• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.147-169
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• 2007

시맨틱 웹 서비스 탐색은 온톨로지의 개념으로 기술된 서비스와 사용자 요구 사항 간에 개념 간 매칭을 통해 서비스를 탐색하는 방법이다. 그러나 온톨로지의 개념은 해석하는 방법에 따라 서로 다른 의미로 이해될 수 있다. 기존 연구는 제한된 수준의 개념 해석 방식을 사용하고, 명확한 개념 기술 방법을 제공하지 않기 때문에 매칭 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 통합 개념 모델과 이를 적용한 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다. 제안된 통합 개념 모델은 개념 타입, 클래스, 프로퍼티를 이용하여 기존 방법 보다 유연하고 명확한 개념 기술 방법을 제공한다. 또한 본 논문은 통합 개념 모델에 기반하여 기술된 서비스와 사용자 요구 사항 간에 매칭하는 방법을 제안한다. 이때 다대다 복합 매칭 을 지원하여 보다 정교한 서비스 탐색이 가능하다. 다양한 형태의 사용자 요구 사항에 대해 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구보다 더 높은 정확률과 재현율을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권9호
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• pp.732-748
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• 2009

시맨틱 웹 서비스 기술은 상황 인지의 실현을 위한 기반 기술로 다양한 자원들을 동적이고 유연하게 상호 융합하여 새로운 서비스를 생성한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 현실화됨에 따라 웹 서비스를 구현하려는 연구가 활발하지만, 대부분이 웹 서비스 설계자의 최초 명세에 국한된 획일화된 서비스 결과만을 초래한다. 본 논문에서는 사용자 요구와 감지한 상황의 월드 모델을 분석하여 계획 시스템에 목표와 초기 상태로 입력하고 초기 상태로부터 목표를 달성하기 위한 일련의 작업들을 계획하는 동적 서비스 제공을 위한 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법론은 실세계로부터 감지한 월드모델을 OWL 도메인 온톨로지를 이용하여 서술논리 기반 온톨로지 추론을 통해 상황정보(context)를 추론한다. 상황정보는 서비스 도메인을 결정하며, 이에 해당하는 OWL-S 서비스 온톨로지를 계획 시스템에서 탐색할 서비스 명세로 활용한다. 계획 시스템은 초기 상태에서 목표 상태를 만족하는 하나 이상의 서비스를 탐색하고 실행 순서를 계획한다. 이 시스템은 STRIPS 형의 역방향 탐색 시스템으로 OWL-S 서비스를 AI 전통 계획 방법론에 근거하여 합성하여, 방대한 웹 서비스의 탐색 범위를 축소한다. 또한 패턴 매칭에 의해 실행 가능한 서비스를 찾지 못한 경우, DL기반의 시맨틱 매칭을 통해 대안이 되는 서비스를 찾는다. 제안한 방법은 비교연구인 OWLS-XPlan과 동일한 시나리오로 실험하여 기존 연구의 문제점을 해결하고, 동적 서비스 실현을 위한 모델링 방법으로써 가능성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권1호
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• pp.21-29
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• 2009

지능형 서비스 로봇(Intelligent Service Robots)이란 스스로 주변 환경을 모니터링 하고, 문제 상황 발생시 해결 방안을 마련하여 사용자에게 적절한 서비스들을 제공해 주는 로봇을 말한다. 그러나 로봇이 접할 수 있는 다양한 환경과 상황, 문제들을 미리 예측하여 필요한 모든 기능들을 내부에 포함시키기는 어렵다. 로봇 내부에는 환경에 맞는 필요한 기능들만 가지도록 하고, 필요에 따라 새로운 기능들을 증식 시켜 줄 수 있는 자가 성장 소프트웨어(Self-Growing Software)를 개발함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 본 논문은 자가성장 소프트웨어가 외부로부터 필요 기능 수행을 위한 서브아키텍처(컴포넌트의 조합 패턴)의 획득을 브로커를 통해 수행 할 때, 기능적인 측면뿐 아니라 품질특성과 환경을 고려하여 적절한 서브아키텍처를 선택하는 방법에 관한 것이다. 사용자의 품질 요구를 고려하여 기능수행에 가장 적합한 서브아키텍처를 추론하기 위해 사용품질요구(Quality-Attributes In Use) 온톨로지를 구축하였고, 컴포넌트 조합 선택을 위해 추상화된 레벨 선택 및 구체적 레벨 선택의 2단계 선택 기법을 개발하였다 추상화된 레벨에서는 상위단계 목표를 기반으로 서브아키텍처의 특성들을 추론하고, 구체적 레벨에서는 컴포넌트 자체의 사용품질요구에 부합하는 특성들을 기반으로 실제 서브아키텍처를 검색한다. 이러한 방법을 통해 사용자의 목표나 상황에 따라 달라지는 품질 요구사항을 반영하여 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 로봇의 기능 증식 시에 사용자의 목표에 좀 더 부합하는 기능 선택이 가능하고, 사용자의 요구와 소프트웨어 기능 표현 및 해석상의 차이를 극복할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.95-97
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• 2012

