• 지능정보연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.203-219
• /
• 2011

최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권3호
• /
• pp.187-199
• /
• 2009

최근 웹 2.0의 등장과 함께 플랫폼으로서의 웹이 강조되어 OpenAPI가 급격히 증가하고 있다. OpenAPI는 서비스를 결합한 새로운 서비스를 만들기 위하여 사용된다. 하지만 OpenAPI는 표준 문서가 존재하지 않아 사용에 한계가 있다. 그래서 기존 매쉬업 연구는 동적 서비스 합성보다는 주로 도구 설계나 서비스 결합을 위한 언어 정의에 국한되고 있다. 반면 SOA 구현 기술 중의 하나인 웹서비스는 서비스 설명을 위한 WSDL, 서비스 등록을 위한 UDDI, 메시지 전송을 위한 SOAP 등의 표준 문서를 제공한다. 이러한 기술들을 이용하여 웹 애플리케이션이 서비스를 해석하여 실행시킬 수 있다. 그리고 최근 SOA 연구에서는 서비스의 동적 합성과 의미적 특성을 지원한다. 만약 웹 서비스와 OpenAPI를 결합하는 동적이고 체계적인 방법이 제공된다면 웹 애플리케이션은 다양한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 연구에서는 OpenAPI와 웹 서비스의 매쉬업을 위한 SOA 기반 프레임워크를 제시한다. 본 프레임워크는 합성된 서비스의 프로세스는 OWL-S로 표현하여 OpenAPI와 웹 서비스의 동적 합성을 지원한다. 그리고 프로토타입을 통하여 본 프레임워크의 유효성을 보인다. 본 프레임워크는 기존 웹 서비스에 다양성을 부여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제1권3호
• /
• pp.159-168
• /
• 2012

SNS, 클라우드, Web3.0과 같은 새로운 IT환경은 '관계(relation)'가 중요한 요소가 되고 있다. 그리고 이들 관계(relation)는 거래, 즉, 트랜잭션을 발생시킨다. 그러나 우리가 사용하고 있는 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 그래프 데이터베이스는 관계(relation)를 나타내는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리하지 못한다. 본 논문은 확장 가능한 복잡 네트워크 시스템에서 활용할 수 있는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 토픽맵의 데이터 모델을 응용하여 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 저장하고 탐색한다. 토픽맵은 시멘틱 웹(Web3.0)을 구현하는 온톨로지 언어 중 하나로써, 정보자원들 사이의 연관 '관계(relation)'를 통해 정보의 네비게이터로써 활용되고 있다. 또한 본 논문에서는 컬럼형 데이터베이스인 카산드라를 이용하여 제안 기법의 아키텍처를 설계, 구현하였다. 이는 분산처리를 이용하여 빅데이터 레벨의 데이터까지 처리할 수 있도록 하기 위함이다. 마지막으로 대표적인 RDBMS인 오라클과 제안 기법을 동일한 데이터 소스, 동일한 질문에 대해 저장 및 질의를 하는 과정을 실험으로 보였다. 이는 조인(join) 없이 관계(relation)를 표현함으로써 RDBMS의 역할까지 충분히 대체 가능함을 보이고자 한다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.95-110
• /
• 2013

본 논문은 기계학습 기법에 기반한 웹문서 자동분류 시스템의 성능을 높이기 위한 새로운 형태의 특징가공 기법을 제안한다. 제안 기법은 하이퍼텍스트 웹문서에 대한 자동분류를 효과적으로 수행하기 위해 하이퍼링크 관계를 활용하여 특징 집합을 확장시킨다. 웹문서는 하이퍼링크 관계를 통해 서로 연결된 구조를 가지며, 그 관계는 많은 경우 연관도가 높은 문서들 간에 존재한다. 이러한 링크 정보가 분류모델의 주요 인자가 되는 특징 집합의 질을 높이는 중요한 역할을 수행할 수 있다. 제안 기법의 기본 아이디어는 워드넷 온톨로지를 기반으로 분류 대상 문서와 인접 문서들에 포함된 단어(특징)들 간의 의미적 유사도를 평가함으로써 다수의 특징들로 구성된 추상화된 개념적 특징을 생성하는 것이다. 여기서 유사도 함수는 워드넷 안에서 특징들 간의 상/하위어 관계 정보를 정량적으로 계산하게 된다. 분류모델의 구축시 추상화된 개념 특징은 일반 특징과 동일하게 간주하여 보다 정확한 분류 모델을 구축하는데 기여한다. Web-KB 문서집합을 이용한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법 보다 우수함을 보였다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.23-42
• /
• 2006

