• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.43-50
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• 2007

정보 추출 작업에서의 처리지연은 인터넷 문서의 분류나 표현규칙이 아직 표준화되어 있지 않아 특정 요소에 대한 사용자의 정보 요구를 정확하게 인식하지 못하기 때문이다. 또한 정보추출에 wrapper 규칙을 사용하는 경우 같은 규칙을 서로 다른 문서에는 적용할 수 없는 확장성의 결여와 같은 문제점이 있다. 선박매매와 같이 선박의 거래를 위해 선박가격, 선박 제원, 인도 장소, 검사장소 등의 판매정보만으로도 거래가 가능한 경우에는 선박매매와 관련된 온톨로지(Ontology)를 이용하여 내용기반 검색 (content based retrieval)을 수행하면 선박 매매에 필요한 정보를 선택적으로 추출할 수 있다. 이 방법은 사이트마다 개별적으로 wrapper를 구성하거나 인터넷 문서에서 불필요한 정보를 단계적으로 제거해 나가는 방법을 개선하여 정보 추출 과정을 단순화시키는 이점을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.77-97
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• 2019

제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권3호
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• pp.81-107
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• 2015

본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.548-557
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• 2010

본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제5권4호
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• pp.63-73
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• 1996

The knowledge of the specialized fields has been changed rapidly in the both side of quantity and quality. A hyper media as a knowledge based system is so fixed in the linked media in mutual that we couldn't tell it information provision with the view of users. In this paper, we propose the way of offering intellectual and flexible information which is the same with demand in the side of user, selecting, searching and composing the hypertext at the point of user's view through the design of knowledge media system. Three concepts are used in order to challenge the knowledge media system : special document, agent system and ontology. The special document is a ensure that its activities are coordinated with those of the others within the community, providing a uniform control mechanism. Finally, ontology is a language for exchanging knowledgement, which is a message exchanged among agents to ensure the proper interaction among them. The combination of these three concepts is used to design the prototype of knowledge media system.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.43-61
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• 2011

본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권2호
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• pp.247-260
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• 2003

한 도메인 내에서 다양한 데이터베이스의 데이터를 공유하고 표준화하기 위해 MDR(Metadata Registry)을 이용하여 정보를 통합할 수 있다. 그러나 MDR을 구축하는 조직간 데이터요소 표현의 불일치 때문에 MDR간 광역적인 정보를 통합하는데 어려움이 있다. 또한 웹과 같은 다양한 데이터베이스가 존재하는 환경에서 통합된 정보를 검색하고자 하는 사용자는 각각의 데이터베이스 스키마 정보를 확보하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 MDR과 온톨로지(Ontology)를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 제안한다. MDR간 데이터요소의 관계를 사상시키고 표현의 불일치를 해결하기 위해 MDR의 표준성기능과 온톨로지의 개념과 관계기능을 결합한 정보 통합 모델을 정의하고 에이전트 기술을 적용한 계층적이고 독립적인 정보 통합 아키텍처를 제안한다. 온톨로지는 사용자의 질의에서 개념을 추출하기 위한 의미망(semantic network)의 역할과 MDR간의 데이터요소 관계를 설정하기 위한 기능으로 적용되었다. MDR과 지식베이스(Knowledge Base)는 데이터요소간 표현 불일치를 해결하기 위해 적용하였다. 이러한 핵심요소를 고려하여 제안된 아키텍처를 사용하여 MDR과 온톨로지를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.928-935
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• 2009

온톨로지 스키마 추론은 개념의 정합성을 테스트하고 계층구조를 자동으로 생성해 준다. 이를 위해 개념의 검색과정은 반드시 수행하여야 한다. 온톨로지 스키마 추론은 온톨로지에 정의된 모든 개념들간의 포함관계를 테스트함으로써 수행된다. 이러한 포함관계 테스트 결과는 개념의 완전 그래프 생성여부에 따라 결정되며 이는 추론의 전체적인 성능에 결정적인 영향을 준다. 일반적으로 완전 그래프 생성 과정은 복잡도가 높은 과정으로 알려져 있으며 이는 낮은 추론성능을 유발시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 개념들간의 포함관계 테스트시 개념의 향상된 검색방법을 통해 불필요한 포함관계 테스트를 생략함으로써 온톨로지 스키마 추론의 성능을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. 이 향상된 검색방법은 개념의 포함관계 테스트 결과를 정의상 연관된 다른 개념에 전파함으로써 이루어진다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.67-77
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• 2018

본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.19-24
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• 2016

인터넷이라는 거대한 정보의 공간에서 스마트 모바일 웹을 통해 사용자들은 다양한 지식분야에 대한 정보를 얻을 뿐만 아니라 개인 블로그나, SNS를 비롯한 다양한 매체를 통해 접근하고 검색을 수시로 하고 있다. 이에 따라 최근에 들어서는 방대한 웹의 자료를 시맨틱 웹이라는 기술을 통해 효과적으로 관리 및 연구하고 있다. 허나, 아직도 여러 분야로 다양하게 분포되어 있는 정보들을 통합하고, 사용자 중심 지식 정보 검색은 예전에 비해 많이 향상은 되었지만, 지식 정보 검색에 대한 연구는 상대적으로 부족하다. 이에, 본 논문에서는 시맨틱 웹을 이용하여 방대하고 지식이 넘쳐나는 정보의 공간에서 분산된 정보 및 지식들을 사용자 중심에 맞게 신뢰성을 높일 수 있는 적합한 형태의 정보 검색을 연구하고자 한다.