• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
• /
• pp.712-715
• /
• 2010

정부는 새로운 일자리 창출과 지속적인 경제 개발을 위한 수단으로서 창업을 지원하는 다양한 정책을 실시하고 있다. 창업이 새로운 일자리 창출과 지속적인 경제 개발에 이바지하기 위해서는 창업 성공률이 제고되어야 한다. 창업의 성공은 창업가의 역량, 업종별 고객 수요 및 경쟁 강도, 특정 업종에 대한 창업가와 적합도 등 복합적인 요인에 의해 결정될 것이다. 지금까지의 창업연구는 창업가의 특성과 태도 등 내적 요인에 치우쳐 있으며, 업종별 고객수요, 경쟁강도 등 외적 요인 및 특정 업종에 대한 창업가의 적합도 등 상호작용 요인에 관한 연구는 부족한 실정이다. 내적 요인, 외적 요인, 상호작용 요인을 체계화하려는 시도 또한 부족하다. 본 연구는 창업 성공에 영향을 미치는 복합적인 요인에 관한 지식을 체계적으로 수집하여 저장하고, 이를 활용할 수 있는 지식 베이스로서 창업 온톨로지의 필요성을 제안하고, 창업 온톨로지의 구축 활용 방안을 제시한다. 본 연구는 창업 온톨로지의 필요성을 최초로 제안하고, 창업 온톨로지를 구축 활용하는 방안을 종합적으로 제시한다는 점에서 의의가 있다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
• /
• 한국디지털정책학회 2005년도 추계학술대회
• /
• pp.383-389
• /
• 2005

The purpose of this paper is to develop the metadata on the information of research result in Science and technology and to design the domain knowledge structure using semantic web technology for further implementation. In this paper, we first analyze the existing theories and techniques related to the metadata in such fields as R&D research result, international standard, and semantic web. Then, we extract and group the relevant factors from Dublin Core, CERIF, and the research results for building the integrated metadata framework. Based on our proposed metadata, we design a domain knowledge structure which employs RDF/RDFS as knowledge representation tool. Therefore, we can implement the ontology which produce the 'intelligent' information service and improve the interoperability between the research institutions. Also, the metadata can be used as the basis for developing National R&D Performance Information, and in terms of research institutions, can be used as tools for managing the their own research results information systematically and consistently.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.11-23
• /
• 2011

Recently, Open APIs are getting attention with the advent of Web 2.0. Open APIs are used to combine services and generate new services by Mashup. However, the growing number of available Open APIs raises a challenging issue how to locate the desired APIs. We automatically build ontologies from WSDL, WADL, HTML, and their underlying semantics. The key ingredient of our method is a technique that clusters input/output parameters in the collection of API methods into semantically meaningful concepts, and captures the hierarchical relationships between the terms contained in a parameter. These semantic ontologies allow search engines to support a similarity search for Open APIs based on various protocols such as SOAP, REST, JavaScript, and XML-RPC, and significantly improve the quality of APIs matching by the clustering and hierarchical relationships mechanism.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.385-388
• /
• 2002

인터넷과 첨단 기술의 발달로 생물학적 정보에 대한 온라인 데이터베이스들이 급증하고 있으나, 데이터가 방대하고 형식이 다양하여 생물학자들이 정보를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 NCBI에서, 사용자가 질의에 따른 웹 문서로부터 정보를 추출하여 사용자의 특성에 따른 데이터베이스를 구축, 관리하여 주는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의의 모호성을 보완한다. 웹 문서로부터 추출된 데이터를 저장하는 단계에서도 데이터의 특징, 사용빈도에 따라 테이블을 분류하여 관리함으로써 검색과 관리의 효율성을 높인다. 본 논문은 서열정보 분석을 하는 생물학 연구자들에게 데이터베이스를 쉽게 구축하고 서열정보를 분석하기 좋은 인터페이스를 제공하는 것을 목적으로 한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
• /
• 제3권2호
• /
• pp.6-15
• /
• 2015

Since the advent of Linked Data (LD) as a method for building webs of data, there have been many attempts to apply and implement LD in various settings. Efforts have been made to convert bibliographic data in libraries into Linked Data, thereby generating Library Linked Data (LLD). However, when memory institutions have tried to link their data with external sources based on principles suggested by Tim Berners-Lee, identifying appropriate vocabularies for use in describing their bibliographic data has proved challenging. The objective of this paper is to discuss the potential role of Linked Open Vocabularies (LOV) in providing better access to various open datasets and facilitating effective linking. The paper will also examine the ways in which memory institutions can utilize LOV to enhance the quality of LLD and LLD-based ontology design.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.373-376
• /
• 2018

