• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.16 no.5
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• pp.39-47
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• 2013

In the case of a weak self-control youth, young students easily tend to fall into addiction by using the Internet as a sensation seeking and an alternative to escape the reality. Until now, internet addiction self-diagnosis techniques such as Internet addiction scale have been developed and used to solve this kind of internet addiction issue. However, traditional methods do not assess the correlation of addiction and the effects of the environment systematically because they are simply composed of redundant addiction scale criteria and questionnaire forms of the diagnostic methods. Thus, in this paper, we propose a new internet addiction self-diagnosis technique based on Formal Concept Analysis (FCA) and implement a self-diagnosis system in order to make a systematic internet addiction self-diagnosis system. In addition, we analyze the correlation of the measured data based on different perspectives such as home environment, family relationships, peer relationships, school life, and so on.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.7-10
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• 2006

온톨로지는 시멘틱 웹의 상호운용성에 있어서 가장 중요한 역할을 하고 있으며, 다양한 분야에서 지식의 공유 및 재사용을 목적으로 사용되고 있다. 현재 대부분의 온톨로지들은 도메인 전문가나 온톨로지 개발자들이 $Prot\acute{e}g\acute{e}$와 같은 도구를 사용하여 수작업으로 구축되어 지고 있다. 비록 전문가들이 $Prot\acute{e}g\acute{e}$와 같은 도구를 사용할지라도, OWL등과 같은 언어로 구축된 온톨로지가 실용적이고 도메인의 정보를 정확하게 반영하였음을 검증하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 사용하여, OWL로 구축된 온톨로지의 소스로부터 온톨로지의 주요 요소들을 추출, 분석하여 구조적 문제점을 파악 할 수 있는 OWL온톨로지 분석도구(OWL Analyzer)의 개발에 대하여 설명한다. 본 연구에서 개발된 OWL Analyzer를 사용함으로써, 구축된 온톨로지내에 포함된 오류를 수월하게 파악할 수 있고, 온톨로지 개발자에게 보다 좋은 개념계층구조를 갖는 온톨로지를 제안할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.251-254
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• 2005

계층적 개념구조는 대상 도메인으로부터 지식을 표현하는데 있어서 간결하면서도 효과적으로 개념간의 구조를 설명하기 위해 사용되고, 데이터의 구조화와 요약을 제공하며 필요한 정보의 수월한 접근을 제공하기 위해 널리 적용되고 있다. 그러나, 대상도메인으로부터 계층적 개념구조를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념구조를 효율적으로 구축하기 위한 체계가 필요하다. 본 논문에서는 계층적 개념구조를 체계적으로 구축하기 위한 형식개념분석기법(FCA, Formal Concept Analysis)을 토대로, Many-valued context와 Scaling을 자동화하기 위한 도구로써 본 연구에서 개발된 FCA Wizard를 소개한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.10
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• pp.149-161
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• 2013

In this paper, we propose a novel approach to construction of classification hierarchies for user tags of folksonomies, using WordNet-based Formal Concept Analysis tool, called TagLighter, which is developed on this research. Finally, to give evidence of the usefulness of this approach in practice, we describe some experiments on user tag data of Bibsonomy.org site. The classification hierarchies of user tags constructed by our approach allow us to gain a better and further understanding and insight in tagged data during information retrieval and data analysis on the folksonomy-based systems. We expect that the proposed approach can be used in the fields of web data mining for folksonomy-based web services, social networking systems and semantic web applications.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.687-690
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• 2008

실세계의 복잡하고 다양한 데이터에 내포된 유용한 정보들을 추출하여 활용하기 위해 다양한 데이터 마이닝 기법들이 제안되고 있다. 최근 각광받기 시작한 개념분석기법(Formal Concept Analysis)은, 주어진 데이터로부터 개념들을 추출하고 그들 사이의 관계를 파악하여 개념계층구조를 구축하기 위한 정형화된 데이터분석 기법이다. 본 논문에서는 개념분석기법을 기반으로 다종다양한 데이터를 분석할 수 있는 기법들(FFCA, RFCA)에 대해서 소개하고, 본 연구에서 개발하고 있는 지원도구와 그 도구를 이용한 실험 결과를 보고한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.423-426
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• 2007

