• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.14-18
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• 2009

온톨로지 매핑은 서로 다른 온톨로지에 있는 클래스가 유사한 개념을 표현한 것인지 판단하는 문제이다. 클래스 유사도를 계산 하는 방법에는 클래스의 이름 어휘 유사도, 의미 유사도, 클래스 관계/속성 유사도 그리고 클래스 상하위 관계 유사도 등이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 클래스 유사도를 계산하기 위한 반복적 유사도 계산 알고리즘을 제안한다. 매 반복 단계마다 모든 클래스 쌍의 유사도를 전부 갱신 하는 방법과 유사도가 최대인 쌍만 선택적으로 갱신 하는 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과 유사도가 최대인 쌍만 업데이트하는 방법의 성능이 좋았고 소요시간도 적었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.775-778
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• 2014

온톨로지(Ontology)는 시맨틱 웹 (Semantic Web) 구현 도구 중 하나로, 지식 개념을 의미적으로 연결하는 것에 쓰인다. 두 온톨로지 사이의 클래스 매핑은 온톨로지의 중요 연구 분야 중 하나이고, Unstructured, Semi-Strucutured Data가 증가함에 따라 스키마를 이용한 클래스 매핑은 한계를 갖게 되었다. 따라서 본 논문은 스키마를 이용하는 클래스 매핑이 아니라 온톨로지의 클래스에 존재하는 인스턴스의 정보를 활용하여 두 클래스간의 유사도를 측정하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 인스턴스 간에 측정한 유사도를 기반으로 서로 다른 두 온톨로지의 클래스 사이의 유사도를 측정하며, 전반적인 유사도는 높게 나오지 않았지만 모든 클래스 간의 매핑을 찾아내는 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.48-50
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• 2012

정형화되어 있는 데이터를 트리플 형식의 RDF 데이터로 변환하기 위하여 매핑 온톨로지를 제안하며, 이 온톨로지를 이용하여 실제 데이터를 RDF로 변환하는 변환기를 구현하였다. 본 논문에서는 트리플 변환을 위해 수행하는 매핑 작업을 개념화하고, 일반적인 매핑 타입을 정형화하고 제약사항을 설정하여 온톨로지 스키마로 제공한다. 트리플 생성을 위해 사용자가 매핑 내용을 인스턴스로 생성하면, 이를 이용하여 정형화된 데이터를 RDF로 자동 변환하는 변환기를 구현한다. 제안하는 매핑 온톨로지를 이용한 매핑규칙 작업은 온톨로지 편집툴을 활용하여 작업의 편의성을 제공하며 변환 작업의 안내 역할을 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.131-136
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• 2007

토픽맵은 RDF에 기반을 둔 OWL과 많은 유사점을 갖지만, 양자는 역사적, 기술적, 의도하는 목적에서 차이가 있다. 토픽맵은 ISO 표준이지만, OWL은 W3C의 온톨로지 개발 표준언어로서 양자는 각각의 제약언어, 데이터 모델, 그리고 일련의 구문들을 별개로 갖는다. 그러나 토픽맵과 OWL 양자는 지식을 표현하는 온톨로지 언어라는 공통적 특성을 가지며, 술어로직에 기반을 두고 있고, XML포맷이기 때문에 상호간에 매핑이 가능하다. 논문의 목적은 토픽맵과 OWL의 메타모델로부터 온톨로지 정보자원의 공유, 교환, 통합에 접근시킨다. 따라서 각각의 메타모델에서 주요 요소를 추출하고, 이들의 의미적인 측면과 구조적인 측면의 요소들의 손실이 발생되지 않도록 매핑을 수행한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.249-259
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• 2006

이러닝 자원에 대한 재사용 과정을 편리하게 하기 위해서는 표준을 준수하는 메타데이터를 사용하여 이러닝 객체를 적정하게 기술하고 분류하는 작업이 필수적으로 요구된다. 이러한 메타데이터는 이러닝 객체의 재사용에 있어서 중복된 노력을 최소화하고 의미를 상호 이해할 수 있도록 등록저장소에 공개되는 것이 바람직하다. 본 논문은 이러닝 객체에 관한 메타데이터를 생성하고, 저장하고, 발견하며, 추출하는데 있어서 국제 표준인 ebXML(Electronic Business using extensible Markup Language) 등록저장소를 이용하는 방안을 제시한다. 국제적으로 광범위하게 채택되고 있는 IEEE LOM 표준을 준수하여 작성된 이러닝 객체 메타데이터를 ebXML 등록저장소에서 표현하고 관리할 수 있도록, LOM과 ebXML 정보모델간의 변환 체계를 제시하고, 이를 바탕으로 ebRR4LOM이라고 하는 이러닝 등록저장소 프로토 타입을 개발하여 이러한 등록저장소의 유용함을 설명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.173-181
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• 2009

