Due to heterogeneity in Data and Processes, healthcare systems are facing the challenge of interoperability. This heterogeneity results in different healthcare workflows of each individual organization. The compatibility of these heterogeneous workflows is possible when standards are followed. HL7 is one of the standards that is used for communicating medical data between healthcare systems. Its newer version V3 is providing semantic interoperability which is lacking in V2. The interoperability in HL7 V3 is only limited to data level and process level interoperability needs to be catered. The process level interoperability is achieved only when heterogeneous workflows are aligned. These workflows are very complex in nature due to continuous change in medical data resulting in problems related to maintenance and degree of automation. Semantic technologies plays important role in resolving the above mentioned problems. This research work is based on the integration of semantic technology in HL7 V3 standard to achieve semantic process interoperability. Web Service Modeling Framework (WSMF) is used for incorporating semantics in HL7 V3 processes and achieves seamless communication. Interaction Ontology represents the process artifacts of HL7 V3 and helps in achieving automation.
개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.
의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.
의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제로, 기계학습에 의한 의미역을 부착하기 위해서는 의미역 부착 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서 격틀 사전을 사용하여 각 서술어의 논항의 의미역을 제한하여 작업자가 빠르게 의미역 말뭉치를 구축할 수 있도록 하는 의미역 반자동 부착 도구(UTagger-SR)를 개발하였다.
한국어 의미역 결정(Semantic Role Labeling)은 주로 기계 학습에 의해 이루어지며 많은 말뭉치 자원을 필요로 한다. 그러나 한국어 의미역 결정 시스템에서 사용되는 Korean PropBank는 의미역 부착 말뭉치와 동사 격틀이 영어 PropBank의 1/8 수준에 불과하다. 따라서 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 시스템을 위해 의미역 부착 말뭉치와 동사 격틀을 확장하여 Korean PropBank를 확장 시키고자 한다. 의미역 부착 말뭉치를 만드는 일은 많은 자원과 시간이 소비되는 작업이다. 본 논문에서는 도메인 적응 기술을 적용해보고 기존의 학습 데이터를 활용하여, 적은 양의 새로운 학습 말뭉치만을 가지고 성능 하락을 최소화 할 수 있는지 실험을 통해 알아보고자 한다.
의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항 인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.
This study investigates public receptivity to celebrity's climate change advocacy on YouTube through a semantic network analysis. The results of this study suggest that the YouTube video generated a number of viewers' responses. Celebrity endorsement not only leaded public voices on climate change issue, but also their opinions on the celebrity endorser. This study found that most of viewers were polarized in their judgment and attitude toward the celebrity advocate either positively or negatively. This study offers an exploratory examination of the perceived star power and the role of celebrities as spokespersons for social causes. This study contributes to the theoretical foundation of the role of celebrity advocacy using social media. In addition, this study offers methodological insights into how to detect public perceptions and attitudes toward celebrity endorsement of social causes by analyzing public comments.
This study was performed to assume the Sematic role of the obligatory argument of the predicate in a Korean sentence, and to accomplish the task to attach the assumed thematic role to the real corpus. With this study, the maximum of the Sematic role was determined and the Criterion of the Sematic role was set. The maximum of the Sematic role was determined 22. This study arranged the Sematic role of case marker and attached the Sematic role to the predicate of the sentence within The standard Korean Dictionary. The program to attach the thematic role was developed(UTagger-SR). The Sematic role of case marker and Case frame dictionary was equipped in this program. By attaching the Sematic role, it was found that the most important the Sematic role in the korean sentence is the theme of the predicate and the next is the subject of the predicate.
도메인별로 적합한 온톨로지를 구축하는 것은 시멘틱웹의 한 구현 방법으로서 해당 도메인 응용프로그램의 의미적 정보를 풍부히 해준다. 전자상거래에서 카탈로그는 상품과 서비스에 대한 가격, 특성, 조건 등의 다양한 정보를 저장 관리해주는데, 카탈로그에는 상품 개별 정보뿐 아니라 상품간에도 다양한 정보가 내재되어 존재하게 된다. 따라서 전자카탈로그 영역에 온톨로지를 적용하기 위하여는 먼저 카탈로그 영역에서 존재하는 의미적 관계(semantic relationships)를 분석해 보는 것은 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 카탈로그의 의미적 관계를 분류체계를 통해 분석해보고, 각각의 관계가 어떻게 온톨로지 모델화 될 수 있는지를 제시한다. 모델링 기법으로서는 기본적으로 EER(Extended Entity-Relationship)을 사용하는데, 이에 제한되지 않고 궁극적으로 온톨로지 모델을 사용하여 추론을 할 수 있도록 모델을 Description Logics으로 표현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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