• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1047-1048
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• 2017

본 논문은 위치 기반 DBpedia 모바일 브라우저 개발에 관한 내용으로 사용자의 현재 위치를 중심으로 Google Map과 DBpedia를 매쉬업하여 주변의 DBpedia 개체를 표시하고, 링크를 통해 추가적인 RDF 시맨틱 정보를 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. DBpedia는 Wikipedia로부터 구조화된 데이터를 추출하여 RDF 형식으로 저장한 지식베이스로서 오늘날 엄청난 규모의 빅데이터로 발전되고 있는 링크드 오픈 데이터(Linked Open Data)에서 가장 핵심으로 부각되고 있다. DBpedia는 약 73만개의 장소 및 지역에 관한 정보를 포함하여 약 4백 58만 가지의 다양한 개체들에 관한 정보를 가지고 있으며 여러 종류의 위치기반 데이터 세트도 보유하고 있다. 본 연구에서 개발된 브라우저는 이러한 데이터 세트 내용을 스마트폰의 위치정보서비스를 활용하여 주변에 있는 장소나 건물 등을 지도에 표시하고, 해당 개체에 대한 간단한 요약 정보와 추가적인 시맨틱 정보 검색을 위한 링크를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.856-858
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• 2001

지적 재산권 보호 중에서 디지털 저작물 보호는 근래에 활발히 연구되고 있으며 법 과학 분야는 지문감식, 치아감정, DNA 등 많은 분야가 있다. 법과학 분야 중 법적용 컴퓨팅(Forensic Computing)에 관한 응용은 새로운 연구 과제이다. 그 중에서도 디지털 저작물에 대하여 증거를 보전 하고자 많은 연구가 진행되고 있지만 디지털 저작물에 관하여 네트워크를 통한 능동적 저작물 보호는 미약하다. 현재의 데이터 추출(Extraction), 발굴(Exploitation), 복구, 암호 해독, 패스워스 풀기(Defeat), 미러 이미징 등의 방법 가지고 해결 못하는 경우와 인터넷 상에서 온라인으로 이루어지는 불법 복제에서 결정적 기여(smoking gun)를 찾아내려고 하는 것이 본 논문에서 해결 하고자 하는 부분이다. 오프라인일 경우도 가능하며 분석된 결과는 변호사/대리인, 법인, 보험회사, 법집행관 등에게 온라인으로 제공한다. 진행 과정은 서버에서 파견시킨, 미션을 부여받은 에이전트가 저작물 불법 복제 상황을 트래킹 한 후, 네트워크를 통하여 정해진 시간별로 서버에 전달하면, 법 조항과 매핑시켜서 분석한 다음 서버의 지식베이스에 저장되어 사용자의 요구에 응하는 능동형 디지털 저작물 보호 관리 시스템이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.443-453
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• 2000

장차전의 양상은 고도의 과학전, 타격수단의 다양화 등에 따라 고속이체기동전이 t행될 것이며, 이러한 전쟁양상은 정확하고, 보다 빠른 첩보와 정보의 수집 및 분석을 통하여 아군의 신속한 의사결정 및 대응을 요구한다. 이를 위하여 첩보와 정보 수집 및 분석을 자동화하기 위한 전장정보분석 자동화에 관한 연구가 국방과학연구소 주관으로 실시되고 있다. 따라서 이와 연계된 의사결정 자동화에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 연구는 이러한 요구에 부응할 수 있는 전장정보를 활용한 의사결정의 중요한 한 분야인 화력분배를 자동화하기 위한 전문가시스템의 지식베이스모듈에 대한 분석 및 설계에 관한 연구이다.기존에는 화력분야에 대한 아방책 선정까지를 자동화하는 전문가시스템 개발에 대한 연구가 수행되었으나, 본 연구에서는 자동화의 효율성을 높이기 위해서 아방책 선정에서 나아가 아군 화력자산의 파괴율을 고려하고, 지휘관의 의도에 부합하는 아군 화력자산을 배분하는 전문가시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 화력분배 자동화를 위하여 화력분배와 관련된 현행 업무 관련 지식을 획득 및 분석하고 이를 바탕으로 화력자산 분배를 위한 규칙도출 시 개념설계, 상세설계, 알고리즘제시, 규칙추출예시를 하였으며 본 연구결과의 기대효과는 본문을 참고 바란다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.2
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• pp.229-236
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• 1995

The conceptual world of sentence is composed f substantives(nouns) and verbal. The verbal is a semantic center of sentence, the substantives are placed under control of verbal, and they are combined in a various way. In this paper, the structural relation of verbal and substantives are analyzed and the phrase unit sentence which is derived from the result of morphological analysis is interpreted by a variable pattern net. This variable pattern net analyzes the phrases syntactically and semantically and extracts conceptual units of clausal form. This paper expands the traditionally restricted Horn clause theory to the general sentence, separates a simple sentence from a complex sentence automatically, constructs knowledge base by clausal form of logical conceptual units, and applies it to a question-answering system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.3
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• pp.232-241
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• 2000

