• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.147-151
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• 2013

질의 키워드의 출현 빈도수가 높은 문서를 검색하면 키워드의 의미가 다양하여 정확한 정보를 인지하지 못하며, 기존 검색 시스템의 온톨로지 구성만으로는 검색된 문서들이 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 인사관리에서 인선에 필요한 다양한 개념들과 지식으로 구성된 인선 온톨로지와 인선 규칙들을 구축하고 이들을 지원하는 인선 절차와 인선 결과의 적합성을 확인할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 이를 기반으로 비모수적 상관 계수를 이용하여 음성 정보를 추출하는 방법을 사용하여 평균 SNR이 0.752dB 감소됨을 보임으로써 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.103-108
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• 2021

Knowledge graph is a technology that improves search results by using semantic information based on various resources. Therefore, due to these advantages, the knowledge graph is being defined as one of the core research technologies to provide AI-based services recently. However, in the case of the knowledge graph, since the form of knowledge collected from various service domains is defined as plain text, it is very important to be able to analyze the text and understand its meaning. Recently, various lexical dictionaries have been proposed together with the knowledge graph, but since most lexical dictionaries are defined in a language other than Korean, there is a problem in that the corresponding language dictionary cannot be used when providing a Korean knowledge service. To solve this problem, this paper proposes an ontology based on the parts of speech of Korean. The proposed ontology uses 9 parts of speech in Korean to enable the interpretation of words and their semantic meaning through a semantic connection between word class and word class. We also studied various scenarios to apply the proposed ontology to vehicle services.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.752-759
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• 2022

The instantiation of spaces as a discrete entity allows users to utilize BIM models in a wide range of analyses. However, in practice, their utility has been limited as spaces are erroneously entered due to human error and often omitted entirely. Recent studies attempted to automate space allocation using artificial intelligence approaches. However, there has been limited success as most studies focused solely on the use of geometric features to distinguish spaces. In this study, in addition to geometric features, semantic relations between spaces and elements were modeled and used to improve space classification in BIM models. Graph Convolutional Networks (GCN), a deep learning algorithm specifically tailored for learning in graphs, was deployed to classify spaces via a similarity graph that represents the relationships between spaces and their surrounding elements. Results confirmed that accuracy (ACC) was +0.08 higher than the baseline model in which only geometric information was used. Most notably, GCN was able to correctly distinguish spaces with no apparent difference in geometry by discriminating the specific elements that were provided by the similarity graph.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권2호
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• pp.83-96
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• 2018

문서를 대표하는 키워드를 추출하는 것은 문서의 정보를 빠르게 전달할 수 있을 뿐만 아니라 문서의 검색, 분류, 추천시스템 등의 자동화서비스에 유용하게 사용 될 수 있어 매우 중요하다. 그러나 웹사이트 문서에서 출현하는 단어의 빈도수, 단어의 동시출현관계를 통한 그래프 알고리즘 등의 기반으로 키워드를 추출할 경우 웹페이지 구조상 잠재적으로 주제와 관련이 없는 다양한 단어를 포함하고 있는 문제점과 한국어 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 형태소 분석기 성능의 한계점 때문에 의미적인 키워드를 추출하는데 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 의미적 단어 위주로 구축된 후보키워드들의 집합과 의미적 유사도 기반의 후보 키워드를 선택하는 방법으로써 의미적 키워드를 추출하지 못하는 문제점과 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 문제점을 해결하고 일관성 없는 키워드를 제거하는 필터링 과정을 통해 최종 의미적 키워드를 추출하는 기법을 제안한다. 실 중소기업 웹페이지를 통한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법의 성능이 통계적 유사도 기반의 키워드 선택기법보다 34.52% 향상된 것을 확인하였다. 따라서 단어 간의 의미적 유사성을 고려하고 일관성 없는 키워드를 제거함으로써 문서에서 키워드를 추출하는 성능을 향상시켰음을 확인하였다.

• 산업공학
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• 제25권1호
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• pp.31-39
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• 2012

Discovering the suppliers capable of manufacturing the parts that satisfy buyer requirements via current online market places remains difficult due to semantic differences between what the suppliers can produce and what the buyer wants to acquire. One of the promising approaches to overcome the semantic difference is to adopt an ontology to describe the suppliers' manufacturing capabilities and the buyer requirements that range widely from manufacturing costs to eco-friendly design. Such an ontology dedicated to supplier discovery has yet to be developed. MSDL(Manufacturing Service Description Language) provides the basis for defining terms and their relationships in the ontology. Thus, the objective of this paper is to extend MSDL into a new ontology suitable for supplier discovery in mold manufacturing industry. In addition, a new ontology development method for supplier discovery will be proposed. Finally prototype demonstrations are provided to show a feasibility of the proposed ontology in mold manufacturing domains.

