• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.1-13
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• 2004

상품검색은 고객들이 전자상거래의 접촉을 시작하는 인터페이스로서 매우 중요한 프로세스이다. 또한 전자상거래는 고객들에게 검색 시 쉽게 접근할 수 있는 프로세스를 제공하여야 한다. 특히 World Wide Web에서 상품정보는 광범위한 고객들이 신속하게 팽창하는 정보를 추적하기 위해서 통합과 표준화가 이뤄져야 한다. 상품 카탈로그(catalogue)에 대한 국제 표준화가 다양한 분야와 업종에서 구축되어져 왔는데, 요즈음은 UNSPSC((Universal Standard Products and Services Classification) 코드로의 수렴에 대한 논의가 활발해지고 있다. 이 표준을 채택하여 이 논문은 다국어상품검색 에이전트의 아키텍쳐(architecture)를 설계한다. 이 아키텍쳐는 중앙등록기 모델의 상품 카탈로그 관리를 기반으로 하여 분산처리의 update프로세스를 채택한다. 또한 이 아키텍쳐는 구매자 관점과 공급자 관점을 모두 고려한다. 상품정보의 일관성과 버전 관리는 UNSPSC코드 시스템에 의하여 제어된다. 고객이 사용하기 편리하도록 표준화에 포함되어져 있지 않은 상품명과 다국어 상품명은 Semantic Network, 시소러스(thesaurus)와 Semantic Web의 상품명 온톨로지 등을 활용하여 해결한다. 이를 위한 알고리즘들을 설계하고 또한 구현한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.111-115
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• 2009

현재 Open API는 프로그램 개발 및 정보의 제공 등 다양한 방향에서 많이 활용 되고 있다. Open API는 개발된 기술을 웹으로 공개하여 네트워크가 연결된 곳이라면 어디서든지 그 기술을 활용할 수 있다. 잘 개발된 Open API는 매쉬업을 통해 또 다른 기술과 합쳐 새로운 서비스를 개발하는 등 그 활용빈도가 높다. 이미 개발된 기술을 활용할 수 있어서 개발 속도가 단축되고 새로운 서비스를 개발하면서 기존의 부족한 부분을 합쳐 더욱 창의적인 정보 제공이 가능하다. 이러한 Open API의 특성을 이용하여 시맨틱 기술 개발을 지원할 수 있으며, 개발 시간 단축 및 관계 설정, 온톨로지 제공 등을 네트워크를 통해 사용자들에게 제공하고 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 시맨틱 기술은 사람이 글을 읽고 의미를 이해하는 것처럼 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어와 규칙들을 정해 놓아 컴퓨터 사이의 의사소통을 가능하게 하는 지능형 기술이다. 이런 시맨틱 기술 개발을 지원하기 위하여 Open API를 통해 온톨로지의 개념 및 속성, 관계 설정, 코퍼스 등을 제공하기 하기 위해 CoreOnto API라는 것을 구축했다. CoreOnto API는 네트워크에서 사용할 수 있는 Open API로 세가지의 큰 형태의 Open API를 제공하고 있다. 첫 번째, 온톨로지에 대한 클래스, 속성, 관계를 제공하는 APIs, 두 번째, 트리플(두개의 용어가 어떤 관계인지를 표현한 형태로 구성(용어1, 관계, 용어2)) 생성 및 구축된 트리플을 검색할 수 APIs, 세 번째, 온톨로지를 생성하기 위해 필요한 자원(온톨로지 명, 개체명, 관계, 코퍼스 등)을 제공하는 APIs로 구성했다. 이상과 같이 시맨틱 기술 개발을 지원하기 위한 큰 형태의 세 가지 APIs를 구축하는 방법과 APIs의 활용, 그리고 서비스를 테스트한 결과를 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권3호
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• pp.1-23
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• 2010

금융 및 재무정보를 포함한 기업정보는 복잡성과 다양성을 가지는 동시에 많은 정보를 포함 하고 있기 때문에 이를 교환하고 적절하게 가공하여 사용하는 일은 매우 중요하다. 특히 IT 기술이 발전함에 따라 이를 위한 다양한 접근 방법이 등장하게 되었으며, XBRL이 그 대표적인 예라 할 수 있다. XBRL은 컴퓨터가 데이터 간의 관계를 인식해서 처리할 수 있도록 설계된 XML 기반의 기업 업무보고용 언어이다. 이는 각 데이터에 정황적 요소를 포함하는 태그를 추가함으로써 정보수요자로 하여금 정확한 정보의 생성 및 이용할 수 있게 하고, 정보공급자와 수요자간의 효율적 정보이동을 가능하게 하는 국제표준이다. 하지만 XBRL은 단순히 데이터를 구조화하고 표현하기 위한 XML을 기반으로 하고 있기 때문에 의미 정보가 포함되어 있지 않다. 이에 본 논문은 의미기반의 웹 환경을 위한 시맨틱 웹 기술을 이용하여 XBRL 정보의 공유와 재사용, 그리고 지능화된 서비스를 가능하게 하고자 한다. 즉, XBRL로 표현된 정보에 의미정보를 추가하여 XBRL 지식의 공유와 재사용, 새로운 지식의 발견 및 추론을 수행할 수 있도록 온톨로지화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 XBRL의 분류체계와 그의 인스턴스 문서를 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고, 이렇게 온톨로지화된 XBRL의 지식이 어떠한 장점을 가지고 있으며, 실제 비즈니스에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보이고자 한다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.145-158
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• 2015

ISO 15926 is an international standard for the sharing and integration of plant lifecycle information. Plant design data consist of logical configuration, equipment specifications, 2D piping and instrument diagrams (P&IDs), and 3D plant models (shape data). Although 3D computer-aided design (CAD) data is very important data across the plant lifecycle, few studies on the exchange of 3D CAD data using ISO 15926 have been conducted so far. For this, we analyze information requirements regarding plant 3D design in the process industry. Based on the analysis, ISO 15926 templates are defined for the representation of constructive solid geometry (CSG) - based 3D design data. Since system environments for 3D CAD modeling and Semantic Web technologies are different from each other, we present system architecture for processing and visualizing plant 3D design data in the Web Ontology Language (OWL) format. Through the visualization test of ISO 15926-based 3D design data for equipment with a prototype system, feasibility of the proposed method is verified.