본 논문은 온톨로지 작성에 사용되는 RDF(Resource Description Framework) 모델을 컬러 페트리 넷 모델로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 RDF 모델의 클래스와 프로퍼티들을 컬러 페트리 넷의 플레이스로 매핑하여 RDF 모델의 의미를 컬러 페트리 넷의 토폴로지로 변환한 다음 클래스와 프로퍼티들 간의 관계를 토큰의 전이로 나타냄으로써 RDF의 문장들을 컬러 페트리 넷에 반영한다. RDF 문장들을 반영하는 기본적인 방법은 주어와 객체를 나타내는 토큰들의 순서쌍으로 구성된 토큰을 생성하여, 술어를 나타내는 자리로 전이하는 방법이다. 주어진 RDF 모델을 제안하는 방법으로 실제 CPNTools를 이용하여 컬러 페트리 넷 모델로 변환하고, RDF 질의에 대한 추론과 답을 CPNTools에서 구하는 사례를 보였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제25권5호
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• pp.613-620
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• 2012

Marbling from intramuscular fat is an important trait of meat quality and has an economic benefit for the beef industry. Quantitative trait loci (QTL) fine mapping was performed to identify the marbling trait in 266 Hanwoo steers using a 10K single nucleotide polymorphism panel with the combined linkage and linkage disequilibrium method. As a result, we found nine putative QTL regions for marbling: three on BTA6, two on BTA17, two on BTA22, and two on BTA29. We detected candidate genes for marbling within 1 cM of either side of the putative QTL regions. Additionally, to understand the functions of these candidate genes at the molecular level, we conducted a functional categorization using gene ontology and pathway analyses for those genes involved in lipid metabolism or fat deposition. In these putative QTL regions, we found 95 candidate genes for marbling. Using these candidate genes, we found five genes that had a direct interaction with the candidate genes. We also found SCARB1 as a putative candidate gene for marbling that involves fat deposition related to cholesterol transport.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.137-152
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• 2012

인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.247-253
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• 2020

It has emerged Food-content among various forms of 1-person media through social media. Food-content influencer also market products through 1-person media, generating revenue through increased views and subscribers of 1-person media. It also sells products through sponsorship. In general, there is a profit structure through 1-person media viewing, but research on how restaurant companies generate profits directly through food-content is insufficient. In addition, research on converting subscribers to consumers through food-contents is minimal. In this paper, we propose an experiential application system based on the behavior of food-content creators. The proposed system collects and categorizes food-content information, and maps between highly related words to organize into keyword categories. The ontology tag-based concept network applied to the proposed system connects representative information by pre-extracting/mapping information related to information requests among a wide range of data. This method maps relevant food-content information to provide the user with data collected/storage in the form of an application. The user uses the application while watching the food eaten by the influencer and creator. And, it is meaningful that the user could be provided is provided with information about the food they want to eat.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권2호
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• pp.94-106
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• 2014

Schema matching is widely used in many applications, such as data integration, ontology merging, data warehouse and dataspaces. In this paper, we propose a novel matching technique that is based on the order of attributes appearing in the schema structure of query results. The appearance order embodies the extent of the importance of an attribute for the user examining the query results. The core idea of our approach is to collect statistics about the appearance order of attributes from the query logs, to find correspondences between attributes in the schemas to be matched. As a first step, we employ a matrix to structure the statistics around the appearance order of attributes. Then, two scoring functions are considered to measure the similarity of the collected statistics. Finally, a traditional algorithm is employed to find the mapping with the highest score. Furthermore, our approach can be seen as a complementary member to the family of the existing matchers, and can also be combined with them to obtain more accurate results. We validate our approach with an experimental study, the results of which demonstrate that our approach is effective, and has good performance.