In Semantic Web, metadata and ontology for representing semantics and conceptual relationships of information resources are essential factors. RDF and RDF Schema are W3C standard models for describing metadata and ontology. Therefore, many studies to store and retrieve RDF and RDF Schema documents are required. In this paper, we focus on some results of analyzing available query patterns considering both RDF and RDF Schema and classify queries on RDF and RDF Schema into the three patterns. RDF and RDF Schema can be represented as graph models. So, we proposed some strategies to store and retrieve using the graph models of RDF and RDF Schema. We can retrieve entities that can be arrived from a certain class or property in RDF and RDF Schema without a loss of performance on account of multiple joins with tables.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.9
no.8
/
pp.243-250
/
2020
Knowledge graph-based question answering not only requires deep understanding of the given natural language questions, but it also needs effective reasoning to find the correct answers on a large knowledge graph. In this paper, we propose a deep neural network model for effective reasoning on a knowledge graph, which can find correct answers to complex questions requiring multi-hop inference. The proposed model makes use of highly expressive bilinear graph neural network (BGNN), which can utilize context information between a pair of neighboring nodes, as well as allows bidirectional feature propagation between each entity node and one of its neighboring nodes on a knowledge graph. Performing experiments with an open-domain knowledge base (Freebase) and two natural-language question answering benchmark datasets(WebQuestionsSP and MetaQA), we demonstrate the effectiveness and performance of the proposed model.
As artificial intelligence is actively studied, it is being applied to various fields such as image, video and natural language processing. The natural language processing, in particular, is being studied to enable computers to understand the languages spoken and spoken by people and is considered one of the most important areas in artificial intelligence technology. In natural language processing, it is a complex, but important to make computers learn to understand a person's common sense and generate results based on the person's common sense. Knowledge graphs, which are linked using the relationship of words, have the advantage of being able to learn common sense easily from computers. However, the existing knowledge graphs are organized only by focusing on specific languages and fields and have limitations that cannot respond to neologisms. In this paper, we propose an intelligent chatbotsystem that collects and analyzed data in real time to build an automatically scalable knowledge graph and utilizes it as the base data. In particular, the fine-tuned BERT-based for relation extraction is to be applied to auto-growing graph to improve performance. And, we have developed a chatbot that can learn human common sense using auto-growing knowledge graph, it verifies the availability and performance of the knowledge graph.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
/
v.19
no.1
/
pp.23-67
/
2019
Records in Contexts (RiC) is an international archival description standard developed by integrating and normalizing four archival description standards of the International Council of Archives (ICA). RiC has the advantage of diversifying archival description, exposing the context of records, and ensuring data interoperability between disparate systems. In this study, RiC is set up as a key tool in the design of archive systems, and logical data modeling is performed to implement the database. Because of RiC's conceptual model, RiC-CM can be used as a data reference model, and which makes it possible to develop a data model that meets user requirements. Therefore, this study intends to implement these two data models: relational data model, which is widely used as the database on legacy systems, and graphical data model, which can flexibly extend objects around the relationship between information entities.
Seo, Jung-Joo;Kim, Jin-Il;Kim, Eun-Sang;Kim, Daniel;Jeong, Ha-Woong;Kim, Sung-Ryul;Park, Kun-Soo
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2012.06a
/
pp.400-402
/
2012
웹을 구성하는 웹 페이지들과 페이지들 사이의 하이퍼링크들은 방향성을 지니는 그래프로써 표현될 수 있으며, 웹 그래프가 가지는 독자적인 링크 구조의 특성은 다양한 분야의 연구에서 활용되고 있다. 현재 검색 엔진들이 수집한 웹 페이지들은 그 규모가 수십억 개로 방대한 양을 이루고 있다. 본 논문에서는 약 3억 개의 국내 웹 페이지들을 수집하고, 링크 데이터를 추출하여 생성한 웹 그래프의 구조에 대해 분석한다. 국내 웹 페이지들의 링크의 진입 차수와 연결 요소들의 크기 분포는 멱법칙을 따르고, 웹 페이지의 진출 차수는 특정 차수 이상에서 멱법칙을 가짐을 확인한다. 또한 그래프 알고리즘을 이용하여 웹 그래프를 구성하는 요소들로 나눈 후 전체적인 구조를 도식화한 보우타이 다이어그램을 도출한다.
