• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권1호
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• pp.35-45
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• 2007

이 논문에서는 교육용 저장소 자원의 체계적인 관리를 위한 분류 모델을 제안한다. 생성되는 자원들에 대한 체계적인 저장 및 관리, 정확한 검색, 그리고 활용성을 극대화하기 위해서는 정확한 분류 체계가 요구된다. 그러나 교육용 저장소 자원을 위한 분류 체계나 분류 모델에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이는 교육 자원의 비효율적 관리, 부정확한 검색 및 낮은 활용성 등의 문제점을 초래한다. 상품 정보와 관련된 분야에서는 다양한 분류 체계에 대한 연구가 이루어져 왔다. 그러나 교육 자원 정보와 기존연구 분야의 정보는 서로 다른 특성을 지닌다. 따라서 교육용 저장소 내 자원 관리를 위한 분류 체계 및 분류 모델에 대한 연구가 요구된다. 교육 자원들에 대한 효율적이고 편리한 활용을 위해서는 여러 관점을 반영하는 분류 체계에 따라 자원들을 일관성 있게 유지 관리하여야 한다. 이 논문에서는 교육 자원의 체계적인 관리 및 활용성 향상을 위한 분류 모델을 제안한다. 즉, 교육용 저장소의 자원들에 대한 분류 체계를 다양한 관점에 따라 동적으로 유지할 수 있는 분류 모델을 제안한다. 이러한 목적을 위해 먼저 관련된 과학기술분야 분류 체계들을 바탕으로 구현 자원들에 적합한 분류 체계를 정의한다. 특히 정의된 분류 체계를 동적으로 유지 관리할 수 있는 분류 모델을 정의한다. 제안된 분류 체계 및 분류 모델은 보다 정확하고 체계적인 구현 자원에 대한 관리를 가능하게 하며 또한 활용의 용이성을 향상시킨다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.43-52
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• 2012

의미 역 결정 (Semantic Role Labeling)은 문장의 각 요소들의 의미 관계를 파악하는 연구 분야로써 어휘 중의성 해소와 더불어 자연언어처리에서의 의미 분석에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 한국어의 경우에는 의미 역 결정에 필요한 언어 자원이 구축되지 못하여 연구의 진행이 매우 미진한 상황이다. 본 논문에서는 의미 역 결정에 필요한 언어 자원 중에서 가장 널리 사용되고 있는 PropBank의 한국어 버전의 구축을 위한 시작 단계로써 자동 술어-논항 분석기를 개발하였다. 자동 술어-논항 분석기는 크게 의미 어휘 사전과 자동 술어-논항 추출기로 구성된다. 의미 어휘 사전은 한국어 동사의 격틀 정보를 구축한 사전이며 자동 술어-논항 추출기는 구문 표지 부착된 말뭉치로부터 특정 술어와 관련있는 논항의 의미 부류를 결정하는 모듈이다. 본 논문에서 개발된 자동 술어-논항 분석기는 향후 한국어 PropBank의 구축을 용이하게 할 것이며, 궁극적으로는 한국어 의미 역 결정에 큰 역할을 할 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권1호
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• pp.123-133
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• 2007

시맨틱 웹과 웹 2.0의 개념이 등장하며 시작된 차세대 웹은 기존의 자원 중심의 서비스를 바꾸고 있다. 즉, 관심의 초점이 이미 풍부해진 자원 자체가 아닌 그 자원을 설명하는 메타 정보로 옮겨지고 있는 것이다. W3C와 ISO에서는 이러한 메타 정보를 기술하기 위한 표준으로 각각 RDF(Resource Description Language)와 토픽맵(Topic Maps)을 정의하여 발표하였다. 그러나 메타 정보를 XML형태로 직접 기술하는 방법은 사용자 참여가 중요시되는 차세대 웹에서 일반 사용자들의 진입을 막을 수 있다. 이러한 문제 해결의 한 방법으로 기존의 WikiWikiWeb 시스템을 확장한 시맨틱 위키(semantic wiki)가 등장하였으며 사용자는 간단한 문법을 통해 위키 페이지에 대한 RDF 메타 정보를 생성할 수 있게 되었다. 본고에서는 토픽맵 기반의 시맨틱 위키와 현재 구현된 RDF 기반의 시맨틱 위키 사이의 메타 정보 상호운용성을 위한 방법을 RDFTM Task Force에서 제시한 방법론을 기초로 살펴보고, 상위의 Wiki 문법을 통해 하위 단의 변환문제가 자연스럽게 해결될 수 있음을 보인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.33-43
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• 2024

