• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.31-33
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• 2003

웹은 사람만이 읽을 수 있는 자연언어 문장들로 구성되어있다. 웹을 기계가 이해할 수 있게 하기 위해 의미적 표기로 구성되어야 한다. 광대한 웹의 성격상 수작업으로 이를 해결할 수는 없다. 따라서 본 연구에서는 링크 파서 및 개념그래프를 사용하여 자연어 문장을 지식표현으로 변환하고 이에 대한 검색을 다룬다. 기존의 연구에서는 3쌍으로 이루어진 지식표현과 검색으로 접근하고 있다. 그러나 이 경우 각 구(Phrase) 사이에 관계를 표현할 수가 없다. 또한 동의어 및 다의어에 대한 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 개념그래프를 사용하여 단어 사이의 의미를 표현하며 동의어 및 다의어 문제를 해결하기 위해 다중 단어로 된 동의어 즉 동일구(Paraphrase)를 사용한다. 이 경우 의미검색에서 다의어 및 동의어 문제가 개선됨을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.217-219
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• 2005

정보의 단순한 연결을 표현하는 현재 웹 환경의 한계를 보완하기 위해 차세대 웹으로서 평가되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 의미와 개념적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마와 같은 표준 언어로써 표현되는 메타데이터와 온톨로지의 효과적인 저장과 검색의 방법이 필요하다. RDF와 RDF 스키마는 그래프 모델로서 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 형태에서 추출 가능한 경로 형식으로 표현들 수 있기 때문에 보다 효율적인 질의 처리를 위해서는 경로 정보의 저장에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 RDF와 RDF 스키마의 기본적인 정보와 특정 클래스, 프로퍼티, 리소스로 시작하는 경로 정보를 함께 저장할 수 있는 저장 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.670-672
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• 2023

본 논문에서는 소셜 미디어 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지하는 모델인 FC-BERT 를 기반으로 소셜 네트워크 분석을 활용하여 웹 애플리케이션을 구현하였다. FC-BERT 모델을 거쳐 나온 개체명 인식 결과 중에 같은 의미를 가진 서로 다른 약물 이상 반응 표현들을 MedDRA 부작용 사전을 참고하여 하나의 MedDRA 용어로 표준화하여 매핑했다. 해당 결과에 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 생성한 상위 15 개의 ADR 동시 출현 그래프를 상위 30 개의 워드 클라우드와 함께 시각화하여 보여주는 웹 애플리케이션을 개발했다. 동시 출현 그래프는 가장 많은 리뷰에서 동시에 나타나는 ADR 쌍을 보여준다. 본 논문에서 제안한 웹 애플리케이션은 사람마다 다르게 나타나는 다양한 약물 이상 반응을 사용자에게 좀 더 접근성이 좋게 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.393-395
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• 2002

서버의 운영에 있어 시스템 자체의 성능 및 서비스의 성능을 측정하고 관찰하는 일이 매우 중요하다. 기존의 모니터링 툴들이 존재하지만, 해당 서버에 설치되어 운용되는 툴들은 그 동작 자체로 서버에 부하를 줄 수 있다. 또한 기존의 툴들은 원격지에서 시각적인 모니터링을 가능하게 하는 방법으로 이미지 파일을 생성하여 웹을 통해 제공하는 방법을 주로 사용한다. 본 연구에서는 별도의 분석 시스템을 두어 성능 측정과 관찰 작업에 드는 부하를 분석 대상이 되는 서버로부터 제거하였으며, SVG를 사용한 그래프 생성 방법을 제안하여 사용자에게 그래프의 자유로운 확대/축소와 그래프에 대해 행하는 직관적인 상호작용을 가능하게 하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.6
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• pp.585-592
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• 2005

The Semantic Web is being studied as the next step in the evolution of the web. In the environment of the Semantic Web, the information must be understandable computers as well as a just human. So we use ontologies for describing the contents of the web resources. Among such ontologies, OWL is proposed as a recommendation by W3C. OWL data is represented as graph structure and the query is evaluated by traversing each node of the graph. In this paper, we propose the optimization technique based on signature to efficiently process the OWL data. Our approach minimizes traversing each node of the graph in query processing.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.3
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• pp.380-388
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• 2016

