• 한국항행학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.238-245
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• 2016

다양한 무기체계가 활용되고 있는 전장공간은 자원이 제약되고 가변성이 높은 특징을 가진다. 이러한 전장환경에서 운용되는 각 자원들간의 접근성과 통합성의 한계를 극복하기 위한 방안 중의 하나가 서비스 지향 구조 기반의 기술이다. 임무 수행을 위해 필요한 각 서비스들은 기술된 전장에 배치된 자원과 적절한 형태로 군 임무 환경에서 활용되는 탐지/타격 무기체계를 포함하는 자원을 임무 수행 시에 임무 요구사항에 따라 적시에 적절하게 배치하여 사용하기 위해서 자원을 최적의 자원을 찾는 기술이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 임무 달성에 필요한 요구사항과 자원의 제공능력을 온톨로지 기반으로 모델링하여 능력기반 시맨틱 매칭 방법과 적용 결과를 통해 그 실효성을 보이고자 한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권1호
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• pp.65-84
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• 2021

Purpose Based on the development of artificial intelligence and big data technologies, the RegTech has been emerged to reduce regulatory costs and to enable efficient supervision by regulatory bodies. The word RegTech is a combination of regulation and technology, which means using the technological methods to facilitate the implementation of regulations and to make efficient surveillance and supervision of regulations. The purpose of this study is to describe the recent adoption of RegTech and to provide basic examples of applying RegTech to capital market regulations. Design/methodology/approach English-based ontology and deep learning technologies are quite developed in practice, and it will not be difficult to expand it to European or Latin American languages that are grammatically similar to English. However, it is not easy to use it in most Asian languages such as Korean, which have different grammatical rules. In addition, in the early stages of adoption, companies, financial institutions and regulators will not be familiar with this machine-based reporting system. There is a need to establish an ecosystem which facilitates the adoption of RegTech by consulting and supporting the stakeholders. In this paper, we provide a simple example that shows a procedure of applying RegTech to recognize and interpret Korean language-based capital market regulations. Specifically, we present the process of converting sentences in regulations into a meta-language through the morpheme analyses. We next conduct deep learning analyses to determine whether a regulatory sentence exists in each regulatory paragraph. Findings This study illustrates the applicability of RegTech-based ontology and deep learning technologies in Korean-based capital market regulations.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.357-365
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• 2008

산출물들의 추적 관계 정의를 이용한 요구사항 추적을 통해, 기존의 컴포넌트 자체의 재사용뿐만 아니라 컴포넌트 개발과정에서 나오는 다양한 산출물들을 요구사항 기반으로 재사용할 수 있다. 이러한 재사용성 증가를 목적으로 하는 요구사항추적을 지원하기 위해서는 산출물들이 요구사항을 기반으로 표현될 수 있어야 하고, 표현된 요구사항을 기반으로 하여 추적관계를 추론하는 메커니즘이 제공되어야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 시맨틱스 기반의 요구사항추적을 지원하기 위해서 요구사항 온톨로지를 하여 기술한다. 그 다음에 산출물들이 요구사항 온톨로지를 통해서 시맨틱 태깅되는 기술을 기술한다. 본 논문은 이와 같이 요구사항 추적을 위한 메커니즘을 제안하고, 요구사항 온톨로지의 구조를 정의하며 프로토타입을 제시한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.257-270
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• 2005

철학을 비롯한 인문학의 연구에 있어서 연구자들에게 텍스트는 지식을 습득하는 중요한 매체이다. 그러나 현재의 서지정보 중심의 문헌 검색으로는 연구자들이 여러 텍스트들로부터 필요한 지식만을 선택적으로 습득하는데 많은 시간과 노력을 들인다. 본 논문에서는 텍스트 내용에 의거한 지식 검색이 가능하도록 철학 고전 텍스트를 대상으로 철학 온톨로지를 구축하였다. 철학 온톨로지는 전문가에 의해 동서양의 철학 고전 텍스트로부터 분석된 주요 철학 개념과 의미 기반 계층관계 및 연관관계 정의하고 있으며 개념 해설서를 비롯한 온오프라인의 철학 지식 자원들을 연결하고 있다. 본 논문에서는 철학 온톨로지 구축 과정을 3개의 단계와 14개의 세부과정으로 나열함으로써 다른 분야의 학문 온톨로지 구축을 위한 하나의 가이드라인을 제시하고 있으며 철학 온톨로지의 응용사례로서 대학의 철학 수업에서의 교수자와 학습자 사이의 철학 온톨로지에 기반한 지식 습득 및 교류가 가능함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.75-84
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• 2005

게시판 시스템은 텍스트 외에도 다양한 멀티미디어 데이터를 포함하는 구조로 발전해왔다. 그러나 기존 시스템은 사용자가 게시물의 내용을 파악하기 위해서는 많은 시간과 노력을 들여야 한다는 단점을 갖고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 대부분의 게시판 시스템에서 검색 기능을 제공하지만, 렉시컬 수준의 정보 접근으로 사용자의 의도에 적합한 게시물을 찾는 것은 어려운 일이다. 더욱이 게시물이 멀티미디어를 포함하는 경우에는 검색이 거의 불가능하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 시맨틱 웹을 적용한 새로운 게시판 시스템을 제안한다. 제안된 게시판 시스템은 게시물의 분야와 멀티미디어 속성을 표현할 수 있는 온톨로지를 제공한다. 또한, 사용자들이 제안된 온톨로지로 분야별 게시판 온톨로지를 기술할 수 있도록 설계되었다. 시스템의 수정 없이 다양한 분야별 의미기반 검색을 제공하기 위하여, 관리자가 기술한 게시판 온톨로지를 게시판 시스템에서 도입할 경우 자동으로 입력/검색 인터페이스와 RDF 데이터의 접근 구조가 형성되도록 구현하였다. 제안된 게시판 시스템은 사용자의 의도에 적합한 게시물 검색을 하는 의미기반 검색의 가능성과 유효성을 보여주었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제11권2호
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• pp.93-110
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• 2006

