• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.596-600
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• 2009

Web 2.0의 사용자 참여, 개방, 공유 중심의 인터넷 환경은 대량의 다양한 정보가 생성, 공유되고 있으며, 효율적인 검색기법만으로는 원하는 시점에 필요한 정보를 효과적으로 제공받지 못하는 상태이므로, 정보검색이나 필터링 과정에 추가적인 기법들이 요구되고 있다. 또한, 유비쿼터스 환경이 구축됨에 따라 정보검색은 장소와 시간에 관계없이 수행되며, 상황과 환경에 능동적이며 실시간적인 응답을 요구받고 있으므로. 정보검색이나 추천과정에서는 사용자의 상황과 요구조건에 적합한 정보를 결정하는 효율적인 리소스 매칭기법이 필수적이다. 본 논문에서는 연구개발을 주 업무로 하는 임의조직을 대상으로 구성원들의 정보활동을 효과적으로 지원하는 정보서비스 시스템의 개발에 관련된 방법론으로 대상조직의 소프트웨어적 분석과 구성의 정의, 정보와 지식의 표현과 관리, 리소스 매칭기법 등을 기술하고, 이를 응용한 정보서비스 시스템을 구현하여 타당성을 보이고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.19-28
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• 2015

한국저작권위원회 디지털저작권거래소는 저작물에 통합저작권관리번호(ICN)를 부여하고 이를 바탕으로 저작물 및 저작권이용허락계약에 대해 운영 관리하고 있으며, ICN이 부여된 저작물에 대해 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 통합검색 서비스는 저작물의 ICN 메타데이터를 바탕으로 키워드 기반 검색 방법을 이용하여 메타데이터의 키워드 포함 여부에 따른 검색 결과를 제공한다. 하지만 키워드 기반 검색 방법은 이용자가 원하는 정확한 검색 결과를 제공하지 못하는 한계를 가지고 있다. 따라서 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 저작물에 대한 의미 기반 검색 방법의 적용 및 검색 결과의 높은 정확도를 제시하기 위해 ICN이 부여된 저작물의 ICN 메타데이터를 온톨로지로 확장하여 메타데이터 요소간의 관계 및 의미를 정의한 저작물 온톨로지를 구축하였다. 구축한 온톨로지에서 추론을 통한 의미 기반 검색의 가능함과 키워드 기반 검색 방법과의 정확도 비교를 위해 5가지 시나리오를 선정하였으며, 시나리오별 각 검색 방법의 결과 및 정확도의 비교 결과를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.789-796
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• 2006

센서네트워크의 유비쿼터스 환경에서는 지능적이며 상황적응적인 서비스를 제공하기 위한 상황인식 기술이 핵심이다. 상황인식 응용을 지원하기 위해 특정 응용에 종속되지 않고 같은 환경 안에서 응용들이 공유하여 인식할 수 있는 새로운 상황정보 모델이 요구된다. 또한 상황정보모델은 다양한 상황표현과 복잡한 상황인식을 지원하여야 한다. 따라서 이 연구에서 상황인식 과정에 따라 상황정보를 정의하고 도메인 지식과 응용 지식을 온톨로지와 규칙을 이용하여 설계하였다. 공간객체모델을 이용하여 도메인의 공간 온톨로지를 표현하였으며 온톨로지를 확장한 규칙으로 응용 지식을 표현하였다. 풍부한 공간 온톨로지의 표현은 객체의 위치뿐만 아니라 객체사이의 거리와 인접한 객체에 대한 상황정보도 표현하였다. 제안한 상황정보 모델은 확장성과 유연성 및 상호교환을 가능하게 하며 기존의 GIS와 연동하여 다양한 공간상황을 표현하고 복잡한 공간상황을 인식할 수 있는 모델이다. 이 모델을 기반으로 한 시스템구조는 다양한 상황인식 응용뿐 아니라 대규모 실외 상황인식 응용인 대기오염과 재난재해방재 서비스에 적용 가능함을 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.453-459
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• 2009

