• 지능정보연구
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• 제12권3호
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• pp.95-110
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• 2006

지능형 에이전트와 규칙기반 시스템을 이용해 보다 지능적인 웹 환경을 구축하고자 하는 노력이 시맨틱 웹의 발전과 함께 증가하고 있다. 이러한 에이전트와 규칙기반 시스템에 필요한 규칙들을 이미 많은 지식들이 산재해 있는 웹으로부터 습득할 수 있다면 보다 효율적으로 시스템을 구축하는 것이 가능하며, 이러한 응용시스템의 확장은 시맨틱 웹의 발전을 더욱 가속화하는 계기가 될 수 있을 것이다. XRML 방법론은 웹으로부터 규칙을 습득하기 위한 단계적 방법을 제시하고 있으며, 온톨로지를 이용함으로써 규칙의 구성요소들을 자동으로 추출할 수 있도록 지원한다. 그러나 추출된 규칙구성요소들을 조합하여 완전한 규칙을 만드는 과정이 규칙관리자의 수작업에 의존하고 있다. 본 연구는 온톨로지와 그래프 탐색을 사용함으로써 이 과정을 자동화하고자 하는 연구이다. 온톨로지에 있는 규칙의 일반적 패턴을 기반으로 하여 그래프 탐색을 이용해 규칙구성요소들을 조합함으로써 웹 페이지로부터 자동으로 규칙을 추출할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1310-1323
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• 2008

최근 들어 복합 웹 서비스를 자동으로 구성하기 위한 많은 연구들이 진행되었다. 이들 연구의 대부분은 서비스의 기능을 고려하지 않고 단순히 웹 서비스들의 입력과 출력을 연결하여 복합 웹 서비스를 구성한다. 그러므로 사용자의 의도에 부합하지 않는 복합 웹 서비스를 생성할 수 있다. 또한 가용한 웹 서비스의 모든 조합을 고려하기 때문에 시간 복잡도가 매우 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 웹 서비스의 기능적 의미를 명시적으로 기술하고 이를 기반으로 복합 웹 서비스를 자동으로 구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 서비스 간의 입, 출력 의존성 및 기능 정보를 그래프 구조를 사용하여 조직화한다. 그리고 그래프 구조에서 사용자가 요구하는 기능을 제공하는 핵심 서비스와 입, 출력 타입 간의 변환을 지원하는 부가 서비스를 찾아 이들 간의 조합으로 복합 웹 서비스를 구성한다. 제안된 방법은 웹 서비스의 기능을 고려함으로써 구성된 복합 웹 서비스의 의미적 정확성을 높이고, 의미적으로 연관성이 있는 서비스들 간의 조합만을 고려함으로써 시간 복잡도를 줄인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권5호
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• pp.526-535
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• 2005

온톨로지는 특정 개념에 대한 부가정보 및 개념간의 관계를 기술하는 방법으로서 고차원의 웹과 서비스를 실현하기 위한 시멘틱 웹, 그리고 지식관리 시스템을 비롯한 다양한 응용분야의 요구와 관심이 증가하면서 그 중요성이 대두되고 있다. 온톨로지에서 정보에 대한 접근은 특정 개념과 특정 관계를 가지는 데이타를 찾는 것이 주를 이루는데, 이러한 관계가 주로 트랜지티브 관계이기 때문에 트랜지티브 질의를 처리하는 것이 많은 비중을 차지한다. 또한 이와 같은 트랜지티브 클로저 질의 처리는 재귀호출의 형태로서 그 처리 비용 또한 매우 크다. 본 논문에서는 이와 같은 트랜지티브 클로저 질의의 효율적 처리를 지원하기 위한 방법으로써 그래프 레이블링을 이용한 전처리 기법을 제안한다 이 기법은 저장 공간을 효율적으로 사용하고 알고리즘도 단순한 특징을 가지기 때문에 트랜지티브 클로저 질의에 대한 응답 시간을 줄이는 장점을 가지게 된다. 그리고 이와 같이 제안한 기법에 대해 기존 시스템들과 비교해 봄으로써 그래프 레이블링을 이용한 기법이 대용량 온톨로지에서의 트랜지티브 클로저 질의 처리에 효율적임을 보이고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.165-178
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• 2005

