• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.376-379
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• 2007

오늘날 컴퓨팅 기능의 급격한 발달은, 시스템의 효율뿐만 아니라 지능화에 대한 요구를 증대시키고 있다. 지능화된 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서는, 제공하려는 도메인에 대한 지식 처리 기능이 필수적이다. 시스템의 지능적인 행동은 그 시스템이 보유하고 있는 지식의 질(質)에 영향을 받기 때문에, 사용되는 지식의 질적 우수성을 보장하려는 시도가 이루어지고 있지만, 문제는 지식의 질이 높아질수록, 지식 관리의 비용이 증가한다는 점이다. 따라서 품질과 비용 사이의 균형점을 맞추기 위한 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용하려는 지식의 품질과 시스템에서 요구하는 지식의 품질을 비교함으로써, 이 균형점을 맞추는 방법을 제안한다. 이를 위해, 시스템이 제공하려는 서비스 시나리오를 대상 지식으로 표현 및 처리한다. 시스템 관리자는 이 결과를 바탕으로 채택하려는 지식과 자신의 시스템 사이의 괴리를 손쉽게 판단 할 수 있고, 그 차이를 없애기 위해 지식의 확장 및 축소의 부분을 결정하고, 수정할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.20-23
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• 2006

시소러스의 개념과 개념간 계층관계가 온톨로지 구축에 흔히 이용되고 있다. 다만 시소러스 계층관계는 is-a관계 뿐만 아니라 세분화되지 않은 관계도 포함되고 있기 때문에, 온톨로지의 기본 관계인 is-a관계를 분별하는 작업이 필요하다. 본 논문은 개념의 어휘표현 정보를 이용하여 온톨로지의 is-a관계를 설정하는 규칙을 제시하였고, 개념의 정의문 정보를 이용하여 is-a관계를 검수하는 방법을 제안하였다. IT분야 시소러스에 대한 is-a관계 설정 실험결과, 어휘표현 정보를 이용한 규칙 기반 is-a관계 설정은 85.83%의 정확도를 보였고, 정의문 정보를 이용한 is-a관계 판단의 일관성 평가 결과 일치도가 86.44%였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.448-450
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• 2002

시소러스 의미망, 온톨로지 등과 같은 지식베이스는 자연언어처리와 관련된 여러 분야에서 중요한 언어자원의 역할을 담당하고 있다. 하지만 정보검색, 기계번역과 같은 특정 분야마다 다르게 구축되어 이러한 지식베이스는 실질적인 한국어 처리에는 크게 효과를 보지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 한국어를 대상으로 한 시소러스, 의미망의 등의 구축 방법론적 문제를 지적하고 말뭉치를 중심으로 한 텍스트 언어처리에 필요한 의미망의 구축 방법과 포괄적인 활용방안을 모색한다. 의미망 구축의 기반이 되는 지식은 각종 사전(dictionary)를 이용했으며, 구축하고 있는 의미망의 활용 가능성을 평가하기 위하여 ETRI의 의미기반 정보검색과 언어처리의 큰 문제 중 하나인 단어 중의성 해소(WSD)에서 어떻게 활용되는지를 살핀다. 그리하여 언어자인의 처리 방안 중의 하나인 의미망을 구축함으로써 언어를 효과적으로 처리하기 위한 기본적이면서 중요한 어휘 데이터베이스 마련과 동시에 언어자원 구축의 한 방향을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1257-1265
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• 2004

온톨리지는 시맨틱 웹의 핵심 요소이며 시간이 흐름에 따라서 변화하는 특징을 가지고 있다. 온톨리지에서 발생하는 변화는 도메인 변화, 개념 변화, 메타데이터 변화 등이 있다. 이 논문에서는 이들 변화와 시간차원을 기반으로 하는 변경 집합을 제안한다. 온톨리지 버전은 대량의 정보를 저장하고 관리해야 하는데 이를 위해서 변경 집합을 이용한 버전 저장 방법들 제안한다. 제안하는 방법들 사이에 성능을 비교하고 평가한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.363-365
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• 2004

온톨리지는 시맨틱 웹의 핵심 요소이며 시간이 흐름에 따라서 변화하는 특징을 가지고 있다. 온톨리지에서 발생하는 변화는 도메인 변화, 개념 변화, 메타데이터 변화 둥이 있다. 이 논문에서는 이들 변화와 시간차원을 기반으로 하는 변경 집합을 제안한다. 온톨리지 버전은 대량의 정보를 저장하고 관리해야 하는데 이를 위해서 변경 집합을 이용한 버전 저장 방법들 제안한다. 제안하는 방법들 사이에 성능을 비교하고 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.862-865
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• 2010