• Architectural research
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• 제12권2호
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• pp.15-22
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• 2010

Our prediction model is based on the development of "Semantic Location Model." It embodies geometrical and topological information which can increase the efficiency in prediction and make it easy to manipulate the prediction model. Data mining is being implemented to extract the inhabitant's location patterns generated day by day. As a result, the self-learning system will be able to semantically predict the inhabitant's location in advance. This context-aware system brings about the key component of the ubiquitous computing environment. First, we explain the semantic location model and data mining methods. Then the location prediction model for the ubiquitous computing system is described in details. Finally, the prototype system is introduced to demonstrate and evaluate our prediction model.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.263-264
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• 2016

이메일은 모바일 기기의 발달과 SNS의 확산에도 불구하고 전 세계의 기업에게 가장 중요한 통신 및 업무수단으로 여전히 중요한 역할을 하고 있다. 이메일의 사용 증가로 인해 보안 및 보관 문제가 발생하였으며, 모든 이메일을 수년에 걸쳐 보관할 의무를 지는 기업이 점점 늘어나고 있다. 본 논문에서는 의미추론규칙을 이용하여 온톨로지 기반의 이메일 아카이빙 시스템에 대해 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.538-540
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• 2002

무선 환경에서 데이터 통신을 원하는 사용자의 요구는 점차 증가하고 있다. 현재까지 셀룰러 환경은 음성통신을 위해 주로 이용되어 왔으나 앞으로 주파수 대역폭을 높여 데이터 통신을 용이하게 할 수 있는 환경이 요구되고 있다. 이러한 환경을 위해 인포스테이션 개념이 도입되었고, 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터는 인포스테이션 환경을 기반으로 관리 할 수 있다. 인포스테이션에서 기존의 프리페칭 기법은 많은 양의 데이터를 이동 클라이언트에게 전송할 수 있었지만, 실제 사용자의 기호에 맞는 질의가 분석되어 제공하는데는 어려움이 있나. 따라서, 본 논문에서는 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터와 세만틱 서술(semantic description)을 인포스테이션을 통해 프리페칭하는 기법으로 세만틱 프리페칭(semantic prefetching)을 제안한다. 또한, 인포스테이션을 통한 위치종속 데이터의 세막틱 프리페칭 기법과 이동 사용자가 필요로 하는 데이터를 관리할 수 있는 새로운 캐쉬 관리 기법을 제시한다. 본 논문은 세만틱 프리페칭 기법과 새로운 캐쉬관리기법을 통해 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터에 대한 캐쉬 적중률을 향상시키고 적절한 캐쉬 교체를 가능하게 한다.

• 경영정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.245-253
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• 2000

The paper presents methodology and techniques for design and implementation of the SENKOV System based on the validation of set membership and dictionaries. And it performs verb concept classification available for establishing the selectional restriction relationships among adverbs and verbs. The paper is important in that it has made the first attempt at classifying Korean verb concepts for the semantic analysis. We select about 600 Korean verbs which are commonly used in the daily life, and implements the SENKOV System. According to results of the experiments, SENKOV has 44 top nodes and depth of average 2.35, and that it can be utilized to classify Korean verb concept for the selectional restrictions among adverbs and verbs.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.65-74
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• 2012

클라우드 서비스는 비즈니스 향상을 위해 사용되며, 특히, 고객 관리에서는 고객 서비스 향상을 위한 툴로서 소셜 네트워크를 사용한다. 그러나 대부분의 클라우드 시스템은 시멘틱 구조를 지원하지 않기 때문에 소셜 네트워크 사이트의 중요한 정보는 비즈니스 정책을 위해 처리 및 사용이 어렵다. 본 연구에서는 클라우드 시스템에서 소셜 시멘틱 웹에 기반을 둔 협력 프레임 워크를 제안한다. 제안한 프레임 워크는 클라우드 소비자와 서비스 제공자를 위한 효율적인 협력시스템을 제공하기 위해, 소셜 시멘틱 웹 지원을 위한 요소들로 구성된다. 지식획득모듈은 소셜 에이전트가 수집한 데이터로부터 규칙을 추출하며, 이 규칙들은 협력 및 경영정책에 사용된다. 본 논문은 제안한 시멘틱 모델에서 소셜 네트워크 사이트 데이터의 처리 및 효율적인 협력을 위한 클라우드 서비스 제공자의 가상 그룹핑을 위해 사용될 패턴 추출에 대한 구현 결과를 보여준다.