• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제9권1호
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• pp.19-34
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• 2005

Ontology is an indispensable component in intelligent and semantic processing of knowledge and information, such as in semantic web. However, ontology construction requires vast amount of data collection and arduous efforts in processing these un-structured data. This study proposed a methodology to automatically construct and generate ontologies from Sejong Electronic Dictionary. As Sejong Electronic Dictionary is structured in XML format, it can be processed automatically by computer programmed tools into an OWL(Web Ontology Language)-based ontologies as specified in W3C . This paper presents the process and concrete application of this methodology.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.447-450
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• 2004

인터넷의 보급으로 인해 수많은 데이터가 생성되고 있고 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고자 메타데이타 표준이 수차례에 걸쳐 발표되었다. 그러나 기존 발표된 표준들은 데이터 관리를 위해 특정 도메인에 제한적이거나 너무 광범위하여 효율적이지 못하다는 문제를 가지고 있다. 또한 표준에 따라 생성된 메타데이타라 할지라도 유효성을 검증하지 못하기 때문에 정확한 메타데이타로 정의내릴 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 RDF(Resource Description Framework)에 기초하여 메타데이타를 효율적으로 저작할 수 있는 저작 기능, 생성된 메타데이타에 대한 유효성 검증이 가능한 유효성 검증 기능, 메타데이타의 N-Triple 표현을 지원하고 생성할 수 있는 N-Triple Generator를 지원할 수 있는 RDF 기반 저작 틀을 개발하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1498-1504
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• 2016

The progress of mobile computing technology is bringing a large amount of multimedia contents such as image. Thus, we need an image retrieval system which searches semantically relevant image. In this paper, we propose a semantic image annotation and retrieval in mobile environments. Previous mobile-based annotation approaches cannot fully express the semantics of image due to the limitation of current form (i.e., keyword tagging). Our approach allows mobile devices to annotate the image automatically using the context-aware information such as temporal and spatial data. In addition, since we annotate the image using RDF(Resource Description Framework) model, we are able to query SPARQL for semantic image retrieval. Our system implemented in android environment shows that it can more fully represent the semantics of image and retrieve the images semantically comparing with other image annotation systems.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.509-511
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• 2018

본 논문은 링크드 오픈 데이터(Linked Open Data)의 일종인 DBpedia 개체를 자연어 기반으로 검색하는 애플리케이션 개발에 관한 논문이다. Google Cloud Natural Language API를 이용하여 자연어 입력을 분석하고, 이를 바탕으로 RDF(Resource Description Framework) 검색 언어인 스파클(Sparql) 질의 문장을 작성하여 결과를 웹 형식으로 반환해준다. 이를 통해 비문가도 손쉽게 링크드 오픈 데이터에 접근할 수 있는 기회를 제공하며 다양한 응용 가능성을 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.531-534
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• 2004

인터넷에 있는 많은 응용프로그램들의 용도와 부가적인 정보를 아는 것은 매우 어렵다. 웹에는 수많은 정보들이 존재하고 이것들을 필요에 따라 정확하게 검색하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 현재 메타데이터를 사용하여 웹 자원을 검색하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. W3C는 메타데이터의 상호운용성과 통합을 위한 환경으로 RDF(Resource Description Framework)를 표준으로 정했다. 본 논문에서는 응용프로그램이나 프로그램 개발에 필요한 작은 단위의 프로그램에 대해 RDF를 이용하여 메타데이터로 만들고 이것을 대상으로 검색 가능하도록 하여 사용자가 원하는 정보를 보다 정확한 검색을 수행할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.881-884
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• 2013

RDF(Resource Description Framework)는 시맨틱 웹의 기초로서 웹 사용자에게 정보를 보다 정확하고 효율적으로 접근하는 표준이다. RDF 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하는 필요성이 날로 증가하고 있다. RDF 데이터를 저장하고 검색하는 기본 저장 구조는 관계형 데이터베이스를 이용하는 것이다. 최근에는 RDF 데이터가 엄청나게 증가하고 있는 시점에 대용량 database의 질의(단순 조회)에 최적화된 칼럼-지향(column-oriented) 데이터베이스가 대안으로 제안되었다. 본 논문에서는 RDF 데이터의 저장 구조로서 관계형 데이터베이스와 칼럼-기반 데이터베이스를 비교분석 하고자 한다. Berlin SPARQL Benchmark 를 이용한 성능분석 결과 RDF data 의 저장 구조로서 칼럼-기반 데이터베이스의 효율성을 입증하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권2호
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• pp.66-82
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• 2021