This study suggests an integrated method based on concept hierarchies, information gain, and rough set theory for efficient discovery rules from a large amount of data, and implements an optimal rules discovery system. Our approach applies attribute-oriented concept ascension technique to extract generalized knowledge from a database, knowledge reduction technique to remove superfluous attributes and attribute values, and significance of attributes to induce optimal rules. The system first reduces the size of database by removing the duplicate tuples through the condition attributes which have no influences on the decision attributes, and finally induces simplified optimal rules by removing the superfluous attribute values by analyzing the dependency relationships among the attributes. And we induce some decision rules from actual data by using the system and test rules to new data, and evaluate that the rules are well suited to them.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.433-436
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• 2001

지적 재산권 보호 중에서 디지털 상거래에서 가장 절실한 저작물 보호는 근래에 활발히 연구되고 있으며 법 과학 분야는 지문감식, 치아감정 DNA 등 많은 분야가 있다. 그러나 법과학 분야중 법적용 컴퓨팅(Forensic Computing)에 관한 응용은 아직 부족한 상태이다. 그중에도 디지털 저작물에 대하여 증거를 보전 하고자 많은 연구가 진행 되고 있지만 디지털 저작물에 관하여 네트워크를 통한 능동적 저작물 보호는 미약하다. 현재의 데이터 추출(Extraction), 발굴(Exploitation), 복구, 암호 해독, 패스워스 풀기(Defeat), 미러 이미징등의 방법 가지고 해결 못하는 경우와 인터넷 상에서 온라인으로 이루어지는 불법 복제에서 결정적 기여(smoking gun)를 찾아내려고 하는 것이 본 논문에서 해결 하고자 하는 부분이다. 오프라인일 경우도 가능하며 분석된 결과는 변호사/대리인, 법인, 보험회사, 법집행관등에게 온라인으로 제공한다. 진행 과정은 서버에서 파견시킨, 미션을 부여받은 에이전트가 저작물 불법 복제 상황을 트래킹 한 후, 네트워크를 통하여 정해진 시간별로 서버에 전달하면, 법 조항과 매핑시켜서 분석한 다음 서버의 지식베이스에 저장되어 사용자의 요구에 응하는 능동형 디지털 저작물 보호 관리 시스템이다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.1
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• pp.15-23
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• 2010

This paper presents a method of constructing a large interlinked ontology network for the Web of Data through the mapping among typical ontologies. When an ontology is open to the public, and more easily shared and used by people, its value is increased more and more. By linking CoreOnto, an IT core ontology constructed in Korea, to the worldwide ontology network, CoreOnto can be open to abroad and enhanced its usability. YAGO is an ontology constructed by combining category information of Wikipedia and taxonomy of WordNet, and used as the backbone of DBpedia, an ontology constructed by analyzing Wikipedia structure. So a mapping method is suggested by linking CoreOnto to YAGO and DBpedia through the synset of WordNet.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.91-100
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• 2020

Unlike the existing Visual Question Answering(VQA) problems, the new Visual Commonsense Reasoning(VCR) problems require deep common sense reasoning for answering questions: recognizing specific relationship between two objects in the image, presenting the rationale of the answer. In this paper, we propose a novel deep neural network model, KG_VCR, for VCR problems. In addition to make use of visual relations and contextual information between objects extracted from input data (images, natural language questions, and response lists), the KG_VCR also utilizes commonsense knowledge embedding extracted from an external knowledge base called ConceptNet. Specifically the proposed model employs a Graph Convolutional Neural Network(GCN) module to obtain commonsense knowledge embedding from the retrieved ConceptNet knowledge graph. By conducting a series of experiments with the VCR benchmark dataset, we show that the proposed KG_VCR model outperforms both the state of the art(SOTA) VQA model and the R2C VCR model.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.1
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• pp.63-69
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• 2015

There are various researches which proposed an automatic instance generation from freetext on the web. Existing researches that focused on English, adopts pattern representation which is generated by simple rules and regular expression. These simple patterns achieves high performance, but it is not suitable in Korean due to differences of characteristics between Korean and English. Thus, this paper proposes a novel method for generating patterns and instances which focuses on Korean. A proposed method generates high quality patterns by taking advantages of dependency relations in a target sentences. In addition, a proposed method overcome restrictions from high degree of freedom of word order in Korean by utilizing postposition and it identifies a subject and an object more reliably. In experiment results, a proposed method shows higher precision than baseline and it is implies that proposed approache is suitable for self-knowledge learning system.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.373-380
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• 2022

This study explored the effectiveness of virtual reality education interventions for nursing students in adult nursing practicum. This systematic review extracted intervention methods, research topics, outcome variables, and evidence synthesis of effectiveness. Seven studies were extracted from the databases of PubMed, Cochrane Library, EMBASE, and RISS. This study showed effects on knowledge, performance, attitude, critical thinking, self-efficacy, information assessment ability, problem-solving ability, self-confidence, and efficiency of nursing students. Therefore, virtual reality educational intervention contribute to enhance the competencies in adult nursing practicum.