• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.102-104
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• 2011

서로 다른 XML 스키마를 바탕으로 작성된 XML 문서간의 비교 및 검색을 위해서는 두 스키마 사이의 연관관계를 계산하는 스키마 매칭 과정이 필수적이다. 스키마 매칭방법으로는 구조적 연관성을 비교하는 방법, 의미적 연관성을 계산하는 방법, 타입의 연관성을 계산하는 방법이 존재한다. 또한, 자동분류기법을 사용하여 연관성을 계산하는 방법도 존재한다. 본 논문에서는 XML 문서의 비교을 위한 효율적인 스키마 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 먼저 자동분류기법을 사용하여 단말노드 사이의 매칭정도를 계산한다. 또한 의미적, 구조적, 타입의 연관성도 계산하여 최적의 매칭결과를 선택한다. 특히 의미적 연관성은 사용자 피드백에 의해 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.634-636
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• 2004

유비쿼터스 환경에서는 어떤 기기나 사물에 센서와 같은 컴퓨팅이 가능한 기기를 집어넣어 언제, 어디서든 커뮤니케이션이 가능하게 한다. 이러한 기기나 사물간의 커뮤니케이션은 시맨틱 웹의 의미적 연관성을 이용하여 해결할 수 있다. 컴퓨터가 이해할 수 있는 의미적 연결을 하기 위해서는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 환경요소를 이용하여 정보자원들 간의 의미적 연결이 필요하다. 이틀 위해서 본 논문에서는 시맨틱 웹의 의미적 연관성을 이용하여 유비쿼터스 환경에서 컴퓨터가 스스로 정보자원들의 의미를 이해하고 동작할 수 있는 다중 에이전트 커뮤니케이션 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안한 다중 에이전트 커뮤니케이션 구조는 에이전트들이 웹 온톨로지 언어를 기반으로 표현된 정보자원들 간의 연관성을 기반으로 자원의 의미론 이해하고. 기계들 사이에 커뮤니케이션이 가능하게 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.11
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• pp.1491-1499
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• 2011

Now a days, to make good use of tags is a general tendency when users need to upload or search some multimedia data such as images and videos on the Web. In this paper, we introduce an approach to calculate semantic importance of tags and to make re-ranking with them on tagged Web image retrieval. Generally, most photo images stored on the Web have lots of tags added with user's subjective judgements not by the importance of them. So they become the cause of precision rate decrease with simple matching of tags to a given query. Therefore, if we can select semantically important tags and employ them on the image search, the retrieval result would be enhanced. In this paper, we propose a method to make image retrieval re-ranking with the key tags which share more semantic information with a query or other tags based on Wikipedia-based semantic relatedness. With the semantic relatedness calculated by using huge on-line encyclopedia, Wikipedia, we found the superiority of our method in precision and recall rate as experimental results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.16-21
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• 2010

잠재 의미를 색인하는 것은 문서 색인에 있어서 그 색인 품질에 주요한 요인을 차지한다. 본 논문에서 살펴보는 의미 확산 방법은 문서 집합에 나타나는 단어들의 의미적 연관성을 바탕으로 활성화 작용 모델(spreading activation model)을 구축하고 색인 대상 문서의 단어 분포를 출발점으로 삼아, 그 모델 안에서 의미적으로 수렴할 수 있도록 랜덤 워크 방법(random walk method)1)을 수정한 변형 방법을 이용해 확률을 확산시킨다. 이 방법은 단어 사이의 연관성을 따라 탐색하며 동의어와 다의어 등 단순 단어 일치로는 알 수 없는 의미적 유사 단어들이 의미 있는 확률 분포를 갖게 한다. 이는 단어들의 의미 분포를 가중치 그래프를 통해 보다 합리적으로 다루게 된다. 실험에서는 문서 분류를 시행하여 평균 정확도 및 정확도-재현율 곡선을 산출하였고, 비교 실험을 통해서 전반적인 우수성을 관찰할 수 있었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.5
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• pp.67-79
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• 2007

As the Web technologies and wired/wireless network are improved and various new multimedia services are introduced recently, need for searching multimedia including video data has been much increasing, The previous approaches for multimedia retrieval, however, do not make use of the relationships among semantic concepts contained in multimedia contents in an efficient way and provide only restricted search results, This paper proposes a multimedia retrieval system exploiting semantic relevancy of multimedia contents based on a domain ontology, We show the effectiveness of the proposed system by experiments on a prototype system we have developed. The proposed multimedia retrieval system can extend a given search keyword based on the relationships among the semantic concepts in the ontology and can find a wide range of multimedia contents having semantic relevancy to the input keyword. It also presents the results categorized by the semantic meaning and relevancy to the keyword derived from the ontology. Independency of domain ontology with respect to metadata on the multimedia contents is preserved in the proposed system architecture.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1551-1554
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• 2003