최근 인터넷 사용자 사이에서 미디어콘텐츠에 대한 관심이 증대됨에 따라 웹상에는 방대한 양의 다양한 미디어콘텐츠가 유통되고 있다. 특히 이들 미디어콘텐츠 사이에서 인터넷 사용자들의 눈과 귀를 매료시키는 형태의 콘텐츠로서 영상미디어콘텐츠가 각광받고 있다. 또한 웹 2.0 시대에 발맞추어 인터넷 사용자들은 전문가들에 의해 제작된 콘텐츠를 수동적으로 받아들이기보다 적극적인 자세로 자신이 제작한 콘텐츠를 서로 개방하고 공유하는 새로운 형태의 유통 흐름을 창출하였다. 웹상에 유통되는 영상미디어콘텐츠는 전문가에 의해 만들어진 전문적인 콘텐츠도 있지만, 대부분 웹 2.0 시대의 핵심 이슈인 UCC(User Create Contents)의 형태로 제작된 비전문적인 콘텐츠가 주를 이룬다. 하지만 비전문가인 일반 인터넷 사용자들에 의해 제작된 콘텐츠는 촬영된 영상 정보만을 제공한다는 한계점을 가지고 있다. 웹 2.0 시대의 소비자로서의 인터넷 사용자를 만족시키기 위해서는 단순한 영상이 아니라 다양한 효과를 추가한 실감 있는 영상을 제공할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 단순 정보만으로 표현된 미디어 콘텐츠를 온톨로지 개념을 기반으로 주제와 의미를 파악하여 미디어콘텐츠에 적합한 실감을 제공할 수 있는 실감서비스모델(AF-VS : Actual Feeling Video Service)의 구성방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.292-298
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• 2011

생체신호 데이터의 의미와 그들 간의 연관관계를 정의하여 새로운 정보를 획득할 수 있는 형태의 모델링방법으로 온톨로지가 제시되고 있다. 온톨로지를 이용하여 생체신호 데이터를 지속적으로 관리함으로써 생체 신호 데이터의 체계적이고 논리적으로 표현이 가능하고, 이는 나아가 의료정보, 건강서비스 등 다양한 분야에서 질적으로 향상된 서비스를 제공하게 해주는 지식 자원으로 활용된다. 하지만 현재로는 생체 신호간의 연관 관계 중요성에 비해서 관련 연구가 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서 생체 신호간의 연관관계를 찾아서 정의하고, 생체정보간의 의미표현이 필요하다. 그러기 위해서는 다양한 생체정보간의 연관 관계를 통해 체계적이고 구조화 된 정보를 만드는 것이 필요하다. 본 논문에서는 생체정보를 체계적이고 구조화 된 도메인 지식으로 활용하기 위한 모델로써 온톨로지를 이용하여 생체정보 온톨로지를 구축하고, 시나리오를 통해서 생체정보 온톨로지의 유용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.370-375
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• 2010

인터넷의 영역이 확대됨에 따라 인터넷에서 다양하고 많은 정보를 제공받게 되었다. 뉴스의 영역도 그중 하나로 신문사, 방송사 등의 많은 언론사들이 인터넷으로 서비스를 확대함에 따라 뉴스 정보의 과다현상이 일어나게 되었다. 이 때문에 사용자는 방대한 뉴스들 중에서 원하는 뉴스만 걸러서 보기를 원하게 되었고 이를 위한 뉴스 필터링 방법이 연구되었다. 뉴스 필터링 기술들은 주로 사용자의 관심 사항을 예측하여 제공해 주는 뉴스 추천 시스템을 위한 기술 개발에 초점을 두었다. 그러나 기존의 뉴스 필터링 기술들은 사용자의 관심 있어할 만한 뉴스를 추천할 뿐, 관심 없는 뉴스를 제외시키지는 못한다. 예를들어, 어떤 특종 사건이 생기면 이 사건을 보도하기 위한 뉴스들이 각 언론사 마다 생성되고, 뉴스 추천서비스를 사용하는 사용자는 기존의 뉴스 필터링 방법에 의해 사용자가 관심 있다고 예측되는 이 사건에 대한 뉴스를 제공받게 된다. 그러나 사용자가 이미 추천된 뉴스 중 하나의 뉴스 혹은 그와 동일한 내용의 다른 언론사에서 제공되는 뉴스를 읽었다면 추천된 뉴스는 이미 알고 있는 정보이므로 사용자는 이 뉴스에 대하여 관심이 없을 것이다. 기존의 뉴스 필터링 방법은 추천 시 중복된 뉴스를 제거하지 못하는 문제점을 지닌다. 이 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 육하원칙 기반의 필터링 방법을 제시하고, 실험을 통해 이 논문이 제시한 방법의 장단점을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.19-33
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• 2013

