• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.75-80
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• 2018

본 논문에서는 헬스 빅데이터 플랫폼에서 이기종 라이프로그 마이닝 모델을 제안한다. 이는 사용자의 라이프 로그를 실시간으로 수집하고 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 마이닝 모델이다. 제안하는 방법은 이기종 라이프 로그 데이터를 분산처리하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 처리한다. 이를 이기종 온톨로지를 기반으로 구성한 환경에 적합하도록 상위 온톨로지 방식으로 지식베이스를 재구성한다. 재구성한 지식베이스는 Jena 4.0 추론엔진을 이용해 추론 규칙들을 생성하고, 규칙 기반 추론 방법으로 실시간 헬스 서비스를 제공한다. 라이프로그 마이닝을 숨겨진 관계에 대한 분석과 시계열적 생체신호에 대한 예측모델을 구성한다. 이는 관계나 추론규칙에서 포함되지 않은 음의 상관관계나 양의 상관관계를 탐색하여 사용자의 생체신호에 대한 변화를 감지하고 예방 의료 서비스를 현실화하는 실시간 헬스케어 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안한 이기종 라이프로그 마이닝 모델 방법이 정확도에서 0.734, 재현율에서 0.752로 다른 모델에 비해 우수하게 나타난다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.2016-2034
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• 2011

Ubiquitous Healthcare (u-Healthcare) is the intelligent delivery of healthcare services to users anytime and anywhere. To provide robust healthcare services, recognition of patient daily life activities is required. Context information in combination with user real-time daily life activities can help in the provision of more personalized services, service suggestions, and changes in system behavior based on user profile for better healthcare services. In this paper, we focus on the intelligent manipulation of activities using the Context-aware Activity Manipulation Engine (CAME) core of the Human Activity Recognition Engine (HARE). The activities are recognized using video-based, wearable sensor-based, and location-based activity recognition engines. An ontology-based activity fusion with subject profile information for personalized system response is achieved. CAME receives real-time low level activities and infers higher level activities, situation analysis, personalized service suggestions, and makes appropriate decisions. A two-phase filtering technique is applied for intelligent processing of information (represented in ontology) and making appropriate decisions based on rules (incorporating expert knowledge). The experimental results for intelligent processing of activity information showed relatively better accuracy. Moreover, CAME is extended with activity filters and T-Box inference that resulted in better accuracy and response time in comparison to initial results of CAME.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1566-1574
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• 2008

정보 검색에 대한 연구는 방대한 데이터에서 원하는 검색 정보를 제공할 뿐 만 아니라 개인의 취향에 따른 맞춤 검색 및 추론된 지식을 제공하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문의 목적은 데이터를 개념화하여 분류 및 정의할 수 있는 온톨로지 구조를 기반으로 숨어있는 지식을 발견하여 개인 맞춤 검색을 제공하는 추론 알고리즘에 대해 연구하는 것이다. 현재의 검색에서는 방대한 데이터에서 너무 많은 검색 결과를 제공 하거나 검색 결과를 제공하지 못하는 경우도 발생하고 여다. 이러한 정보 검색의 단점을 보완하기 위해 OWL 온톨로지 제약조건과 연관 마이닝 방법으로 추론된 연관 지식을 SWRL 추론 언어로 표현하여 Jess 엔진을 통한 새로운 지식을 발견하여 효율적인 검색을 지원하는 알고리즘을 제안한다. 식당, 주유소, 제과점 등의 도메인에 따른 개인별 선호 온톨로지를 구축하고, 주유소 개인 선호 데이터를 예제로 하여 연관 및 온톨리지 기반에서 정보를 검색할 때, 연관 및 추론 정보를 제공함을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.559-561
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• 2003

최근 차세대 Web 기술로서 Semantic Web이 주목 받고 있다. Semantic Web에서는 Web상에 존재하는 문서에 Web Resource들에 대한 Ontology를 기반으로 Semantic Annotation을 하고 Ontology 추론 Agent를 통하여 의미 기반으로 Web을 검색할 수 있도록 해준다. 이와 같은 Semantic Web 기술의 핵심 요소는 Web Ontology이며 W3C에서는 이를 표현 할 수 있는 표준 언어로서 RDF기반의 OWL(Web Ontology Language) 명세를 제정하고 있다. 따라서 표준 Web Ontology 언어인 OWL을 위한 추론 시스템은 Semantic Web 검색 Agent의 구현을 위한 필수적인 기반 기술이라 할 수 있으나 아직 그 개발이 미비한 상태이다. OWL 추론 시스템을 구현하기 위해서는 OWL의 이론적인 기반을 제공하는 DL(Description Logic)을 추론할 수 있는 엔진을 사용하는 것이 한가지 방법이 될 수 있으나 OWL이 Rule과 같은 DL의 범주를 벗어나는 Vocabulary를 지원하는 언어로 확장되는 경우에 이를 처리하기가 어렵다. 또 다른 방법으로서 Logic Programming을 통하여 OWL 언어의 Semantic을 기술하고 정리 증명(Theorem Proving)을 통하여 Ontology를 추론하는 공리화(Axiomatisation) 기법이 있는데 이러한 방법의 장점은 기반이 되는 Logic의 범주 내에서 새로운 언어를 위한 Vocabulary의 확장이 용이하다는 점이다. 본 논문에서는 Axiomatisation 방법을 이용하여 OWL로 기술된 Ontology를 추론할 수 있는 시스템의 설계 및 구현에 대해 설명하기로 한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2009년도 춘계 학술논문 발표대회 학계
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• pp.175-179
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• 2009

