관의 근대문학자료 서비스를 중기 및 장기적으로 링크드 데이터 기반으로 전환하여 서비스하는 방안을 제시하였다. 이는 근대문학자료 서비스를 단순히 현재의 기술적 트렌드인 링크드 데이터로 전환하기 위한 것이 아니라 장기적으로 외부의 다양한 데이터, 정보원과 지속적인 연결관계를 갖고 자동화된 기계처리가 가능한 고품질의 원천데이터를 만들고자 하는 데 있다. 이를 위해서 본 논문에서는 근대문학자료의 서비스 활성화와 유관기관과의 효율적인 데이터 연계를 해결하기 위해서 링크드 데이터를 채택한 해외의 다양한 도서관 및 서지 서비스 사례들을 먼저 검토하여 시사점을 도출하였다. 그리고 검토한 시사점을 기반으로 데이터 관리, 시스템관리, 이용자서비스 관점에서 근대문학자료 서비스의 개편 방안을 구체적으로 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.285-291
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• 2014

최근 링크드 오픈 데이터(예, RDF, OWL)를 이용해 대량의 테이블로부터 새로운 링크드 데이터를 생성하기 위한 연구가 주목을 받고 있다. 본 논문은 이러한 링크드 데이터 생성을 위해 패턴을 이용한 방법을 제안한다. 패턴을 이용한 방법은 근본적으로 패턴들 간의 충돌 문제를 안고 있다. 예를 들어, 어떤 테이블 헤더(header)를 서로 다른 링크드 데이터 속성들로 맵핑하는 패턴들은 서로 충돌한다. 기존의 연구들은 통계적으로 우세한 패턴을 적용하여 정확도의 감소를 감수하거나 정확도를 높이기 위해 충돌하는 패턴들을 무시해 왔다. 제안하는 방법은 주어진 테이블에 적용되는 패턴들을 연계함으로써 모든 헤더들에 대한 적합한 패턴들을 찾는다. DBPedia와 위키피디아의 테이블을 이용한 실험에서 제안한 방법이 패턴 충돌을 효과적으로 해소하는 결과를 보였다.