Automated text summarization (ATS) systems rely on language resources as datasets. However, creating these datasets is a complex and labor-intensive task requiring linguists to extensively annotate the data. Consequently, certain public datasets for ATS, particularly in languages such as Thai, are not as readily available as those for the more popular languages. The primary objective of the ATS approach is to condense large volumes of text into shorter summaries, thereby reducing the time required to extract information from extensive textual data. Owing to the challenges involved in preparing language resources, publicly accessible datasets for Thai ATS are relatively scarce compared to those for widely used languages. The goal is to produce concise summaries and accelerate the information extraction process using vast amounts of textual input. This study introduced ThEconSum, an ATS architecture specifically designed for Thai language, using economy-related data. An evaluation of this research revealed the significant remaining tasks and limitations of the Thai language.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3102-3119
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• 2021

In the modern rapid growing web era, the scope of web publication is about accessing the web resources. Due to the increased size of web, the search engines face many challenges, in indexing the web pages as well as producing result to the user query. Methodologies discussed in literatures towards clustering web documents suffer in producing higher clustering accuracy. Problem is mitigated using, the proposed scheme, Semantic Conceptual Relational Similarity (SCRS) based clustering algorithm which, considers the relationship of any document in two ways, to measure the similarity. One is with the number of semantic relations of any document class covered by the input document and the second is the number of conceptual relation the input document covers towards any document class. With a given data set Ds, the method estimates the SCRS measure for each document Di towards available class of documents. As a result, a class with maximum SCRS is identified and the document is indexed on the selected class. The SCRS measure is measured according to the semantic relevancy of input document towards each document of any class. Similarly, the input query has been measured for Query Relational Semantic Score (QRSS) towards each class of documents. Based on the value of QRSS measure, the document class is identified, retrieved and ranked based on the QRSS measure to produce final population. In both the way, the semantic measures are estimated based on the concepts available in semantic ontology. The proposed method had risen efficient result in indexing as well as search efficiency also has been improved.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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• pp.389-403
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• 2008

웹에서의 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 현재의 웹은 더욱 더 많은 한계를 드러내고 있다. 정보검색의 측면에서 본다면 웹 페이지는 사람이 이해하기 위한 표현 정보만을 담고 있기 때문에 사용자는 단순히 키워드의 포함 여부에 따라 많은 문서를 검색 결과로 제공받게 되며, 이들 사이에 필요한 정보를 발췌하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 노력의 일환으로 W3C에 의해 시맨틱 웹이 제안되었다. 시맨틱 웹은 자원과 자원간의 관계 정보로 이루어진 온톨로지를 기반으로 하고 있으며, 따라서 사용자는 온톨리지 기반의 검색을 통해 의미 있는 정보를 제공받을 수 있다. 온톨로지는 의미적인 정보를 담고 있기 때문에 사용자에게 적절한 정보를 제공해 줄 수 있는 새로운 검색 방법과 이를 사용자에게 보여줄 수 있는 시각화 방법을 요구하게 된다. 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 한 의미적 정보의 연관관계를 찾아나가는 검색 방법과 이를 사용자에게 제공해 주기 위한 시각화 방법을 제안하고자 한다. 논문에서 제안하고자 하는 바는 온톨로지로부터 사용자의 질의와 관련된 자원과 다른 자원 사이의 관계를 검색해서 제공하고자 하는 것이다. 이를 통해 사용자는 단순히 질의어가 포함된 결과가 아닌 질의어와 다른 자원간의 관계를 파악할 수 있으며, 자원 간의 관계를 기반으로 탐색해 나갈 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.353-360
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• 2004

웹은 이제 더 이상 무의미한 정보의 바다가 아니라, 의미있는 정보를 사용자에게 정확하게 전해줄 수 있는 새로운 Semantic Web 시대를 맞이하고 있다. 그 출발점이 XML과 메타데이터였다면 웹의 자원을 연결시켜 주는 RDF를 거쳐, 이제는 의미와 논리가 Ontology를 통해 자리 잡고 있다. 현재 국내의 많은 웹 교육 자료들이 한국교육학술정보원의 메타데이터형식(KEM)에 메타데이터가 구축되었다. 따라서 우리나라도 이제는 의미와 논리의 형식을 연구해야 될 시기가 되었다. 하지만, 국내의 많은 연구자들은 KEM보다 DublinCore의 DC와 SCORM의 LOM의 연구에 더 적극적이다. 따라서 현재는 의미와 추론의 연구보다 세 개의 서로 다른 메타데이터를 엮어서로 공유하고 통합할 수 있는 방법의 연구가 선행되어져야 한다. 이에 본 연구는 세 메타데이터 형식을 통합해주는 Ontology를 설계해 보고, 프로토타입 검색 시스템을 구현해 보았다. 연구 결과 세 메타데이터의 많은 요소들이 서로 같은 요소 이름과 의미를 가지고 있었고, 몇 개의 요소들은 서로 같은 의미이지만 다른 요소 이름을 가지고 있었다. Ontology를 설계할 때 이렇게 동일한 의미를 가진 다른 이름의 요소들은 일대일 매핑 기법을 적용하여 설계하였다. 본 연구에서 설계한 Ontology가 세 가지 다른 형식의 메타데이터를 통합하는 통합 스키마로 활용될 수 있음을 확인하였다. 더불어 검색 결과를 좀 더 다양하게 동의, 반의, 계층, 연관 관계까지 제공하기 위해서는 좀 더 정교한 속성 설계가 필요하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.238-245
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• 2016

