• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.625-627
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• 2004

시멘틱 웹의 등장으로 온톨로지를 통하여 에이전트가 이해할 수 있는 의미(semantic)를 갖는 문서를 생성하는 것이 가능해졌다. 이러한 시멘틱 웹의 영역은 비즈니스 업무 효율을 증가시키고 이를 통해 이윤을 극대화시키는 방법으로 시멘틱 검색을 통한 정보검색시스템으로 확대적용 될 수 있다. 데이터베이스를 활용하여 문서를 저장하고 데이터베이스의 질의문물 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 시스템은 다양한 분야에서 많이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시멘틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존의 데이터베이스 질의문으로 검색이 불가능하거나 정보관리 시스템에서 단순히 키워드 매칭으로 검색되지 않는 문서에 대해서 본 시스템이 온톨로지라 추론을 통하여 문서의 검색에 가능함을 보인다. 이러한 방식은 자연어처리 검색과 유사한 검색영역을 갖는다. 이는 문서의 검색에 있어 단순히 키워드의 유사도에 의존하지 않고 Description Logic을 바탕으로 구성된 온톨로지에 미리 정의 되어있는 의미를 바탕으로 생성된 메타데이타를 가지고 추론을 하기 때문에 가능하다 또한 기존의 정보관리 시스템에서 채용한 데이터베이스를 통한 질의응답 시스템을 적용하여 온톨로지 표현언어에 대해 질의 응답이 가능한 DQL 인터페이스와 연동을 통하여 본 시스템의 속도와 효율성을 극대화시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.466-468
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• 2004

W3C의 OWL-S는 기존의 웹 서비스와 시멘틱 웹 기술의 결함을 통한 웹서비스의 자동화된 검색, 조합 등을 지원하기 위한 모델이다. 원하는 특히, 웹서비스 조합은 사용자의 다양한 요구를 지원하기 위해서 매우 중요하며, 웹 서비스 조합을 하나의 처리 단위로 하기 위한 트랜잭션 개념의 도입이 필수적이다. 이를 위해서는 OWL-S웹서비스의 검색시 서비스의 IOPE(Input/Output/Precondition/Effect)와 메시지의 시멘틱 고려뿐만 아니라 트랜잭션에 영향을 미치는 웹 서비스의 응답시간, 수행비용, 신뢰성 등 웹서비스의 품질과 실제 웹 서비스의 연동의 단위가 되는 연산들에 대한 고려가 필요하나, OWL-S에서는 이러한 부분의 정의가 부족하다. 따라서, 이 연구에서는 자동화된 웹 서비스 조합을 위해서 OWL-S을 확장한 새로운 모델을 제안한다. 이 모델은 웹서비스의 성능을 응답속도, 비용, 신뢰도등율 이용해서 웹서비스간의 유사도를 측정할 수 있으며, 실제 연산들에 대한 시멘틱 표현을 가능하게 함으로써 보다 정확한 웹 서비스의 조합을 가능하게 한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.26 no.4
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• pp.1-13
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• 2021

With the development of big data-related technologies, it has become possible to process vast amounts of data that could not be processed before. Accordingly, the establishment of an automated data selection and fusion process for the realization of big data-based services has become a necessity, not an option. In this paper, we propose an automation technique to create meaningful new information by fusing datasets containing spatial information. Firstly, the given datasets are embedded by using the Node2Vec model and the keywords of each dataset. Then, the semantic similarities among all of datasets are obtained by calculating the cosine similarity for the embedding vector of each pair of datasets. In addition, a person intervenes to select some candidate datasets with one or more spatial identifiers from among dataset pairs with a relatively higher similarity, and fuses the dataset pairs to visualize them. Through such semi-automatic data fusion processes, we show that significant fused information that cannot be obtained with a single dataset can be generated.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.5
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• pp.267-273
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• 2012

The semantic relationship structures hierarchically the huge amount of document objects which is usually not formatted. However, it is very difficult to structure relevant data from various distributed application domains. This paper proposed a new object management method to service the distributed domain objects by using semantic reference relationship. The proposed mechanism utilized the profile structure in order to extract the semantic similarity from application domain objects and utilized the joint matrix to decide the semantic relationship of the extracted objects. This paper performed the simulation to show the performance of the proposed method, and simulation results show that the proposed method has better retrieval performance than the existing text mining method and information extraction method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.97-100
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• 2006

RDF 는 트리플의 집합으로서 그래프 데이터 모델로 표현되며, 사용자는 RDF 그래프 모델로부터 정보를 검색하기 위해 시멘틱 질의 언어를 사용한다. 그러나 이러한 접근 방식은 최악의 경우 전체 그래프 데이터 모델을 검색해야 되는 문제점이 발생한다. 이에 따라 최근의 연구에서는 시멘틱 질의를 효율적으로 처리하기 위해서 인덱스를 사용한다. 시멘틱 질의 언어(RDQL, SPARQL)의 핵심은 RDF 트리플에 대한 패턴을 기술함으로써 원하는 트리플 정보를 검색할 수 있게 하는 것이다. 따라서, 기존의 인덱스는 단일 트리플을 효율적으로 검색하는 데 초점을 둔다. 거라나 트리플 패턴의 집합으로 질의가 표현될 경우에는 트리플 패턴 사이의 상관관계 때문에 조인비용이 많이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 조인 비용이 발생되는 문제점을 해결하기 위한 인덱싱 기법을 제안한다. RDF 그래프 모델에서 유지해야 할 정보를 줄이기 위해서 RDF 그래프 모델에 존재하는 유사한 서브 그래프를 하나의 서브 그래프로 병합한다. 병합절차를 마친 여러 서브 그래프에 존재하는 모든 경로를 인덱스에 유지 함으로써 조인 비용을 제거한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.229-232
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• 2007

