• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.412-415
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• 2016

본 연구에서는 학술정보의 효율적 관리 및 서비스 체제를 수립하고 활용성을 강화하기 위해 논문 자동 수집 및 구축, 논문 투고 및 심사, 전자출판, XML 자동 구축에 이르기까지 전주기 기능 구현에 방안을 제시하고 이를 구현한 사례를 소개하고자 한다. 기존 Peer-Review 시스템은 데이터 수집 및 변환파트와 투고 및 심사, 전자출판 파트, XML 구축 파트 등으로 분리되거나 별도로 운영되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 기능을 통합적으로 구현하기 위해 KISTI의 Peer-Review 시스템인 ACOMS와 XML 기반 학술정보서비스 시스템(KpubS) 기능 및 프로세스를 통합한 구현 방안을 제시하고 이를 시스템으로 구현하였다. 그러나 아직까지 원문 PDF를 XML로 완전 자동 변환할 수 있는 기술은 없는 상태로써 반자동 변환 기능을 탑재하였다. 본 연구 내용은 다양한 수집 채널을 통해 입수된 학술정보 및 XML 자료에 대한 입력체계를 제공하고, XML 본문으로부터 메타데이터를 자동 식별 및 추출하여 학술정보 DB를 구축 저장하며, 구축된 DB 및 XML 기반의 전자출판 기능 제공과 함께 웹서비스 단계까지의 전주기 공정에 대한 프로세스 모델 및 시스템에 관한 것이다. 이에 데이터베이스 구축을 위한 시간 및 비용을 절감할 수 있을뿐만 아니라, 시맨틱 태깅 및 수식, 표, 그림 정보 제공 등 이용자에게 다양한 형태의 서비스를 제공할 수 있게 되었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2008.10b
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• pp.292-297
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• 2008

복잡한 시맨틱을 포함한 웹 문서를 정확히 범주화하고 이 과정을 자동화하기 위해서는 인간의 지식체계를 수용할 수 있는 표준화, 지능화, 자동화된 문서표현 및 분류기술이 필요하다. 이를 위해 키워드 빈도수, 문서내 키워드들의 관련성, 시소러스의 활용, 확률기법 적용 등에 사용자의도(intention) 정보를 활용한 범주화와 조정 프로세스를 도입하였다. 웹 문서 분류과정에서 시소러스 등을 사용하는 지식베이스 문서분류와 비 감독 학습을 하는 사전 지식체계(a priori)가 없는 유사성 문서분류 방법에 의도정보를 사용할 수 있도록 기반체계를 설계하였고 다시 이 두 방법의 차이는 Hybrid조정프로세스에서 조정하였다. 본 연구에서 설계된 HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) 모델은 위의 웹 문서 분류과정과 이를 제어 및 보조하는 사용자 의도 분석과정으로 구성되어 있다. 의도분석과정에 키워드와 함께 제공된 사용자 의도는 도메인 지식(domain Knowledge)을 이용하여 의도간 계층트리(intention hierarchy tree)를 구성하고 이는 문서 분류시 제약(constraint) 또는 가이드의 역할로 사용자 의도 프로파일(profile) 또는 문서 특성 대표 키워드를 추출하게 된다. HDCI는 문서간 유사성에 근거한 상향식(bottom-up)의 확률적인 접근에서 통제 및 안내의 역할을 수행하고 지식베이스(시소러스) 접근 방식에서 다양성에 한계가 있는 키워들 간 관계설정의 정확도를 높인다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.261-262
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• 2012

최근 인터넷의 발달로 활발히 게시되고 있는 전문 지식 정보들이 유용한지를 판별하기 위해 시맨틱 웹 등의 기술을 이용한 다양한 소프트웨어들이 개발되고 있다. 이러한 소프트웨어들은 개별적으로 우수하게 지식을 판단할 수 있는 수단을 제공하지만, 이를 통합적으로 관리하여 사용자들의 요구에 적합하게 유용한 소프트웨어를 개발할 수 있는 시스템은 현재 미미한 상태이다. 따라서 이러한 소프트웨어 및 데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 소프트웨어 및 데이터의 통합을 통해 사용자가 원하는 소프트웨어를 등록하고, 이를 데이터와 통합하여 사용할 수 있는 실행 환경을 제공하는 콘텐츠 관리 시스템을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존 콘텐츠 관리 시스템보다 사용자가 동적으로 소프트웨어를 등록 및 사용할 수 있는 환경을 제공하기 때문에 경제적인 측면에서는 비용을 절감할 수 있는 콘텐츠를 선택할 수 있으며, 관리적인 측면에서는 소프트웨어 및 데이터 자원의 재활용성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.645-648
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• 2004

현재 웹 데이터는 폭발적으로 증가하고 있지만 이를 통해 유용한 정보를 추출한 지식 표현 위주의 웹 데이터는 부족한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반구조로 하고 있다. 그러나 현재 온톨로지의 생성에 관한 기존 연구들은 대부분 도메인 전문가들의 휴리스틱에 의존하는 수작업 형태를 띠고 있다. 이러한 방법은 많은 시간과 노력이 소요될 뿐만 아니라 뜻하지 않은 오류가 나타날 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 우리는 소프트웨어 공학적인 접근방법을 통하여 온톨로지를 효과적으로 설계 및 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 기존의 UML과 OWL을 단순 매핑하는 방법에 MDA 접근법의 장점들을 취하여 통합, 확장하였다. 즉, MDA를 기반으로 UML을 이용하여 온톨로지를 설계한 후 설계된 온톨로지 모델을 XMI를 통해 온톨로지 기술 언어인 OWL로 변환하는 과정을 거쳐 온톨로지를 생성한다. 끝으로 구체적인 보기를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.977-980
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• 2004