Graph clustering is widely used to analyze a graph and identify the properties of a graph by generating clusters consisting of similar vertices. Recently, large graph data is generated in diverse applications such as Social Network Services (SNS), the World Wide Web (WWW), and telephone networks. Therefore, the importance of graph clustering algorithms that process large graph data efficiently becomes increased. In this paper, we propose an effective clustering algorithm which generates clusters for large graph data efficiently. Our proposed algorithm effectively estimates similarities between clusters in graph data using Min-Hash and constructs clusters according to the computed similarities. In our experiment with real-world data sets, we demonstrate the efficiency of our proposed algorithm by comparing with existing algorithms.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.10
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• pp.31-41
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• 2009

In the Semantic Web, it is possible to provide intelligent information retrieval and automated web services by defining a concept of information resource and representing a semantic relation between resources with meta data and ontology. It is very important to manage semantic data such as ontology and meta data efficiently for implementing essential functions of the Semantic Web. Thus we propose an index structure to support more accurate search results and efficient query processing by considering semantic and structural features of the semantic data. Especially we use a graph data model to express semantic and structural features of the semantic data and process various type of queries by using graph model based path expressions. In this paper the proposed index aims to distinguish our approach from earlier studies and involve the concept of the Semantic Web in its entirety by querying on primarily extracted structural path information and secondary extracted one through semantic inferences with ontology. In the experiments, we show that our approach is more accurate and efficient than the previous approaches and can be applicable to various applications in the Semantic Web.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.679-682
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• 2008

분산 컴퓨팅의 새로운 패러다임인 웹서비스(web service)는 W3C에서 정의한 네트워크 상에서 컴퓨터들 간에 상호작용을 하기 위한 소프트웨어 시스템이다. 웹서비스는 웹서비스의 제공자와 사용자간의 상호 인터페이스를 통해 이용된다. 복잡한 웹서비스는 다른 웹서비스들의 합성으로 이루어질 수 있으며, 웹서비스의 합성에 대한 기법들은 많이 연구되었다. 본 논문에서는 웹서비스의 질적 수준을 높이기 위하여 서비스의 비기능적인 속성인 QoS를 고려한 웹서비스의 합성을 연구한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 중계사이트로 하여금 웹서비스 합성 및 QoS 정보 그래프를 통해 최신의 웹서비스의 합성 및 QoS 상태 정보를 저장하도록 하며, 이를 통해 웹서비스의 사용자가 복잡한 웹서비스를 요청했을 때 QoS 상태 정보를 이용하여 동적이며 QoS를 고려한 웹서비스의 합성을 통해 보다 빠르고 보다 적합한 서비스를 제공할 수 있는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.27-30
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• 2003

웹 기반하에서 사용자의 질의에 대한 효율적인 검색결과를 제공하기 위하여 다양한 검색 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 이러한 알고리즘들의 대부분은 사용자의 선호도나 편의성을 고려하였다. 그러나 지금까지 개발된 검색 알고리즘들은 일반적으로 웹이라는 수평의 비계층적인 웹 환경에서 개발된 것으로서 기업의 전사적 네트워크와 같이 계층적이고 기능적으로 복잡하게 구성되어 있는 웹 기반 환경에서는 적용하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 이러한 특수한 웹 기반 환경하에서 사용자에게 효율적으로 마이닝 결과를 제공할 수 있는 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 계층적 웹 기반 환경이라는 네트워크 모델을 제시하며, 제시된 웹 환경에서 적용할 수 있는 4개의 협력 에이전트와 14개의 프로세스 모듈을 가진 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 설계한다. 그리고 각 에이전트에 대한 세부기능을 계층적 환경을 고려하여 모듈별로 설명하며 특히, 새로운 머징 에이전트와 개선된 랭킹 알고리즘을 그래프 이론을 적용하여 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.5
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• pp.1-10
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• 2007

Many types of information provided through the web including news contents contain unnecessary clutters. These clutters make it difficult to build automated information processing systems such as the summarization, extraction and retrieval of documents. We propose a system that extracts and summarizes news contents from the web. The extraction system receives news contents in HTML as input and builds an element tree similar to DOM tree, and extracts texts while removing clutters with the hyperlink attribute in the HTML tag from the element tree. Texts extracted through the extraction system are transferred to the summarization system, which extracts key sentences from the texts. We implement the summarization system using co-occurrence relation graph. The summarized sentences of this paper are expected to be transmissible to PDA or cellular phone by message services such as SMS.