본 논문에서는 다양한 이벤트들을 기반으로 KFD 동영상 내의 주요 장면들을 검색하는 KFD 동영상 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 선행 연구인 KFD 웹 데이터베이스 시스템에서 정의한 온톨로지 기반의 이벤트에 대한 히스토리 정보를 생성한 후, 이를 이용하여 KFD 동영상의 주요 이벤트들을 요약할 수 있으며 빠르고 정확하게 검색한다. 또한 제안된 시스템은 KFD 동영상과 내담자 스케치 동영상의 히스토리 정보를 매칭함으로서 멀티모달 동기화 재생 기능을 제공한다. 가족미술치료사는 본 시스템에서 제공하는 이벤트 기반의 멀티모달 동기화 검색 및 재생 기능을 이용하여 보다 의미론적이고 신뢰성 있는 KFD 사정 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1094-1097
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• 2010

기존 전자상거래와 달리 오픈 마켓 전자상거래는 판매자와 구매자들이 모여 자발적으로 온라인 상으로 거래하는 패러다임을 의미한다. 그러므로 구매자는 다수의 판매자들로부터 제품을 구매함에 있어 올바른 제품을 구매하는데 어려움이 존재한다. 이러한 어려움은 전자상거래에 대한 구매자 만족도를 저하시키는 요인이 될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 먼저 오픈 마켓 전자상거래에서 구매자의 요구를 분석하고, 오픈 마켓 기반 전자상거래에 대한 만족도를 증가시키기 위한 개인 성향 모듈을 설계한다. 이를 위해 사전연구를 통해 구매자의 요구를 분석한 결과, 상당수의 구매자가 기존 전자상거래 시스템에 만족하지 못하고 있으며, 이를 보완하기 위한 방법으로 판매자에 대한 부가적인 정보의 제공이 필요하다고 하였다. 그러므로 둘째 판매자에 대한 부가적 정보를 제공하기 위해 개인 성향 모듈을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 개인 성향 모듈은 온톨로지를 기반으로 작성되며, 판매자와 구매자의 개인 성향을 반영, 평가 할 수 있도록 설계되었다. 본 논문의 기대효과로 온톨로지 기반 개인 성향 모듈은 오픈 마켓 전자상거래의 활성화와 구매자의 만족도를 증가시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.67-68
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• 2016

본 연구는 매해 가트너에서 발표하는 'Emerging Technology'들 중 최근 5년간의 하이프 기술들의 포지셔닝을 기준으로 주요 국가의 연구 문헌과 특허 정보를 이용하여 국가별 기술 경쟁력 평가 지표에 대한 다면적 분석 방법을 제안한다. 급변하는 IT 기술 환경에서 미래 산업을 선도하기 위해서는 국가 R&D 기획에 있어 더욱 면밀하고 창의적인 방안들의 연구가 필요하며, 특히 다양한 산업 분야 중 급속한 변화를 보여주는 ICT 분야에 있어서는 이를 뒷받침할 고도의 R&D 투자방향을 예측할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 연구는 많은 방법들 중 세계 기술 성숙도를 다루는 가트너 하이프 사이클과 연구 개발 투자가 집중되는 특허 정보 다면적 요소들을 통합 분석한 후, 국가별 기술 경쟁력의 평가 지표를 선정하였고, 이를 판단할 수 있는 기준으로 시장성, 잠재성, 확장성, 감소성을 제시하였다. 그 결과 가트너 하이프 사이클 기술들의 포지셔닝의 움직임과 다면적 분석 결과 변화가 유사하게 나타났다. 이에 따라 본 연구를 통해 ICT 기술 변화와 경쟁력 등을 직관적으로 파악할 수 있었고, 국가 R&D 투자방향을 설정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제61권4호
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• pp.581-595
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• 2022

본 연구의 목적은 수학 교과에서 자동문항생성을 활용하여 지식의 핵심 구조인 온톨로지모형 기반의 문항모형을 CAFA 시스템을 통해 제작하는 절차를 명세하고, 생성된 문항 사례들을 탐색하는 데 있다. 이를 위한 사례로 수학 3의 대푯값과 산포도 단원의 평가준거 성취기준을 바탕으로 개념과 계산을 포함한 내용적 특성과 적용을 포함한 과정적 특성을 바탕으로 형성평가에 적합한 문항모형을 제작하였다. 하나의 문항모형에서 생성된 문항 유형은 최선답형, 정답형, 합답형, 미완성문장형, 부정형, 진위형, 배합형 등이었으며, 매체로는 Google Chart, HTML, TTS, 그림, 비디오 등을 활용할 수 있는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 자동문항생성 기반의 디지털 평가 활용방안에 대한 시사점을 학생, 예비교사, 일반교사 그리고 특수교육 측면에서 논의하고, 본 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.674-685
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• 2014

지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산 테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론) 소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.