• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.589-591
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• 2003

현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.10a
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• pp.1061-1065
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• 2004

The knowledge-based society of the 21st century requires effective education and learning methods in each professional field because the development of human resource determines its competence more than any other factors. It is highly desirable to develop an intelligent tutoring system, which meets ever increasing demands of education and learning. Such a system should be adaptive to each individual learner's demands as well as the continuously changing state of the learning process, thus enabling the effective education. The development of a learning environment based on learner modeling is necessary in order to be adaptive to individual learning variants. An intelligent learning environment is being developed targeting the heritage education, which is able to provide a customized and refined learning guide by storing the content of interactions between the system and the learner, analyzing the correlations in learning situations, and inferring the learning preference from the learner's learning history. This paper proposes a heritage learning system of Bulguksa temple, integrating the ontology-based learner modeling and the learning preference which considers perception styles, input and processing methods, and understanding process of information.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.12
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• pp.177-185
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• 2006

It is a difficult problem that learner have to need much times and efforts to search informations for problem solving. This is caused that the web based search system used by this time have the searching method of simple keyword matching. The searching method of simple keyword matching search informations by method of whether it is simply matched with keyword. Therefore, Learner have to much times and efforts to search informations, and may lose or be out of his bearing. To solve this problems, We design and implement a ontology based search system. This system is apply to PBL of social studies on middle school students. As a result, This system is more effect than the web based search system used by this time.

• Journal of Platform Technology
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• v.10 no.3
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• pp.69-78
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• 2022

Job offer and job search data related to employment are in the form of highly-unstructured texts that occur in real-time, NCS duty, learning modules, and job dictionaries. Job announcements and training information have a high data value amid changes in industrial technology, such as the Fourth Industrial Evolution. This study developed a job data dictionary by defining relevant data to intuitively understand and harness information on job offers and job searches. This study also designed, constructed, and evaluated a data map based on ontology to enable linking and inferring data about public announcement-job-training. Through this, it was found that the inference function centered on work ability enables QoS support that can satisfy users by minimizing mismatch between consumers and optimizing the data dictionary.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.6 no.3
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• pp.17-21
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• 2017

In this paper, the service execution accuracy was compared by ontology based rule inference method and machine learning method, and the amount of data at the point when the service execution accuracy of the machine learning method becomes equal to the service execution accuracy of the rule inference was found. The rule inference, which measures service execution accuracy and service execution accuracy using accumulated data and pattern matching on service results. And then machine learning method measures service execution accuracy using cross validation data. After creating a confusion matrix and measuring the accuracy of each service execution, the inference algorithm can be selected from the results.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• v.10 no.1
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• pp.401-407
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• 2015

The increase of image spam, a kind of spam in which the text message is embedded into attached image to defeat spam filtering technique, is a major problem of the current e-mail system. For nearly a decade, content based filtering using text classification or machine learning has been a major trend of anti-spam filtering system. Recently, spammers try to defeat anti-spam filter by many techniques. Text embedding into attached image is one of them. We proposed an ontology spam filters. However, the proposed system handles only text e-mail and the percentage of attached images is increasing sharply. The contribution of the paper is that we add image e-mail handling capability into the anti-spam filtering system keeping the advantages of the previous text based spam e-mail filtering system. Also, the proposed system gives a low false negative value, which means that user's valuable e-mail is rarely regarded as a spam e-mail.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.841-842
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• 2013

우리나라에는 영어 학습을 위한 수많은 도구들이 있다. 특히, 최근 스마트폰의 출현으로 영어 학습을 위한 어플리케이션 개발이 활발하다. 그러나 대부분 영어단어를 단순히 암기하는 방법에 관한 것으로 텍스트 분석에 대한 어플리케이션은 부재하다. 본 논문에서는 사용자가 텍스트를 입력하면 단어가 갖고 있는 희소성에 따라 온톨로지 기반으로 분석되어져서 등급을 매기는 어플리케이션 시스템을 제안한다. 결과물은 파일 시스템과 데이터베이스에 저장되어 사용자는 텍스트의 희소성에 따라 선택한 텍스트를 읽음으로서 사용자의 눈높이에 맞게 신속하고 효율적인 어휘획득 능력을 갖게 된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.2
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• pp.212-217
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• 2009

There are rule-based learning method and statistic based learning method and so on which represent learning method for hierarchy relation between domain term. In this paper, we propose to leveling and similarity measure using the extended AHP of fuzzy term in Information system. In the proposed method, we extract fuzzy term in document and categorize ontology structure about it and level priority of fuzzy term using the extended AHP for specificity of fuzzy term. the extended AHP integrates multiple decision-maker for weighted value and relative importance of fuzzy term. and compute semantic similarity of fuzzy term using min operation of fuzzy set, dice's coefficient and Min+dice's coefficient method. and determine final alternative fuzzy term. after that compare with three similarity measure. we can see the fact that the proposed method is more definite than classification performance of the conventional methods and will apply in Natural language processing field.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.407-410
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• 2009

인터넷이 등장하고 대중화되면서 웹 1.0의 개념에서 웹 2.0을 지나 웹 3.0을 바라보고 있다. 이러한 웹의 발전 과정에서 시맨틱 웹이 등장하게 되었고 시맨틱 웹이 GIS와 접목되어 시맨틱 GIS가 등장하게 되었다. 기존 GIS 시스템에서는 사용자들이 국한된 정보만을 제공받아 왔지만 웹이 발전하고 수많은 컨텐츠가 생성되면서 웹의 데이터를 GIS와 연결시켜서 사용자에게 풍부한 정보를 제공 할 수 있는 시스템이 연구, 개발되고 있다. 하지만 기존 연구들은 Learning 및 Population 기법 부재로 인하여 시맨틱 웹에서 지향하는 풍부한 서비스 제공에 어려움을 겪고 있다. 따라서 이 논문에서는 Learning 및 Population 기법을 통해 웹으로부터 비공간 정보를 추출하여 서비스 할 수 있는 시맨틱 GIS 시스템 모델을 설계한다. 이 구현 모델의 기대효과로 사용자는 구현 될 시스템을 사용하여 특정 공간에 대한 비공간 정보들을 웹으로부터 수집하여 사용자에게 풍부한 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.221-225
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• 2008

최근 교육에서 대두 되고 있는 중요한 문제는 학습자 중심의 맞춤형 교육이 이루어져야 한다는 것이다. 이러한 요구를 만족 시킬 수 있는 방법 중 하나는 학습자의 역량을 고려하여 학습을 진행하는 것이다. 역량 기반의 학습을 진행하기 위해서는 학습자의 역량을 분석하는 방법과 부족한 역량을 효율적으로 계발 할 수 있는 콘텐츠를 제시하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 e-learning에서 역량 기반의 학습이 진행됨을 가정하고 많은 SCORM 콘텐츠들이 공유되고 있을 때 학습자의 역량을 고려하여 가장 적합한 콘텐츠를 검색하는 시스템을 온톨로지를 통해 구현하였다. 또한 사용자 만족도를 높이기 위하여 온톨로지 기반 검색 시스템이 선택한 콘텐츠 정보를 마이닝 하였다. 그 결과로 검색되는 콘텐츠에 순위를 부여하여 학습자에게 좀 더 적합한 콘텐츠를 제시 할 수 있도록 하였다.