상품 분류체계는 상품 데이터베이스를 설계하는 토대이며 전자상거래에서 상품 정보의 관리 및 활용에 관한 거의 모든 면에서 중심적 역할을 한다. 상품 정보의 효율적이고 편리한 활용을 위해 각 사용자의 관점에 따른 다양한 뷰를 제공할 필요가 있다. 새로운 상품이 출현하고 기존 상품이 사라짐에 따라 분류체계도 이에 따라 일관성을 유지하면서 변경 및 진화해야 한다. 또한 이질적인 다른 분류체계와 매핑되거나 병합될 필요가 있으며, 이 때 정보의 손실을 줄이는 것이 중요하다. 이들 요구사항에 대해, 분류체계는 제한된 시간 및 비용 내에서 수용할 수 있도록 충분히 동적이어야 한다. 그러나, UNSPSC 및 eCl@ss와 같이 현재 널리 사용중인 분류체계는 이러한 동적인 특성에 대한 요구사항을 만족시키지 못한다. 상품 정보는 재료, 시간, 장소 통의 속성과 무결성 조건과 같은 많은 의미를 지니고 있다. 이 논문에서는 상품 데이터베이스의 동적 특성 및 이에 대한 기존 코드 기반 분류 체계의 한계점을 분석하고, [1]에서 제안된 의미적 분류 모형이 상품 데이터베이스의 동적 특성에 관한 요구사항을 만족시킨다는 것을 설명한다. 이 모형은 상품 클래스를 명시적이고 형식적으로 정의할 수 있는 수단을 제공하며, 상품 클래스 간의 관계를 그래프로 구성한다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.125-134
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• 2012

본 연구는 두 공간정보의 대응 클래스 군집 쌍 탐색을 중심으로 의미론적 정합과정에서 발생하는 M:N 대응관계를 분석하는 방법을 제안한다. 객체의 공유 관계를 이용하여 클래스의 유사도를 측정하고 높은 유사도를 가지는 클래스들을 군집화함으로써 M:N 대응관계를 탐색하고자 한다. 클래스 사이의 유사도를 그래프 모형으로 표현하고 그래프 임베딩 기법을 적용하여 투영공간에서 클래스 사이의 거리가 클래스 중첩분석에 의한 국지적 유사도에 반비례하도록 개별 클래스들의 투영좌표를 계산하고 군집화를 수행함으로써 계층적 대응 군집 쌍을 탐색할 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 경기도 수원시의 수치지형도와 연속지적도에 적용하여 수치지형도의 면 객체 레이어와 연속지적도의 필지 지목의 대응 군집 쌍을 탐색하였다. 탐색된 대응 클래스 쌍의 F-measure를 측정한 결과 약 0.80에서 0.35 사이의 다양한 값을 얻을 수 있었으며, 클래스 명칭과는 상이한 다양한 대응관계를 얻을 수 있었다.

• 대한한의학회지
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• 제35권1호
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• pp.41-49
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• 2014

Objectives: We propose a method to model and represent formulas in Korean medicine information systems. Methods: All the formulas were codified in the form of graphs representing the relationship between a formula and its constituents. To identify a unique formula in a graph, the formula's name, the book in which the formula was written, the book where the formula was extracted, and the page number in the extracted book are used. All the formulas and the relationship between formulas are modelled as an ontology based on graphs. Results: A formula search system was constructed using our ontology, which can represent formula information efficiently by grouping and filtering of formulas. Our formula model was also constructed as a mobile application. Conclusions: The information in our formula search system depends on our ontology. However, our model or our search scenarios could be extended according to formula information.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.5888-5903
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• 2019

