• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권3호
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• pp.179-184
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• 2013

Traditional clustering methods are usually based on the bag-of-words (BOW) model. A disadvantage of the BOW model is that it ignores the semantic relationship among terms in the data set. To resolve this problem, ontology or matrix factorization approaches are usually used. However, a major problem of the ontology approach is that it is usually difficult to find a comprehensive ontology that can cover all the concepts mentioned in a collection. This paper proposes a new document clustering method using semantic features and fuzzy relations for solving the problems of ontology and matrix factorization approaches. The proposed method can improve the quality of document clustering because the clustered documents use fuzzy relation values between semantic features and terms to distinguish clearly among dissimilar documents in clusters. The selected cluster label terms can represent the inherent structure of a document set better by using semantic features based on non-negative matrix factorization, which is used in document clustering. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.13-28
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• 2007

This is a speculative paper, describing a recently started effort to give a formal semantics to semantic annotation schemes. Semantic annotations are intended to capture certain semantic information in a text, which means that it only makes sense to use semantic annotations if these have a well-defined semantics. In practice, however, semantic annotation schemes are used that lack any formal semantics. In this paper we outline how existing approaches to the annotation of temporal information, semantic roles, and reference relations can be integrated in a single XML-based format and can be given a formal semantics by translating them into second-order logic. This is argued to offer an incremental aproach to the incorporation of semantic information in natural language processing that does not suffer from the problems of ambiguity and lack of robustness that are common to traditional approaches to computational semantics.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.349-357
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• 2007

Named entities (NEs) are important in many Natural Language Processing (NLP) applications, and discovering NE-related relations in texts may be beneficial for these applications. This paper proposes a method to extract the ISA relation between a "named entity" and its category, and an IS-RELATED-TO relation between the category and its related object. Based on the pattern extraction algorithm "Person Category Extraction" (PCE), we extend it for solving our problem. Our experiments on Wall Street Journal (WSJ) corpus show promising results. We also demonstrate a possible application of these relations by utilizing them for semantic search.

• 정보관리학회지
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• 제22권2호
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• pp.41-56
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• 2005

기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드 기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.221-225
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• 2009

대용량 코퍼스를 사용하여 온톨로지를 구축하는 것은 해당 코퍼스에서 등장하는 용어들과 이들 간의 의미관계를 보다 자동화된 방법으로 추출하는 것으로부터 시작한다. 이때 주로 사용하는 방법이 용어들 사이에서 나타나는 문자열을 일종의 패턴으로 취급하여 특정 패턴과 함께 나타나는 용어들을 해당 패턴에 할당된 의미 관계로 설정하는 방법이다. 하지만 기존의 패턴 기반 의미 관계 추출 방법은 한 문장만을 대상으로 패턴을 추출 및 적용하기 때문에 서로 떨어진 용어에 대한 의미 관계를 추출할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 한계점에 착안하여, 의미 관계를 대표하는 각각의 용어를 하나씩 포함하고 기타 용어를 공유하고 있는 서로 떨어진 패턴 쌍을 추출하여 확장된 패턴을 생성하고 이를 의미 관계 추출에 적용하였다. 본 방법론은 is-${\alpha}$ 관계의 경우 기존 방법론 보다 7.5% 향상된 83.75%의 정확률을, part-of 관계의 경우에는 5% 향상된 동일한 83.75%의 정확률을 보였으며 상대적 재현율을 통해 실제 재현율의 향상 가능성도 함께 제시하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.115-124
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• 2006

XML은 정보 교환과 표현을 위해 빠르게 발전해 오고 있는 기술이다. XML을 통한 시멘틱 모델링 방법론, 보안, 다른 모델들과의 상호 운용성을 위한 변환과 같은 많은 연구들이 이슈화 되었다. 특히, 실질적인 응용분야의 가장 중요한 이슈는 XML 모델과 관계형 모델들과의 상호 운용성을 위해 많은 방법들에 제기되어 왔다. 하지만, 여전히 몇 가지 문제점이 있다. 대부분의 기존의 방법들은 묵시적인 참조 무결성 관계를 고려하지 않기 때문에, 부정확한 데이터 전달이 야기된다. 데이터베이스에서 하나의 의미가 정의 될 때 오직 하나의 이름만 가진다는 제약조건하에서 위의 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법이 제안되었다. 하지만, 실제 데이터베이스에서 응용과 확장을 위해서 이 제약사항을 적용할 수는 없다. 그래서 이 논문에서는 유사성 검사 기법을 기반하는 한 RDB-to-XML 변환 알고리즘을 제안한다. 이 방법의 핵심은 하나의 같은 의미에 대해 다른 이름으로 표현되는 속성들 간의 묵시적인 참조 무결성 관계를 추출하는 알고리즘을 정의하였다. 제안된 변환 알고리즘은 이전의 유사한 접근 방법 보다 더욱 실질적이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.906-909
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• 2013

