• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권1호
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• pp.44-53
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• 2008

온톨로지 기반의 애플리케이션에 대한 사용이 증가함에 따라 시맨틱 정보를 효율적으로 저장 및 처리하는 것이 중요하게 다루어지고 있다. 비록 몇몇의 관련된 시스템들이 개발되어왔지만, 이들은 시맨틱 데이타의 크기, 시맨틱 질의 처리의 성능 시맨틱 데이타 유지관리의 관점에서 몇몇 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 관리 시스템을 위한 OWL 인지 관계형 모델을 제안하고 이를 이용하는 SQL 기반의 시맨틱 질의 처리 메커니즘을 제안한다. 또한 질의 처리 성능에 대한 검증을 위해 Sesame와 비교를 통해서 좀 더 효율적임을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권2호
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• pp.191-202
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• 2005

시맨틱 웹 서비스는 최근에 많은 연구가 수행되고 있는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 웹 서비스를 지원하는 웹 기술이다. 지금까지 시맨틱 웹 서비스와 관련된 연구는 시맨틱 웹 문서 저장 기법과 시맨틱 질의 처리를 위한 추론 엔진 개발 둥에 많이 집중되어 왔다. 그러나 근본적으로 시맨틱 웹 서비스 환경을 지원하기 위해서는 사용자 혹은 에이전트가 시맨틱 정보를 질의할 수 있는 효과적인 질의 인터페이스의 제공이 필수적이다. 이에 관하여, 본 논문에서는 복잡한 시맨틱 정보에 대해 일반 사용자의 높은 질의 투명성을 제공하기 위한 시맨틱 질의 어댑터(SQA)를 제안한다. 먼저 BAML-S Profile의 요소를 분석하여 그래픽 기반의 절차적 사용자 질의 인터페이스를 설계한다. 그리고 사용자 인터페이스로 입력된 질의는 시맨틱 질의어인 RDQL로 변환하도록 구현하였다. 이때 RDQL 술어의 결합(disjunctive) 질의 문제를 해결하기 위한 시맨틱 질의어 다중 생성 프로세서를 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.372-377
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• 2008

본 논문은 의미특징행렬(semantic feature matrix)과 의미변수행령(semantic variable matrix)을 이용하는 질의 기반의 새로운 문서를 요약방법을 제안한다. 제안된 방법은 비지도 학습 방법으로 질의와 문장 간에 사전학습이 필요 없고, 의미 특징(semantic feature)과 의미변수(semantic variable)를 이용하여 질의에 적합한 하위 주제를 잘 반영하여서 정확한 문서를 요약 할 수 있다. 이것은 비음수 행렬 분해가 주제들로 구성된 문서의 내부구조를 나타내는 의미특징을 자연스럽게 추출할 수 있기 때문이다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.107-116
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• 2012

서로 연결된 데이터들의 의미를 컴퓨터가 이해하여 자동으로 처리할 수 있는 시맨틱 기술의 보급이 확산되고 있다. 시맨틱 웹에서 데이터에 대한 처리는 데이터 자체에 대한 접근뿐만 아니라 데이터 상호간의 연관성 즉, 데이터 상호간의 의미에 대한 이해와 접근을 중요시 하고 있다. 시맨틱 웹의 데이터와 그 연관성을 표현하기 위해 W3C에서는 RDF를 표준 형식으로 제정하였으며 RDF로 표현된 데이터에 대한 질의 처리를 지원하기 위해 여러 RDF 질의어가 제안되었으나 시맨틱 연관성을 고려한 질의어 정의와 이에 관련한 질의 처리 기법은 계속적인 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 RDF 질의 처리를 위해 소개된 접미사 배열 기반의 인덱싱 기법을 기반으로 시맨틱 연관성의 대표적 유형인 ${\rho}$-path 질의를 처리하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 질의 처리 방법의 성능 평가를 위해 다른 두 가지 형태의 처리 방법을 구현하여 실험적으로 비교하였다. 평균 질의 처리 시간 측정을 통해 제안 기법이 다른 두 가지 처리 방법에 비해 각각 약 1.8~2.5배와 3.8~11배의 우수한 처리 성능을 보인다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.59-72
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• 2013