데이터 통합은 사용자에게 상이한 소스의 데이터에 대한 단일 접근 점을 제공할 목적으로 데이터를 내부적으로 운영하기 위한 효과적인 방법이다. 1)데이터의 풍부한 시멘틱스는 이종의 데이터 소스들 사이의 충돌을 해결하기 위한 주요한 요인이다. UML 클래스 모델은 데이터의 스키마기반 시멘틱만을 표현하기 때문에 온톨로지와 같은 대체 방법은 추가적인 시멘틱을 표현하는데 유용한 방법이다. 본 논문에서는 각각의 데이터 소스의 시멘틱을 기술하기 위해 온톨로지를 사용하고, 데이터들의 유사성과 차이점을 결정하기 위해 온톨로지를 분석하고, 비교한다. 비교의 결과를 이용해 통합 정보에 대한 질의를 사용 가능하게 할 수 있는 통합 온톨로지를 구축한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.9 no.2
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• pp.422-430
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• 2008

Data integration is techniques to combine heterogeneous data from different sources, and to allow users to transparently access all data from multiple sources via a single view. The difficulty with data integration is data heterogeneity (i.e. schema heterogeneity, semantic heterogeneity). Richer semantics of data is a major factor in resolving conflicts among heterogeneous data sources. As UML class model represents only schema-based semantics of data, alternative methods such as ontology is useful for representing additional semantics. This paper proposes a method for integrating two data sources with UML class models by using an analysis of their ontologies. In our framework, ontology will be applied to describe semantics of data in each source. Then the ontologies are analysed and compared to determine their similarities and differences. The result of the comparison is used to devise an integrated ontology that will enable querying on the integrated information.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.195-197
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• 2016

시멘틱웹을 구축하는 표준언어인 RDF (Resource Description Framework)는 언어의 그래프 기반 특성으로 인해 일반적인 방식들로는 효과적인 저장과 추출이 어렵다. 더욱이 대용량 RDF 데이터의 저장과 추출에는 성능문제가 더욱 커지므로 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SPARQL을 지원하면서 RDF 파일들을 효과적으로 저장하고 검색할 수 있는 저장방식에 대해 연구한 결과를 제시한다. RDF 데이터를 전처리를 통해 RDF의 트리플(주어:subject, 술어:property, 목적어:Object)에서 중복되는 주어(S)나 목적어(O)를 묶고, 사용자가 SPARQL 형식으로 검색했을 때 이용자가 주어부분을 변수로 두었는지 아니면 서술어 부분을 변수로 두어 찾는지에 따라 검색어와 유사한 단어 클러스터를 찾아준다. 동일 단어에 대해 여러 번 검색되던 부분을 한 번 검색으로 처리할 수 있기 때문에 효율이 높아진다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2005.08a
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• pp.99-106
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• 2005

효율적이고 체계적인 정보관리를 위해 최근 연구들은 시멘틱웹(semantic web), 지식관리, 메타데이터의 통합 등에 많은 관심을 두고 있다. 그러한 연구들은 자원(resources)의 기술을 어떻게 표현할 것인가에 대한 기술구조와 그 구조를 표현하기 위한 기계 언어 등을 다루고 있다. 특히 자원의 기술을 어떻게 표현할 것인가에 대한 기술적인 구조로 가장 널리 사용되는 것은 RDF와 토픽맵(Topic Maps)을 들 수 있다. 정보조직이나 시멘틱웹 등의 연구에서 자주 등장하는 위의 개념들을 정확하게 이해하고 무엇보다 그 개념들 간의 관계를 알아보는 것이 중요할 것이다. 본 연구에서는 RDF와 토픽맵에서, 정보 즉 표현하고자 하는 대상을 표현하는 방법을 살펴보고, 두 기법간의 상호운용성에 대한 선행연구로 RDF와 토픽맵의 유사점과 차이점을 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.294-299
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• 2006

추천 시스템은 사용자 프로파일을 기반으로 개인 취향에 맞는 정보나 제품에 대한 이용성을 향상 시킨다. 본 논문에서는 시멘틱 환경 내에서 사용자 개개인에 맞는 웹 콘텐츠를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 웹 콘텐츠 추천 방법론을 제안한다. 이를 위해서 2가지에 초점을 두었다. 첫 번째, 사용자 프로파일의 쓰임새를 향상시키기 위해 온톨로지 모델을 적용한다. 이는 비슷한 서비스를 제공하는 여러 웹 서비스 사이트에서 사용자의 기호 정보를 공유할 수 있다는 이점을 갖는다. 또한 온톨로지를 기반으로 생성된 사용자 프로파일은 콘텐츠 추천 점수 계산을 위한 정확한 입력 데이터를 제공한다. 두 번째로 각각의 웹 콘텐츠들의 추천 점수를 계산하는 함수를 정의한다. 제안하고자 하는 함수는 각 웹 콘텐츠의 계층구조와 웹 콘텐츠를 구성하는 속성들의 관계를 명시한 온톨로지를 기반으로, 사용자 프로파일의 내용과 웹 콘텐츠의 개념 유사도(Concept Similarity)와 관계 유사도(Relation Similarity) 구한다. 따라서 본 논문에서는 전체 유사도(Concept Similarity+Relation Similarity)를 추천 점수로 적용한다.