• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.296-301
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• 2012

오늘날 효과적인 정보검색을 위해 지능형 검색에 대한 다양한 기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 검색 방법은 온톨로지 기술을 적용하는 것이다. 온톨로지는 시맨틱웹에서의 핵심기술이라 할 수 있다. 시맨틱웹에서 온톨로지 기술은 간단하면서 정확하게 추론엔진을 통하여 관련 정보를 검색하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 대학, 대학원, 구성원을 중심으로 정보를 검색할 수 있는 온톨로지 기반 대학정보검색 시스템을 설계 및 구현을 하고자 한다. 대학, 대학원, 구성원 정보들의 계층구조를 수집하였으며, 온톨로지 개발도구인 protege 에디터를 이용하였다. 대학정보를 온톨로지로 설계하기 위해 설계된 대학정보 온톨로지를 protege 에디터의 추론기능을 이용하여 검증하였으며, 검증된 온톨로지는 지나 추론엔진을 적용하여 웹서비스 할 수 있도록 대학정보검색 시스템을 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.37-44
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• 2008

RFID(Radio Frequency Identification) 태그에 입력된 데이터는 다양한 산업 분야에서 어플리케이션의 구축에 있어서 비용 절감과 경쟁력 향상을 위해 사용된다. RFID 리더기는 수백 개의 태그에 해당하는 객체들의 식별과 지속적인 탐색을 수행한다. 동적인 연결과 추적의 요청에 따라 객체를 식별할 수 있는 RFID 기술은 정보 인프라를 지원하는 어플리케이션의 컴포넌트로 구성된다. 그러나 원격 RFID 장치 사이에 실시간 데이터 통신 요소들을 고려하지 않은 기존의 어플리케이션은 이기종 간의 연결을 효과적으로 지원할 수 없었다. 또한 서로 다른 네트워크 디바이스가 어플리케이션에 개별적으로 설치되어 각각의 쿼리분석 과정을 거치면서 모니터링의 지연 또는 데이터 변환 과정에서 오류가 발생한다. 본 논문에서는 RFID 태그로부터 추출된 정보를 어플리케이션에 상관없이 통합 관리하기 위하여 시맨틱 웹 환경에서 RFID 데이터베이스 처리 시스템을 구현한다. 어플리케이션에 장착된 RFID 리더기를 통해 사용자의 RFID 태그를 인식하고 데이터를 RFID 데이터베이스 처리 시스템에 전송하면 프로세스가 시맨틱 웹 언어로 정보를 변환한다. 표준화된 시맨틱 웹 기반에서 전송된 데이터는 스마트 브라우저에 의해 해석되어 화면에 출력한다. 시맨틱 웹 언어의 사용은 의미 있는 관계에 대한 추론이 가능하여 추가적인 모듈을 장착하여 기능을 쉽게 확장시킬 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.671-678
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• 2019

시맨틱 기반 IoT 시스템을 통하여 제공되는 시맨틱 정보는 우리가 지금까지 알고 경험해 왔던 것과는 전혀 다른 새로운 고부가가치 결과물을 만들 수 있을 것이다. 이러한 관점에서 현재 IoT 기술 및 응용에 대한 핵심이슈는 지능적 IoT 플랫폼 아키텍쳐의 개발이다. 본 논문에서 제안된 시스템은 클라우드 컴퓨터에서 센서들의 IoT 데이터를 취합하고, 이들을 RDF로 변환한 후 시맨틱 주석 처리한다. 변환된 시맨틱 데이터는 온톨로지 레포지토리를 통해 공유되고 활용된다. 클라우드 컴퓨팅 환경으로써 KT의 IoTMakers를 이용하고, 온톨로지 레포지토리는 Jena의 Fuseki 서버를 사용하여 SPARQL 질의 결과를 Daum Map API와 Highcharts API를 사용하여 웹으로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 시맨틱 IoT 매쉬업 서비스를 쉽게 접근할 기회를 제공하여 다양한 응용 가능성을 가진다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2643-2657
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• 2023