In this paper, we propose a keyword query processing technique based on semantic relationships for OWL data. The proposed keyword query processing technique can improve user's search satisfaction by performing two types of associative search. The first associative search uses information inferred by the relationships between classes or properties during keyword query processing. And it supports to search all information resources that are either directly or indirectly related with query keywords by semantic relationships between information resources. The second associative search returns not only information resources related with query keywords but also values of properties of them. We design a storage schema and index structures to support the proposed technique. And we propose evaluation functions to rank retrieved information resources according to three criteria. Finally, we evaluate the validity and accuracy of the proposed technique through experiments. The proposed technique can be utilized in a variety of fields, such as paper retrieval and multimedia retrieval.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.97-104
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• 2017

In semantic information retrieval, we first need to build domain ontology and second, we need to convert the users' search keywords into a standard query such as SPARQL. In this paper, we propose a method that can automatically convert the users' search keywords into the SPARQL queries. Furthermore, our method can ensure effective performance in a specific domain such as law. Our method constructs the keyword history ontology by associating each keyword with a series of information when there are multiple keywords. The constructed ontology will convert keyword history ontology into SPARQL query. The automatic transformation method of SPARQL query proposed in the paper is converted into the query statement that is deemed the most appropriate by the user's intended keywords. Our study is based on the existing legal ontology constructions that supplement and reconstruct schema and use it as experiment. In addition, design and implementation of a semantic search tool based on legal domain and conduct experiments. Based on the method proposed in this paper, the semantic information retrieval based on the keyword is made possible in a legal domain. And, such a method can be applied to the other domains.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.285-292
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• 2013

최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.

• International Journal of Contents
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• 제1권2호
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• pp.39-43
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• 2005

In this paper, we describe a generation mechanism of semantic-based queries for high accuracy information retrieval and question answering. It is difficult to offer the correct retrieval result because general information retrieval systems do not analyze the semantic of user's natural language question. We analyze user's question semantically and extract semantic features, and we .generate semantic-based queries using them. These queries are generated using the se-mantic-based question analysis grammar and the query generation rule. They are represented as semantic features and grammatical morphemes that consider semantic and syntactic structure of user's questions. We evaluated our mechanism using 100 questions whose answer type is a person in the TREC-9 corpus and Web. There was a 0.28 improvement in the precision at 10 documents when semantic-based queries were used for information retrieval.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.307-312
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• 2012

최근 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위해 시맨틱 검색 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 대부분의 사용자는 정형화된 질의어와 스키마를 사용하는 것 보다 사용자 키워드의 의미를 해석해서 사용한다. 본 논문에서는 시맨틱 검색을 위한 사용자 질의 확장을 제안한다. 제안 시스템에서는 지식 베이스와 연관 검색어를 활용한 사용자 질의 확장 콤포넌트와 사용자 질의 해석 결과를 조정하기 위한 콤포넌트를 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 프로토타입 시스템의 실험 결과를 설명한다.

• 한국경영과학회지
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• 제32권1호
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• pp.125-136
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• 2007

The study on query relaxation which provides approximate answers has received attention. In recent years, some arguments have been made that semantic relationships are useful to present the relationships among data values and calculating the semantic distance between two data values can be used as a quantitative measure to express relative distance. The aim of this article is a hierarchical metricized knowledge abstraction (HiMKA) with an emphasis on combining data abstraction hierarchy and distance measure among data values. We propose the operations and the query relaxation algorithm appropriate to the HiMKA. With various experiments and comparison with other method, we show that the HiMKA is very useful for the quantified approximate query answering and our result is to offer a new methodological framework for query relaxation.