• Journal of KIISE
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• v.42 no.5
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• pp.580-590
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• 2015

Recently, the issue of efficient power management in datacenters as a part of green computing has gained prominence. For realizing efficient power management, effective power monitoring and analysis must be conducted for servers in a datacenter. However, an administrator should know the exact structure of the datacenter and its associated databases, and is required to analyze relationships among the observed data. This is because according to previous monitoring approaches, servers are usually managed using only databases. In addition, it is not possible to monitor data that are not indicated in databases. To overcome these drawbacks, we proposed an ontology-based monitoring approach. We constructed domain ontology for management servers at a datacenter, and mapped observed data onto the constructed domain ontology by using semantic annotation. Moreover, we defined query creation rules and server state rules. To demonstrate the proposed approach, we designed an ontology based monitoring system architecture, and constructed a knowledge system. Subsequently, we implemented the pilot system to verify its effectiveness.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.4
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• pp.219-233
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• 2008

This paper suggests an intelligent semantic blog model to systematically analyze and manage biogosphere with ontology as its conceptual knowledge base. In the model, the system managers may support users to easily find appropriate blog resources by tracking and analyzing various relationships between ontology - they may intelligently recommend Interest blog communities to relevant users by monitoring interaction activities in blogoshpere, dynamically grouping the communities with the ontology. To systematically specify the functionality of our model, 1) we first express the structure of blog resources in terms of objects and relationships between them and then 2) we formalize a set of operators designed to be applied to the resources. System queries are implemented by the combination of the operators.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.3
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• pp.231-242
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• 2008

W3C has selected OWL as a standard for Web ontology description and a necessity of research on storage models that can store OWL ontologies effectively has been issued. Until now, relational model-based storage systems such as Jena, Sesame, and DLDB, have been developed, but there still remain several issues. Especially, they lead inefficient query processing performance. The structural problems of their low query processing performance are as follow: Jena has a simple structure which is not normalized and also stores most information in a single table. It exponentially decreases the performance because of comparison with unnecessary information for processing queries requiring join operations as well as simple search. The structures of storages(e.g., Sesame) have been completely normalized. Therefore it executes many join operations for query processing. The storages require many join operations to find simply a specific class. This paper proposes a storage model to resolve the problems that the query processing performance is decreased because of non-normalization or complete normalization of the existing storages. To achieve this goal, we analyze the problems of existing storage models as well as relations of OWL elements and query patterns. The proposed model, defined with the analysis results, provides an optimal normalized structure to minimize join operations or unnecessary information comparison. For the experiment of query processing performance, a LUBM data sets are used and query patterns are defined considering search targets and their hierarchical relations. In addition, this paper conducts experiments on correctness and completeness of query results to verify data loss of the proposed model, and the results are described. With the comparative evaluation results, our proposal showed a better performance than the existing storage models.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.5
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• pp.32-37
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• 2008

To ensure access to rapidly growing video collection, video indexing is becoming more and more important. In this paper, video ontology system for retrieving a video data based on a scene unit is proposed. The proposed system creates a semantic scene as a basic unit of video retrieval, and limits a domain of retrieval through a subject of that scene. The content of semantic scene is defined using the relationship between object and event included in the key frame of shots. The semantic gap between the low level feature and the high level feature is solved through the scene ontology to ensure the semantic-based retrieval.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06a
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• pp.104-105
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• 2008

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2009.06a
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• pp.23-24
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• 2009

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.4
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• pp.325-331
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• 2013

This paper a framework and method for resolving word sense disambiguation and present the results. In this work, WordNet is used for two different purposes: one as a dictionary and the other as an ontology, containing the hierarchical structure, representing hypernym-hyponym relations. The advantage of this approach is twofold. First, it provides a very simple method that is easily implemented. Second, we do not suffer from the lack of large corpus data which would have been necessary in a statistical method. In the future this can be extended to incorporate other relations, such as synonyms, meronyms, and antonyms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.301-304
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• 2007

