• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.741-742
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• 2008

On the Internet we are confronted with a huge amount of information in daily lives. However, we do not have system support for storing and managing Internet search results useful for us. To solve this problem, this paper presents a data management system in which search results obtained from wikipedia and a web search engine are organized in a structured way, enabling an easy access to them later.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.258-261
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• 2011

Living in the age of information people face problems related to information overload. Information is easy to produce, store and distribute through various communication channels, one of which is emails. With the appearance of the mobile devices, such as smart phones and tabs, people can have access to email inbox at any moment of time from everywhere. In this paper we present information extraction system with a specific goal of extracting meeting location from the announcement of seminar or conference. We apply a machine learning method (conditional random fields, CRF), train the system using annotated corpus of seminar and conference announcements and validate results by applying various extracted correction rules and patterns. Furthermore, we normalize extracted location, and reference using geo-coding databases, OpenStreetMap and Wikipedia resources to determine real geographical coordinates.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.405-409
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• 2009

Most countries have been focused on the CDM(Clean Development Mechanism). According to Wikipedia, the free encyclopedia, CDM is an arrangement under the Kyoto Protocol allowing industrialized countries with a greenhouse gas reduction commitment to invest in projects that reduce emissions in developing countries as an alternative to more expensive emission reductions in their own countries. There are many environmental problems which resulted from development of IT field. The main objective of this paper is to find an effective methodology as an initial stage for applications of green IT in a real life. Therefore this paper addresses worldwide reviews on green IT products.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.1-5
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• 2009

상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 위키피디아 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자하는 위키피디아 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 위키피디아 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.106-110
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• 2009

웹이 발전하면서 점점 더 많은 정보가 웹을 통해 생성되고 공유되고 있다. 하지만 정보의 급격한 증가로 인해 정작 정확한 정보를 찾는 것은 오히려 더 어려워지고 있고, 이로 인해 특히 구조화되지 않은 텍스트에 대한 정확한 정보 검색의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 위키피디아 문장들로부터 RDF 트리플을 추출하고 이를 하나의 연결된 RDF 그래프로 구성함으로써 효과적인 정보 검색을 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 트리플 추출 방법은 문장에 대한 파스 트리를 탐색함으로써 이루어지는데, 약 81%의 정확도를 나타내었다. 최종적으로 생성되는 RDF 그래프는 입력 문장들의 문법적인 요소만을 고려하기 때문에 방법이 단순하지만 그래프 탐색을 통해 다양한 쿼리에 대한 정보 검색이 가능하다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2009년도 하계학술대회
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• pp.141-149
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• 2009

Web 2.0 환경에서 CBL 교수 모형은 유의미한 교수모형으로 등장하고 있다. CBL 교수 모형은 Google, Wikipedia 등 대용량 데이터베이스와 Wikispaces, Voice Thread, Twitter 등 다양한 Web 2.0 도구를 활용하여 학생들이 주도적으로 도전과제를 탐구하고 해결하는 교수 모형이다. 본 논문에서는 Web 2.0 환경에 적합한 교수 모형인 CBL의 개념 및 중요 구성요소 그리고 CBL 수업을 위한 환경구축에 대해 살펴보고 CBL Lesson plan 및 초등학교 교과교육에 CBL 교수모형을 적용한 예시를 소개하고 CBL를 초등학교에 적용하기 위한 고찰을 하였다.

• 국제초고층학회논문집
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• 제3권4호
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• pp.279-283
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• 2014

This paper introduces two platforms created by the development team at CORE studio, Thornton Tomasetti's global innovation studio. Collaborative platforms change the way that parties communicate and develop projects. Wikipedia is one of many great examples for a platform that supports collaborative development of a product - the world's largest encyclopedia. In the AEC industry, no such platform exists that can be used for collaborative development of a building project, and hence, information exchange between the parties involved, and modeling programs used in a project is slow and opaque. The platforms introduced in this paper allow for much greater transparency at all stages of the building design process, and hence improve the flow of information between parties involved in the process, both firm-internal and external. While traditionally, the use of a large number of different modeling and analysis platforms is hard to manage by a project team; this paper introduces methods that strengthen the design process by using a multitude of programs needed in the different building design phases.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.

• 로봇학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.90-95
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• 2015

The main goal of e-learning systems is just-in-time knowledge acquisition. Rule-based e-learning systems, however, suffer from the mesa effect and the cold start problem, which both result in low user acceptance. E-learning systems suffer a further drawback in rendering the implementation of a natural interface in humanoids difficult. To address these concerns, even exceptional questions of the learner must be answerable. This paper aims to propose a method that can understand the learner's verbal cues and then intelligently explore additional domains of knowledge based on crowd data sources such as Wikipedia and social media, ultimately allowing for better answers in real-time. A prototype system was implemented using the NAO platform.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.1-4
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• 2010

다양한 분야에 소속된 사람들이 사용하고 있는 개념들을 기존의 워드넷과 같은 지식베이스가 모두 포함하지 못한다는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 위키피디아 문서집합의 분석을 통하여 해결하고자 한다. 위키피디아는 현재 320만개 이상의 유/무형의 개체에 대한 상세한 설명을 포함하고 있으며, 현재도 해당 분야의 전문가들에 의해 지속적으로 제목(주제) 생성 및 내용 작성이 수행되고 있다. 이에, 위키피디아 문서는 지식베이스의 개념 확장을 위해 아주 유용한 자원이 될 수 있으며, 본 논문에서는 이러한 위키피디아 문서 제목의 개념화를 통해 기존의 지식베이스와 연결하는 의미적인 방법을 기술한다. 이를 이용한 간단한 실험을 통하여 본 연구가 우월한 가능성이 있음을 파악하였다.