SCORM은 웹 환경에 존재하는 다양한 학습관리시스템 간에 표준화 된 컨텐츠 모델을 제시함으로써 학습 컨텐츠의 호환성을 보장하고 재사용성을 높이고자 하는 표준이다. 하지만 기존의 SCORM 기반학습관리시스템은 학습 리소스의 공유를 위한 기반은 제공하지만 학습 컨텐츠의 세부적인 학습 내용과 학습 문맥을 표현하고, 이를 공유할 수 있는 방안은 제시해 주지 못한다.본 논문에서는 지식 관리 기술인 시맨틱 웹의 RDF를 사용하여 학습 메타데이터를 표현하고, 이를 통합 관리할 수 있는 학습 메타 데이터 관리 서비스를 기존 학습관리시스템과 연동될 수 있는 모듈로서 제안한다. 또한 SCO에 포함될 수 있는 RDF기반 특징정보 파일을 정의하고, 저장된 학습 메타데이터를 SOAP 프로토콜을 통하여 외부 학습관리시스템과 공유할 수 있는 방안을 제시한다.이를 기반으로 교수자는 학습 주제와 관련된 컨텐츠를 검색하여 새로운 학습 컨텐츠를 제작 할 수 있으며, 학습자는 의미 기반 검색을 통하여 다양한 학습 컨텐츠와 능동적인 학습 환경을 체험 할 수 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.4
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• pp.111-117
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• 2022

Many studies have been conducted on software fault prediction models for decades, and the models using machine learning techniques showed the best performance. Deep learning techniques have become the most popular in the field of machine learning, but few studies have used them as classifiers for fault prediction models. Some studies have used deep learning to obtain semantic information from the model input source code or syntactic data. In this paper, we produced several models by changing the model structure and hyperparameters using MLP with three or more hidden layers. As a result of the model evaluation experiment, the MLP-based deep learning models showed similar performance to the existing models in terms of Accuracy, but significantly better in AUC. It also outperformed another deep learning model, the CNN model.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.1
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• pp.364-373
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• 2014

The relationship between a service provided via the information system and user satisfaction has been thought of as an important factor for the development of a new service for the information system. In this study, the twelve new key services that are applicable to national R&D report system were derived by web environment changes in step with IT technology developments in order to support the new service for the user. The twelve new key services are as follows; semantic search service for national R&D report, associated report service, RSS service, mesh-up service, topic-map service, open API service, personalized service, collective intelligence service, SNS service, unstructured data service, detailed search service, mailing service. To assess the quality attribute of the twelve new key services in the national R&D report system, a survey was performed. In conclusion, a stepwise service plan for the national R&D report system was proposed which would use the satisfaction coefficient and the results of the service classification. The following step-by-step service should be developed by in this way. The unstructured data service, personalized service, associated report service, topic-map service, open API service, and the collective intelligence service are needed to develop the first step and RSS service, mesh-up service, semantic search service for the national R&D report, mailing service, detailed search service, and SNS service are needed to develop the second step.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.2
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• pp.153-173
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• 2013

The ontology has been gaining increasing interests by recent arise of the semantic web and related technologies. The focus is mostly on inference query processing that requires high-level techniques for storage and searching ontologies efficiently, and it has been actively studied in the area of semantic-based searching. W3C's recommendation is to use RDFS and OWL for representing ontologies. However memory-based editors, inference engines, and triple storages all store ontology as a simple set of triplets. Naturally the performance is limited, especially when a large-scale ontology needs to be processed. A variety of researches on proposing algorithms for efficient inference query processing has been conducted, and many of them are based on using proven relational database technology. However, none of them had been successful in obtaining the complete set of inference results which reflects the five characteristics of the ontology properties. In this paper, we propose a new index structure called hyper cube index to efficiently process inference queries. Our approach is based on an intuition that an index can speed up the query processing when extensive inferencing is required.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.4
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• pp.87-103
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• 2009

Grid computing is an expanded technology of distributed computing technology to use low-cost and high-performance computing power in various fields. Although the purpose of Grid computing focuses on large-scale resource sharing, innovative applications, and in some case, high-performance orientation, it has been used as conventional distributed computing environment like clustered computer until now because Grid middleware does not have common sharable information system. In order to use Grid computing environment efficiently which consists of various Grid middlewares, it is necessary to have application-independent information system which can share information description and services, and expand them easily. Thus, in this paper, we propose a semantic information system framework based on web services and ontology for Grid computing environment, called WebSIS. It makes application and middleware developer easy to build sharable and extensible information system which is easy to share information description and can provide ontology based platform-independent information services. We present efficient ontology based information system architecture through WebSIS. Discovering appropriate resource for task execution on Grid needs more high-level information processing because Grid computing environment is more complex than other traditional distributed computing environments and has various considerations which are needed for Grid task execution. Thus, we design and implement resource information system and services by using WebSIS which enables high-level information processing by ontology reasoning and semantic-matching, for automation of task execution on Grid.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.3
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• pp.79-89
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• 2013

ATCIS (Army Tactical Command Information System) provides commanders and staff officers the battlefield information that is reported by tactical echelons under an army corps and the commanders make decisions based on the information by using their experience and specialty in military domain. If ATICS can automatically understand the reported information from rapidly changing battlefield and provide new knowledge that can support decision making, the commanders would be able to make faster and more accurate decision. In this paper, therefore, we propose an intelligent ATCIS using a national defense ontology. To this end, we built the national defense ontology by analyzing the electronic field manuals and ATCIS database, and then we defined military knowledge for decision making as a form of rule by interviewing several staff officers from different fields. In order to show how to apply the ontology and rules to decision making support for the commanders, we implemented a decision support service to estimate the possibility of enemy's provocation by using semantic web technologies.