최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
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.
MARC는 목록 데이터를 상세하게 정의할 수 있는 장점이 있지만, 개념요소가 구조화 되어 있지 않고 표현체계가 복잡하기 때문에 단순 계층구조의 의미 어휘 체계를 지원하는 XML DTD나 RDF/S로는 그 구조를 모델화하기가 어렵다. 본 연구에서는 MARC의 데이터 요소를 추상화하여 목록 데이터의 개념 구조를 표현하는 서지 온톨로지를 구축하였으며, 개념간의 논리 관계와 프로퍼터의 카디널리티 및 프로퍼티 값에 대한 논리적 제한을 부가할 수 있는 OWL을 이용하여 MRAC 필드의 복합 구조를 모델링하여 구축한 목록 온톨로지를 구현하였다. 온톨로지 언어를 이용한 MARC 데이터를 기술 방법은 목록 데이터에 대한 메타데이터 구성과 목록의 호환성 문제를 해결할 수 있는 기초적 방안이 되며, 시맨틱 웹 서비스를 기반으로 하는 차세대 문헌 정보서비스 시스템 구현의 토대가 될 것이다.
Marcel Wanders, one of the greatest designers in the world of contemporary design, was born in the Netherlands. His works run the gamut from interior design to furniture design to lighting design, building a unique world of works. He started to gain fame when he presented "Knotted Chair" at Droog Design in 1996, which was made out of aramid ropes and later became his symbol. In 2000, he established "moooi," a world-renowned design label. By giving characteristic qualities, his works are given meaning, and like a fantastical dream, their images are extremely fantastical and stimulating. As can be seen in his character cover, he puts emphasis on the harmony between minimalism and decoration, establishing his own unique design concept. In this thesis, based on Marcel Wander's design philosophy, his overall design characteristics were classified into theatrical effects and storytelling. Expressive elements depaysement, eclectic mixture, and scale modification were derived from theatrical effects and analyzed; for storytelling, object, semantic cues, and dream and fantasy were derived and analyzed. A distinguishing feature of such analysis is his meaning-centric design approach, the principle by which to form long-term relationships with the users by creating user-centric designs that make them find meaning and values in diverse experiences in their daily routine, giving them familiar yet unique experience.
In recent years, the skyline query paradigm has been established as a reliable method for database query personalization. While early efficiency problems have been solved by sophisticated algorithms and advanced indexing, new challenges in skyline retrieval effectiveness continuously arise. In particular, the rise of the Semantic Web and linked open data leads to personalization issues where skyline queries cannot be applied easily. We addressed the special challenges presented by linked open data in previous work; and now further extend this work, with a heuristic workflow to boost efficiency. This is necessary; because the new view on linked open data dominance has serious implications for the efficiency of the actual skyline computation, since transitivity of the dominance relationships is no longer granted. Therefore, our contributions in this paper can be summarized as: we present an intuitive skyline query paradigm to deal with linked open data; we provide an effective dominance definition, and establish its theoretical properties; we develop innovative skyline algorithms to deal with the resulting challenges; and we design efficient heuristics for the case of predicate equivalences that may often happen in linked open data. We extensively evaluate our new algorithms with respect to performance, and the enriched skyline semantics.
Chen, Yabing;Ling, Tok Wang;Lee, Mong Li;Nakanishi, Masatake;Dobbie, Gillian
Journal of Computing Science and Engineering
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제1권1호
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pp.95-123
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2007
Existing systems that support semistructured views do not maintain semantics during the process of designing the views. Thus, these systems do not guarantee the validity and reversibility of the views. In this paper, we propose an approach to address the issue of valid and reversible semistructured views, We design a set of view operators for designing semistructured views. These operators are select, drop, join and swap. For each operator, we develop a complete set of rules to maintain the semantics of the views. In particular, we maintain the evolution and integrity of relationships once an operator is applied. We also examine the reversible view problem under our operators and develop rules to guarantee that the designed views are reversible. Finally, we examine the changes in the participation constraints of relationship types during the view design process, and develop rules to ensure the correctness of the participation constraints.
이 논문은 이미지 데이터베이스를 위한 유사도 순위 매김 알고리즘을 제시한다. 이미지 검색의 문제점 중 하나가 이미지로부터 자동적으로 계산한 하위 레벨 특성과 인간 지각과의 의미 차이이며, 검색시에 이미지 유사도 측정을 위해 많은 알고리즘에서는 민코프스키 측정법($L_p$-norm)을 사용하고 있다. 그러나 민코프스키 측정법은 인간 시각 시스템의 비선형적 특성과 문맥 정보를 반영하지 못한다. 본 알고리즘에서는 인간 지각의 비선형성과 문맥 정보를 반영하는 유사도와 탐색 알고리즘을 통해 이 문제를 해결한다. 본 알고리즘을 필기체 숫자 이미지 데이터베이스에 적용하여 성능의 우수성과 효과를 증명하였다.
Purpose: The purpose of this study is to examine the relationship among body image, depression and sexual function in Korean postmenopausal women. Methods: Subjects were 96 postmenopausal women who have lived in Korea. Data was collected using Semantic Differential scale, CES-D, and FSFI. Results: The level of body image was positive, depression was mild, and sexual function was moderate. There were no significant correlation between depression and sexual function. The subjects who had more positive body image experienced higher sexual function and less depressed mood. Conclusion: These findings showed the need for a knowledge development program for nurses regarding women's sexual function. Also, nurses must do counseling with sexual partner's and consider patients' body image when counseling those who complain of sexual dysfunction.
현재의 웹 검색은 단순히 키워드매칭만을 통해 필요한 정보들을 검색하기 때문에 그 결과가 사용자가 원하는 정보와는 의미적으로 상이한 결과들을 많이 포함하고 있다. 사용자가 원하는 정보와 의미적으로 정확히 일치하는 정보들을 추출하기 위해서는 웹 자원에 대한 정확한 의미 부여와 웹 자원들 사이의 의미적 연관성을 기술할 수 있는 지식 표현 수단인 온톨로지가 필요하다. 웹 기술표준화 단체인 W3C에서는 이와 같은 웹 자원에 대한 의미 표현 기술로 OWL(Web Ontology Language)이라는 웹 온톨로지 언어를 발표하였으나 아직 이를 효과적으로 저작, 편집할 수 있는 전용 도구의 개발은 아직 미비한 실정이다. 따라서 본 논문은 OWL의 생성 및 편집을 효과적으로 제공할 수 있는 저작 시스템을 설계하고 구현하였다.
시맨틱 웹을 가능하게 해주는 핵심 기술은 온톨로지이다. 표준 언어로 자리잡은 OWL 웹 온톨로지 언어로 도메인을 직접 표현하기 위해서는 전문적인 기술이 요구된다. 따라서, 전자카탈로그 도메인 컨셉의 기초적인 관계들을 분석한 경험을 바탕으로 하여, 상품 도메인을 위한 OWL 코드를 자동적으로 생성해내는 시각적 상품정보 모델링 에디터인 PROMOD를 개발하였다. 특히, 개념모델링을 위해 상품 도메인에 특화된 모델링 요소들이 추가된 EER을 사용하였다. 본 논문에서는 EER 모델에서 OWL 코드로의 변환 방법과 PROMOD의 설계 및 구현을 보인다. 또한, 필드에서 이 모델링 에디터의 유용성을 시현하기 위한 시나리오를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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