• Journal of Digital Convergence
• /
• v.11 no.6
• /
• pp.175-185
• /
• 2013

For effective information sharing, data provenance semantics need to be managed effectively. Based on a scheme to represent data provenance semantics, we propose a model to calculate information sharing costs. Information sharing costs are derived from probabilities of type I and type II errors that occur in organizational information sharing, costs related to these errors, and information sharing distances between organizational units which are determined by information sharing workflows. We apply the model to various types of information sharing workflows including departmental information systems, hierarchical information systems, a hub and a stand-alone system. The calculated information sharing costs show that the hub with data standardization is best in information sharing; however without standardization its information sharing cost deteriorates to that of a departmental information system. And, any information sharing workflow is better than a stand-alone system. It is proved that the model is useful in analyzing effectiveness of information sharing workflows and their characteristics.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.340-345
• /
• 2006

개인 디지털 콘텐츠 증가에 따른 개인 미디어의 관리를 위해 대량의 메타데이터를 자동으로 생성하는 연구가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 이용하여 개인 미디어 메타데이터를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부족한 정보로부터 적합한 의미를 추출하여 메타데이터를 자동 생성하므로 콘텐츠관리의 어려운 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용자가 메모를 부착하기만 하면, 온톨로지 기반 추론을 통해 메타데이터를 자동 생성하는 방법으로 다음과 같은 세가지 기술과 특징을 갖는다. 첫째, 개인 미디어 온톨로지를 정의한다. 둘째, 미디어 메타데이터 표준을 정의한다. 미디어의 종류가 다르더라도 정의한 표준의 키워드만 추출할 수 있다면 미디어의 통합관리가 가능하다. 셋째, 메타데이터 자동 생성 기술을 연구한다. 단순히 온톨로지에 정의된 키워드의 의미만을 보지 않고, 온톨로지 기반의 추론엔진을 이용하여 사용자를 중심으로 관련 키워드의 관계를 고려한 메타데이터 생성의 정확성을 높인다. 이러한 기술을 기반으로 시맨틱 검색도 가능하며, 기존의 메타데이터 저작도구와 비교하여 보다 정확한 메타데이터 자동생성과 검색이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.271-273
• /
• 2001

웹 로그는 웹 서버를 통해 이루어지는 작업들에 관한 기록으로써, OLAP이나 데이터 마이닝과 같은 비즈니스 인텔리전스 기술로 분석되어 고부가가치 창출에 사용되는 중요한 자료이다. 웹 로그에는 파일 이름과 같은 물리적인 데이터가 저장되는데 이러한 데이터는 분석에 사용되기 전에 정제과정을 통해 의미 있는 데이터로 변환되거나 불필요한 경우에는 삭제된다. 웹 로그 데이터의 분량을 적정선으로 유지하면서 데이터 정제 작업의 일부가 해결되도록 하는 방법으로 웹로그 생성단계에서 시스템이 제공하는 필터를 쓸 수 있다. 그러나, 필터로는 웹 페이지의 내용이 동적으로 변경되는 경우 그 상황을 즉시 반영하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 웹 로그가 ‘지능적 웹 로거’를 통해 생성되도록 하여 이러한 문제를 해결하였다. ‘지능적 웹 로거’를 통해 불필요한 데이터의 생성을 막고, 물리적인 데이터를 신속하게 의미 있는 데이터로 변환하도록 하였다. 웹 페이지의 변경 내용을 웹 로그 생성에 즉시 반영하여 의미 있는 데이터 생성에 이용함으로써, 웹 로그 생성 후에 실행되던 데이터 정제작업 자체를 단순화시켰고, 웹사이트 관리자가 편리한 사용자 인터페이스로 로그 규칙을 만들어 적용할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.211-215
• /
• 2002

본 연구에서는 온라인 다중 사용자 환경의 eBook annotation 시스템 개발에서 데이터를 의미 기반으로 관리하고, 데이터에 대하여 상호 공통적인 이해를 표현하며, 그리고 데이터에 대한 무결성 검사 등을 지원하기 위해서 eBook annotation 온톨로지를 설계하였다. eBook annotation 데이터에 대한 상호 공통적인 이해의 표현을 위해서 한국 전자책 문서 표준인 EBKS(Electronic Book of Korea Standard)를 기반으로 설계 하였으며 설계 된 온톨로지는 Conceptual Graph(CG)를 사용하여 표현하였다. 의미 기반의 처리를 위해서 본 온톨로지에서는 동의어(synonym) 관계와 다국어(multilingua) 관계를 고려하였으며 또한 annotation 데이터 생성시 오류 방지와 중요도를 표현 하기 위해서 무결성 검사, 중요성 axiom을 고려 했다. 제안된 온톨로지는 annotation 데이터의 재사용성을 높일 수 있고 의미 정보를 활용함으로써 eLearning, cyberclass과 같은 다중사용자 환경에서 효과적인 협업을 가능하게 한다. 본 연구에서 구현한 eBook annotation 시스템은 설계한 온톨로지를 이용함으로써 의미 기반의 데이터 관리가 가능하다. 또한 annotation 생성 시 온톨로지 구조를 모르더라도 annotation을 생성할 수 있는 인터페이스를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06b
• /
• pp.357-360
• /
• 2011

