• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.16 no.4
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• pp.53-74
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• 1999

This paper describes concept mapping techniques for eliciting and representing knowledge. Concept mapping techniques range from very informal to very formal. Informal concept mapping techniques are usually very easy to use and understand for humans, but not for computers. Formal concept mapping techniques are computational, but humans usually find them hard to understand and use. A knowledge acquisition and representation tools which handle both kinds, and the transition from informal to formal, would be very useful. It is proposed that concept maps be regarded as basic components of any knowledge-based system, complementing text and image with formal and informl active diagrams.

• Journal of Society of Preventive Korean Medicine
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• v.28 no.2
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• pp.85-97
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• 2024

목적 : 본 연구는 한의약에서 사용하는 용어가 SNOMED CT로 매핑 가능한지 여부를 조사하고, 한의약 용어를 표현하기 위해 기존 SNOMED CT 온톨로지를 개선할 수 있는 방안을 제안하는 것을 목표로 하였다. 방법 : 선행 연구의 매핑 가이드라인에서 제시된 7단계 과정을 수정하여 활용하였다. 매핑의 목적 및 범위 정의, 용어 추출, 개념 추출, 매핑을 위한 소스 용어 작업, SNOMED CT 개념 검색, 매핑 관계 분류 및 매핑 검증의 과정을 수행하였다. 매핑의 목적은 한의약 임상 아이디어를 표현하는 표준 용어로서 SNOMED CT를 평가하는 것이고, 범위에는 편두통 환자 관리의 평가, 진단, 치료 및 예방을 포함하였다. 결과 : 총 546개의 용어가 추출되었다. 중복된 용어를 제거한 후, 271개의 개념이 SNOMED CT 매핑에 사용되었다. 이중 43.2%는 SNOMED CT 개념과 의미론적으로 동등하게 매핑되었고(117개 개념), 39.1%는 SNOMED CT 개념이 더 포괄적인 의미를 가지도록 매핑되었다(106개 개념). 상대적으로 포괄적인 의미를 가지는 SNOMED CT 개념에 매핑된 한의약 개념 106개 중 19개는 SNOMED CT 후조합을 이용하여 의미론적으로 동등하게 표현이 가능하였다. 나머지 17.7%의 한의약 개념은 SNOMED CT에 매핑할 수 없었다. 결론 : 본 연구는 한의약에서 사용되는 개념을 SNOMED CT에 매핑하여 한의약 용어를 표준화하였다. 연구 결과를 바탕으로, 한의약에서 사용되는 용어를 표준의료용어로 표현하기 위하여 SNOMED CT에 새로운 개념과 속성을 추가하는 것을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.172-176
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• 2010

본 논문에서는 위키피디아의 '틀(temp late)'을 기조로 하여 작성된 온톨로지인 OntoCloud의 신뢰도를 보장하고 공유 및 재사용을 가능하게 하기 위하여 또 다른 어휘집합체인 워드넷(WordNet)과의 매핑을 한다. 온톨로지 매핑 기술은 온톨로지 개발 기술의 한 방법으로, 서로 비슷한 도메인을 대상으로 이미 구축되어진 서로 다른 다수의 온롤로지를 연결시킴으로서 하나의 풍부한 정보를 가지고 있는 연결망을 구축하는 방법이다. 본 논문에서는 OntoCloud와 워드넷을 두개의 온톨로지로 정의하고 각 온톨로지의 개념에 대한 정의문 비교 방법을 통해서 두개의 온톨로지에 존재하는 유사한 개념을 연결한다. 이렇게 매핑된 정보들은 OntoCloud 개념을 워드넷 어휘로 연결함으로써 개념에 대한 직관적인 이해를 돕고, 워드넷에 연결된 다른 시소러스 (예: SUMO, CoreNet 등)와 간접적으로 연결할 수 있는 틀을 마련한다. 또한 온톨로지의 상하위 계층정보를 자동으로 보강하는 등의 OntoCloud 유지보수에 활용될 수 있다. 본 논문의 실험에서는 두개의 서로 다른 온톨로지의 정의문에 사용된 어휘의 겹침 정도로 두개의 개념의 유사성을 판별하는 방법을 보인다. 본 논문에서 제시한 방법으로 약 73%의 개념 매핑에 성공하였으나, 추후 매핑 프로세스의 전처리 과정(약자 처리 및 복합명사 대응 모듈)을 추가하고 온톨로지의 구조적 특성을 활용하여 유사 개념 자동 매핑 기술을 향상시키고자 한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.6
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• pp.466-475
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• 2009

Considerable research in the field of ontology mapping has been done when information sharing and reuse becomes necessary by a variety of ontology development. Ontology mapping method consists of the lexical, structural, instance, and logical inference similarity computing. Lexical similarity computing used in most ontology mapping methods performs an ontology mapping by using the synonym set defined in the WordNet. In this paper, we define the Super Word Set including the hypenym, hyponym, holonym, and meronym set and propose an ontology mapping method using the Super Word Set. The results of experiments show that our method improves the performance by up to 12%, compared with previous ontology mapping method.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.9 no.2
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• pp.96-103
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• 2010

