본 연구는 한방의료기관의 효율적인 고객정보관리와 분석을 위해 기존의 OCS, EMR, ERP 시스템을 통합.연계한 온톨로지 기반의 한방의료 고객관리 시스템을 설계하였다. 온톨로지 기법을 이용함으로써 고객들을 차별화하여 고객 데이터를 바탕으로 고객의 특성과 건강 상황에 따라 개인화된 한방의료 정보서비스를 제공할 수 있다. 또한, 의료전문 시스템 도입을 통한 고객관리 프로세스 표준화에 의해 고객관리, 홍보/마케팅, 서비스관리, 통계/분석의 4가지 한방의료 고객관리시스템 프레임을 설계하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권3호
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pp.249-253
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2007
The Research on the ICT(Information & Communication Technology) is proposed the category to IT839 strategy by Government. Government is driving to researching on technology about IT839 Strategy. By transforming this category and research information into Semantic Web environment, it is possible to search function utilizing knowledge base and information object by use of TBox and ABox. In this regard, this study proposes technology for generation of Semantic Web Document about ICT Research Information. The ontology is constructed by using category to IT839 Strategy. The features of framework proposed in this study is to have used a skill to directly map Ontology instance and in case of inability of direct mapping, proposed a skill to establish reliable Semantic Web Document by suggesting indirect mapping skill using mechanical study. In addition, it is possible to establish low cost/high quality Semantic Web Document about ICT research information.
이 논문은 유비쿼터스 환경에서 사용자의 서비스 조합 요구를 만족시키기 위한 오퍼레이션 단위의 태스크 조합 방법을 제안한다. 이 방법은 서비스 컴포넌트 아키텍처를 따르며 태스크 조합 시 시스템의 자동화를 위해 시맨틱 웹을 활용한다. 또한, 태스크 조합을 지원하기 위한 태스크 온톨로지(universal Task Ontology)에 대해 소개한다. 태스크 온톨로지 u-TO에서는 태스크 간의 계층구조를 표현하고, 태스크를 관점(View)에 따라 분류함으로써 사용자가 보다 쉽게 자신의 태스크를 정의하고 태스크를 수행할 수 있는 오퍼레이션을 검색하고 활용할 수 있도록 하였다.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
U-Healthcare는 홈 네트워크, 휴대용 장치 등에 기반한 정보통신기술과 의료시스템이 서로 융합되어 개인의 생체정보 등을 실시간으로 모니터링하고, 자동으로 병원 및 의사와 연결되어 시공간의 제약을 줄임으로써 언제 어디서나 건강을 관리하고 질병을 예방하는 새로운 형태의 의료서비스이다. 본 논문에서는 진료 중심에서 예방 중심으로 변화되어가고 있는 최근의 U-Healthcare 시스템의 기술 발전 추세에 맞추어 조기 대응이 가능한 Healthcare 정보시스템 구축을 위한 요구분석 사항들에 대해 정리하고, 이를 기반으로 u-Healthcare의 실현을 위한 기존의 단위 시스템인 PACS, OCS, EMR, 응급의료시스템을 통합한 환자중심의 클라이언트 시스템을 설계한다. 특히, 온톨로지는 특정분야의 정보 모델에 이용되어 그 분야에서 공통의 어휘를 제공하고, 그 용어의 의미와 용어간의 관계를 다양한 수준의 형식성을 가지고 제공한다. 본 논문에서는 이러한 온톨로지 및 무질서한 데이터에 대한 관계를 정의하고, 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 클러스터링의 개념을 포함한 환자중심의 서비스를 위한 온톨로지 기반의 시스템을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 객체 그리고 사용자의 행위와 밀접한 연관이 있는 시공간 정보를 고려하는 것이 중요하다. 이를 위해 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 시공간 온톨로지를 설계하고 이를 이용하여 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 프레임워크이고 트리거 시스템을 기반으로 한다.
본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개인의 선호도에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 구현하였다. 사용자 개인의 선호도를 파악하기 위해 사용자의 프로파일, 어플리케이션 내의 검색 정보, 웹 검색 정보와 페이스북 정보 등을 활용한다. 또한 실험적인 구현 사례로 시범 서비스 국가인 영국에 대하여 여행지 정보 데이터베이스를 개념과 관계를 중심으로 온톨로지를 구축하고 이를 중심으로 개인 선호도에 따라 여행지를 추천한다. 이 시스템의 개인화된 추천 방식을 이용함으로써 사용자는 자신이 관심 있는 여행지를 추천받아 이를 중심으로 여행 계획을 수립할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 주변 상황을 인식하고 그에 따른 상황인지 서비스를 실현하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. u-City에서는 도시의 곳곳의 센서 등을 통해 상황 정보가 수집되고, 개인들은 자신의 모바일기기와 도시의 정보 통신 인프라를 통하여 상황인지 서비스를 제공 받게 된다. 본 논문에서는 u-City의 네트워크에 연결된 센서나 디바이스에서의 정보를 구조화하는데 유용하고 상호 관계성 및 부분적인 상황의 정보를 표현할 수 있는 OWL(Web Ontology Language)을 사용한 온톨로지를 설계하고, 수집된 상황정보와 사용자의 의도를 기반으로 서비스를 추론하는 맞춤형 u-City 서비스 제공을 위한 상황인지 추론 시스템을 제안한다.
웹 서비스들의 수가 급격하게 증가함에 따라 사용자가 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 전통적인 키워드 탐색 방법은 다음의 두 가지 이유 때문에 문제가 있다: (1) 웹 서비스에 대한 의미적인 정보들을 활용하지 못한다. (2) 사용자의 요구사항을 정확하게 표현하지 못한다. 이러한 키워드 기반 탐색 방법의 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 하나의 새로운 구문 분석 및 온톨로지 학습 방법을 제안한다. 구문 분석 방법은 키워드를 일반화하여 검색 범위를 넓혀주고, 온톨로지 학습 방법은 상관관계를 표현하여 깊이 있는 탐색을 유도한다. 이러한 두 방법을 결합함으로써 재현율과 정확률 둘 다 향상 시킬 수 있는 기법이 될 수 있다. 제안된 방법은 508개의 웹 서비스 집합에 대한 실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 보인다.
최근 선진국 뿐 아니라 우리나라에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 모델에 대해 많은 연구를 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅이란 언제 어디서나 사용하는 컴퓨팅 환경을 의미하는 말로, 다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어 필요한 곳이라면 언제 어디서나 컴퓨팅을 할 수 있는 환경을 말한다. 본 연구에서는 사용자의 감성을 인식하기 위해서 얼굴 표정, 온도, 습도, 날씨, 조명등을 사용하여 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하였고, 감성추론 엔진은 Jena(예나)를 사용한다. 본 연구에서 제시한 상황인식 서비스인프라(Context-Awareness Service Infra)의 구조는 기능에 따라 여러 개의 모듈로 나뉜다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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