• 정보관리학회지
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• 제29권4호
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• pp.123-142
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• 2012

최근 효과적인 정보검색을 제공하기 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 방법은 온톨로지를 이용한 검색기술을 적용하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 구축한 국가R&D정보를 분석하여 온톨로지를 구축하고, 이용자가 관심있어 하는 주제분야(과제, 인물, 성과, 기관)를 중심으로 온톨로지의 객체관계를 표현하고 정보를 탐색하기 위한 국가R&D지식맵(knowledge map)을 구축하였다. 국가R&D지식맵은 사용자가 선택한 객체를 중심노드로 설정하여, 주제분야를 노드로 표현하고, 객체와 주제분야간의 관계를 분석하여 사용자가 관심 있어 하는 질의를 주제분야의 하위노드로 표현하였다. 사용자가 하위노드의 질의를 선택하면 시스템에서는 선택한 질의를 온톨로지로부터 추론할 수 있는 SPAQL 질의어를 생성하고 추론엔진으로부터 검색결과를 받아 사용자에게 제시하였다.

• 디자인학연구
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• 제13권
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• pp.93-103
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• 1996

디자인 경영 분야에서 푹 넓게 나타나고 있는 개념상의 혼란은 과연 무슨 이유 때문인가\ulcorner 나날이 더해 가는 디자인 경영의 중요성에 비추어 이 문제에 대한 명확한 해석이 필요한 시점이다. 이 연구에서는 1950년대 초반 디자인 경영이라는 용어가 영국에서 처음으로 사용되기 시작한 이래로 현재까지 40여 년 동안 이 분야에서 나타난 개념상의 변화를 관련 문헌의 주석을 통해 고찰하였다. 그것은 곧 전문 서적 이야말로 그 시대의 학문적 상황과 요구를 반영하는 지적 소산이라는 인식을 바탕으로 하는 것이다. 즉 1970년대까지는 산업 디자인 위주로 디자인 경영의 개념이 형성되었고, 1980년대부터는 디자인의 여러 분양에서 나름대로 디자인 경영이 자리를 잡게 되었다. 이어 1990년대에는 경영 전략적 가치를 중심으로 디자인 경영에 대한 새로운 개념이 형성되고 있다. 그 결과로 디자인 경영에서의 강조점이 협의의 디자인-광의의 디자인-전략적 경영으로 바뀜에 따라 그와 같은 개념상의 혼란이 초래되었음이 명확히 밝혀졌다. 이것은 곧 디자인 경영이 기업 경영에서 본질적인 요소의 하나로 점차 중요한 위상을 점해 가고 있음을 나타내 주는 것이라고 할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.226-231
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• 2017

단어 표현은 기계학습을 사용하는 자연어 처리 분야에서 중요하다. 단어 표현은 단어를 텍스트가 아닌 컴퓨터가 분별할 수 있는 심볼로 표현하는 방법이다. 기존 단어 임베딩은 대량의 말뭉치를 이용하여 문장에서 학습할 단어의 주변 단어를 이용하여 학습한다. 하지만 말뭉치 기반의 단어 임베딩은 단어의 등장 빈도수나 학습할 단어의 수를 늘리기 위해서는 많은 양의 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서는 말뭉치 기반이 아닌 단어의 뜻풀이와 단어의 의미 관계(상위어, 반의어)를 이용하며 기존 Word2Vec의 Skip-Gram을 변형한 자질거울모델을 사용하여 단어를 벡터로 표현하는 방법을 제시한다. 기존 Word2Vec에 비해 적은 데이터로 많은 단어들을 벡터로 표현 가능하였으며 의미적으로 유사한 단어들이 비슷한 벡터를 형성하는 것을 확인할 수 있다. 그리고 반의어 관계에 있는 두 단어의 벡터가 구분되는 것을 확인할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제35권1호
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• pp.231-250
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• 2018

본 논문에서는 온라인 뉴스 기사에서 자동으로 추출된 키워드 집합을 활용하여 특정 시점에서의 세부 주제별 토픽을 추출하고 정형화하는 새로운 방법론을 제시한다. 이를 위해서, 우선 다량의 텍스트 집합에 존재하는 개별 단어들의 중요도를 측정할 수 있는 복수의 통계적 가중치 모델들에 대한 비교 실험을 통해 TF-IDF 모델을 선정하였고 이를 활용하여 주요 키워드 집합을 추출하였다. 또한 추출된 키워드들 간의 의미적 연관성을 효과적으로 계산하기 위해서 별도로 수집된 약 1,000,000건 규모의 뉴스 기사를 활용하여 단어 임베딩 벡터 집합을 구성하였다. 추출된 개별 키워드들은 임베딩 벡터 형태로 수치화되고 K-평균 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 최종적으로 도출된 각각의 키워드 군집에 대한 정성적인 심층 분석 결과, 대부분의 군집들이 레이블을 쉽게 부여할 수 있을 정도로 충분한 의미적 집중성을 가진 토픽들로 평가되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.36-45
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• 2009