최근 인터넷과 통신기술, 특히 모바일과 관련된 기술의 급속한 발전으로 소셜 커뮤니케이션 수단으로 대표되는 SNS(Social Networking Service)가 중요한 이슈로 부각되어지고 있다. SNS 서비스 제공시 중요하게 고려되어져야 할 사항은 정확하고 의미 있는 데이터를 통해서 사용자가 원하고 관심 있는 분야의 정보를 어떻게 제공할 것인가에 초점이 맞춰져 있어야 한다. 그러나 최근 폭발적으로 증가되어지고 있는 소셜 데이터 때문에 사용자는 의미 분석이 정확하게 이루어지지 않은 신뢰성이 결여된 소셜 커뮤니케이션 서비스를 제공받고 있다. 이러한 소셜데이터 분석의 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에 필요한 데이터를 수집하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 수집된 대용량 SNS 데이터의 의미를 분석 할 수 있는 MapReduce 기반의 분석 모듈의 구조를 제안하였다. 제안한 모듈은 의미 분석에 필요한 소셜 데이터를 수집하는 수집 기능과 수집된 소셜데이터의 의미 분석을 수행하는 분석 기능을 포함하고 있다. 수집 기능은 SNS에서 생성되는 텍스트 형태의 데이터를 수집하고 MapReduce를 통해서 데이터를 분석하기 쉽게 적절한 크기로 생성된 파일을 분할한다. 수집된 소셜 데이터의 의미 분석은 기존 TF-IDF 방식에 개선된 Weighted-MINMAX 적용한 알고리즘을 통해서 구현하였다. 개선된 알고리즘은 단어의 중요도를 평가하고, 중요도가 높은 단어로 구성된 의미정보 제공 서비스를 지원한다. 시스템의 성능 평가를 위해서 노드별 데이터 처리시간과 추출 키워드의 정확도를 측정하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.162-166
• /
• 2020

자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.323-324
• /
• 2011

데이터 마이닝은 주어진 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾기 위한 방법으로 주로 사용된다. 하지만, 분석을 위한 데이터에 의미 없는 정보가 포함되어 있다면 분석 결과를 신뢰 할 수 없을 것이다. 이를 위해서 의미 없는 데이터를 제거하기 위한 연구 사례가 있으나, 정상적인 데이터도 함께 제거될 수 있다는 단점이 있다. 본 논문은 패턴 추출을 위한 분석 데이터를 SVDD 방법을 이용하여 의미 있는 데이터와 의미 없는 데이터 간에 가중치를 구한다. 생성된 가중치는 의사결정나무 생성에 반영하였고, 실험을 통하여 유효성을 확인하였다.

• Digital Contents
• /
• no.9 s.64
• /
• pp.63-69
• /
• 1998

메타데이터는 일반적으로 데이터에 관한 데이터로서 자원의 속성을 기술하는 데이터를 의미한다. 표제, 저자, 주제명 분류 기호 등이 포함되는 기존 도서관의 목록 레코드, 초록, 색인에 의해 생성된 데이터베이스 레코드는 이러한 의미에서 메타데이터라고 할 수 있다.

• Proceedings of the Society of Korea Industrial and System Engineering Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.45-50
• /
• 2002

퍼지 균등화(fuzzy equalization)는 어의론적으로(semantically) 의미있고, 실험적으로 (experimentally) 의미있는 언어라벨(linguistic labels)을 붙이도록 하는 조건이다. 지금까지 발표된 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 생성하는 알고리듬은 주어진 데이터에 대하여, 오직 하나의 퍼지분할만을 생성할 수 있다. 만일 생성된 퍼지 분할이 더 이상 유용하지 못한 것으로 판명되면, 이 알고리듬은 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 생성할 수 없다. 이는 생성된 퍼지분할을 사용하여 탐색적 발견을 수행하는 데이터마이닝인 경우 더 이상 프로세스가 진행되지 못함을 의미한다. 본 연구에서는 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 서로 다른 두 퍼지분할이 존재한다면, 어떠한 관계가 있는지를 증명하고, 위치적 특성을 서술하였다. 이 특성은 추후 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 원하는 만큼 생성할 수 있는 알고리듬을 만드는데 유용하게 사용 될 수 있다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
• /
• v.25 no.6
• /
• pp.54-58
• /
• 2002

퍼지 균등화는 어의론적으로 의미있고, 실험적으로 의미있는 언어레이블을 붙이도록 하는 조건이다. 지금까지 발표된 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 생성하는 알고리듬은 주어진 데이터에 대하여, 오직 하나의 퍼지분할만을 생성할 수 있었다. 만일 생성된 퍼지 분할이 더 이상 유용하지 못한 것으로 판명되면, 이 알고리듬은 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 또 다른 퍼지분할을 생성할 수 없다. 이는 생성된 퍼지분할을 사용하여 탐색적 발견을 수행하는 데이터마이닝의 경우 더 이상 프로세스가 진행되지 못함을 의미한다. 본 연구에서는 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 서로 다른 두 퍼지분할이 존재한다면, 어떠한 관계가 있는지를 증명하고, 이를 위치적 특성으로 서술한다. 또한 이 특성을 이용하여 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 원하는 만큼 생성할 수 있는 알고리듬을 제시하고, 예를 들어 설명한다.