• 한국전자거래학회지
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• 제14권2호
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• pp.95-116
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• 2009

지식 재사용 측면에서 기존의 온톨로지를 재사용할 수 있다면 많은 자원을 절약할 수 있을 것이다. 그러나 기존의 온톨로지를 활용하기 위해서는 보다 발전된 온톨로지 검색 기능이 요구된다. 현재까지 이루어진 관련 연구들에서는 주로 렉시컬 매칭기법을 사용하여 온톨로지를 검색하였다. 그러나 의미적 측면에서 문제점이 있으므로 본 연구에서는 관계의 의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델을 제안한다. 본 연구는 개념간 계층 구조와 관계를 온톨로지 검색에 이용함으로써 온톨로지의 선택 랭킹을 효과적이며 실질적으로 개선하였다. 또한 실험을 통해 연구 모델의 결과와 선행 연구의 결과, 온톨로지 전문가의 랭킹 결과를 비교 분석하고 연구 모델의 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 온톨로지 검색 연구를 이론적으로 발전시켰을 뿐 아니라 실무적인 측면에서 실무자들이 온톨로지를 쉽게 찾아 재사용할 수 있도록 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.603-612
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• 2014

사용자들에게 좀 더 정확하고 편리한 검색결과를 제공하기 위하여 정보의 구조적인 특징 등을 사용하는 시맨틱 검색의 개념이 널리 연구되고 있다. 이를 위하여, 최근의 정보검색분야와 데이터구축 분야의 연구에서는 데이터의 구조적인 표현과 검색 메카니즘을 구현하기 위하여 온톨로지를 강조하고 있다. 본 연구에서는 웹 환경에서의 검색 정확도와 만족도를 향상시키기 위하여 온톨로지를 이용한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 온톨로지와 KB(KnowledgeBase)를 이용하여 검색 대상을 키워드간의 관계를 유추한 사실(fact)과 관계키워드들을 지니는 웹문서들로 크게 나누고 이들을 서로 유기적으로 검색을 진행하는 시맨틱 검색 질의 처리기법을 제안하였다. 또한 결과에 대한 사용자의 검색 만족도를 높이기 위하여 결과 문서와 사실에 대한 랭킹 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 주어진 식의 값을 달리하여 랭킹을 올바로 구현하는 요소로 키워드의 빈도와 온톨로지상의 클래스 레벨이 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었고, 이를 통하여 적합한 형태의 계수 값을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.315-322
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• 2008

인터넷 상에 산재해 있는 사진이나 비디오 등 시각 미디어 데이터를 효과적으로 검색하는 것은 전자 미술 박물관, 전자상거래, 전자 쇼핑몰 등 여러 응용 분야에서 중요한 일이다. 이러한 분야에서는 단순한 키워드 검색이 아닌 내용 기반 또는 의미 기반의 멀티미디어 검색을 필요로 한다. 인터넷 상의 시각 미디어를 효과적으로 검색하기 위해 제안된 선행 연구에서는 시각 미디어의 메타데이터와 온톨로지를 이용하고 또한 웹서비스를 이용하여 의미 기반의 검색을 수행한다. 본 연구에서는 인터넷 상에서 여러 시각 미디어 제공자와 이 제공자들의 정보를 가지고 있는 하나의 중계자가 존재하는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하기 위한 전 단계로 적합한 서비스 제공자를 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 질의에 적합한 제공자들과 그 순위를 효율적으로 얻기 위하여 온톨로지의 트리 구조를 이용한다. 온톨로지 트리에서 하위 노드의 크기와 자식 노드의 크기에 기반한 이 방법은 기존의 방법에 비해 효과적으로 제공자들간의 순위를 측정한다. 실험 결과 이 방법이 속도는 비슷하게 유지하면서 정확한 결과를 도출함을 보인다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.86-93
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• 2012

본 논문에서는 시맨틱 웹에서 온톨로지와 메타데이터를 기술하는 OWL 문서를 대상으로 하는 키워드 검색 기법과 랭킹 기법을 제안한다. 제안한 키워드 검색 기법은 OWL 문서에 대한 키워드 검색 결과의 단위를 정보 리소스로 정의하고 질의 키워드의 범위를 클래스와 프로퍼티의 이름은 물론 리터럴 데이터까지 확장하였다. 그리고 클래스나 프로퍼티의 계층 관계, 동등 관계 등 OWL 문서에 정의되어 있는 기본적인 추론 요소들을 고려하여 직접 기술되어 있지 않지만 새롭게 유도되는 정보도 키워드 검색에 반영하였다. 또한 키워드를 통해 간접적으로 의미적 관계를 맺고 있는 정보 리소스에 대한 검색이 가능하기 때문에 질의 키워드와 관련이 있는 많은 수의 정보 리소스들을 검색할 수 있다. 제안한 랭킹 기법은 OWL 문서의 특성을 고려하여 다양한 요소를 순위 결정에 참여시킴으로써 사용자의 검색 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서 제안한 키워드 검색 기법과 랭킹 기법은 방송 프로그램과 같은 디지털 콘텐츠의 검색 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.123-137
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• 2007