웹 서비스를 기반으로 하는 비즈니스 프로세스 관리 시스템은 트랜잭션에 대한 신뢰도의 확보를 위하여 트랜잭션 관리가 필요하다. 이를 위한 여러 트랜잭션 프로토콜들이 제시되었지만, 다양한 프로토콜들은 서로간의 이질성으로 인해 트랜잭션 관리 시스템간의 상호 호환을 저해한다. 본 연구에서는 시맨틱스를 기반으로 비즈니스 트랜잭션 프로토콜을 정의한다. 제안된 시맨틱스에 기반한 비즈니스 트랜잭션은 상태와 메시지에 대한 정적 시맨틱스(Static Semantics)와 상태 전이에 관한 동작 시맨틱스( Operational Semantics)를 기반으로 정의된다. 정적 시맨틱스는 상태와 메시지에 대한 의미들을 Web Ontology Language(OWL)을 사용하여 온톨로지 기반으로 정의함으로써 비즈니스 트랜잭션 프로토콜의 개념들에 대한 표현의 이질성을 해결한다. 동작 시맨틱스는 비즈니스 트랜잭션의 상태전이를 Abstract State Machine(ASM)을 통해 정의함으로써 트랜잭션 운용에 대한 정형성(Formalism)을 얻을 수 있다. 또한 정적 시맨틱스에서 정의한 상태와 메시지를 동작 시맨틱스에서 참조하여 사용함으로써 트랜잭션 운용에 대한 이해도 높일 수 있다. 이를 통해 기존의 트랜잭션 프로토콜들간의 상호 호환성을 높이고 트랜잭션 프로토콜에 대한 상호 이해도를 높이며, 트랜잭션 실행에 대한 자동화와 체계적인 모니터링을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.723-734
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• 2004

본 논문은 온톨로지(ontology)에 기반 한 자동화된 웹 페이지 분류 시스템을 제안한다. 웹 페이지의 분류를 위하여 첫 번째 단계에서는 각 웹 페이지가 속한 범주(category)를 대표할 수 있는 단어를 선정하며, 이를 위하여 단어빈도와 문서빈도를 곱한 값을 계산한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에 의해 선택된 단어의 정보이득(information gain)을 계산해 분류 확률이 높은 단어를 우선적으로 선정한다. 두 단계를 통하여 선정된 단어들과 웹 페이지의 분류 정보를 가지고, 기계학습에 의하여 컴파일 된 규칙(compiled rules)을 생성한다. 생성된 규칙은 임의의 웹 페이지들을 도메인 온톨로지에 의해 정의된 범주 별로 분류할 수 있도록 한다. 본 논문의 실험에서는 주어진 웹 페이지 집합에서 각 범주 별로 평균 240개의 단어로부터 78개의 단어를 결과적으로 선정하였으며, 이를 바탕으로 웹 페이지 분류 규칙을 생성하였다. 실험 결과에서 제안한 시스템의 평균 분류 정확도는 약 83.52%로 측정되었다.

• 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.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.579-587
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• 2008

협업 환경에서 각 에이전트는 같은 의미의 정보를 서로 다른 용어로 사용하기 때문에 정보공유의 어려움이 있다. 즉 협력 제품개발 환경에서 동일한 제품정보를 각 에이전트가 서로 다른 용어로 표현함으로써 제품정보 공유를 어렵게 만든다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서는 의미기반 정보를 활용한 제품정보 공유 방법이 필요하다. 본 연구에서는 의미기반 제품정보 공유를 위해 온톨로지 기반의 의미검색 시스템 및 기존의 PDM시스템과 연계하는 방법을 제안한다. 온톨로지는 OWL기반으로 구축하고, 구축된 온톨로지로부터 Pellet 추론 엔진을 이용하여 의미검색을 가능하게 하며, 이것을 웹서비스를 기반으로 구현하여 다른 시스템에서 활용이 가능토록 한다. 또한 기존의 PDM과 연계하여 PDM을 기반으로 의미검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다.

• ETRI Journal
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• 제44권4호
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• pp.573-587
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• 2022

The agricultural sector is completely different from other sectors since it completely relies on various natural and climatic factors. Climate changes have many effects, including lack of annual rainfall and pests, heat waves, changes in sea level, and global ozone/atmospheric CO₂ fluctuation, on land and agriculture in similar ways. Climate change also affects the environment. Based on these factors, farmers chose their crops to increase productivity in their fields. Many existing agricultural ontologies are either domain-specific or have been created with minimal vocabulary and no proper evaluation framework has been implemented. A new agricultural ontology focused on subdomains is designed to assist farmers using Jaccard relative extractor (JRE) and Naïve Bayes algorithm. The JRE is used to find the similarity between two sentences and words in the agricultural documents and the relationship between two terms is identified via the Naïve Bayes algorithm. In the proposed method, the preprocessing of data is carried out through natural language processing techniques and the tags whose dimensions are reduced are subjected to rule-based formal concept analysis and mapping. The subdomain ontologies of weather, pest, and soil are built separately, and the overall agricultural ontology are built around them. The gold standard for the lexical layer is used to evaluate the proposed technique, and its performance is analyzed by comparing it with different state-of-the-art systems. Precision, recall, F-measure, Matthews correlation coefficient, receiver operating characteristic curve area, and precision-recall curve area are the performance metrics used to analyze the performance. The proposed methodology gives a precision score of 94.40% when compared with the decision tree(83.94%) and K-nearest neighbor algorithm(86.89%) for agricultural ontology construction.