• 정보과학회 논문지
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• 제44권10호
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• pp.1045-1061
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• 2017

본 논문은 시멘틱 웹의 실제적인 구현 결과인 개방형 연결 데이터(Linked Open Data(LOD)) 클라우드에서의 연결성을 확충하는 방안을 제시하였다. 현재의 LOD 클라우드는 최초 기대와는 달리 LOD들간의 연결성 부족으로 인하여 활발한 활용을 이끌어 내지 못하고 있다. 를 적용한 명시적연결들을 LOD에 직접 첨부하여 공개하는 현재의 연결방식은 연결대상 LOD들의 변경상황을 실시간으로 검색결과에 반영하지 못하며 별도의 작업을 통하여 이러한 명시적연결들을 생성하고 주기적으로 갱신하여야 한다는 제약을 가진다. 이에 본 논문은 명시적연결들을 첨부하는 대신 LOD마다 연결정책을 마련하고 이를 LOD와 함께 공개하는 방안을 제안하였다. 연결정책에는 타겟LOD들을 선정하고 연결판단에 필요한 술어 쌍들과 유사도를 명세하도록 하였다. 이러한 연결정책에 기반하여 여러 LOD들에 거쳐 진행하는 심층검색 기능을 API로 구현하고 이를 Github를 통하여 공개하였다. 구현한 심층검색을 유사도 1.0~0.8, 깊이 4까지에서 실험한 결과 신뢰적인 연결들을 91%~98% 수준으로 포함하고 170% 정도 규모의 적정한 확장성을 제공하는 것으로 평가되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.133-140
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• 2012

본 논문에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 생성한 태그를 바탕으로 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 협력적 태깅 시스템은 사용자가 직접 선정한 단어를 콘텐츠에 부여할 수 있도록 하므로, 사용자의 선호도를 구체적으로 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 특히, 감정을 표현하는 감정 태그들은 음악 장르나 음악가와 같이 사실을 나타내는 사실 태그들과는 다르게 선호도를 훨씬 직접 표현하고 있다. 따라서 태그의 의미를 파악하여 감정 태그와 사실 태그로 분류하고, 감정 태그는 감정표현의 정도에 따라 가중치를 부여하기 위해서 UniTag라고 하는 태그 온톨로지를 개발하였다. UniTag 온톨로지를 이용하여 정제된 태그 집합은 사용자 프로파일 생성에 사용되며, 태그 기반 사용자 프로파일을 바탕으로 음악 추천 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 전통적인 청취 횟수 기반 추천, 감정 태그 가중치를 고려하지 않은 추천, 그리고 감정 태그 가중치를 고려한 추천의 세 가지 추천 방법의 정확도와 재현율을 비교하였다. 실험 결과는, 감정 태그 가중치를 고려한 추천 방식이 정확도의 측면에서 다른 두 가지 방식보다 효율적이라는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.468-475
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• 2012

간호사는 NANDA, NIC, NOC과 같은 간호과정의 표준 가이드라인에 따라 간호 실무를 수행하고, 간호과정에 대한 정보를 전자의무기록 시스템에 기록하고 있다. 특히, NANDA는 간호진단 분류체계로써 간호진단의 추상적인 개념을 나타내고 있어, 상세한 간호진단 내용의 표현에 어려움이 있다. 그로 인해, 국내 병원에서는 자체적으로 간호진단 목록을 정의하여 사용하고 있으나, 이들은 표준이 적용되지 않아 간호기록의 전산화가 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 NANDA와 SNOMED-CT와 같은 표준 용어체계를 참조하여 간호진단 개념을 표현하기 위한 온톨로지로 구축 방법론을 제시한다. 제안한 방법은 각 병원 및 분야에서 주로 사용하는 간호진단 목록을 체계적으로 구축함으로써 의료정보 시스템 간의 상호운용이 가능하고 지식의 확장이 용이하도록 한다. 제안한 방법에 따라 경북대학교병원의 여성건강 간호기록 진술문을 분석하고, 간호진단 정보의 추출 및 정련을 통해 112개의 간호진단 용어를 생성하였다. 그리고 이 용어를 이용하여 여성건강 간호진단 온톨로지를 구축하였고, 전문가 평가 및 실험을 통해 개발한 온토롤지의 타당도와 실용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.335-346
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• 2008

