• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.234-240
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• 2007

This paper argues that various kinds of displaced structures in English should be licensed by a more explicitly formulated type of rule schema in order to deal with what is called weak connectivity in English. This paper claims that the filler and the gap site cannot maintain the total identity of features but a partial overlap since the two positions need to obey the structural forces that come from occupying respective positions. One such case is the missing object construction where the subject fillers and the object gaps are to observe requirements that are imposed on the respective positions. Others include passive constructions and topicalized structures. In this paper, it is argued that the feature discrepancy comes from the different syntactic positions in which the fillers are assumed to be located before and after displacement. In order to capture this type of mismatch, syntactically relevant features are handled separately from the semantically motivated features in order to deal with the syntactically imposed requirements.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.271-273
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• 2005

유전자, 단백질 등의 생물정보를 이용하는 여러 툴은 효율성의 극대화를 위하여 각각의 시스템에 맞는 데이터 에이스 스키마 구성 및 필요한 정보의 선택적 저장이 필요하다. 하지만 구조 복잡성, 동일한 객체 데이터의 분산 등, 생물 정보 XML의 일반적인 특성 때문에 기존의 XML정보 저장 기법으로는 유연한 데이터베이스 스키마구성에 한계를 지닌다. 이 때문에 생물정보 XML로부터 로컬 데이터베이스를 구성하는 과정은 1:1파서를 구현하여 진행하고 있어 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 생물정보 XML 의 특성과 그에 따른 유연한 RDB 스키마 구성의 제약에 대해 논하고, 이를 극복한 자유로운 RDB 스키마 구성을 위한 규칙을 소개한다. 본 규칙은 사용자가 원하는 RDB 스키마를 구성하여 생물정보 XML의 데이터를 저장하게 해주며, SQL 형태를 따르고 있어 사용자에게 익숙하다. 또한 분산된 생물정보 XML의 통합에도 유리하다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제27권4호
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• pp.69-76
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• 2004

A framework for knowledge management system has been explored which enables the semantic search of knowledge on the web. Knowledge representation by RDF and RDF schema enables machine cognition of knowledge documents. Dublin core was adopted for structured metadata representation. Thereby, it enables the CBR and rule based reasoning for intelligent knowledge retrieval. Grafting of the WFMS technique unto the KMS facilitates the effective utilization of process knowledge and creation of new knowledge.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제26권1호
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• pp.65-75
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• 2019

As the use of semantic web based on XML increases in the field of data management, a lot of studies to extract useful information from the data stored in ontology have been tried based on association rule mining. Ontology data is advantageous in that data can be freely expressed because it has a flexible and scalable structure unlike a conventional database having a predefined structure. On the contrary, it is difficult to find frequent patterns in a uniformized analysis method. The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권3호
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• pp.287-294
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• 2017

UCC와 SNS 등을 통해 개인 미디어가 다양한 방식으로 생성됨에 따라 미디어를 분석하고 인지하는 기술에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 객체 인지의 수준이 향상되었다. 그 결과 기존의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용한 추론 방식과 달리 미디어에서 인지되는 객체를 활용하는 영상 분류 추론 연구가 수행되고 있다. 하지만 추론을 위한 미디어 온톨로지 모델링을 사람이 직접 수행해야 하기 때문에 많은 시간과 비용이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 미디어 분류를 위한 온톨로지 스키마 모델링의 자동화 방법을 제안한다. 영상에서 인지되는 객체의 빈도에 따른 OWL-DL 공리의 특성을 고려하여 온톨로지 모델 생성의 자동화 방안에 대하여 설명한다. 유튜브에서 수집한 15가지의 카테고리에 대한 영상으로부터 온톨로지 모델을 자동 생성하여 추론을 통해 미디어 분류의 정확도에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과 15가지 영상 이벤트의 행위 약 1500개에 대하여 영상 분류를 수행한 결과, 86%의 정확도를 얻었고, 온톨로지 모델링의 자동화 방법에 대한 타당한 성능을 보였다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제3권2호
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• pp.89-97
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• 2017

The substation is a critical node in the power network where power is transformed in the power generation, transmission and distribution system. The IEC 61850 is a global standard which proposes efficient substation automation by defining interoperable communication and data modelling techniques. In order to achieve this level of interoperability and automation, the IEC 61850 (Part 6) defines System Configuration description Language (SCL). The SCL is an XML based file format for defining the abstract model of primary and secondary substation equipment, communications systems and also the relationship between them. It enables the interoperable exchange of data during substation engineering by standardizing the description of applications at different stages of the engineering process. To achieve the seamless interoperability, multi-vendor devices are required to adhere completely to the IEC 61850. This paper proposes an efficient algorithm required for verifying the interoperability of multi-vendor devices by checking the adherence of the SCL file to specifications of the standard. Our proposed SCL validation algorithm consists of schema validation and other functionalities including information model validation using UML data model, the Vendor Defined Extension model validation, the User Defined Rule validation and the IED Engineering Table (IET) consistency validation. It also integrates the standard UCAIUG (Utility Communication Architecture International Users Group) Procedure validation for quality assurance testing. Our proposed algorithm is not only flexible and efficient in terms of ensuring interoperable functionality of tested devices, it is also convenient for use by system integrators and test engineers.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1105-1112
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• 2002

