• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.99-106
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• 2012

다수의 오브젝트로 구성된 반응형 시스템을 모델링 하거나 디자인하기 위해 외부의 입력 및 오브젝트들간의 상호작용을 분석하는 것은 중요하고 어려운 문제이다. 또한, 반응형 시스템이 요구 사항들을 모든 가능한 환경 하에서 올바르게 만족하는지를 확인하는 것은 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 요구 사항들을 기존에 다양한 분야에서 사용되는 시나리오 명세 언어인 MSC(Message Sequence Chart)에 대해 구문 및 의미를 확장한 LSC(Live Sequence Chart)를 이용하여 반응형 시스템에 적합한 시나리오 기반 명세 모델을 만든다. 그리고 LTL Synthesis를 통해 각 오브젝트에 대하여 모든 요구 사항을 올바르게 만족하는 반응형 시스템 모델을 자동으로 생성한다. 마지막으로 생성된 반응형 시스템 모델로부터 의미적으로 동일한 코드로 변환하는 과정을 반복함으로써 전체 반응형 시스템을 개발하는 방법을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.15-24
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• 2010

본 논문에서는 대용량 온라인 이미지 공유 사이트를 적용 도메인으로 하여 이미지 검색의 만족도를 높이고자 태그의 의미적 연관성과 이미지 자체의 내용 정보를 결합하는 이미지 분류 방법을 제안한다. 이미지 검색 및 분류 알고리즘이 플리커와 같은 대용량 이미지 공유 사이트에서 활용될 수 있으려면 실제 웹상의 태깅된 이미지를 대상으로 한 적용이 가능해야 한다. 제안된 알고리즘은 'bag of visual word'기반의 이미지 내용으로 웹 이미지를 분류하기 위한 것으로서, 의미적 연관태그를 이용해 일차 검색된 이미지들을 훈련 데이터로 사용하여 카테고리 모델을 훈련하고, PLSA를 적용하여 평가 이미지들을 분류하는 것이다. 제안된 방법으로 플리커의 웹 이미지들을 대상으로 실험한 결과, 태그 정보를 이용한 기존의 방법에 비해 우수한 검색 정확도 및 재현율을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2737-2753
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• 2013

In this study, we propose a novel salient object detection strategy based on regional contrast and relative spatial compactness. Our algorithm consists of four basic steps. First, we learn color names offline using the probabilistic latent semantic analysis (PLSA) model to find the mapping between basic color names and pixel values. The color names can be used for image segmentation and region description. Second, image pixels are assigned to special color names according to their values, forming different color clusters. The saliency measure for every cluster is evaluated by its spatial compactness relative to other clusters rather than by the intra variance of the cluster alone. Third, every cluster is divided into local regions that are described with color name descriptors. The regional contrast is evaluated by computing the color distance between different regions in the entire image. Last, the final saliency map is constructed by incorporating the color cluster's spatial compactness measure and the corresponding regional contrast. Experiments show that our algorithm outperforms several existing salient object detection methods with higher precision and better recall rates when evaluated using public datasets.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.38-57
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• 2016

Service discovery is one of the major challenges in cloud computing environment with a large number of service providers and heterogeneous services. Non-uniform naming conventions, varied types and features of services make cloud service discovery a grueling problem. With the proliferation of cloud services, it has been laborious to find services, especially from Internet-based service repositories. To address this issue, services are crawled and clustered according to their similarity. The clustered services are maintained as a catalogue in which the data published on the cloud provider's website are stored in a standard format. As there is no standard specification and a description language for cloud services, new efficient and intelligent mechanisms to discover cloud services are strongly required and desired. This paper also proposes a key-value representation to describe cloud services in a formal way and to facilitate matching between offered services and demand. Since naïve users prefer to have a query in natural language, semantic approaches are used to close the gap between the ambiguous user requirements and the service specifications. Experimental evaluation measured in terms of precision and recall of retrieved services shows that the proposed approach outperforms existing methods.