온톨로지의 인과관계는 특정 응용을 위한 추론에서 중요한 역할을 하므로, 인과관계는 응용에서 쓰이는 추론의 형태에 근거하여 정의되어야 한다. 본 논문에서는, 전자장비의 고장진단 질의응답을 위한 온톨로지에서의 인과관계를 정의하고 추출하는 모델을 제시한다. 질의응답의 패턴을 분석하여 인과범주를 정의하고, 질의응답에서 나타나는 개념들 사이의 관계들 중 인과범주에 속하는 경우를 인과관계로 정의한다. 인과관계 인스턴스는 응용분야의 정의문으로부터 어휘 패턴을 이용하여 추출되고 시소러스 정보를 이용하여 점진적으로 확장된다. 분야 전문가들의 평가 결과, 본 모델은 관계분류에 있어서 92.3%의 평균 정확률과 추출 단계의 인과관계 인식에 있어서 80.7%의 정확률을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.549-561
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• 2007

영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제27권4호
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• pp.7-32
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• 2010

본 연구는 우리나라 대표적인 정보학분야 학회지인 "정보관리학회지"에 25년 동안에 발표된 학술논문을 대상으로 동향분석을 시도하여 각 시기별 우리나라 정보학분야의 학문적 구조와 그 변화를 파악하였다. 이를 위하여 먼저 25년을 1984-1994, 1995-2002, 2003-2009로 나눈 다음, 각 기간별 "정보관리학회지"에 실린 학술논문의 주제를 분석한 후 각 논문의 주제분포, 주제영역별 논문의 증감, 주제영역별 연도 분포를 살펴보았다. 또한 논문의 표제어를 이용하여 기간별 정보학의 지적 구조를 생성하였고 세 개의 지적 구조를 비교하여 정보학 연구의 변화를 분석하였다. 그 결과 "정보관리학회지" 연구의 주요 대주제 영역은 '정보서비스', '정보조직' 그리고 '정보시스템'이며 소주제 영역은 도서관서비스, 이용자연구, 자동문헌처리, 도서관통합시스템, 시소러스/온톨로지, 디지털도서관인 것으로 나타났다. 또한 표제어의 지적 구조를 분석한 결과, 정보학의 핵심영역은 여전히 정보검색이지만 각종 도서관이나 시스템에 활용된 정보기술 기법이나 서비스 평가에 대한 연구가 점점 늘어나고 이에 대한 주제영역이 확장되고 있음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권6호
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• pp.281-288
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• 2017

스마트-시티에서는 다양한 종류의 정보들을 연계하여 서비스를 제공해야 한다. 따라서 서비스 간에는 유연성이 확보되어야 다양한 서비스를 효율적으로 제공할 수 있다. 서비스 간의 유연성이 확보되기 위해서, 스마트-시티에서는 실시간 상황인식을 통하여 인식된 상황을 반영하여, 시맨틱 서비스 검색을 함으로써, 동적으로 원하는 서비스를 발견하고 호출하는 기능이 매우 중요하다. 현재까지 꽤 많은 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들이 개발되었다. 그런데, 이들은 스마트-시티라는 특정 도메인에 사용하기에 적절한지 검증이 되지 않았다. 본 연구에서는 기존의 것들을 일일이 다 검증하여 적합한 것을 사용하고자 하였다. 스마트-시티에서 우리와 같은 시도를 한 연구나 연구결과를 찾을 수 없어서, 일일이 검증을 하였으나, 우리의 스마트-시티 시스템을 위한 요구사항들을 만족시키기에는 매우 부족하거나 적절치 못했다. 그래서, 스마트-시티라는 우리의 사용영역에 맞는, 독자적인 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들을 개발하지 않을 수 없었다. 본 논문은 이를 소개하고 성능평가 실험을 통하여 우리의 연구 개발시스템이 잘 작동하였으며, 우수한 성능을 보였음을 입증하는 결과와 이의 상세한 분석을 제시한다. 성능평가를 위하여, 실제로 실험시스템을 구축하고 성능을 측정하였다. 본 실험결과는 실제 스마트-시티를 구축하는데 매우 유용하게 쓰일 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1071-1085
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• 2015