다양한 온톨로지들이 구축되고 이를 적용한 시스템들이 늘어가면서 시스템 간 상호운용성에 문제가 발생하게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 공통 개념이라 볼 수 있는 온톨로지를 메타데이터 레지스트리에 등록하고, 이를 기반으로 한 시스템들이 개발되면서 시스템 간 상호운용성이 향상되었다. 하지만 서로 다른 메타데이터 레지스트리를 기반으로 한 시스템 간에는 상호운용성 문제가 여전히 존재하므로, 메타데이터 레지스트리에 등록된 온톨로지 간 매칭 방법에 대한 필요성이 대두되었다. 기존의 온톨로지 매칭 방법들은 온톨로지의 규모가 작을 경우 정확한 매칭 결과를 제공하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 이 논문에서는 메타데이터에 레지스트리에 등록된 온톨로지들을 매칭하기 위하여 메타데이터 레지스트리의 구조상의 특징을 반영하여 온톨로지를 확장한다. 그리고 확장된 온톨로지를 이용하여 온톨로지를 매칭 함으로써 정확한 매칭이 이루어지는 온톨로지 매칭 방법을 제안한다. 또한 제안 방법의 장점을 보이기 위해 기존 온톨로지 매칭 방법들과의 비교평가를 수행한다. 제안 방법은 매칭의 정확성을 보장하고 효율성을 높이며 메타데이터 레지스트리간 상호운용성을 높인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1708-1727
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• 2021

In the advent of the twenty-first century, human beings began to closely interact with technology. Today, technology is developing, and as a result, the world wide web (www) has a very important place on the Internet and the significant task is fulfilled by Web services. A lot of Web services are available on the Internet and, therefore, it is difficult to find matching Web services among the available Web services. The recommendation systems can help in fixing this problem. In this paper, our observation was based on the recommended method such as the collaborative filtering (CF) technique which faces some failure from the data sparsity and the cold-start problems. To overcome these problems, we first applied an ontology-based clustering and then the k-nearest neighbor (KNN) algorithm for each separate cluster group that effectively increased the data density using the past user interests. Then, user ratings were predicted based on the model-based approach, such as singular value decomposition (SVD) and the predictions used for the recommendation. The evaluation results showed that our proposed approach has a less prediction error rate with high accuracy after analyzing the existing recommendation methods.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권4호
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• pp.127-133
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• 2009

최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 특히 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 그리고 비디오 색인 구조는 사용자의 선호도가 반영되어 관심있는 콘텐츠를 효과적으로 검색할 수 있도록 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 선호도를 고려한 의미기반 비디오 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법의 사용자 선호도를 고려하지 않는 단점이 있고, 사용자의 질의에 대하여 단순히 텍스트 매칭한 결과를 보여주기 때문에 의미적 검색을 지원하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 선호도 분석 방법을 개발하고, 의미적 검색을 위한 비디오 온톨로지 구성 방법을 제시한다. 실험 결과 사용자 선호도를 정확히 분석하고, 장면에 포함된 객체와 움직임 단위의 의미적 인덱싱 구조를 구성하므로, 기존의 방법 보다 더 나은 검색 성능을 보인다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권1호
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• pp.79-96
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• 2008

One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.39-60
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• 2011

웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.59-76
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• 2014

스마트 미디어 장치의 발달로 인하여 시공간적인 제약이 없이 비디오를 시청 가능한 환경이 제공됨에 따라 사용자의 시청행태가 수동적인 시청에서 능동적인 시청으로 계속해서 변화하고 있다. 사용자는 비디오를 시청하면서 비디오를 볼 뿐 아니라 관심 있는 내용에 대한 세부적인 정보를 검색한다. 그 결과 사용자와 미디어 장치간의 인터랙션이 주요 관심사로 등장하였다. 이러한 환경에서 사용자들은 일방적으로 정보를 제공해주는 것보다는 자신이 원하는 정보를 웹 검색을 통해 사용자 스스로 정보를 찾지 않고, 쉽고 빠르게 정보를 얻을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 되었으며 그에 따라 인터랙션을 직접 수행하는 것에 대한 요구가 증가하였다. 또한 많은 정보의 홍수 속에서 정확한 정보를 얻는 것이 중요한 이슈가 되었다. 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위해 사용자 인터랙션 기능을 제공하고, 링크드 데이터를 적용한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 여러 분야 중에서 사람들이 가장 관심 있는 분야중 하나인 요리를 선택하여 문제점을 발견하고 개선하기 위한 방안을 살펴보았다. 요리는 사람들이 지속적인 관심을 갖는 분야이다. 레시피, 비디오, 텍스트와 같은 요리에 관련된 정보들이 끊임없이 증가하여 빅 데이터의 한 부분으로 발전하였지만 사용자와 요리 콘텐츠간의 인터랙션을 제공하는 방법과 기능이 부족하고, 정보가 부정확하다는 문제점을 가지고 있다. 사용자들은 쉽게 요리 비디오를 시청할 수 있지만 비디오는 단 방향으로만 정보를 제공하기 때문에 사용자들의 요구사항을 충족시키기 어렵고, 검색을 통해 정확한 정보를 얻는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 요리 비디오 시청과 동시에 정보제공을 위한 UI(User Interface), UX(User Experience)를 통해 사용자의 편의성을 고려한 환경을 제시하고, 컨텍스트에 맞는 정확한 정보를 제공하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 사용자와 비디오 간에 인터랙션을 위한 요리보조 서비스 시스템을 제안한다.