최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.215-228
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• 2009

디지털 콘텐츠 식별체계인 UCI(Universal Content Identifier)는 디지털 콘텐츠의 투명한 유통과정과 효율적 검색과 관리를 위해서 만든 URN(Uniform Resource Name)에 기반을 둔 식별체계이다. UCI 식별자를 부여받은 디지털콘텐츠는 사용자가 원하는 콘텐츠를 정확하게 전달하기 위해서는 다양한 메타데이터 정보를 필요로 한다. 그러나 UCI에서 제공하는 식별 메타데이터만으로는 콘텐츠에 대한 다양한 정보를 표현하기에는 부족하며, 정보의 보다 정확한 표현과 효율적 검색 및 관리를 위해서는 UCI에서 제공하는 메타데이터와 함께 메타데이터 내에 표현된 개념과 그 의미 관계를 정형화하고 명시적인 방법으로 정의하는 온톨로지를 필요로 한다. 본 논문에서는 UCI 식별체계의 메타데이터간 개념관계를 온톨로지로 확장하고 도메인 온톨로지를 설계함으로써 구축된 UCI 메타데이터 정보를 효율적으로 이용하여 의미 기반의 검색과 관리를 가능하게 하였으며, 다양한 질의어를 통하여 메타데이터만을 이용하는 UCI식별체계에 비하여 효율적인 검색과 관리가 가능함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.17-27
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• 2012

여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.40-50
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• 2003

온톨로지(ontology)란 객체(object)들과 이들 사이의 관계의 정의에 의하여 어떤 사실이나 상태를 표하는 지식 표현 방법이다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 웹 문서 분류와 이를 바탕으로 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 계층적 형태로 표현한 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 된다. 본 논문에서 온톨로지는 개념(concept)과 개념에 대한 특징(feature), 개념간의 관계(relation) 그리고 문서 분류를 위한 제약조건(constraint)으로 이루어진다. 에이전트는 사용자 프로파일과 문서 식별의 결과를 이용하여 사용자의 정보 요구를 효율적으로 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게된다. 또한 에이전트는 선행탐색(look-ahead)방법을 통해 문서를 획득 문서를 개념으로 표현함으로써 사용자가 좀더 이해하기 쉬운 상위 단계의 윈 문서를 추천하게 된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.29-34
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• 2016

코호트 DB(DataBase)를 이용하여 질병 발생 예측 및 확산을 추적하는 많은 연구가 진행되고 있다. 코호트 DB는 대용량의 질병 및 건강정보가 단순한 개별적인 DB 테이블의 집합으로 구성되어있어 연관관계 검색을 위해서는 코호트 DB를 연구 목적에 맞게 재구성하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 코호트 DB를 온톨로지 기반으로 구축하기 위해 XML descriptor, editor를 이용하였다. 또한, 원활한 연관관계 검색결과 확인을 위해 온톨로지 기반의 코호트 DB 검색 시스템과 UI를 개발하였다. XML editor에서는 코호트 DB를 온톨로지로 구성하기 위해 7단계로 구성된 Ontology development 101 방법론과 OWL(Ontology Web Language) API를 이용하였다. 이와 같은 온톨로지 기반 코호트 DB 검색 시스템은 질병 및 건강정보의 연관성을 측정하고 의미적인 연관관계를 검색 시 효과적으로 활용 가능하다.

• 감성과학
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• 제12권2호
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• pp.205-214
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• 2009

본 연구에서는 감성실내 공간 색채에 대한 연구로 심리설문반응과 생리신호 분석을 통하여 감성색채데이터 분석에 목적을 두었다. 생리신호반응 분석 중 뇌파측정과 SD 스케일법을 이용한 설문조사를 실시하여, 정성적인 감성어휘와 정량적인 감성생리신호 결과의 상호관계를 분석하였다. 본 연구의 색채에 대한 반응 실험은 30명의 피험자를 대상으로 하였으며, TeleScan Version 2의 분석틀과 SPSS 10.0 프로그램을 이용하여 측정 값을 분석하였다. 감성형용사 어휘 설문조사는 21쌍의 감성어휘로 SD(Semantic Differential) 스케일을 사용하여 측정하여 요인 분석과 분산분석을 실시하여 통계 처리하였다. 분석 결과 모든 요인에서 시각적 자극에 따른 반응 값에 유의한 차이가 발생하였으며(p<0.001), 자극 간에 요인 점수의 차이가 발생하는지 구체적으로 살펴보기 위해 사후분석(Duncan)을 실시하여 평균비교를 통한 색채와 뇌파의 관계를 분석하였다. 연구 결과 각 색채 자극은 관련 감성어휘를 갖고, 뇌파 검사에 의한 생리반응 특성을 갖는다. 이러한 연구는 감성에 따라 반응하는 감성 지능형 환경디자인에 중요한 데이터로 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 현대인의 건강에 대한 관심 증가에 따라 건강 증진 환경디자인에 도움을 줄 수 있는 색채 배색을 제안할 수 있다.