• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.3
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• pp.113-121
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• 2010

Since e-Book has various advantages of hyper-link, multimedia function, dual-direction, etc, users can access to the system easily by touch method. XML has been established as the document standard of e-Book. For XML has hyperlink, style function, and structure it is suitable for knowledge delivery and expression. In this paper, we developed the Seoul's 1000 years time-capsule cultural contents into e-Book forms that can guide tourists. We also implemented the time capsule guidance system based on the e-Book of the user center through the modification process of the generated XML code using the e-Book solution.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.29 no.1
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• pp.231-251
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• 2012

In this study, Linked Data was used for extending bibliographic data, because Linked Data provides shareable identifiers, data structures, and link information. Linked Data is especially efficient in expanding bibliographic data integrated with bibliographic ontology. Therefore, Linked Data and bibliographic ontologies were analyzed and available Linked Data was suggested. By linking between meta-data schemes, bibliographic data, and authority data, issues for the effective Linked Data sharing were suggested: 1) selecting proper Linked Data for each bibliographic organization, 2) linking between different Linked Data, and 3) developing their own Linked Data for each bibliographic organization.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.232-235
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• 2011

지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.307-310
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• 2011

최근 멀티미디어 데이터의 급속한 증가는 그를 대상으로 하는 다양한 컴퓨팅 기술의 발전을 가져왔다. 이러한 기술이 인간과의 상호 작용에서 그 양적 범위와 질적 깊이를 더해감에 따라, 멀티미디어 데이터 특히 그 중 가장 대표적이라 할 수 있는 이미지 데이터를 의미적으로 이해할 수 있는 방법의 필요성이 대두되고 있다. 이미지의 의미를 이해하기 위해 저수준(low level)의 시각 정보만을 이용하는 경우 인간과의 상호 작용에서 의미 격차(conceptual gap) 문제가 발생할 수 있다. 이미지 객체의 시각 정보들을 가공해서 온톨로지(ontology)와 같은 형태의 지식 베이스(knowledge base)와 연동하여 보다 고수준의 의미를 부여하는 경우에는 해당 도메인을 벗어난 새로운 환경에 대해 적응력과 강인함이 떨어진다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해서는 지식 베이스가 없는 상태에서 이미지 데이터의 형태로 주어진 대상 객체로부터 의미를 부여할 수 있는 정보들을 추출해, 구조적으로 지식 베이스를 형성해 나가고 이를 토대로 대상 이미지 객체의 의미를 이해할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 발달 심리학 이론들을 바탕으로 시각과 관련된 인간의 생득적 능력을 찾고, 이를 기반으로 우선 주어진 이미지 객체로부터 의미 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.2
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• pp.153-158
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• 2015

Biologists are pursuing genetics related researches that can provide the core information to understand a certain cancer or inherent diseases. However, biological experimentations can produce different results by the difference of various elements or environments at the time of experimentation and/or difference of interpretations. Therefore, currently existing research results can possibly provide different information. These inconsistency can be found through integration of gene information. Biologists can save their time and efforts to find certain gene information if the gene information is integrated without inconsistency. An efficient gene integration and augmentation scheme of gene information generated through different researches is introduced in this paper.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.4
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• pp.139-144
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• 2009

The leveling of technical internet domain term with its aim to accumulate knowledge that machine can comprehend, which has been used widely in recent years. If stratify domain term weight, we believe that machine can manage and analyze in formation on its own using the ontology. In this paper, we propose an algorithm that allows us to extract properties of ontology weight from structured information already existing in web documents. In particular by stratification of the domain knowledge that is composed of property information, we were able to make the algorithm better and improve the quality of extraction results. In our experiments with 50 thousands targeted documents, we were able to extract property information with 94% confidence.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.112-114
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• 2006

최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.23-26
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• 2006

최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.361-363
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• 2005

본 연구에서는 온라인 다중 사용자 환경의 eBook 어노테이션 시스템 개발에서 데이터를 의미 기반으로 관리하고, 데이터에 대하여 상호 공통적인 이해를 표현하며, 그리고 데이터에 대한 무결성 검사 등을 지원하기 위해서 eBook 어노테이션 온톨로지를 구축하였다. eBook 어노테이션 테이터에 대한 상호 공통적인 이해의 표현을 위해서 한국 전자책 문서 표준인 EBKS(Electronic Book of Korea Standard)를 기반으로 구축 하였으며 구축된 온톨로지는 Conceptual Graph(CG)를 사용하여 표현하였다. 의미 기반의 처리를 위해서 본 온톨로지에서는 다국어(Multilingua) 관계를 고려하였으며 또한 오노테이션 데이터 생성 시 중요도를 표현하기 위해서 중요성 axiom을 고려했고, $NF^2$(Non-First Normal Form)에 입각하여 온톨로지를 설계함으로서 어노테이션 데이터의 검색에 활용도를 높였다. 제안된 온톨로지는 어노테이션 데이터의 재사용성을 높일 수 있고 의미 정보를 활용함으로써 eLearning, cyberclass과 같은 다중 사용자 환경에서 효과적인 협업을 가능하게 한다. 본 연구에서는 구현한 eBook annotation 시스템은 구축한 온톨로지를 사용함으로써 의미 기반의 데이터 관리가 가능하다. 또한 어노테이션 생성 시 온톨로지 구조를 모르더라도 어노테이션을 생성할 수 있는 인터페이스를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.1-3
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• 2012

RIF(Rule Interchange Format)는 시맨틱 웹의 구조중 규칙 계층을 담당하며 기존에 사용되고 있는 여러 상이한 규칙 언어들 간의 호환을 위한 표준 규칙 언어라고 할 수 있다. RIF는 W3C에서 승인되었다. 시맨틱웹을 위한 표준 온톨로지 언어로는 RDF와 OWL이 있으며, 최근 RDF 데이터에 대한 접근제어 (Access Control) 메커니즘과 관련하여 일부 학술적 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 RDF 데이터와 결합될 수 있는 RIF 추론 규칙에 대해 이미 제안한 RDF 접근제어 메커니즘을 확장하고자 한다. RDF 데이터에 대해 명세된 접근 권한은 RIF 추론에 의하여 권한 충돌이 발생할 수 있고, 그로 인해 접근 권한은 허용되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 어떤 조건에서 이러한 RIF 추론에 의한 권한 충돌이 발생하는 지를 분석하며, 이미 제안한 그래프 레이블링을 사용하는 충돌 발견 방법이 RIF 추론과 관련하여서도 효율적임을 보인다. 실험에서는 제안된 방법이, 비록 포함관계 추론에 특화 되었지만, Chase 알고리즘에 기반한 다른 연구에서의 방법보다 발견 시간을 크게 감소시킴을 보인다.