본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.309-318
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• 2009

한 개인이 일상 생활을 하면서 겪는 사건을 자동으로 기록하고 탐색하는 시스템은 비교적 최근에 활발히 연구되고 있는 분야이다. 개인 미멕스(personal memex) 또는 라이프로그(life log)라 불리는 이러한 시스템은 MyLifeBits 프로젝트의 센스캠(SenseCam)처럼 보통 이를 위한 전용 디지털 기기를 수반한다. 본 연구에서는 개인의 일상 생활을 담는 매체로서 이러한 현대인이 일상적으로 사용하는 휴대폰, 신용카드, 디지털 카메라 등의 매체를 주목하였다. 이러한 매체에 직접 기록되는 일상 생활 또는 이러한 매체를 통해 상용 서비스를 제공하는 업체의 사이트 (예를 들면 휴대폰 회사 통화 기록)에 기록되는 일상 생활을 전송받아 체계적으로 저장하고 추후 빠르게 참조할 수 있도록 하였다. MyMemex라 불리는 본 시스템의 데이터 수집 에이전트는 이러한 싸이트에서 제공하는 웹 서비스를 이용하여 개인의 라이프로그 '웹 데이터'를 수집하여 서버에 저장한다. 또한 디지털 기기에 저장되는 '파일 데이터'를 로드하여 서버에 저장한다. 본 연구에서는 이러한 웹 데이터 또는 파일 데이터를 4W1H로 기술되는 하나의 미멕스 사건으로 보아 각 서비스마다 다른 형태를 가지는 데이터를 4 W1H 미멕스 사건 데이터로 변환한다. 이러한 변환에는 미멕스 사건 온톨로지를 사용한다. 웹 기반으로 제공되는 본 시스템에서 사용자는 자신의 일상 기록을 시간 순으로 볼 수 있고 특정 키워드를 이용하여 검색할 수 있다. 또한 미멕스 사건들이 문장으로 변환되어 일기 또는 이야기 형식으로 전개될 수 있다. 관련된 일련의 미멕스 사건들은 '에피소드'로 자동으로 군집화되어 보여진다. 저자 중 한명의 실제 라이프로그 데이터를 사용하여 에피소드 군집화를 실험한 결과 높은 정확도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.54-67
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• 2010

종래에 헬스케어 영역에서 주로 사용해왔던 기계학습 기법을 U-health 서비스 분석단계에 적용하기에는 여러 가지 문제점들이 있다. 첫째, 아직 U-health 분야의 연구가 초기단계에 불과하여 기존의 기법들을 U-health 환경에 적용한 사례가 매우 부족하다. 둘째, 기계학습 기법은 학습시간이 많이 소요되기 때문에 실시간으로 질환을 관리해야만 하는 U-health 서비스 환경에는 적용하기 어렵다. 셋째, 그동안 다양한 기계 학습 기법들이 제시되었으나 질환 연관변수에 가중치를 부여할 수 있는 방법이 없어, 개인 맞춤형 질병예측 시스템으로 구축할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하고, U-health 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP를 제안하였다. 또한 이러한 PCADP를 바탕으로 U-health 데이터 및 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 U-health 온톨로지 프레임워크를 시멘틱스형으로 모델링하였다. 또한 PCADP 예측 기법은 U-health 환경에서 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 유연성과 실시간성이 기존의 방식에 비하여 향상되었고, 판별과정의 모니터링 및 시스템의 지속적인 개선측면에서도 효율적으로 작용함을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.370-379
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• 2016

최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.