• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.67-79
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• 2007

최근 웹 기술의 발달과 유무선 네트워크 성능의 향상, 그리고 다양한 멀티미디어 서비스가 등장함에 따라 텍스트 문서나 이미지에 대한 검색뿐만 아니라 동영상을 포함한 멀티미디어 검색에 대한 요구가 크게 증가하고 있다. 그러나 기존의 멀티미디어 검색 방법은 멀티미디어 콘텐츠에 포함된 의미 개념들의 연관성을 효과적으로 이용하지 못하고 콘텐츠에 대한 메타데이터의 검색에 의존함에 따라 제한적인 검색 결과만을 제공한다. 본 논문에서는 도메인 온톨로지를 활용하여 멀티미디어 콘텐츠의 의미적 연관성에 기반을 둔 멀티미디어 검색 방법 및 시스템 구조를 제안한다. 사용자 검색어를 직접적으로 포함하지 않지만 의미적으로 연관성이 있는 개념들을 온톨로지에서 검색하고 이들에 대한 랭킹을 결정하기 위한 클래스 연관도 척도를 정의하고, 이를 효율적으로 계산하기 위한 알고리즘을 제시한다. 또 프로토타입 시스템 구현 및 실험을 통해 제안한 검색 방법 및 시스템의 효과를 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.672-678
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• 2008

실세계의 객체들은 서로 직접적인 관계를 맺고 있고, 이러한 직접적인 관계를 통해 연결되는 새로운 간접적인 관계를 가진다. 온톨로지는 객체들 사이의 관계에 대한 의미를 명시적으로 표현한다. 따라서, 온톨로지를 이용함으로써 객체간의 새로운 관계를 발견할 수 있다. 새롭게 발견된 객체들 간의 관계는 커뮤니티를 찾거나 소셜네트워크를 구축하는데 활용된다. 이러한 응용에서 두 객체간에 관계 정도를 측정하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문은 온톨로지에 기반하여 객체들 간의 관계 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 주로 객체들 간의 연결되는 패스를 주요하게 다루어 왔지만 두 객체 사이에 연결된 패스는 없더라도, 온톨로지의 스키마를 통해 의미를 가지는 관계가 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 객체들 간에 패스로 연결되는 관계는 물론 객체가 속하는 스키마를 통해 관계하는 정보들도 활용해서 두 객체간의 관계정도를 측정한다. 실험 결과 두 객체 사이에 스키마를 통한 관계에서 많은 의미 관계가 있음을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.863-875
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• 2017

The traditional text similarity measurement methods based on word frequency vector ignore the semantic relationships between words, which has become the obstacle to text similarity calculation, together with the high-dimensionality and sparsity of document vector. To address the problems, the improved singular value decomposition is used to reduce dimensionality and remove noises of the text representation model. The optimal number of singular values is analyzed and the semantic relevance between words can be calculated in constructed semantic space. An inverted index construction algorithm and the similarity definitions between vectors are proposed to calculate the similarity between two documents on the semantic level. The experimental results on benchmark corpus demonstrate that the proposed method promotes the evaluation metrics of F-measure.

• 농촌계획
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• 제23권3호
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• pp.37-51
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• 2017

There has been a growing concern on ontology especially in recent knowledge-based industry and defining a field-customized semantic word network is essential for building it. In this paper, a word network for ontology is established with 785 publications of Korean Society of Rural Planning(KSRP), from 1995 to 2017. Semantic relationships between words in the publications were quantitatively measured with the 'normalized pointwise mutual information' based on the information theory. Appearance and co-appearance frequencies of nouns and adjectives in phrases are analyzed based on the assumption that a 'noun phrase' represents a single 'concept'. The word network of KSRP was compared with that of $WordNet^{TM}$, a world-wide thesaurus network, for the verification. It is proved that the KSRP's word network, established in this paper, provides words' semantic relationships based on the common concepts of Korean rural planning research field. With the results, it is expecting that the established word network can present more opportunity for preparation of the fourth industrial revolution to the field of the Korean rural planning.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권4호
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• pp.209-222
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• 2008

관계형 데이터베이스를 사용하여 상품 온톨로지의 저장과 관리가 현실적 방안이라고 할때, 의미적 관계에 대한 온톨로지 질의를 효과적으로 처리하기 위해서는 인덱스의 도움을 받는 것이 필요하다. 상품 온톨로지에서 의미적 관계는 상품 정보 간의 포함관계 및 분류계층 구조상의 위치관계 등 전이적 특성을 지닌 관계를 포함한다. 이 논문에서는 상품 정보 간의 포함관계 및 전이적 특성을 갖는 의미적 관계에 대한 질의를 효율적으로 처리할 수 있고, 정보의 갱신에 유리한 넘버링 기법을 사용한 인덱스 방법을 제안한다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.79-87
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• 2007

This paper aims to offer a solution based on semantic document classification to improve e-Government utilization and efficiency for people using their own information retrieval system and linguistic expression Generally, semantic document classification method is an approach that classifies documents based on the diverse relationships between keywords in a document without fully describing hierarchial concepts between keywords. Our approach considers the deep meanings within the context of the document and radically enhances the information retrieval performance. Concept Weight Document Classification(CoWDC) method, which goes beyond using exist ing keyword and simple thesaurus/ontology methods by fully considering the concept hierarchy of various concepts is proposed, experimented, and evaluated. With the recognition that in order to verify the superiority of the semantic retrieval technology through test results of the CoWDC and efficiently integrate it into the e-Government, creation of a thesaurus, management of the operating system, expansion of the knowledge base and improvements in search service and accuracy at the national level were needed.