본 연구에서 우리는 인터넷 상에서 경쟁국과의 경쟁력을 제고 할 수 있는 국가정책 수립이나 국가정책 수행 평가 등에 사용할 수 있는 실시간으로 국가이미지를 추출하고자 하였다. 이를 위하여 여러 선행연구와 위키피디아에 정의된 카테고리를 참고하여 온라인 특성을 고려한 국가이미지에 대한 온톨로지 구축하였다. 이렇게 구축된 온톨로지는 국가이미지를 위한 소셜미디어를 장단점을 고려하여 선택된 영어판 위키피디아 상에서 최근 6년간 한중일 삼국의 국가이미지를 추출하는데 적용되었다. 추출된 삼국의 국가이미지의 차이를 시각화하여 분석하기 위하여 대응분석 (correspondence analysis)으로 한 중 일 3국 간의 정치, 사회, 문화, 경제 인지도 간의 상대적인 관련성을 표현하고 분석하였다. 삼국의 이미지 분석 결과는 다음과 같다. 대응분석을 이용한 삼국의 이미지 분석 결과 각 나라를 대표하는 이미지가 합리적으로 도출되었음이 확인되었다. 또한 과거 정책의 변화와 이미지 변화를 검증한 결과 정책의 변화의 성공과 실패를 검증할 수 있음을 확인하였다. 따라서 국가정책 수립이나 수행평가 등에 사용할 수 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.67-77
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• 2018

본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.111-124
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• 2011

주택유형 중 아파트의 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 자산가치 중 하나로 아파트가 중요하게 평가받고 있다. 또한 인터넷과 같은 정보시스템을 이용한 정보검색이 활발한 상황이다. 그러나 지금까지 부동산 정보시스템에 대한 사용자 만족도가 높지 않고, 부동산 검색의 효율성을 증가시킬 수 있는 시스템적 접근이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 아파트의 자산가치를 평가하는 세부적 요인이 무엇인지를 기존의 문헌을 통해 정리하였으며, 이러한 세부적 요인을 검색조건으로 통합 고려할 수 있는 지식정보 시스템을 설계하고 개발하는데 목적을 두었다. 가격, 면적 뿐 아니라 학군과 주거의 편리성, 주택관리의 용이성을 함께 고려하여 사용자가 선호하는 아파트를 검색결과로 도출해 주도록 설계하였다. 검색조건에 대한 선호도를 분석하기 위해 공인중개사로 구성된 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 결과를 AHP 기법으로 분석하였다. 또한 본 지식정보시스템은 매수인의 입장에서 가장 편리하게 이용할 수 있도록, 사람이 사용하는 부동산 검색조건을 기계가 이해할 수 있는 시맨틱 웹 검색기반의 정보시스템으로 구성하였다. 이를 위해 아파트 온톨로지를 구축하여 아파트 정보에 대한 다양한 용어를 표준화하였다. 부동산 지식 정보시스템의 전체 아키텍처를 설계한 뒤, 실제 아파트 매물 정보를 이용하여 검색질의를 하였으며, 검색결과를 다요소 의사결정 (Multi-attribute Decision Making)을 통해 분석하였다. 다요소 의사결정을 통해 전문가 집단과 매수인의 선호도에 가중치를 부여하였으며, 검색 후 엔트로피(Entropy) 분석을 통해 사용자가 만족하는 아파트 후보지를 검색결과로 도출하였다. 이를 통해 매수인의 아파트에 대한 가치만족도는 높이면서 탐색비용을 절감시킬 수 있을 것으로 기대한다.