Currently, hotel search engines may help travelers find hotels, but the returned set of information is usually not satisfactory to them. It is because the engines do not understand what travelers want exactly and cannot deal with the travelers' interest which is expressed in various terms, even including some ambiguous ones. The objective of this research is to build hotel ontology using currently available semantic web technologies such as RDF, OWL and SWRL and to show how it can be used to help travelers find hotels of their interest. To that end, we analyzed available hotel-related ontologies and investigated typical terms which are used when searching for hotels in the Q&A communities. Based on the results of the analysis and investigation, we designed hotel domain ontology which consists of Objective Concepts Ontology(OCO), Universal Concepts Ontology(UCO), and Evaluation Concepts Ontology(ECO). To demonstrate the use of the ontology for a hotel search, we developed a Semantic Hotel Search System (SHSS).
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2003.08a
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pp.143-152
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2003
본 연구는 인터넷 환경에 따른 정보의 지식화현상과 지식경영 추세에 따라 새롭게 등장한 웹 검색엔진의 지식검색커뮤니티 기반 지식관리에 관한 연구이다. 아직까지 지식검색커뮤니티에 대한 연구를 거의 찾아볼 수 없는 상황에서, 본 연구는 네이버의 ‘지식 iN’, 야후의 ‘지식검색’, 엠파스의 ‘지식거래소’를 대상으로 웹 검색엔진의 지식검색커뮤니티를 살펴보았다. 지식의 개념을 통해 지식 순환과정을 고찰하였고, 순환과정의 각 단계별로 지식관리를 연구하였다. 더불어 커뮤니티 기반의 지식창출과 지식공유단계에 대한 이용자연구를 하고자 한다. 이를 바탕으로 보다 건전하고 활발한 지식공유문화조성을 위한 지식검색커뮤니티의 활성화 방안을 제안하고자 한다.
The set-based POI search algorithm showed better performance than the existing hard matching search when inaccurate queries are entered. In the set-based POI search algorithm, however, there is a problem that can't classify duplicate characters within a record. This is due to it's 'set-based' search property. To solve this problem, we improve the existing set-based POI search algorithm. In this paper, we propose and implement an improved set-based POI search algorithm that is able to deal duplicate characters properly. From the experimental results, we can find that our technique for duplicate characters improves the performance of the existing set based POI search algorithm.
멀티미디어 자료는 빠르게 증가하고 있는 반면, 텍스트 기반의 검색엔진을 이용한 멀티미디어 자료 검색은 자료 내부를 검색할 수 없는 단점으로 인하여 검색된 정보의 정확성과 정확한 정보의 위치를 찾는 것이 어렵다. 그래서 이러한 문제를 해결하고자 멀티미디어 Deep Tagging 개념을 이용하여 비디오 파일에 자동으로 Deep Tagging 을 생성하고 또한 기존 하이퍼텍스트 기반의 하이퍼링크를 하이퍼비디오로 확장한 브라우저를 제안한다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.198-202
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2000
차세대 검색 엔진의 모형으로 일컬어지는 질의/응답 시스템을 개발하는데 있어서, 보다 정확하고 유연한 검색 결과를 제공하기 위하여 개념망에 기반한 지식베이스 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 기존의 개념망에 속성 구조를 추가한 확장 개념망과 속성에 의해 분류되는 정답문서 집합으로 구성되는 지식베이스를 이용한 질의/응답 시스템을 제안한다. 본 논문의 지식베이스에서 정의한 속성은 질의/응답에서 정답문서를 효과적으로 연계시켜 사용자에게 보다 유연한 정답을 제공할 수 있게 한다. 본 논문에서는 경제 분야의 지식베이스의 활용 예를 설명한다.
O Gyeong-Jin;Kim Heung-Nam;Bae In-Gyeong;Jo Geun-Sik
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.270-276
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2006
문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.
Most of the content-based image retrieval systems focuses on similarity-based retrieval of natural picture images by utilizing color. shape, and texture features. For the neuroscience image databases, we found that retrieving similar images based on global average features is meaningless to pathological researchers. To realize the practical content-based retrieval on images in neuroscience databases, it is essential to represent internal contents or semantics of images in detail. In this paper, we present how to represent image contents and their related concepts to support more useful retrieval on such images. We also describe the operational semantics to support these advanced retrievals by using object-oriented message path expressions. Our schemes are flexible and extensible, enabling users to incrementally add more semantics on image contents for more enhanced content searching.
정보검색 분야에서 어휘 불일치 문제를 해결하기 위해 질의에서의 어휘 사이의 관계를 반영하는 것은 필수적인 요구사항이 되었다. 본 논문에서는 문장-문장 번역쌍을 이용하여 어휘 번역확률을 계산하였고, 어휘관계 정보를 반영하는 번역기반 언어모델에 어휘와 질의 개념과의 연관 정도를 반영한 모델을 제안한다. 뉴스 컬렉션 집합인 TREC AP 컬렉션에 대한 비교실험을 하였다. 실험결과에서 언어모델보다 어휘 관계를 반영한 번역기반 언어모델의 성능이 향상되었고 어휘의 질의개념 연관도를 반영한 모델이 번역기반 언어모델보다 성능이 향상됨을 보였다.
최근 인터넷 기술의 비약적인 발전으로 웹상에 많은 양의 정보가 존재하고, 많은 사람들이 이를 검색하고 활용하게 되었다. 그러나 기존의 검색방식은 단순히 텍스트 매칭(Text matching) 방법을 사용하고 있어 많은 자료들 사이에서 자신이 원하는 자료를 찾는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 검색할 자료의 정보를 바탕으로 그와 유사한 자료를 검색해주는 웹 문서 검색 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 울산대학교 어휘 지능망인 U-WIN을 기반으로 개념적 밀도와 단어 간의 유사성 측정을 이용하여 의미적인 검색이 되도록 하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.11a
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pp.352-356
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2004
Without detailed exact knowledge of a retrieval collection, most users find it difficult to formulate effective queries. A method to overcome this difficulty is to use query expansion that reformulates better query from initial query. In this paper we propose concept based query evaluation method using concept of class that retrieved from initial query.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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