만성 염증성 장질환인 크론병은 위장관 전체에서 발병할 수 있으며, 국내에서도 발병률이 증가하고 있다. 특히, 크론병은 다른 궤양성 대장질환과 유사한 증상을 보일 수 있어 크론병을 진단하는데 어려움이 있다. 이로 인해 크론병 진단 가이드라인이나 크론병과 유사한 증상을 보이는 질병 감별에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 연구에는 크론병에 대한 절차적인 진단 과정이 기술되지 않아, 크론병 진단을 위한 검사 과정에서 과다한 검사가 시행될 우려가 있다. 따라서 본 논문에서는 크론병과 유사한 증상을 보이는 궤양성 대장질환을 감별하기 위해 중복성 및 절차적인 연관성, 질병의 진단 조건을 분석하여 감별 규칙으로 정의하고, 이를 기반으로 크론병 진단 프로세스를 제안한다. 제안하는 프로세스를 체계적으로 정의하고 온톨로지로 시각화함으로써 크론병과 유사한 증상을 보이든 대장질환올 감별하고, 효과적으로 크론병을 진단하는데 도움을 줄 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.1-15
• /
• 2007

향후 우리가 지향하는 차세대 웹은 보다 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있는 의미론 중심의 시맨틱 웹과 XML이라는 표준 인터페이스를 통해 컴퓨터간의 자동화된 정보 교환 방식으로 향상된 고품질의 서비스를 제공하는 웹서비스의 기술이 결합된 시맨틱 웹서비스일 것이다. 이러한 시맨틱 웹서비스에서는 개념적으로 자동화된 웹서비스의 발견, 실행 및 조합이 가능하다. 그러나 기존에 개발된 시맨틱 웹서비스 검색 시스템들에서는 매치메이킹과 브로커링을 통해서 자동화된 웹서비스를 지원하는 에이전트들을 개발하고 있는 데 QoS(Quality of Services)에 관한 고려가 안 되어 있어서 실제 상황에서 적용에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 기존 웹서비스 검색 모델을 보완하기 위해 QoS에 근거한 매치메이킹 알고리즘을 제안하고 이를 활용하여 일반 웹 문서 검색과 시맨틱 문서 검색이 모두 가능한 개선된 웹서비스 검색 시스템을 개발하였다. 여기서 제안된 시스템에서는 매치메이킹 알고리즘을 통해 서비스 요청자와 서비스 제공자 사이의 효율적인 매칭이 가능하고 사용자의 요구 사항 중 서비스 품질 정보를 고려하여 보다 정화한 매치메이킹을 가능케 한다. 구현된 시스템의 성능 평가를 수행하였고 그 결과도 여기에 보고하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.737-740
• /
• 2013

오래 전부터 홈 네트워크 컴퓨팅을 위하여 많은 스마트 홈 생활기기의 개발과 함께 지능형 개인화 서비스 연구가 진행되어왔다. 그러나 실제 일상생활에서는 이미 구매한 생활기기의 긴 수명주기 때문에 건축물 신축 시 스마트 생활기기 및 관련 시스템이 설치되지 않으면 사용자는 홈네트워킹을 위한 지능형 개인화 서비스를 이용하는데 어려움이 있다. 따라서 기존(legacy) 생활기기를 사용하면서 지능형 개인화 서비스를 이용하기위해 가전기기에 부착시킬 수 있는 인에이블러(enabler)를 사용한다. 다양한 센서가 내장되어 있는 인에이블러는 각 센서로부터 취득한 데이터들을 사물웹 게이트 웨이로 전달하며 게이트웨이는 사용자의 간섭 없이 입력받은 정보를 통하여 사용자의 상황을 명확하게 파악하여 필요한 서비스를 제공한다. 이에 본 논문에서는 인에이블러의 센서를 활용하여 사용자의 다양한 상황을 자동으로 추론하여 실시간으로 적합한 서비스를 제공할 수 있는 상황인지 온톨로지 모델을 제시한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2016년도 춘계 학술논문 발표대회
• /
• pp.87-88
• /
• 2016

In order to assess the design value of engineering work from the point of view of LCC (Life Cycle Cost) in Korea, it is mandatory for all construction works that the total construction costs are over 10 billion won. The LCC includes initial construction costs, maintenance & operation costs, energy costs, end-of-life costs, and so on. Among these, the portion for maintenance & operation costs for a building is sizeable, as compared to the initial construction costs. Furthermore, the paradigm for construction industry has rapidly shifted from 2D to BIM, which includes design planning and data management. However, the study of BIM-based LCC analysis is not adequate today, even though all domestic construction projects ordered by the Public Procurement Service have to adopt BIM. Therefore, this study suggests a methodology of BIM-based LCC analysis that is particularly focused on repair and replacement (R&R) cost. For this purpose, we defined requirements of calculating R&R cost and extracted X from the relevant IFC data. Thereafter, we input them to the ontology of calculating the initial construction costs to obtain an objective output. Finally, in order to automatically calculate R&R cost, mapping with R&R criteria was performed. We expect that our methodology will contribute to more efficiently calculate R&R cost and, furthermore, that this methodology will be applicable to all range of total LCC. Thus, the proposed process of automatic BIM-based LCC analysis will contribute to making LCC analysis more fast and accurate than it is at present.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제41권10호
• /
• pp.762-773
• /
• 2014

시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.