본고는 문화원형콘텐츠를 유통시키고 있는 문화콘텐츠닷컴의 디지털아카이브 시스템에 주목해서 문제점을 분석하고 대안을 제시하는 것이 목적이다. 문화원형콘텐츠는 전통문화와 컴퓨터기술을 접목시켜 개척한 새로운 분야이다. 정부에서는 이 산업을 육성해서 한국문화의 세계화와 국가 경쟁력을 강화시킬 의도를 가지고 있다. 우리나라의 역사와 전통 풍물 생활 전승 예술 지리지 등 다양한 분야의 문화원형을 디지털 콘텐츠화하여 문화산업에 필요한 창작소재로 제공하는 것이 그 핵심내용이다. 아울러 디지털 콘텐츠 유통체계 정립과 저작권 관리를 통해서 공공부문 문화콘텐츠의 산업적 활용도를 제고하려는 의도도 포함된다. 본고에서 다루는 대상자료는 현재 문화콘텐츠닷컴에서 유통, 관리되고 있는 문화원형콘텐츠들이다. 이 성과물들은 2002년부터 2005년까지 개발되어서 문화콘텐츠닷컴 DB에 구축되어 있다. 이 자료들을 통해서 현재의 디지털아카이브 시스템의 문제점을 분석하였고, 현재의 시스템이 안고 있는 한계점을 요약하면 다음과 같다. 첫째는 각 자료에서 사용하는 주요 용어의 선택에 따라 유사한 자료들이 서로 다른 주제로 분류되면서 다른 항목에 속하게 되는 것이다. 둘째는, 따라서 서로 다른 항목 간에 교차검색이 이루어지지 않는 한계점이 있다. 현재의 제 문제를 해결할 수 있는 방법으로 본고에서는 온톨로지 기능을 포함한 데이터마이닝시스템을 이용해서 풍부한 지식정보표현과 활용이 가능한 디지털아카이브 시스템을 제안하고 있다. 데이터마이닝은 다섯 가지의 방법으로 가능하다. 의미검색 문서요약 문서클러스터링 문서분류 그리고 주제추적이다. 최근에 빠르게 개발되고 있는 디지털 신기술도 인문학과 긴밀하게 연결되지 않으면, 그 활용도가 제한적이라는 점을 본고를 통해서 지적하였다. 창작소재로서의 문화원형콘텐츠의 활용도를 크게 향상시킬 수 있는 길은 바로 신지식관리를 위한 통학적(uni-discipline) 접근이라는 점을 일깨우고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.171-193
• /
• 2018

본 연구는 시멘틱 웹의 실질적 구현체인 LOD 클라우드에서 연결정책을 활용함으로써 LOD들간 연결을 효과적으로 제공하고 LOD의 변경된 내용을 검색결과에 빠짐없이 반영할 수 있는 방안을 제시한다. 현재 LOD 클라우드에서는 개체간 연결은 를 이용하여 개체들이 동일함을 명시적으로 기술하는 방식으로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 명시적 연결방식은 LOD 클라우드 규모의 방대함에도 불구하고 개체간 동일성을 개체단위에서 파악하여야 하는 어려움이 있으며 주기적으로 LOD에 추가하여야 함에 따라 검색 시 개체들이 누락되는 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 명시적 연결을 생성하는 대신 LOD별로 연결하고자 하는 LOD와의 연결정책을 수립하여 LOD와 함께 공개하는 방식을 제안한다. 연결정책을 활용함으로써 연결하여야 할 동일개체를 검색시점에서 파악할 수 있으므로 추가되었던 개체들을 누락됨 없이 검색결과에 포함시킬 수 있고 LOD 클라우드에서의 연결성도 효과적으로 확충할 수 있다. 확충된 연결성은 정보의 지능적 처리의 선행과정인 지식확장의 근간이 된다. 연결정책은 연결하고자 하는 소스와 타겟 LOD의 주어 개체들간의 동일성을 평가하는데 도움이 되는 술어 쌍을 명세하는 방식으로 수립하며 검색 시 이러한 술어쌍에 대응하는 RDF 트리플을 검색하고 이들의 목적어들이 충분히 동일한 것인가를 평가하여 주어개체들의 동일수준을 판단한다. 본 연구에서는 이러한 연결정책을 이용하여 여러 LOD들을 심층적으로 검색하는 시스템을 구현하였다. 검색과정에서는 기존 명시적 연결들도 함께 활용하도록 구현하였다. 검색시스템에 대한 실험은 DBpedia의 주요 LOD들을 대상으로 진행하였다. 실험결과 연결대상 개체들의 목적어들이 0.8 ~ 0.9의 유사수준을 가지는 경우 적정한 확장성을 가지고 충분히 신뢰적인 개체들을 적절하게 포함하는 것으로 확인하였다. 또한, 개체들은 8개 이상의 동일연결을 제공하여야 검색결과가 신뢰적으로 활용될 수 있을 것으로 파악되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.97-117
• /
• 2012

인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.