• 정보관리학회지
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• 제20권3호
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• pp.241-259
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• 2003

기본의미등록기(BSR)는 전자상거래 및 EDI 관련 시스템 사이의 상호연동을 가능하게 하기 위한 등록기이다. XML 기반 BSR 등록개체들의 구조정보나 다양한 관계의 자동추출은 현재 불가능하다. 이 연구에서는 BSR에 등록되는 정보를 자원기술-프레임웍(RDF)과 웹온톨로지언어(OWL)에 기반하는 기계가독형으로 정의한 대표적인 예를 제시하고 결론적으로 5개의 기본 권고안을 도출하였다. 즉 BSR 컴포넌트 소속의 클래스 정의에서 동의어의 표현에는 OWL의 'sameAs', 유사어 표현에는 OWL의 'equivalenlClass', BSR 개념들 간의 상.하 관계 표현은 RDF 스키마의 'subClassOF', BSR의 의미단위(BSU)에 관한 정의는 RDF 스키마의 'label', 인스턴스 용례에 관한 설명은 RDF 스키마의 'comment', 각 BSU의 클래스 소속에 관한 정의는 RDF 스키마의 'domain', BSU가 취할 수 있는 데이터유형에 대한 정의는 RDF 스키마의 'range'등을 적용하며, 나아가 BSR 데이터요소의 정의에 XML 스키마의 데이터 유형을 접목시키고 BSU들 간의 상.하 관계 표현에 RDF 스키마의 'subPropertyOF'를 적용할 것을 추천하였다.

• 정보관리학회지
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• 제26권2호
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• pp.173-194
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• 2009

최근 특정 도메인의 개념에 대한 정확한 정의, 계층적 관계나 추론규칙을 정형화된 어휘로 기술된 온톨로지 지식을 기반하는 시맨틱 탐색기법이 정보검색시스템에 응용됨에 따라 이용자는 보다 쉽게 지식기반을 항해할 수 있다. 본 연구의 목적은 의미적 애매성을 줄여주고, 의미적 관계성을 제시해 줌으로서 이용자가 보다 정확하고 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해주는 온톨로지 기반의 정보검색 인터페이스를 개발하는 것이다. 이를 위해서 본 연구는 연구자정보 기술요소들의 클래스의 계층관계, 데이터의 계층관계 및 속성, 관계 연계성을 정의하였고 이를 기반으로 하여 구조화된 온톨로지를 기반으로 기술된 연구자정보를 검색할 수 있는 검색 인터페이스를 제안하였다. 이용자는 연구자들의 연구결과물, 개인적 데이터, 학력 또는 경력과 같은 개인정보를 검색할 수 있을 뿐만 아니라, 연구자의 사회적 연결 즉 같은 주제의 연구나 강의를 수행하는 연구자들 또는 같은 분야의 지적 커뮤니케이션에 속하는 연구자들을 브라우징 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.91-101
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• 2013

키워드의 모호성은 효율적인 키워드 탐색에 있어서 일반적인 이슈가 되어왔는데, 이 모호성은 탐색결과의 신뢰성에 큰 영향을 줄 수 있으며, 기본적으로 질의에 사용된 용어 자체가 가지는 문맥상 의미의 모호함에 기인한다. 질의 자체의 모호함뿐만 아니라, 사용자들이 그 탐색 결과를 적절하게 해석하기 위해 결과에 나타나는 키워드간의 관계도 중요하므로 명확하게 명시 되어야 한다. 이 논문에서는 기존의 질의 용어와 스키마 용어/인스턴스간의 키워드 매핑기법을 적용하여 키워드 탐색의 모호성을 해결한다. 용어간의 매핑에서는 질의 키워드와 스키마 용어간의 구문적 유사성은 물론 시맨틱 유사성까지 고려하기 때문에 기존의 시스템에 비해 매핑과 정밀도가 50% 이상 상승하는 결과를 얻을 수 있다. 탐색결과에 나타나는 용어간의 불분명한 관계를 점 더 명확하게 나타내기 위하여 시맨틱 웹 기술을 적용하여 키워드간의 의미 있는 관계를 더 많이 지식베이스 내에서 찾을 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.33-43
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• 2012

시맨틱 웹 기술은 특정 개체를 중심으로 의미적 연관 관계를 생성하고 연관 관계를 이용해서 다양한 지능형 정보 서비스를 구축하는데 활용되며, 텍스트 마이닝 기술은 비정형 데이터를 대상으로 의미 분석을 통해서 의미적 연관 관계를 생성하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 역사인물을 중심으로 온톨로지 스키마, 인스턴스를 생성하는 가이드라인, 인스턴스 생성, 동명이인 해소를 위한 텍스트 마이닝, 추론을 활용한 지능화된 역사인물 검색서비스를 제안한다. 역사분야 전문가들이 생성한 역사적 사건, 기관, 인물 중심의 연관 관계와 국사편찬위원회에서 보유한 다양한 문헌들 간의 연계를 통해, 사용자들의 정보접근성을 향상시킴과 동시에 관계 정보에 기반한 새로운 역사인물 검색 서비스를 제안하였다. 새로운 역사인물 검색 서비스는 인물간의 소셜 네트워크를 사용하여 역사문헌에 나타난 동명이인을 해소함으로써 보다 정확한 검색서비스를 제공하는 것은 물론, 역사 인물 시소러스를 포함한 다양한 외부 정보와의 연계를 통해서 역사인물에 대한 고부가 정보를 제공하고 있다.