The Relational ranking method applies authority-based ranking in relational dataset that can be modeled as graphs considering also their tuples' values. Authority directions from tuples that contain the given keywords and transfer to their corresponding neighboring nodes in accordance with their values and semantic connections. From our previous work, ObjectRank extends to ValueRank that also takes into account the value of tuples in authority transfer flows. In a maked difference from ObjectRank, which only considers authority flows through relationships, it is only valid in the bibliographic databases e.g. DBLP dataset, ValueRank facilitates the estimation of importance for any databases, e.g. trading databases, etc. A relational keyword search paradigm Object Summary (denote as OS) is proposed recently, given a set of keywords, a group of Object Summaries as its query result. An OS is a multilevel-tree data structure, in which node (namely the tuple with keywords) is OS's root node, and the surrounding nodes are the summary of all data on the graph. But, some of these trees have a very large in total number of tuples, size-l OSs are the OS snippets, have also been investigated using ValueRank.We evaluated the real bibliographical dataset and Microsoft business databases to verify of our proposed approach.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제7권1호
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• pp.181-208
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• 1998

In many literatures of model management, various schemes for representing model base schema have proposed. Ultimately, the goal is to arrive at a set of mutually supportive and synergistic methodologies and tools for the modeling problem domain and model base design. This paper focus on how best to structure and represent conceptual model of problem domain and schema of model base. Semantic concepts and modeling constructs are valuable conceptual tools for understanding the structural relationships and constraints involved in an model management environment. To this end, we reviewed the model management literature, and analyzed the constructs of modeling tools of data model management graph-based approach. Although they have good tools but most of them are not enough for the representation of structural relationships and constraints. So we wanted more powerful tools which can represent diverse constructs in a decision support modeling and model base schema design. For the design of a model base, we developed object modeling framework which uses Object Modeling Techniques (OMT). In Object Modeling Framework, model base schema are classified into conceptual schema, logical schema, and physical schema. The conceptual schema represents the user's view of problem domain, and the logical schema represents a model formatted by a particular modeling language. The schema design, this paper proposes an extension of Object Model to overcome some of the limitations exhibited by the OMT. The proposed tool, Extended Object Model(EOM) have diverse constructs for the representation of decision support problem domain and conceptual model base schema.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.17-23
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• 2004

본 논문은 한국어정보처리에서 단어의 의미를 결정하기 위한 말뭉치 기반의 온톨로지 학습 방법을 제시하고 있다. 먼저 이미 확보된 전자사전의 정보를 이용하여 단어의 확실한 의미를 우선 결정한 후, 아직 결정하지 못한 단어의 의미는 온톨로지를 이용하여 최종 결정하는 절차를 거친다. 온톨로지를 단어 의미 중의성 해소를 위한 지식베이스로 사용하기 위해서는, 온톨로지 내 개념들간의 상호정보가 말뭉치의 통계 정보에 근거하여 미리 계산된다. 계산된 상호정보 값을 가중치로 간주하면 온톨로지는 가중치 그래프로 생각할 수 있으므로, 개념간 최소 경로를 통하여 개념간 연관도를 알아 볼 수 있다. 실제 기계번역 시스템에서 본 방법은 온톨로지를 사용하지 않은 방법보다 9％의 성능 향상을 가져오는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.252-257
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• 2019

이 논문은 한국어 Abstract Meaning Representation (AMR; 추상 의미 표상) 가이드라인 1.0^*을 소개한다. AMR은 통합적인 의미 표상 체계로, 의미 분석(semantic parsing)의 주요 Task 중 하나로 자리매김하고 있다. 한국어 AMR 가이드라인은 현행 AMR 1.2.6을 심도 있게 분석하고 이를 한국어 상황에 맞게 로컬라이징한 것이다. 해당 가이드라인은 추후 한국어 AMR 말뭉치 구축(sembanking)에 대비하여 일관된 주석 세부 지침을 제공하기 위해 작성되었다.