Recommender Systems have gained immense popularity due to their capability of dealing with a massive amount of information in various domains. They are considered information filtering systems that make predictions or recommendations to users based on their interests and preferences. The more recent technology, Linked Open Data (LOD), has been introduced, and a vast amount of Resource Description Framework data have been published in freely accessible datasets. These datasets are connected to form the so-called LOD cloud. The need for semantic data representation has been identified as one of the next challenges in Recommender Systems. In a LOD-enabled recommendation framework where domain awareness plays a key role, the semantic information provided in the LOD can be exploited. However, dealing with a big chunk of the data from the LOD cloud and its integration with any domain datasets remains a challenge due to various issues, such as resource constraints and broken links. This paper presents the challenges of interconnecting and extracting the DBpedia data with the MovieLens 1 Million dataset. This study demonstrates how LOD can be a vital yet rich source of content knowledge that helps recommender systems address the issues of data sparsity and insufficient content analysis. Based on the challenges, we proposed a few alternatives and solutions to some of the challenges.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.429-437
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• 2022

최근 사람과 기계의 소통을 위해 QA (Question Answering) 시스템에 대한 요구가 증가하였다. QA 시스템 중 공간에 관련된 질문을 처리할 수 있는 폐쇄 도메인 QA 시스템을 GeoQA라 하는데 본 연구는 GeoQA 분야에서 주로 사용되던 RDF (Resource Description Framework)기반의 데이터베이스가 데이터 입출력 및 변형에 한계를 보인다는 점을 극복하기 위해 최근 주목받고 있는 새로운 형태의 그래프 데이터베이스인 LPG (Labeled Property Graph)를 사용하였다. 또한, LPG 쿼리(query)언어가 표준화되지 않아 GeoQA 시스템이 특정 제품에 의존할 수 있다는 점 때문에 API 형태의 쿼리 언어인 GraphQL (Graph Query Language)을 도입하여 다양한 LPG를 사용할 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 공간 관련 질문이 입력되었을 때 답변을 검색할 수 있도록 대한민국 중심의 별도 데이터베이스를 구축하였는데 각 데이터는 국가공간정보포털 및 지방행정 인허가데이터개방 서비스에서 취득하였으며 각 공간 객체 간 공간적 관계는 미리 계산되어 그래프의 엣지(edge) 형태로 입력되었다. 사용자의 질문은 먼저 FOL (First Order Logic)형태를 거쳐 최종적으로 GraphQL로 변환되며 GraphQL 서버를 통해 데이터베이스에 전달되었다. 실험에 사용한 LPG로는 현재 가장 높은 점유율을 보이는 그래프 데이터베이스인 Neo4j를 선택하였고 내장 함수와 QGIS 일부가 공간 연산에 사용되었다. 시스템 구축 결과 사용자의 질문을 변환, Apollo GraphQL 서버를 통해 처리하고 데이터베이스로부터 적합한 답변을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제37권3호
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• pp.415-431
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• 2006

시멘틱 웹상에서는 정보 자원들이 서로 의미적으로 연결되어 있으므로 컴퓨터가 이를 처리할 수 있다. RDF(Resource Description Framework)는 이러한 의미적 연결성을 제공한다. 시멘틱 웹이 발전하기 위해서는 RDF 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 방법이 매우 중요하다. 이에 따라 본 연구에서는 RDF 데이터를 XML 데이터베이스 시스템에 저장하고 이를 검색하는 기법을 제안하였다. XML 데이터베이스 시스템을 사용함으로써 XML 데이터와 RDF 데이터를 통합적이고 효율적으로 관리할 수 있다. 본 연구에서 제안한 저장 및 검색기법을 기반으로 새로운 시스템을 구현하고 이를 기존 시스템과 비교 평가하였다. 평가 결과에 의하면 제안한 검색 기법이 기존 시스템 보다 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권2호
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• pp.125-133
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• 2009

RDF(Resource Description Framework)는 시맨틱 웹에서 메타 정보를 기술하는 온톨로지 언어로 많이 사용되고 있다. 온톨로지는 실세계에 대한 모델링을 기반으로 하기 때문에 끊임없이 갱신이 발생한다. 이런 갱신을 찾고 분석하는 일은 지식 관리 시스템에서 핵심이 된다. 기존의 RDF 모델에 대한 변경 탐지 기법들은 구조적 변경에 초점을 두었으나 RDFS 함의 규칙을 적용하여 좀 더 작은 크기의 변경 부분을 찾는 연구들이 소개되고 있다. 하지만 RDF 모델의 추론은 데이타 크기와 시간의 증가에 영향을 미친다. 본 논문에서는 RDFS 함의 규칙을 효율적으로 사용하는 변경 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후방향 전진 추론 기반으로 모델 일부분에만 추론을 적용하여 변경 내용을 계산한다. 실제 사용하는 RDF 데이타들을 사용하여 기존의 변경 탐지 기법과의 비교 실험을 통해 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.