B2B 전자상거래와 같이 XML을 이용한 정보 교환이 확산되고 있으며 이에 따라 상호 교환되는 정보에 대하여 체계적이며 안정적인 저장관리가 요구되고 있다. 이를 위해 XML 응용과 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 관계형 데이터베이스를 중심으로 수행되었다. 그러나 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 정보로 표현하는 관계형 데이터베이스로의 저장에는 본질적인 한계가 있어, 계층적 구조를 2차원 정보로 변환하는 방법에 의해서 각 구조화된 정보를 관계형 데이터베이스로 저장하기 위한 모델링 방안이 요구된다. 양질의 어플리케이션 시스템을 구축하기 위해서는 우선적으로 모델링이 중요하다. 1997년에 OMG는 표준 모델링 언어로 UML를 채택하였고, 이에 따라 UML은 보다 널리 사용될 것이다. 그러므로 효율적인 XML 어플리케이션을 개발하는데 UML에 기반을 둔 설계 방법론이 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 UML을 이용한, 관계형 데이터베이스기반의 XML 응용을 위한 통합 설계 방법론을 제안한다. 이를 위하여 먼저 UML을 이용하여 W3C XML schema를 설계하기 위한 XML 모델링 방안을 제시하고, 아울러 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 관계형 데이터베이스 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제30권8호
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• pp.623-629
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• 2006

수로정보의 다양한 사용으로 해양지리정보의 상호운용성에 대한 필요성이 증가됨에 따라 개방형지리정보위원회(OGC)는 지리정보의 상호운용을 위한 표준인 GML을 수립하였다. GML은 지리정보의 모델링, 전송, 저장을 위해 XML 스키마 문법에 따라 작성된 XML 언어로서 피쳐, 참조체계, 지오메트리, 토폴로지, 시간, 측도 등의 지리체계를 설명하기 위한 객체를 포함하고 있다. 한편, S-57은 수로정보 전송을 위한 국제수로기구(IHO)의 표준으로 다양한 수로정보를 위한 표준임에도 불구하고 표준에서 채택하고 있는 구조의 한계로 인해 전자해도(ENC) 제작 목적으로 한정되어 사용되었다. 이를 개선하기 위해 IHO는 신규 표준을 준비하고 있으며 특히, GML은 모델링 및 엔코딩 도구로 사용될 것으로 전망되고 있다. 전자해도는 해상교통에 사용될 수 있는 가장 신뢰성 있는 정보로서 그 가치가 인정되나 전자해도 활용을 위한 GML 개발연구는 진행된 바 없다. 이에 본 연구에서는 전자해도 GML 변환을 위한 기초 연구로서 GML 작성을 위한 응용 스키마 개발기법 및 방안에 대해 연구하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.554-569
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• 2005

반구조적 분산 문서에서는 구조 정보가 제공되지 않고, 자료 구조에 대한 엄격한 형식이 없기 때문에 질의 처리 시스템을 정형화하고 구현하기 어렴다. 이질적이고 이구조적인 반구조적 문서의 요소를 정확하게 검색하기 위해서는 한 요소가 1:1, 1:N, W:1과 같이 서로 다른 매핑 형태를 취하면서 동시에 여러 요소에 매핑되는 다중 매핑을 처리할 수 있어야 하며, 지역문서의 태그를 파싱하여 구조적인 정보를 얻고 경로 트리를 생성해야 한다. 본 논문에서는 분산된 시스템에 존재하는 이질적인 반구조적 자료나 문서에 대한 동시 다중 매핑을 완벽히 지원하고, 문서 자체를 파싱하여 구조적 정보를 얻을 수 있도록 통합 질의와 검색을 수행하기 위한 추상적인 질의 처리 알고리즘을 설계하고 메타데이타 인터페이스를 이용하여 구현하였다. 이 알고리즘은 전역질의를 기반으로 지역질의를 생성하기 위해서 메타데이타 정보를 이용하여 노드들 사이의 매핑, 매핑 종류에 따른 데이타의 변환, 경로교체 및 노드 사이의 이질성을 해결하기 위한 알고리즘으로 제시하였다. 전역스키마와 지역스키마에 대한 매핑과 함수에 의한 데이타의 변환 및 경로교체는 사용자에 의해 구축된 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(for Distributed Documents XML Metadata Interface)를 기반으로 하여 구현되었으며, 같은 이름을 갖지만 다른 의미를 갖는 자료나 노드에 대한 검색은 노드를 구분할수 있는 노드가 가지고 있는 자식정보를 이용하여 노드 구분 조건절을 생성하여 구현하였다. XML 질의언어로 Quilt를 사용하였으며, OEM 모델로 제시한 세 개의 서로 다른 반구조적 레스토랑 안내 문서에서구현한 결과를 보였다. 프로토타입 시스템은 윈도우즈 환경에서 Java와 JavaCC 컴파일러를 이용하여 개발하였다.