This paper studies the performance of STTC with minimum Hamming distance (MHD) mapping in order to improve the bit error rate (BER) performance. Unfortunately, the MHD mapping used in trellis coded modulation (TCM) or multiple trellis coded modulation (MTCM) cannot be directly applied to STTC because the trellis structure of STTC is generally different from that of TCM or MTCM. Therefore, we need a simple modification to apply the MHD mapping concept in STTC. The core of the modification assigns information bits with a Hamming distance in proportion to the sum of the Euclidean distance to trellis branch of STTC. To the best knowledge, this combination has not been considered yet. The BER performance is examined with simulations and the performance of MHD mapping is compared to that of well known natural mapping and Gray mapping on both fast Rayleigh as well as fast Rician fading channels. It is shown that the performance of MHD mapping is much better than that of natural mapping or Gray mapping over fast Rician fading channels, especially.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.7 no.4
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• pp.98-108
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• 2004

The concept of community capacity is regarded as the ability of people and communities to do works associated with the determinant factors and indicators of the circumstances of socio-economic, environmental and physical contexts. Building capacity of communities to effectively analyze our problematic issues and planning of community development is often required to scrutinize current status of community of socio-economic and infrastructural capacity development with GIS. We consider community development as a planned effort to build assets that increase the capacity of communities. Spatial asset mapping is the process enabling to identify and make inventories of tangible and intangible assets. This mapping requires developing a capacity inventory that collects individual organizational and community capacities in view of human, socio-cultural, natural, financial, digital, and physical capacity. The purpose of this research is not only designed to suggest a new concept capacity building, but also proposes a more creative framework of asset-based community cap linking to parcel-based spatial asset mapping and capacity mapping process.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.4
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• pp.223-238
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• 2007

This paper contains an analysis of the methods that have been used to achieve or improve interoperability among metadata and discuss the possibilities and limits of semantic interoperability among metadata using crosswalk. After that a semantic metadata mapping process which is able to maximize the interoperability among metadata is suggested. The methodology consists of four steps such as identifying metadata schema, finding common data element concepts(DECs), grouping attributes by the DECs, and mapping into a table. An experimental application of the process was performed onto two human resource information metadata standards developed in Korea.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.1
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• pp.42-48
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• 2012

Since the Semantic Web emerged, ontology has been widely used in web environment. Even ontologies belong to the same domain, they may contain same meaning different words, or different meaning same words according to their development background and the type of utilization. In order to share and reuse the ontologies, ontology mapping is required. This paper presents a ontology mapping method that consists of the initial process of multi-level mapping based on lexical information, and the second mapping process using the lexical results and structural similarity. Mapping performance was improved by additionally expanding structural information of blank nodes, which have no lexical information. Through experiments, our method achieved 86.38% in F1-measure.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.183-188
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• 2007

게임은 데카르트적 좌표(Cartesian coordinates)의 전통을 뒤흔들고 육체와 정신, 이성과 감성, 실재와 가상을 가로지르면서 진화하고 있다. 수많은 철학적 담론을 야기하는 사유의 대상이 되고 있는 게임은 "미학적 기술(Aesthetic Technology)의 철학화(Philosophizing)"로 새롭게 정의될 수 있다. 게임의 메타포적 특성은 철학화하는 게임을 규정하는 중요한 면이다. 메타포(Metaphor)는 '개념의 매핑'(Mapping of the Concept)이며, 분리된 정신과 육체, 내용들을 연결하는 게임 역시 개념의 매핑으로 메타포가 된다. 게임의 메타포적 특성은 몰입(Immersive)과 연결되며 게임 기술의 발달로 개념의 매핑은 '개념의 몰핑'(Morphing of the Concept)으로 나아간다. 게임과 서사 사이의 갈등 또한 철학화 하는 게임의 까다로움을 드러내는 것이다. 게임학(Ludology)과 서사학(Narratology)의 이론적 논쟁에도 불구하고, 게임의 서사와 문학의 서사 사이에는 분명한 존재론적 차이가 있다. 우리는 게임에서 단지 사물이 움직이는 것을 보는 것이 아니라, 우리는 '우리 자체가(우리 스스로가) 움직이기 때문에 움직이는 것들을 보는 것'이기 때문이다. 그러므로 게임의 앵글(보는 방식)은 의미와 행위자가 아니라 '사용과 사용자(Use and User)'로 이동되어야 하며, 이때 서사는 '규칙의 해석(Interpretation)' 과정에서 생기는 잉여물(Surplus)이 된다. 게임은 수적으로 재현되며, 수적 재현을 통해 만들어지는 생산물(Product)은 서사가 아니라 알고리즘(Algorithm)이라는 숨은 규칙을 지닌 데이터베이스(Database)이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.633-635
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• 1998

Farmer 모델에서 지원하는 다중성(multiplicity)은 하나의 개체를 구성하기 위하여 동일한 형태의 구성요소가 여러 번 발생하는 경우에 이의 대표적인 요소만을 표시하는 추상화 개념으로서 Farmer 모델에서만 지원하는 독특한 추상화 개념이다. 다중성 추상화 개념에서 정의된 대표개체는 자신의 인스턴스들을 가질 수 있다. 이들 인스턴스들은 IM-컴포넌트 타입 개체 노드 및 OM-컴포넌트 타입 개체 노드이며 다중성 인스턴스 링크를 이용하여 대표개체와 연결된다. 본 논문에서는 다중성 추상화 개념과 다중성 인스턴스 링크의 정의 및 예를 제시하며 실제 Farmer 모델링 알고리즘내에서 다중성 인스턴스 링크의 개념을 다중성 매핑 알고리즘을 통하여 구체화시켰다.