Researches of current PMIS(Project Management Information System) information searching focus on providing personalized results as well as matching needed queries in an enormous amount of information. This paper aim at discovering hidden knowledge to provide personalized and inferred search results based on the ontology with categorized concepts and relations among construction data. The current PMIS searching occasionally presents too much redundant information or offers no matching results from large volumes of data. In this paper, we propose a service searching system, which becomes aware of users device using iPMIS(Intelligent Program Management Information System). And we design and plant the ontology-based iPMIS, which is aware of the context in its environment.

• ETRI Journal
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• 제41권4호
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• pp.515-527
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• 2019

This paper discusses the design, implementation, and potential use of an ontology-based mobile pediatric consultation and monitoring system, which is a smart healthcare expert system for pediatric patients. The proposed system provides remote consultation and monitoring of pediatric patients during their illness at places distant from medical service areas. The system not only shares instant medical data with a pediatrician but also examines the data as a smart medical assistant to detect any emergency situation. In addition, it uses an inference engine to infer instant suggestions for performing certain initial medical treatment steps when necessary. The applied methodologies and main technical contributions have three aspects: (a) pediatric consultation and monitoring ontology, (b) semantic Web rule knowledge base, and (c) inference engine. Two case studies with real pediatric patients are provided and discussed. The reported results of the applied case studies are promising, and they demonstrate the applicability, effectiveness, and efficiency of the proposed approach.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.77-88
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• 2008

시멘틱 웹은 현재의 웹의 한계에 대한 방성으로 등장하였고, W3C를 주축으로 OWL이라는 온돌로지 표준 기수(description) 언어를 권고하는 수준에까지 이르고 있다. 또한, OWL 데이터에 표현된 정보를 검색하기 위한 Jena, Jess, JTP와 같은 추론기들이 개발되고 있다. 하지만, 아쉽게도 현재까지는 OWL 데이터의 효율적인 저장 및 질의 처리 시스템은 찾아보기 힘들뿐만 아니라, 파일을 기반으로 처리되는 현재 추론기들의 실정상 대용량의 OWL 데이터를 처리하기에는 많은 제약을 가지고 있다. 따라서 온톨로지 상에서의 안정적인 정보 검색을 위해서는 온톨로지 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 기법이 뒷받침되어야 한다. 이에 본 연구에서는 첫째로, OWL로 기술된 온톨로지 데이터를 데이터베이스에 변환하여 저장하고 데이터베이스 내에서 추론을 지원할 수 있는 모델을 제안하였고, 둘째로, 데이터베이스 시스템에 기반을 둔 OWL 저장 시스템을 설계 및 구현하였으면, 마지막으로, 제안한 시스템을 기존 추론기 시스템과의 성능 차이 실험 비교를 통해 분석하였다.

• 정보관리연구
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• 제37권3호
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• pp.61-84
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• 2006

본 논문은 시소러스 구축 시 직면하는 문제점과 구축방법을 비판적으로 검토하고, 여러 가지 구축 방법 중 직접구축 방법을 제안하였다. 또한, 확장검색의 효율성을 보장할 수 있는 시소러스 구축을 위해 의미적 준거인 개념패싯, 관계패싯 등의 도입과 활용을 도입하였으며, 이를 이용하여 구축한 과학기술분야 시소러스의 구축사례를 제시하였다. 특별히, 패싯이 반영된 시소러스에는 다양한 관점이 반영될 수 있으므로 검색의 효율성이 보장된다는 장점이 있고, 인접 과학기술분야에 응용될 수 있다. 일례로 본 시소러스는 과학기술 연구자들의 협업을 지원하기 위한 정보유통 서비스에 응용될 수 있으며, 향후 고도화된 지식 서비스에도 확장 응용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.127-132
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• 2008

This study proposes a Natural Language Query Framework (NLQF) for the semantic web. It supports an intelligent inference at a semantic level. Most of previous researches focused on the knowledge representation on the semantic web. However, to revitalize the intelligent e-business on the semantic web, there is a need for semantic level inference to the web information. To satisfy the need, we will review the knowledge/resource representation on the semantic web such as RDF, Ontology and Conceptual Graph (CG), and then discuss about the natural language (NL) inference. The result of this research could support a natural interface for the semantic web. Furthermore, we expect that the NLQF can be used in the semantic web-based business communications.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.469-470
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• 2006