• 한국전자거래학회지
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• 제10권3호
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• pp.1-19
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• 2005

협업적 제품 거래 (CPC: Collaborative Product Commerce) 환경에서는, 여러 부품 공급자의 이질적인 부품 라이브러리들을 통합하여 사용자에게 마치 하나의 부품 정보 시스템을 사용하는 것과 같은 환경을 제공해야 한다. 온톨로지 기반 정보 통합에서는 정보 소스의 메타데이터를 엄밀하고 명시적으로 표현한 온톨로지를 병합 (aligning 또는 merging)하여 여러 정보 소스에 대한 단일한 글로벌 뷰를 제공한다 이때 소스온톨로지 간 매핑이 중요한 역할을 한다. 온톨로지 간 매핑이 복잡하지 않고 단순하며, 매핑을 정의하는 방식이 정형화되기 위해서는, 온톨로지들이 일관된 모델링 관점과 일관된 의미적 표현 방식으로 모델링되어야 한다. 본 논문은 상위 온톨로지에 기반한 부품 라이브러리 온톨로지 모델링 프레임워크를 소개하고, 이를 실제 금형 부품 라이브러리의 정보통합에 적용하여, 소스 온톨로지 간 매핑이 단순해지고 정형화되며, 결과적으로 소스 온톨로지들을 자동 병합하는 프로그램을 쉽게 구현할 수 있음을 설명한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.132-144
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• 2004

인터넷 기술의 급속한 발전으로 인하여 인터넷 사용자의 수와 인터넷상의 멀티미디어 정보의 양이 계속 증가하고 있다. 최근의 e-비즈니스나 쇼핑몰 사이트에서는 많은 양의 이미지 정보를 취급하고 있으며, 이로 인하여 이미지에 대한 효율적인 내용 검색의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 XML기술을 이용하여 웹 상의 이미지를 지능적으로 검색할 수 있는 시스템을 제안한다. 상품 카탈로그와 같은 복잡하고 다중 객체를 보유하고 있는 이미지에 대하여 객체 기반 내용 검색을 수행할 수 있도록 지역 특징, 전역 특징, 의미 등의 메타 데이타를 표현하는 다계층 메타데이타 구조를 제안한다. 또한, 이미지에 대한 의미 기반 검색 및 내용 기반 검색을 수행 할 수 있도록 이러한 메타데이타를 저장하기 위한 XML-Schema를 설계하고 각 메타데이타를 XML 문서 형태로 표현하는 방법을 보인다. 또한, XSLT를 이용하여 이미지에 대한 검색 결과를 웹 브라우저나 모바일 브라우저와 같은 다양한 사용자 환경에 보여줄 수 있도록 자동 변환하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 이미지에 대한 메타데이타를 XML 형태로 표현하므로 XML을 지원하는 상용 시 스템을 이용하여 용이하게 시스템을 구현할 수 있으며, 이미지 메타데이타의 시스템간 공유도, 검색질의에 대한 정확성, 사용자의 검색 만족도를 증가시킬 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.