온톨로지는 의미적인 지식을 표현하고, 공유하기 위해서 여러 분야에서 널리 사용되고 있으며, 특히 시멘틱 웹의 상호운용성을 해결할 수 있는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 현재 온톨로지의 구축을 지원하는 다양한 도구들과 방법론들이 제시되고 있지만, 실제 구축되어진 온톨로지가 실용적이고, 도메인의 정보를 정확하게 반영했는지 검증할 수 있는 도구나 방법은 매우 미비하다. 따라서 본 연구에서는 OWL언어로 구축되어진 온톨로지의 소스로부터 온톨로지의 주요 요소들을 추출하여 형식개념분석(Formal Concept Analysis)모델로 변환하고 분석함으로써, 온톨로지에 포함된 구조적인 문제점을 파악할 수 있는 방법과 도구에 대해서 설명한다. 본 연구에서 제시한 온톨로지 분석도구를 사용하면, 구축되어진 온톨로지에 포함된 구조적 오류 및 온톨로지의 구조를 수월하게 파악할 수 있고, 온톨로지 구축작업 및 수정보완에 있어서 더 좋은 개념계층구조를 갖는 온톨로지를 제안할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.4
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• pp.557-568
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• 2008

An ontology as the core element of Semantic Web is a formal specification of a conceptualization of shared domain knowledge. The use of well-defined ontologies can increase the quality of interoperable information systems in the area of Semantic Web. However, in practice, it is not easy to develop high-quality ontologies which have no errors. Therefore, with methodologies for ontology design, various methods or tools for ontology analysis supporting for error-detection might be very helpful for ontology developers. In this paper, we propose a novel approach for analyzing the core constructs of ontology based on the Formal Concept Analysis and develop a tool that supports error-checking ontologies. Our approach can serve not only as a guidance to modify the existing ontologies, but also as a valuable tool in developing high-quality ontologies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1533-1536
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• 2009

기후변화에 따른 빈번한 태풍과 집중호우로 인해 지속적으로 피해규모가 증가하고 있으며 점차 다양한 지역에서 피해가 나타나고 있다. 과거 태풍 루사나 매미의 경우 도시유역에서 주요 피해가 발생하여 대규모 피해를 야기하였으나 2006년 발생한 태풍 에위니아의 경우 집중호우로 인한 배수문제, 산사태로 인한 토석류 발생과 이에 따른 도로 및 하천 유입으로 피해가 나타났다. 이러한 피해는 남해안 및 영남지방, 강원 영서지방에서 주로 발생한 것으로 과거 피해 유형과 차이가 난다. 기존 하천 중심의 치수대책만으로는 다양한 지역특성을 고려한 치수계획을 종합적으로 수립할 수 있는 한계가 발생하며 이에 따라 국토해양부(2001)는 수자원 장기종합계획에서 하도와 유역 시스템을 함께 고려하는 유역종합치수정책을 제안하였다. 홍수피해잠재능은 수자원장기종합계획(2001)에서 처음 제시된 개념으로 면 개념을 도입하여 공간적 비교가 가능하고, 단위구역의 치수특성 및 사회경제적 가치를 평가할 수 있도록 개발된 지수(이승종, 2006)이며, 치수안전도 설정을 위한 가장 중요한 개념으로 활용되고 있다. 그러나 최근에 제시된 개념으로 아직 이론적 기반이 미흡하며 지속적인 연구를 통해 수정된 개념이 제시되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 유역종합치수계획 등 국가 치수정책을 수립하기 위해 중요한 개념인 홍수피해잠재능과 치수안전도의 치수계획 활용 사례를 조사하여 지역특성별로 유역분할기법을 조사 정리하였으며 국외 사례를 분석하여 유역분할기법의 발전 방향을 제시함으로써 유역단위 맞춤형 치수계획 수립을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1098-1101
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• 2010

오늘날, World Wide Web의 탄생과 정보통신기술의 비약적인 발전에 의해 매일 방대한 양의 다양한 데이터들이 기하급수적으로 발생되고 있다. 이와 같은 데이터들에는 명확한 경계를 갖는 정보와 더불어서 퍼지정보가 포함되어 있다. 퍼지정보를 포함한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위해, 퍼지 데이터 분석 및 러프 데이터 분석에 관한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 본 논문에서는, 주어진 퍼지 데이터에 내포된 유용한 정보를 추출하기 위해, 퍼지 집합 이론과 러프 집합 이론을 형식개념분석기법에 접목하여 새로운 러프 클러스터링 기법을 제안한다. 또한, 본 연구에서 개발한 지원도구와 그 도구를 이용한 실험 결과를 보고한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.8
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• pp.1877-1893
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• 2009

Folksonomy is a user-generated taxonomy to organize information by which a user assigns tags to resources published on the web. Triadic datas that indicate relations of between users, tags, and resources, are created by collaborative tagging from many users in folksonomy-based system. Such the folksonomy data has been utilized in the field of the semantic web and web2.0 as metadata about web resources. In this paper, we propose FCA-based folksonomy data mining approach in order to extract the useful information from folksonomy data with various points of view. And we developed tool for supporting our approach. In order to verify the usefulness of our proposed approach and FMT, we have done some experiments for data of del.icio.us, which is a popular folksonomy-based bookmarking system. And we report about result of our experiments.