• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.529-531
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• 2004

웹 상에는 많은 자원들과 정보들이 존재한다. XML은 이러한 자원들과 정보들을 구조화하기 위해서 개발되었다. XTM(XML Topic Maps)은 XML의 형태로 자원들과 정보들에 의미를 부여할 수 있는 언어이다. XTM은 Topic과 Association을 이용해서 자원들과 정보들이 가진 의미를 표현한다 XTM상에서 나타나는 Topic과 Association은 매우 거대하고 다양하기 때문에 모든 Topic과 Association을 한꺼번에 표현하기 어렵다 또한, 사용자가 수백만개의 Topic과 Association에서 원하는 Topic과 Association을 찾기 어렵다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 시각화 방법이 연구되었다. 현재 Topic Maps을 표현할 때 트리, 그래프, 맵 등 하나의 구조를 이용해서 표현한다. 하지만 추상화정도에 따라 시각화 방법은 장ㆍ단점을 지닌다. 본 논문에서는 웹 상의 자원, 정보들과 의미 사이에 여러 계층이 존재하는 다층적 시각화를 제안한다. 각 계층은 독립적인 표현구조로 나타내어 추상화정도에 따라 최적화된 구조를 사용한다. 사용자는 자신이 원하는 Topic과 Association을 점진적 접근을 통해서 원하는 Topic과 Association을 검색할 수 있다. 또한 Topic이 Association의 member처럼 사용되는 경우, 시각적으로 Topic이 표현되면 Topic은 연결된 Association과 직접적인 연결을 갖는다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권4호
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• pp.151-166
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• 2003

상품분류체계 중 가장 많이 사용하는 UNSPSC와 HS를 선정하여 각 상품분류체계의 구성 및 구조와 그 특징을 파악하고 분류명에 대한 온톨로지를 분석하였다. 상품분류체계의 번호체계 및 각 자릿수에 대한 이해를 충분히 하고 UML을 이용하여 모델링을 하였다. 상품분류체계 중 대상 범위에 대한 토픽맵을 개발한 뒤 그래프로 표현하고 최종적으로 개별 상품분류체계에 대한 토픽맵을 통합하여 상품분류체계의 온톨로지를 통합함으로써 계층 및 구조가상이한 상품분류체계 간의 정보교환을 용이하게 할 수 있게 하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.730-733
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• 2004

Recently XML (eXtensible Markup Language) is becoming the standard for exchanging the documents on the web. And as the amount of information is increasing because of the development of the technique in the Internet, semantic web is becoming to appear for more exact result of information retrieval than the existing one on the web. Ontology which is the basis of the semantic web provides the basic knowledge system to express a particular knowledge. So it can show the exact result of the information retrieval. Ontology defines the particular concepts and the relationships between the concepts about specific domain and it has the hierarchy similar to the taxonomy. In this paper, we propose the generation of semi-automatic ontology based on XML documents that are interesting to many researchers as the means of knowledge expression. To construct the ontology in a particular domain, we suggest the algorithm to determine the domain. So we determined that the domain of ontology is to extract the information of movie on the web. And we used the generalized association rules, one of data mining methods, to generate the ontology, using the tag and contents of XML documents. And XTM (XML Topic Maps), ISO Standard, is used to construct the ontology as an ontology language. The advantage of this method is that because we construct the ontology based on the terms frequently used documents related in the domain, it is useful to query and retrieve the related domain.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.299-308
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• 2006

최근 웹 문서를 비롯한 공공 문서 등에 대한 문서 교환을 위해 XML 데이터를 이용한 표준화 작업이 진행 중이므로 XML 문서가 증가하고 있다. 이와 같은 XML 문서에 대한 정보 검색의 효율을 높이기 위해 의미적 요소를 추가한 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹이 등장하였다. 그러나 기존의 수동적인 온톨로지 구축 방식은 비용과 시간이 많이 소모되는 단점이 있으므로 이 논문에서는 유사한 도메인의 XML문서 집합으로부터 데이터 마이닝 기법의 연관규칙 알고리즘을 이용하여 반자동으로 온톨로지를 구축하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특정한 도메인에 대한 온톨로지를 구축하기 위해서 필요한 데이터의 형태 및 개념 레벨, 그리고 얼마나 많은 개념을 사용할 것인가 하는 도메인 범위의 자동 설정을 온톨로지 자동 생성을 위한 온톨로지 도메인 레벨을 결정하기 위해서 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한다. XML 문서의 태그에 대해 연관규칙을 적용하여 빈발하게 발생하는 빈발 패턴을 찾아내고, 서로 관련 있는 개념의 쌍을 추출하여 온톨로지 자동 생성을 위한 도메인 범위를 설정한다. 온톨로지 구축은 온톨로지 언어중의 하나인 XML Topic Maps와 공개 소스인 토픽법 엔진인 TM4J를 이용하여 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 엔진을 구현하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.345-348
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• 2005

Because the current web search engine estimates the similarity of documents, using the frequency of words, many documents irrespective of the user query are provided. To solve these kinds of problems, the semantic web is appearing as a future web. It is possible to provide the service based on the semantic web through ontology which specifies the knowledge in a special domain and defines the concepts of knowledge and the relationships between concepts. In this paper to search the information of potential customers for home-delivery marketing, we model the specific domain for generating the ontology. And we research how to retrieve the information, using the ontology. Therefore, in this paper, we generate the ontology to define the domain about potential customers and develop the search robot which collects the information of customers.