Scene graphs are structured representations that can clearly convey objects and the relationships between them, but are often heavily biased due to the highly skewed, long-tailed relational labeling in the dataset. Indeed, the visual world itself and its descriptions are biased. Therefore, Unbiased Scene Graph Generation (USGG) prefers to train models to eliminate long-tail effects as much as possible, rather than altering the dataset directly. To this end, we propose Geometric and Semantic Improvement (GSI) for USGG to mitigate this issue. First, to fully exploit the feature information in the images, geometric dimension and semantic dimension enhancement modules are designed. The geometric module is designed from the perspective that the position information between neighboring object pairs will affect each other, which can improve the recall rate of the overall relationship in the dataset. The semantic module further processes the embedded word vector, which can enhance the acquisition of semantic information. Then, to improve the recall rate of the tail data, the Class Balanced Seesaw Loss (CBSLoss) is designed for the tail data. The recall rate of the prediction is improved by penalizing the body or tail relations that are judged incorrectly in the dataset. The experimental findings demonstrate that the GSI method performs better than mainstream models in terms of the mean Recall@K (mR@K) metric in three tasks. The long-tailed imbalance in the Visual Genome 150 (VG150) dataset is addressed better using the GSI method than by most of the existing methods.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제14권1호
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• pp.19-27
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• 2018

For the purpose of technology planning and R&D strategy, this research developed a methodology for deriving technical information based on stakeholder requirements using natural language processing technology. The requirements are decomposed into semantic information based on grammar rules, and then the requirement information based technology information can be derived by linking with the three technical information extracted from the patent.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.240-243
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• 2000

An apparel products retrieval system was proposed in which users can refer to products using Kansei evaluation values. The system adopts relevance feedback using history of the retrieval to learn the tendency of user evaluation. The system is based on a vector space retrieval model using products images expression as semantic scales. The system makes a query from user inputting information and retrieves closest products from the database. Revising algorithms of the difference method. linear multiple regression performed to investigate the effectiveness and criteria of the search. As a result of evaluation of the accuracy, it was found that the linear multiple regression and the neural network models are effective for the retrieval considering the individual Kansei.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1260-1263
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• 2002

This paper takes the region segmentation in image processing and the semantic importance in an image analysis into consideration for digital image watermarking. A semantic importance for an object region, which is segmented by specific features, is determined according to the contents of the region. In this paper, face images are the targets of watermarking for their increasing importance, the use of frequency and strong necessity of protection. A face region is detected and segmented as an object region and encoded watermark information is embedded into the region. Employing a masking and filtering method, experiments are carried out and the results show the usefulness of the proposed method even when there are high compression and a synthesis as a case of copyright infringement.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.434-438
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• 1994

자연어 생성 시스템은 기계 변역이나 대화 시스템 등 여러 시스템의 인터페이스로 중요한 역할을 한다. 자연어 생성 시스템을 효율적으로 구축하고, 확장을 용이하게 하기 위해서는 해당언어의 생성에 필요한 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 규칙 표현법이 필요하다. 본 논문은 한국어 생성에서 사용하는 격틀과 격틀 이외의 여러 정보를 표현할 수 있는 표현법을 제안하였다. 그리고 제안한 규칙을 수행하기 위해서 Shieber의 semantic-head-driven-generation방식[4]을 변형한 엔진을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.240-244
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• 2010

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 식별을 위해서 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존의 구문 트리 커널은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대해서 단순하게 외형적 비교를 수행하기 때문에 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 수치가 상대적으로 낮아져서 단백질 간 상호작용 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이를 극복하기 위해서 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 그리고 제안된 시맨틱 구문 트리 커널을 활용하여 단백질 간 상호작용 식별 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보여주었다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
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• pp.93-96
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• 2003

The present study was conducted to investigate the difference of cortical activation in naming the picture in Korean and English. Experimental design was 2(Korean, English) language condition x 4(no distractor, semantic related distractor, semantic unrelated distrator, corresponding distractor) distractor condition. language condition was between subject factor and distractor condition was within subject factor. The result was that Korean naming condition showed less cortical activation than English naming condition. The activation region was reported in each condition.