• 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.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권3호
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• pp.207-218
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• 2012

In recent years, the skyline query paradigm has been established as a reliable method for database query personalization. While early efficiency problems have been solved by sophisticated algorithms and advanced indexing, new challenges in skyline retrieval effectiveness continuously arise. In particular, the rise of the Semantic Web and linked open data leads to personalization issues where skyline queries cannot be applied easily. We addressed the special challenges presented by linked open data in previous work; and now further extend this work, with a heuristic workflow to boost efficiency. This is necessary; because the new view on linked open data dominance has serious implications for the efficiency of the actual skyline computation, since transitivity of the dominance relationships is no longer granted. Therefore, our contributions in this paper can be summarized as: we present an intuitive skyline query paradigm to deal with linked open data; we provide an effective dominance definition, and establish its theoretical properties; we develop innovative skyline algorithms to deal with the resulting challenges; and we design efficient heuristics for the case of predicate equivalences that may often happen in linked open data. We extensively evaluate our new algorithms with respect to performance, and the enriched skyline semantics.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권3호
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• pp.193-206
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• 2012

Keys play a fundamental role in all data models. They allow database systems to uniquely identify data items, and therefore, promote efficient data processing in many applications. Due to this, support is required to discover keys. These include keys that are semantically meaningful for the application domain, or are satisfied by a given database. We study the discovery of keys from SQL tables. We investigate the structural and computational properties of Armstrong tables for sets of SQL keys. Inspections of Armstrong tables enable data engineers to consolidate their understanding of semantically meaningful keys, and to communicate this understanding to other stake-holders. The stake-holders may want to make changes to the tables or provide entirely different tables to communicate their views to the data engineers. For such a purpose, we propose data mining algorithms that discover keys from a given SQL table. We combine the key mining algorithms with Armstrong table computations to generate informative Armstrong tables, that is, key-preserving semantic samples of existing SQL tables. Finally, we define formal measures to assess the distance between sets of SQL keys. The measures can be applied to validate the usefulness of Armstrong tables, and to automate the marking and feedback of non-multiple choice questions in database courses.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권3호
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• pp.332-340
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• 2003

최근 인터넷의 비약적인 발전과 함께 등장한 XML은 사실상 인터넷 상의 문서 교환과 표현의 표준으로 자리 잡고 있다. 이에 따라 XML 문서를 저장하려는 노력도 많이 진행되고 있다. 하지만 XML 문서는 정형화된 스키마를 가지지 않기 때문에 기존의 데이터베이스 시스템에 저장해서 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 XML 문서의 구조론 접근하도록 하는 DOM 객체를 저장하는 객체 정보 저장소인 XDOM을 제안한다. XDOM은 기존의 데이터베이스 시스템과는 달리 스키마를 생성할 필요가 없어 정형화되어 있지 않은 문서들도 쉽게 표현할 수 있다. 또한 기존의 응용 프로그램이 메모리가 아닌 저장소 레벨에서 DOM 객체를 투명하게 접근할 수 있게 한다. 본 논문에서는 자바 기반으로 XDOM을 구현하였고 실험을 통해 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.390-394
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• 2009

시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크는 다양한 분야에서 높은 활용성을 가진다. 본 논문에서는 FOAF 기반 소셜 네트워크에 대하여 다양한 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 네트워크 내의 전문가를 추천하는 시스템을 제안한다. 분석 시스템은 SparQL, RDFS 추론, 그리고 시각화 도구를 이용하여 온톨로지 기반 소셜 네트워크에 대한 효과적인 활용 방안을 제시한다. 그리고 이러한 분석 시스템을 실제 소셜 네트워크에 적용시켜 Centrality, Small world, Scale free 특성 등의 다양한 분석을 수행하고, 특정 분야에 대한 전문가를 분석하는 방법을 제시한다. 이러한 활용방법은 마케팅, 조직 관리, 지식 경영 시스템 등 다양한 분야에서 이용될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.144-156
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• 2010

복합 웹 서비스를 이용하고자 하는 사용자의 요구가 늘어나고 있지만 유비쿼터스 환경에서 일반 사용자들이 쉽게 복합 웹 서비스를 사용할 수 있는 환경은 마련되지 않고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스에 대한 기술적인 지식이 없는 일반인들도 쉽게 자신의 요구사항을 표현 가능한 자연어 기반의 사용자 친화적인 인터페이스를 제안한다. 특히 사용자의 표현을 효율적으로 분석하기 위해 사용자의 문장으로부터 정교한 수준의 복합적인 워크플로우를 추출하고, 문장 분석을 통해 적합한 서비스를 찾는 방법을 제안한다. 특히 많은 제어 구문과 구절로 이루어진 복잡한 문장으로부터 정교한 수준의 추상 워크플로우를 추출한다.