다양한 무기체계가 활용되고 있는 전장공간은 자원이 제약되고 가변성이 높은 특징을 가진다. 이러한 전장환경에서 운용되는 각 자원들간의 접근성과 통합성의 한계를 극복하기 위한 방안 중의 하나가 서비스 지향 구조 기반의 기술이다. 임무 수행을 위해 필요한 각 서비스들은 기술된 전장에 배치된 자원과 적절한 형태로 군 임무 환경에서 활용되는 탐지/타격 무기체계를 포함하는 자원을 임무 수행 시에 임무 요구사항에 따라 적시에 적절하게 배치하여 사용하기 위해서 자원을 최적의 자원을 찾는 기술이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 임무 달성에 필요한 요구사항과 자원의 제공능력을 온톨로지 기반으로 모델링하여 능력기반 시맨틱 매칭 방법과 적용 결과를 통해 그 실효성을 보이고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.25-33
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• 2006

시맨틱 환경에서의 시맨틱 검색을 위해서는 분산된 자원의 관리와 처리가 중요한 요소이다. 분산된 자원의 효율적인 검색을 위해서는 온톨로지의 사용이 필수적이지만, 모든 자원에 대한 통합적인 온톨로지를 구축하는 것은 현실적으로 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 웹 환경에서의 대부분의 자원은 관계형 데이터베이스 형태로 저장되어져 있다고 가정하고, 시맨틱 검색을 위하여 분산된 관계형 데이터베이스 테이블과 도메인 온톨로지간의 매칭을 위한 방법을 제안한다. 기존의 관계형 데이터베이스와 도메인 온톨로지간의 매칭에 관한 연구들은 관계형 데이터베이스에서 로컬 온톨로지를 추출하여 도메인 온톨로지와의 매칭을 수행하였다. 그러나, 로컬 온톨로지를 추출하는 과정에서 도메인 온톨로지와의 상관관계를 이용하지 않음으로 인하여 도메인 정보가 손실되는 문제점을 가지고 있다. 이에 대한 해결책으로 관계형 데이터베이스의 인스턴스들과 도메인 온톨로지의 인스턴스간의 유사도 측정을 통한 정보 손실을 방지하였으며, 관계형 데이터베이스내의 테이블들간의 관계와 온톨로지에서의 클래스들간의 관계 정보를 이용하여 보다 효율적인 매칭이 가능하도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권4호
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• pp.219-233
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• 2008

본 논문에서는 계층화된 개념 지식인 온톨로지를 블로그 환경에 적용함으로써 시스템 관리자가 블로그 공간(Blogosphere)을 체계적으로 분석, 관리할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 블로그 모델을 제안한다. 제안 모델에서 시스템 관리자는 온톨로지 용어 사이에 설정된 다양한 관계성 링크를 추적하고 분석함으로써, 블로그 사용자들이 다양한 관점에 따라 유기적으로 원하는 블로그 자원에 접근할 수 있도록 지원한다. 즉, 블로그 들간에 이루어지는 상호작용 활동을 파악하고 상호작용을 기반으로 동적으로 관심커뮤니티를 형성해주며, 시스템은 이를 적절한 사용자들에게 추천 방식으로 제공해 주는 기능을 지원한다. 제안 모델의 지원 기능을 체계화하기 위해 본 논문에서는 1) 블로그 환경에 사용되는 자원과 관련된 정보를 객체와 관계성으로 표현한 뒤 2) 이들을 대상으로 구조적 연산을 지원하는 일련의 연산자 집합 및 이들간의 조합으로 구현되는 시스템 질의 처리 과정을 정형화한다.