The information space of semantic web comprised of various resources, properties, and relationships is more complex than that of WWW comprised of just documents and hyperlinks. Therefore, ranking methods in the semantic web should be modified to reflect the complexity of the information space. In this paper we propose a method of ranking query results from RDF(Resource Description Framework) knowledge bases. The ranking criterion is the importance of a resource computed based on the link structure of the RDF graph. Our method is expected to solve a few problems in the prior research including the Tightly-Knit Community Effect. We illustrate our methods using examples and discuss directions for future research.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권4호
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• pp.19-26
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• 2008

Gene set enrichment analysis (GSEA)는 두 개의 클래스를 가지는 마이크로어레이 실험 데이터 분석을 위해 생물학적 특징을 기반으로 구성된 다양한 유전자-집합 중에서 두 클래스의 발현값들이 통계적으로 중요한 차이를 나타내는 유의한 유전자-집합을 추출하기 위한 분석 방법이다. 특히, 유전자에 대한 다양한 생물학적인 정보를 지닌 유전자 주석 데이터베이스(Cytogenetic Band, KEGG pathway, Gene Ontology 등)를 이용하여 마이크로어레이 실험에 사용된 전체 유전자 중 특정 기능을 가지는 유전자들을 그룹화하여 다양한 유전자-집합을 발굴하고, 각 유전자-집합 내에서 두 클래스간에 발현값의 차이를 참조하여 유의한 유전자들을 결정하여, 이를 기반으로 통계적으로 유의한 유전자-집합들을 최종 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 GSEA 분석 과정에서 현재 주로 사용되고 있는 signal-to-noise ratio 기반 유전자 서열화(gene ranking) 방법 대신에, Fisher criterion을 이용한 유전자 서열화 방법을 적용함으로써 기존의 GSEA 방법에서 추출하지 못한 생물학적으로 의미 있는 새로운 유의 유전자-집합을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 제안한 방법의 성능을 고찰하기 위하여 공개된 Leukemia 관련 마이크로어레이 실험 데이터 분석에 적용하였으며, 기존의 알려진 결과와 비교 분석함으로써 제안한 방법의 유용성을 검증하고자 하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권3호
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• pp.93-105
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• 2013

실생활에서 소셜 네트워크 서비스의 사용은 활성화되고 있으나 이를 비즈니스 차원에서 활용하기 위한 이론적이며 실증적인 연구가 부족한 상황이다. 기존의 다양한 데이터로부터 소셜 네트워크를 구축하고, 구축된 소셜 네트워크에서 잠재적 관계를 도출하거나 찾는 등의 유용한 활용 방법에 대한 연구가 요구된다. 본 연구는 소셜 네트워크에서 잠재되어 있는 관계를 인식하여 유용한 관계를 찾기 위한 방안으로서 소셜 네트워크에서 구성원간 관계를 검색하기 위한 랭킹 방법을 제안한다. 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개체간 의미적 관계를 유추하여 확장하고 이를 바탕으로 다양한 랭킹 기준을 융통성 있게 조합하여 검색하고자 하는 관계를 효율적으로 찾기 위한 랭킹 모델을 제시하였다. 또한 제안한 연구 방법이 유의미한 것을 보이기 위하여 기업과 대학 간 사회적 네트워크에서 임의의 관계를 검색하고 강도를 측정하는 데 연구 모델을 적용하여 보았다. 본 연구에서 제안하는 시맨틱 웹기반 소셜 네트워크에서 임의의 관계를 검색하여 랭킹하는 방법은 빅데이터 시대에 유용한 관계 정보를 편리하게 검색할 수 있는 효과적인 방법으로 활용이 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.533-540
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• 2006

웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권1호
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• pp.22-32
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• 2008

기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나 메타데이타 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)가 제안되었다. 제안된 프레임워크에서는 서비스를 사용하는 다수 사용자들이 Broker서버에 동시에 접속했을 경우 발생하는 Overhead에 대한 문제를 해결 할 수 없었기 때문에 성능의 저하와 확장성을 고려할 수 없는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 다수의 동시 사용자들이 접속했을 경우에도 성능의 저하 없이 비슷한 수준의 서비스를 제공하기 위해서 Broker서버를 증설하여 Monitoring System으로부터 각각의 Broker 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장하고, 저장된 데이타에 대하여 각 Broker들에 대한 우선순위를 결정하는 테이블을 작성한다. 사용자로부터 Query를 입력받는 User Interface는 Broker의 Ranking Table을 참조하여 다수의 Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 Load Balancing 시스템을 제안한다. 또한 기존의 방식들과 비교실험을 통하여 제안하는 Load Balancing 시스템의 스케줄링 기법이 빠르다는 것을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.271-277
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• 2013

질의 의미 해석에 대한 대표적인 시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 기존의 키워드 기반 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미가 상호 연결이 되어 있지 않아서 사용자의 질의 의미 해석을 위한 선호도 검색을 할 수가 없다. 본 논문에서는 사용자의 검색 의도에 부합하는 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 사용자 검색 선호도 기반으로 평가하여 랭킹하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온톨로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.