Role-Playing Game (RPG)에서는 플레이어가 조종하는 캐릭터 외에도 컴퓨터가 조종하는 Non-Player Character(NPC)가 등장한다. 플레이어는 NPC와 이러한 상호 작용들을 통해 점점 게임의 세계관을 이해하면서 게임에 몰입할 수 있게 된다. 이를 위해서 일반적으로 시나리오나 세계관에 따라 필요한 NPC를 생성, 배치하고 적당한 대사와 퀘스트를 부여한다. 그러나 이러한 구조에서는 NPC는 항상 정해진 정적인 대사만을 할 수 있다. 그 결과, 플레이어들은 NPC와 플레이 시간이 길어질수록 반복되는 대사에 흥미를 잃고 점점 대사를 읽지 않고 진행에 필요한 부분만을 얻어내려 하게 된다. 또한 이러한 구조는 게임 콘텐츠를 추가하고자 할 때, 새로 생성하는 NPC의 대사를 전부 새로 작성해야 하는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 동적인 게임 환경 구축을 위한 방법으로 온톨로지 기반의 대화 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 플레이어가 NPC와 대화하고 싶은 내용과 관련된 키워드를 제시하면 온톨로지를 이용하여 제시한 키워드와 관련이 있고, 현재 상황과 조건이 맞는 대화나 퀘스트를 제공한다. 그 결과, 유저와의 상호 작용이 중요해지므로 플레이어의 게임 몰입도를 더욱 높일 수 있다. 또한 시스템 구축 과정에서 생성되는 온톨로지를 이용하여 다른 다양한 기능들을 추론할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.279-284
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• 2010

최근 컴퓨터와 네트워크의 기술 발달로 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 정보검색 시스템도 텍스트 데이터 위주에서 벗어나 멀티미디어 데이터 검색이 큰 비중을 차지하고 있다. 또한 멀티미디어 데이터 질의어처리도 기술적인 변화와 함께 다양한 질의어 확장으로 검색의 정확성을 높이고 있다. 본 논문에서는 인간의 감성에 대한 '재미' 주제 온톨로지를 구축하여 질의어 확장에 응용하였고, 한편의 동영상에서 재미 요소를 찾아내는 멀티미디어 데이터 검색 시스템을 구축하였다. 온톨로지 구축은 한글 워드넷(KorLex)에서 "재미"라는 특정 감소 요소의 의미 계층 구조를 파악하고 토픽맵을 이용하여 구축하였다. 또한, 온톨로지에 정의된 용어들 사이의 가중치는 실시간으로 계산하여 질의어를 확장에 적용하였으며, 따라서 검색의 효율성과 질을 높였다. 검색방법은 사용자가 질의어를 직접 입력하는 텍스트 입력 검색과 온톨로지 구조를 이용한 GUI 인터페이스 검색방법으로 나누어 사용자의 편의성을 증대시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.259-261
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• 2004

최근 이슈가 되고 있는 시스템 생물학(Systems Biology)은 생물학적인 이론과 컴퓨터의 계산적인 모델링 그리고 실험의 상호 의존적인 통합으로써 특징 지워진다. 그 중 컴퓨터의 계산적인 모델링에 대한 연구가 무엇보다 중요한 비중을 차지하고 있다. 하지만 계산적인 모델링에서 여러 자원을 통합하기 위한 공통의 기반 구조나 표준에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 KML 기반의 형식을 갖춘 SBML(Systems Biology Markup Language)이 시스템 생물학의 표준으로 개발되어 연구 중에 있다. 현재 시스템 생물학 분야에서 개발중인 시뮬레이션과 데이터 분석을 위한 다양한 응용 어플리케이션이 이미 SBML 문서를 지원하고 있다. 본 연구에서는 시스템 생물학 분야에서 SBML 표준에 대한 중요성을 인식하여, 객체지향 바이오 데이터베이스로부터 질의 결과를 SBML 문서로 변환하고, 반대로 외부의 SBML 문서를 객체지향 데이터베이스에 저장하는 변환기를 제안하며, 데이터를 검색하고 저장하는데 발생하는 중복이나 동의어 관계의 모호성을 줄이고 정확성을 높이기 위한 방안으로 온톨로지 기법을 적용한다.