• 한국IT서비스학회지
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• 제16권2호
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• pp.111-127
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• 2017

Computing Performance, sensor, storage, memory, and network costs have been steadily declining, and IoT services have recently become more active. The Internet of Things is linked with Big Data to create new business, and public institutions and corporations are hurry to import Internet of things. As the importance of the Internet of things has increased, the number of devices supporting the IoT has rapidly increased. With the development of the Internet of Things, various types of Internet services are being developed. For this reason, there is an increasing demand for IoT service designers and developers for IoT service case automatic search technology. IoT service designers can avoid duplication with existing services through service case retrieval and developers can save cost and time by combining existing reusable service equipment. This paper proposes IoT-Lite ontology for IoT and Semantic Web service to solve the above-mentioned problems. The existing ontologies for IoT, despite its many advantages, are not widely used by developers because it has not overcome the relatively slow drawbacks of increasing complexity and searching for development. To complement this, this study uses the IoT-Lite ontology introduced by W3C as a model and a semantic web service for automatic system retrieval. 3D camera, GPS, and 9-axis sensor, and IoT-Lite designed by IoT-Lite technique are integrated with the semantic technique and implemented directly.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.43-52
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• 2013

대량의 음악 콘텐츠가 유통되는 초고속 인터넷 환경에서, 사용자가 원하는 음악 콘텐츠를 효과적으로 검색하기 위한 연구들이 다양하게 수행되고 있다. 특히, 음악 정보 검색(MIR: Music Information Retrieval) 연구에 감성 모델을 접목한 음악 추천 시스템 개발도 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 적용된 감성 모델이 단순하고, 한국어를 대상으로 하지 않아 한국어의 의미적 감성 표현 처리에 한계점을 가진다. 따라서, 본 논문에서는, 한국어를 기반으로, 기존의 감성 모델을 확장한 새로운 감성 모델(KORean Emotional Model : KOREM)을 제안하고, 이를 온톨로지(Music EMotional Ontology : MEMO)로 설계 및 구현하였다. 이를 통해, 한글로 서술된 폭넓고 다양한 감성적 표현을 이용한 음악 콘텐츠의 분류, 저장 및 검색이 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.67-84
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• 2008

본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.251-268
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• 2007

본 논문에서는 대용량 RDF의 효율적인 저장을 위하여 관계 정보와 데이터 정보를 분리한 새로운 방식의 저장 구조를 제안하였다. 제안 방식은 기존의 저장 방식에 비해 데이터의 중복을 최소화하여 대량의 RDF 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 저장 방식을 이용하여 트리플 형태의 관계 정보 릴레이션과 데이터 정보 릴레이션에서 필요한 데이터를 분리 검색하여 결합하는 방식에 의해 RDF 데이터에 대한 질의 성능을 개선할 수 있다. 본 연구 결과는 RDF 데이타를 이용한 전자상거래, 시맨틱 웹, 지식관리 등과 같은 응용 분야에서 대량의 RDF 데이터의 효율적인 관리를 통하여 질의 성능을 개선할 수 있는 기반 기술로 사용할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.153-173
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• 2013

근래에 들어와서 각광받고 있는 시맨틱 웹과 관련기술의 부상으로 온톨로지에 대한 관심이 증대되었으며, 그중에서도 고난이도의 추론을 요구하는 의미기반 시맨틱 검색을 위해서 온톨로지를 효율적으로 저장하고 검색하는 다양한 기법들이 활발히 연구되어왔다. W3C에서의 표준권고안은 RDFS, OWL을 활용하도록 하고 있다. 하지만 메모리 기반으로 구현되어 있는 에디터나 추론엔진들, 온톨로지의 원형을 그대로 유지하여 저장하는 트리플 저장소를 이용하여 대용량 온톨로지를 처리하기에는 성능상의 한계가 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 엔진을 이용하여, 온톨로지를 저장하고 효율적으로 활용하기 위한 다양한 방식의 추론엔진과 질의처리 알고리즘들이 제안되었으나, 온톨로지 프로퍼티의 다섯 가지 핵심특성에 따른 추론 결과를 완전하게 획득하지는 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 하이퍼 큐브 인덱스(Hyper Cube Index)를 제안함으로서 관계형 데이터베이스에 저장한 온톨로지를 효율적으로 검색할 수 있는 환경을 제공하는 것은 물론, 온톨로지 프로퍼티의 핵심특성을 빠짐없이 투영하여 숨겨진 추론 결과를 획득할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권5호
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• pp.451-457
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• 2005

컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 시멘틱 웹을 기술하는 W3C표준 언어인 OWL에 대해 효율적이고 의미 있는 질의처리를 제공할 수 있는 데이터 베이스의 저장 시스템 및 OWL-QL 질의 처리기를 제공한다.

• 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.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.34-46
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• 2023

A growing number of large scale knowledge graphs raises several issues how knowledge graph data can be organized, discovered, and integrated efficiently. We present a novel semantic-based mashup platform for contents convergence which consists of acquisition, RDF storage, ontology learning, and mashup subsystems. This platform servers a basis for developing other more sophisticated applications required in the area of knowledge big data. Moreover, this paper proposes an entity matching method using graph convolutional network techniques as a preliminary work for automatic classification and discovery on knowledge big data. Using real DBP15K and SRPRS datasets, the performance of our method is compared with some existing entity matching methods. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods due to its ability to increase accuracy and reduce training time.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.519-524
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• 2006

This paper describes an application of information presentation based geographic map for maritime information, including navigation information. The work is motivated by the need to prepare maritime information representation and distribution for future generation Web network technology. This works consist of map generation using GML and application to maritime information. GML 3.0 became an adopted specification of the Open Geospatial Consortium(OGC) in January 2003, and is rapidly emerging as the world standard for the encoding, transport and storage of all forms of geographic information. This paper looks at the application of GML to one of the more challenging areas of maritime information. Specific features of GML of interest to maritime information provider are discussed and then illustrated through a series of maritime information case studies. The first phase of the work consists of the construction of GML application schema for using as a base map of maritime information. Maritime information is acquired from multiple sources, including standards documents, database schemas, lexicons, collections of symbol definition. The sources of GML ontological knowledge and the contribution of each source to the overall ontology are described in this paper. In the second phase, the prepared GML is used to create a prototype of the mixed maritime information as a base map - for tagging documents within the maritime domain. An overview of this prototype is included. One application area for these information elements described here is the integrated retrieval of maritime information from diverse sources, ranging from Web sites to nautical chart databases and text documents.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권2호
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• pp.92-103
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• 2010

OWL(Web Ontology Language)은 시맨틱웹에서 온톨로지를 배포하고 공유하기 위한 W3C의 정식 권고안(Recommendation)으로 채택되었다. OWL 데이터의 숨겨진 정보를 유추하기 위해서 OWL 추론기들이 많이 개발되었다. 그러나 OWL 추론기들은 메모리를 기반으로 처리되기 때문에 대용량 OWL 데이터를 처리하기는 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해서 관계형 데이터베이스에 기반한 시스템이 제안되었다. 이 시스템들은 OWL 데이터를 데이터베이스에 저장하여 데이터베이스 내에서 추론을 한다. 하지만, 이 시스템들은 OWL에서 정의되는 모든 속성(Property)을 고려하지 않았고, 추론에 비효율적인 스키마를 사용하고 있다. 그리고 실제 응용환경에서 자주 발생하는 OWL 데이터 변경에 대해서도 다루지 않았다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스에 기반한 여러 스키마를 비교하고, 효율적인 추론을 위한 개선된 스키마를 제안한다. 그리고 OWL에서 정의되는 모든 종류의 속성을 지원하기 위한 완전하고 효율적인 추론 알고리즘과 OWL 데이터 변경에 대해 효율적인 갱신 방법을 제안한다. 실험결과를 보면 본 논문에서 제안한 스키마가 OWL 데이터 저장 및 추론에 대해 기존 스키마보다 더 좋은 성능을 보이며, OWL 데이터 갱신 방법도 기존의 방법보다 더 효율적이다.