모션 데이터들을 그래프로 저장하고 이를 모션합성에 이용하는 기존의 연구들은, 모든 모션 프레임간 연결비용계산으로 인하여 그래프 생성에 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 보완하여 빠르고 효과적으로 그래프를 생성하는 방법을 제시한다. 우선, PCA를 이용하여 모션들을 2차원에 투영시키고, 2차원 상의 간단한 거리계산으로 전이에지가 존재할 가능성이 큰 프레임 쌍들을 찾아낸다. 다음으로, 이런 프레임 쌍에 대해서만 연결비용을 계산하여 그래프를 생성한다. 따라서, 모든 프레임에 대한 비용계산에 비해 본 논문에서 제안한 방법은 효율적으로 그래프를 생성하게 된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2023.05a
/
pp.442-444
/
2023
그래프 임베딩 방법은 그래프 구조를 이용하여 그래프의 노드를 저차원 임베딩 공간에서 벡터로 매핑하여 각 노드를 벡터로 표현하는 것을 목표로 한다. 다양한 방법들이 제시되었지만 기존의 방법들은 그래프에서 노드 간의 유사성을 잘 보존할 수 없어 다양한 기계 학습에 대해 부정확한 벡터를 생성하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 노드 사이의 유사성을 이용한 방법이 제안되었다. 본 논문에서, 우리는 여섯 가지 실세계 데이터셋을 사용하여 세 가지 기계 학습 작업시 그래프 임베딩 방법들의 성능을 비교하여 유사성 기반의 그래프 임베딩 방법의 우수성을 확인했다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2023.07a
/
pp.517-518
/
2023
본 논문에서는 인공지능 신경망의 하이퍼 파라미터들이 그래프 신경망 모델의 성능에 미치는 영향을 알아보기 위하여 대규모 그래프 데이터를 기반으로 이진 분류 문제를 예측하는 그래프 합성곱 신경망 모델(Graph Convolution Network Model)을 구현하고 모델의 다양한 하이퍼 파라미터 중 손실함수와 활성화 함수를 여러 가지 조합으로 적용하며 모델 학습과 예측 실험을 시행하였다. 실험 결과, 활성화 함수보다는 손실함수의 선택이 모델의 예측 성능에 좀 더 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다.
Recently, as graph-structured data is widely used in various fields such as social networks and semantic Webs, needs for an effective and efficient search on a large amount of graph data have been increasing. Previous keyword-based search methods often find results by considering only the relevance to a given query. However, they are likely to produce semantically similar results by selecting answers which have high query relevance but share the same content nodes. To improve the diversity of search results, we propose a top-k search method that finds a set of subtrees which are not only relevant but also diverse in terms of the content nodes by controlling their similarity. We define a criterion for a set of diverse answer trees and design two kinds of diversified top-k search algorithms which are based on incremental enumeration and A⁎ heuristic search, respectively. We also suggest an improvement on the A⁎ search algorithm to enhance its performance. We show by experiments using real data sets that the proposed heuristic search method can find relevant answers with diverse content nodes efficiently.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2016.10a
/
pp.523-524
/
2016
본 논문에서는 링크드 데이터를 위한 대용량 RDF 저장 및 검색 시스템을 제안한다. 현재 링크드 데이터에 대한 핵심 이슈는 링크드 데이터의 효율적인 저장과 검색, 그리고 활용 애플리케이션 개발이다. 제안 시스템은 저장 관리자, 인덱스 구조, 그리고 질의 처리기로 구성되어 있다. 저장 관리자는 대용량 RDF 데이터를 처리하기 위해 그래프 데이터베이스에 데이터를 분산 저장하며, 인덱스 구조는 다차원 히스토그램, 보조 인덱싱, 그리고 그래프 인덱싱 기법이 구현된다. 질의 처리기는 SPARQL 또는 NoSQL 질의를 사용하여 질의 최적화 및 랭킹기법이 적용된 RDF 트리플 검색을 수행한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.