• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.456-458
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• 2010

시맨틱 웹은 인간 중심의 데이터 표현을 위한 HTML 기반의 기존 웹과는 달리, 웹에서 데이터의 의미를 표현함으로써 다양한 어플리케이션 간의 데이터 상호 교환을 통한 데이터 통합, 재사용성 증대, 기계에 의한 자동화된 처리를 가능하게 해준다. 온톨로지는 데이터의 의미를 표현하기 위한 방법으로 식별자(URI) 기반의 리소스 명명을 통해 데이터의 의미를 표현하며, Linked Data는 RDF 형식의 데이터 간 링크를 통해 웹 데이터 간의 연계 및 활용할 수 있는 환경을 제공해 준다. 본 연구에서는 용어 정보의 효과적인 공유 및 연계를 위한 방법으로, SKOS 기반 용어 온톨로지 모델링을 통해 용어 정보가 Linked Data에 연계되기 위한 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.25-27
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• 2005

시맨틱웹의 목적은 메타데이터의 개념을 적용하여 웹문서에 시맨틱 정보를 덧붙여, 웹에 있는 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는 것이다. 이를 가능하게 해주는 핵심 기술로 웹 온톨로지 언어 (OWL : Ontology Web Language)를 들 수 있다. 그러나 온톨로지 언어가 표현하는 객체들과 그들 사이의 관계는 복잡한 논리들로 얽혀 있어 언어에 익숙하지 않은 사람에게는 온톨로지 개발이 쉽지 않다. 본 논문은 개념 모델링을 위한 방법으로 가장 잘 알려진 EER 모델링만으로 복잡한 논리적 구조로 인해 작성하기 어려운 OWL 코드를 자동 생성하는 편집 도구를 설계한다. 특히 전자 카탈로그 도메인에 특화하여 자주 요구되는 특수한 개념들에 대한 모델링 요소를 추가하여 표현할 수 있게 하였다. 이는 온톨로지 개발자들의 시간과 어려움을 크게 감소시킬 것이며, 상품온톨로지 제작에 특히 유용할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.178-182
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• 2006

인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, ‘개인화’ 를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이를 ‘추천시스템’ 이라 부르며, 내용기반 필터링과 협력적 필터링 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 사용자에게 가장 중요한 영향을 미치는 또래의 선호도, 지역, 시대 등의 복합적인 환경을 반영하는데 아직까지 어려움을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 연관 이웃 마이닝 기법을 통해 개인화된 추천 시스템을 설계한다. 생활에서 흔히 접할 수 있는 의상을 다양한 사용자에게 특화되어 코디해주는 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1612-1615
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• 2013

웹 2.0의 등장과 함께 Restful 웹 서비스의 활용이 전통적인 SOAP 기반 웹 서비스에 비해 크게 증가되었다. 최근 웹상에 이용 가능한 Restful 웹 서비스들의 수가 급격하게 증가됨에 따라 사용자들이 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 이슈로 대두되었다. 그러나 기존의 키워드 기반 검색 방법은 낮은 검색의 정확도 때문에 문제가 많다. 따라서 본 논문에서는 Restful 기반 온톨로지 구축 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.649-651
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• 2005

웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.727-730
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• 2019

본 연구에서는 시맨틱 기반의 상호운용성을 지원하는 Fiesta IoT 온톨로지 모델을 기반으로 Protégé에서 새로운 온톨로지를 추가하여 모델링을 하였다. 이를 통해 KT IoTMakers에서 Open API를 통해 받은 JSON 형태의 데이터를 Jena 프레임워크를 이용하여 RDF 데이터로 변환하였다. 또한, 변환된 RDF 데이터를 Fuseki 서버로 전송하여 저장했으며, SPARQL 질의를 통한 결과를 Daum Map API를 사용하여 웹으로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 시맨틱 IoT 매쉬업 서비스를 쉽게 접근할 수 있는 기회를 제공하여 다양한 응용 가능성을 가진다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.10 no.3
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• pp.111-134
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• 2005

Knowledge management is a core factor to achieve competitive advantage and improve the business performance. New information technology is also a core factor enabling the innovation of knowledge management. Semantic Web of which the goal is to realize machine-processable Web can't help affecting the knowledge management. Therefore, we empirically analyze the relationship between user's dissatisfaction and barriers or limitations of knowledge management and present methods allowing Semantic Web to overcome the limitations and to support knowledge management processes. Based on a questionnaire survey of 222 respondents, we found that the limitations of system qualities such as user inconvenience of knowledge management systems, search and integration limitations, and the limitations of knowledge qualities such as inappropriateness and untrust significantly affected the user dissatisfaction of knowledge management systems. Finally, we suggest a conceptual model of knowledge management systems of which components are resources, metadata, ontologies, and user & query layers.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.1
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• pp.11-21
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• 2016

To provide more efficient and exact search result, internet systems will rely more and more on semantic web. Ontology is one of the important methods for implementation of semantic web. Ontology is used to implement an explicit formal vocabularies to share. However, important problems rise when dealing with ontology. Ontologies are typically subject to change because they are living. In order to handle ontology data change situation, a version handling system is needed to keep track of changes. For example, the queries subject to the previous ontology may become inconsistent and must be updated according to the newest version of ontology. Although many research was done in this area, there are still many problems to overcome. In this paper, we propose class and property transition graph for query transformation. The graph is created when ontology data is changed and applied to query transformation.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.1 s.98
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• pp.87-94
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• 2006

Internet makes it possible to access anytime, anywhere learning and so many LMS(Learning Management Systems) serve web based learning. But LMS has not flexible and qualified metadata to offer customired teaming. So we need extensible and flexible techniques which make if possible to define and share advanced teaming metadata. This paper presents an approach for implementing advanced learning metadata in LMS using RDF and the Semantic Web language. So we will first sketch the learning scenario in Semantic Web environment and structure of metadata management. Next we suggest two types of RDF authoring tool and search RDF documents. Advanced metadata management techniques enables the organization of learning materials around small pieces of semantically annotated learning objects. With these metadata learner can customize learning courses, improve retrieval performances.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.264-270
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• 2005

다양한 XML 데이터를 통합 관리하고, 여러 애플리케이션에 정보를 제공하는 웹 서비스 기반의 정보시 스템에서는 체계적이고 효과적인 XML 데이터의 저장 및 검색을 요구한다. 특히, 물류 분야의 정보시스 템에서는 다양한 물류 객체의 정보를 저장하고 관리 하여야 하며, 여러 애플리케이션의 물류 정보 요청에 지능적인 XML 데이터 검색으로 대처할 수 있어야 한다. XML은 데이터를 구조적으로 표현하고, 체계적인 정보 전달을 위해 많은 분야에서 이용하고 있다. XML 데이터는 데이터 구조적 형식을 정의하는 태그와 해당 값으로 구성되어 있다. 각각의 데이터 구조를 가지는 다양한 물류 데이터의 통합 관리 및 검색서비스를 위해서는 XML 데이터의 섹인이 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹 서비스 기반의 물류정보 시스템에서 효율적인 정보 검색서비스 제공을 위한 XML 데이터 색인 기법을 제안한다. 또한, 다양한 물류데이터의 효율적인 통합 관리 및 검색을 위한 온톨로지의 적용을 제안한다.