최근 다양한 의료정보 시스템이 개발되어, 그 사용이 급증하고 있다. 이 들 각각의 의료정보 시스템에서 발생, 축적된 의료정보는 분산 이질의 형태를 가지며, 또한 같은 의미를 갖는 의료정보가 각기 다른 구조와 용어로 기술되어 축적되는 것이 일반적이다. 이와 같이 개별적으로 개발, 활용되어 온 의료정보를 웹 상에서 통합하여, 단일화 된 의료정보 검색 기능을 제공하기 위해서는 이들 의료정보의 의미적 연관성을 고려한 정보의 통합, 검색 기술의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 의미적 의료정보의 통합을 위한 UMLS와 LOINC 데이터베이스 기반의 연관 값 지식베이스의 설계 및 개발 방식을 제안한다. 웹 상에 존재하는 각종 분산 이질 형태의 의료정보는 XML을 공통 데이터 구조로 하여 통합되며, 정보 통합의 과정에서 연관 값 지식베이스를 참조하여 의미적 관련도가 높은 의료정보(구조 정보와 내용 정보)는 상호 연결되어, 진정한 의미의 정보 통합을 구현하게 된다. 지식베이스는 용어별로 식별자, 요소명, 연관값, 복수형, 동의어, 한글 이름 등의 필드틀 가지며, 현재 상담, 처방, 보험, 의료용어, 증상, 임상결과 등 적용분야 별로 작성된 연관 값 지식베이스가 구현되어 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.6 s.102
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• pp.881-888
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• 2005

As the internet continues to grow, the quantity of information on the Web increases beyond measure. The internet users' abilities and requirements to use information also become varied and complicated. Ontology can describe correct meaning of web resource and relationships between web resources. And it can extract conformable information that a user wants. Accordingly, we need the ontology to represent knowledge. W3C announced OWL(Web Ontology Language), a meaning description technology for such web resources. But, the development of a professional use of tools that can compose and edit effectively is not yet developed adequately. In this paper, we design and implement an Ontology editor which generates and edits OWL documents through intuitional interface, with a OWL parser, a Internal DataModel, and a Serializer.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.95-98
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• 2014

본 연구는 지역명 범주에 속하는 용어들의 개념적 특성을 분석하고, 이를 토대로 다른 범주와의 관련도를 파악하여 지역명 범주 용어들을 중심으로 관계 속성들 사이의 논리적 연관성을 부여할 수 있는 모형 도출에 기반이 되는 기초 연구이다. 지역명 범주 용어 중 국가명에 한정하여 분석한 결과, 국가명 개념 속성 중심으로는 계층 구조 관계의 지역명 범주 용어들끼리 연관이 높으며, 전체 범주 용어들의 개념 속성 중심으로는 지역명 범주 용어가 지리적 위치로서의 의미로 주로 쓰이나, 행위의 주체 또는 객체의 의미나 시대의 개념으로도 많이 활용됨을 알 수 있었다. 국가명이 참조되는 개념 속성과 연관되어 활용되는 관계 속성의 경우의 일부는 참조하는 주요 개념 범주와 연관 관계를 토대로 논리적 의미 관계를 생각해볼 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.749-750
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• 2009

문맥 광고에서 계층적인 분류 트리를 활용하여 의미적으로 연관된 광고를 매칭하는 기법이 소개되었다. 하지만 기존 기법은 계층 구조의 특성에 기인하여 임의의 광고의 연관성을 측정할 때에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분류 트리를 유사도 그래프로 변환한 후 개인화된 페이지 랭크를 응용한 링크 분석 기법을 적용하여 광고의 의미적 연관성을 측정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 기법이 문맥 광고에서 광고 매칭의 정확도 성능을 향상시킴을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.151-154
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• 2008

방송된 프로그램의 VOD 서비스는 웹 및 다양한 매체를 통해 중요한 정보 서비스가 되고 있다. 기존의 멀티미디어 검색은 파일명이나 메타데이터를 바탕으로 직접 검색하는 정적인 검색 방법이었다. 본 논문에서는 이런 정적인 검색 방법에서 벗어나 의미적으로 연관된 비디오를 동적으로 검색하여 풍부한 검색 결과를 보여주는 방법을 제안하고, 이를 수행하는 프로토타입 시스템을 설계, 구현함으로써 제안한 방법의 타당성을 보인다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 특정 도메인상에서 사용자가 관심을 가지는 정보의 연관성을 표시하고, 이를 검색과정에 적용한다. 검색 결과는 의미적으로 연관된 정보를 보여줄 뿐 아니라, 연관 카테고리를 바탕으로 관련된 정보를 정리하여 보여줌으로써 사용자는 풍부한 검색 결과 가운데에서 원하는 정보를 쉽고 빠르게 접근할 수 있다. 예를 들면, '고혈압'이라는 검색어를 사용자가 입력하면, 고혈압에 관련된 방송 프로그램 뿐 아니라, '고혈압'에 좋은 음식이나 그 음식의 효능, 효과, 요리법 등 방송을 통해 볼 수 있는 관련 정보들을 한번에 검색할 수 있다.