The Semantic Web is leading us to a world of information sharing by enabling distributed knowledge aggregation and creation. RDF is the foundations of the Semantic Web. For secure Semantic web we need to secure RDF as well. Unauthorized access to an RDF document can change or damage its semantics or manipulate the relations between resources. This article includes the study of RDF security issues and analysis of the existing solutions. After finding limitations of existing solution, a hybrid approach has been proposed.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.219-228
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• 2003

본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미역으로 사상시키기 위한 규칙을 효과적으로 구축하는 방법을 제시하고 있다. 의미역의 결정은 의미 분석의 핵심 작업 중 하나이며 자연어처리에서 해결해야 하는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 일반적인 언어학 지식과 경험만 가지고 의미역 결정 규칙을 기술하는 것은 작업자의 주관에 따라 결과가 많이 달라질 수 있으며, 또 모든 경우를 다룰 수 있는 규칙의 구축은 불가능하다. 하지만 본 논문에서 제시하는 방법은 대량의 원시 말뭉치를 분석하여 실제 언어의 다양한 사용례를 반영하며, 또 수십 명의 한국어 학자들이 심도 있게 구축하고 있는 세종전자사전의 격틀 정보도 함께 고려하기 때문에 보다 객관적이고 효율적인 방법이라 할 수 있다. 의미역을 보다 정확하게 결정하기 위해 구문관계, 의미부류, 형태소 정보, 이중주어의 위치정보 등의 자질 정보를 사용하였으며, 특히 의미부류의 사용으로 인해 규칙의 적용률이 향상되는 효과를 가져올 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권1호
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• pp.96-100
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• 2008

온톨로지는 웹과 데이타베이스에서 추출하거나 사람으로부터 직접 얻은 정보들을 기계가 접근할 수 있는 개념과 개념 간의 관계 정보로 표현한다. 온톨로지에서 표현된 개념과 관계 정보를 활용할 경우, 의미적인 관계에 따라 정보를 새롭게 재구성할 수 있다. 본 논문에서는 웹상의 인물검색 사이트에서 추출한 정보를 Protege API를 이용해 OWL기반의 IT-People Event Ontology의 스키마에 맞게 온톨로지화 한다. IT-People Event Ontology는 인물과 관련해 잘 변하지 않는 정보와 시간에 따라 변할 수 있는 사건 정보를 표현하고 있다. 이벤트 온톨로지에 기반한 의미 정보 검색은 입력 질의를 온톨로지에 정의된 의미관계에 따라 처리하고, 질의의 유형에 따라 이벤트 온톨로지에 있는 인물 정보를 검색해서 재구성된 결과를 보여준다. 따라서 기존 시스템들의 인물 검색 결과와 비교했을 때, 사용자의 질의 요구에 보다 적합한 검색 결과를 보여 준다.

• International Journal of Contents
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• 제17권1호
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• pp.1-10
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• 2021

Visual analytics is an emerging research field that combines the strength of electronic data processing and human intuition-based social background knowledge. This study demonstrates useful visual analytics with Tableau in conjunction with semantic network analysis using examples of sentiment flow and strategic communication strategies via Twitter in a blockchain domain. We comparatively investigated the sentiment flow over time and language usage patterns between companies with a good reputation and firms with a poor reputation. In addition, this study explored the relations between reputation and marketing communication strategies. We found that cryptocurrency firms more actively produced information when there was an increased public demand and increased transactions and when the coins' prices were high. Emotional language strategies on social media did not affect cryptocurrencies' reputations. The pattern in semantic representations of keywords was similar between companies with a good reputation and firms with a poor reputation. However, the reputable firms communicated on a wide range of topics and used more culturally focused strategies, and took more advantages of social media marketing by expanding their outreach to other social media networks. The visual big data analytics provides insights into business intelligence that helps informed policies.