• 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.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권3호
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• pp.222-229
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• 2016

Linked Data is a powerful technology for storing and publishing the structures of data. It is helpful for web applications because of its usefulness through semantic query data. However, using Linked Data is not easy for ordinary users who lack knowledge about the structure of data or the query syntax of Linked Data. For that problem, we propose a translator component that is used for translating RESTful/JSON request messages into SPARQL commands based on ontology - a metadata that describes the structure of data. Clients do not need to worry about the structure of stored data or SPARQL, a kind of query language used for querying linked data that not many people know, when they insert a new instance or query for all instances of any specific class with those complex structure data. In addition, the translator component has the search function that can find a set of data from multiple classes based on finding the shortest paths between the target classes - the original set that user provide, and target classes- the users want to get. This translator component will be applied for any dynamic ontological structure as well as automatically generate a SPARQL command based on users' request message.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제21권3호
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• pp.137-161
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• 2012

The increasing interest in big data analysis using various data mining techniques indicates that many commercial data mining tools now need to be equipped with fundamental text analysis modules. The most essential prerequisite for accurate analysis of text documents is an understanding of the exact semantics of each term in a document. The main difficulties in understanding the exact semantics of terms are mainly attributable to homonym and synonym problems, which is a traditional problem in the natural language processing field. Some major text mining tools provide a thesaurus to solve these problems, but a thesaurus cannot be used to resolve complex synonym problems. Furthermore, the use of a thesaurus is irrelevant to the issue of homonym problems and hence cannot solve them. In this paper, we propose a semantic text mining methodology that uses ontologies to improve the quality of text mining results by resolving the semantic ambiguity caused by homonym and synonym problems. We evaluate the practical applicability of the proposed methodology by performing a classification analysis to predict customer churn using real transactional data and Q&A articles from the "S" online shopping mall in Korea. The experiments revealed that the prediction model produced by our proposed semantic text mining method outperformed the model produced by traditional text mining in terms of prediction accuracy such as the response, captured response, and lift.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.290-294
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• 2009

병원, 관공서와 같이 규모가 크고 복잡한 공공기관을 방문하는 경우 우리는 종종 어디로 가서 무엇을 해야 할지에 대한 혼란을 겪게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 상황인지 기반의 안내 시스템을 제안하고, 사용자의 상황 인지를 위한 지식 모델을 설계한다. 시스템은 능동적으로 사용자의 상황에 대처해야 하므로, 상황 인지 기반의 안내 서비스를 위해 사용자의 위치와 프로세스를 통합적으로 인지 할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 시공간 상황 변화를 인지하고 대응 할 수 있는 위치와 프로세스가 통합된 지식 모델을 제시한다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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• pp.3-3
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• 2003

With biomedical literature expanding so rapidly, there is an urgent need to discover and organize knowledge extracted from texts. Although factual databases contain crucial information the overwhelming amount of new knowledge remains in textual form (e.g. MEDLINE). In addition, new terms are constantly coined as the relationships linking new genes, drugs, proteins etc. As the size of biomedical literature is expanding, more systems are applying a variety of methods to automate the process of knowledge acquisition and management. In my talk, I focus on the project, GENIA, of our group at the University of Tokyo, the objective of which is to construct an information extraction system of protein - protein interaction from abstracts of MEDLINE. The talk includes (1) Techniques we use fDr named entity recognition (1-a) SOHMM (Self-organized HMM) (1-b) Maximum Entropy Model (1-c) Lexicon-based Recognizer (2) Treatment of term variants and acronym finders (3) Event extraction using a full parser (4) Linguistic resources for text mining (GENIA corpus) (4-a) Semantic Tags (4-b) Structural Annotations (4-c) Co-reference tags (4-d) GENIA ontology I will also talk about possible extension of our work that links the findings of molecular biology with clinical findings, and claim that textual based or conceptual based biology would be a viable alternative to system biology that tends to emphasize the role of simulation models in bioinformatics.

• 한국경영과학회지
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• 제39권3호
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• pp.7-22
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• 2014

By the publications of RDF and OWL, the Semantic Web is confirmed as a technology through which information in the Internet can be processed by machines. The focus of the Semantic Web study after then has moved to how to provide more useful information to users for their decision making beyond simple use of the structured data in ontologies. SWRL that makes logical inference possible by rules, and SWCL that formulates constraints under the Semantic Web environment are some of many efforts toward the achievement of that goal. Constraint represents a connection or a relationship between individual data in ontology. Based on SWCL, this paper tries to extend the language by adding one more type of constraint, implication constaint, in its repertoire. When users use binary variables to represent logical relationships in mathematical models, it requires and knowledge on the solver to solve the models. The use of implication constraint ease this difficulty. Its need, definition and relevant technical description is presented by the use of the optimal common attribute selection problem in product design.