• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.389-397
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• 2017

최근 시맨틱 웹 문서는 클라우드 기반으로 생성 및 유통되고 문서유형 분류에 따른 쉽고 신속한 정보 검색을 위해 지능형 시맨틱 에이전트를 요구하고 있다. 기존의 웹 문서의 검색은 키워드를 이용하여 해당하는 질의어가 포함된 문서 목록을 결과로 가져오며 사용자의 요구시에 내용을 제시하는 것이 일반적인 형태이다. 이는 웹 문서의 유사도와 시맨틱 관련성을 고려하지 않음으로써 사용자가 내용 검색과 분석에 많은 시간과 노력을 요구한다. 이의 해결을 위해서 빅 데이터 요소 기술인 하둡과 NoSQL을 활용하여 시맨틱 웹 문서에 포함된 키워드 빈도에 기반한 웹 문서의 유형 분류와 유사도를 제시하는 시맨틱 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 실시간 데이터 처리가 요청되는 이종 모델을 가진 공공 데이터와 웹 데이터를 취합하여 일반 사용자가 쉽게 질의할 수 있는 대용량 지식 기반 시스템을 구축하는데 응용 모델로 활용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1807-1824
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• 2015

As the technologies advance, mobile peer-to-peer (MP2P) networks or systems become one of the major ways to share resources and information. On such a system, the information retrieval (IR), including the development of scalable infrastructures for indexing, becomes more complicated due to a huge increase on the amount of information and rapid information change. To keep the systems on MP2P networks more reliable and consistent, the index structures need to be updated frequently. For a semantic IR system, the index structure is even more complicated than a classic IR system and generally has higher update cost. The most well-known indexing technique used in semantic IR systems is Latent Semantic Indexing (LSI), of which the index structure is generated by singular value decomposition (SVD). Although LSI performs well, updating the index structure is not easy and time consuming. In an MP2P environment, which is fully distributed and dynamic, the update becomes more challenging. In this work, we consider how to update the sematic index generated by LSI and keep the index consistent in the whole MP2P network. The proposed Concept Space Update (CSU) protocol, based on distributed 2-Phase locking strategy, can effectively achieve the objectives in terms of two measurements: coverage speed and update cost. Using the proposed effective synchronization mechanism with the efficient updates on the SVD, re-computing the whole index on the P2P overlay can be avoided and the consistency can be achieved. Simulated experiments are also performed to validate our analysis on the proposed CSU protocol. The experimental results indicate that CSU is effective on updating the concept space with LSI/SVD index structure in MP2P semantic IR systems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1437-1444
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• 2020

컴퓨터 비전 시스템의 발달로 보안, 생체인식, 의료영상, 자율주행 등의 분야에 많은 발전이 있었다. 자율주행 분야에서는 특히 딥러닝을 이용한 객체인식, 탐지 기법이 주로 사용되는데, 자동차가 갈 수 있는 영역을 판단하기 위한 도로영역 인식이 특히 중요한 문제이다. 도로 영역은 일반적인 객체탐지에서 활용되는 사각영역인식과는 달리 비정형적인 형태를 띠므로, ROI 기반의 객체인식 구조는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 Semantic segmentation 기법을 사용한 비정형적인 도로영역 인식에 맞는 심층 신경망 구조를 제안한다. 또한 도로영역에 특화된 네트워크 구조인 Multi-scale semantic segmentation 기법을 사용하여 성능이 개선됨을 입증하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권2호
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• pp.83-96
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• 2018

문서를 대표하는 키워드를 추출하는 것은 문서의 정보를 빠르게 전달할 수 있을 뿐만 아니라 문서의 검색, 분류, 추천시스템 등의 자동화서비스에 유용하게 사용 될 수 있어 매우 중요하다. 그러나 웹사이트 문서에서 출현하는 단어의 빈도수, 단어의 동시출현관계를 통한 그래프 알고리즘 등의 기반으로 키워드를 추출할 경우 웹페이지 구조상 잠재적으로 주제와 관련이 없는 다양한 단어를 포함하고 있는 문제점과 한국어 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 형태소 분석기 성능의 한계점 때문에 의미적인 키워드를 추출하는데 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 의미적 단어 위주로 구축된 후보키워드들의 집합과 의미적 유사도 기반의 후보 키워드를 선택하는 방법으로써 의미적 키워드를 추출하지 못하는 문제점과 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 문제점을 해결하고 일관성 없는 키워드를 제거하는 필터링 과정을 통해 최종 의미적 키워드를 추출하는 기법을 제안한다. 실 중소기업 웹페이지를 통한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법의 성능이 통계적 유사도 기반의 키워드 선택기법보다 34.52% 향상된 것을 확인하였다. 따라서 단어 간의 의미적 유사성을 고려하고 일관성 없는 키워드를 제거함으로써 문서에서 키워드를 추출하는 성능을 향상시켰음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권5호
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• pp.1373-1387
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• 2012

Contextual advertising is an important revenue source for major service providers on the Web. Ads classification is one of main tasks in contextual advertising, and it is used to retrieve semantically relevant ads with respect to the content of web pages. However, it is difficult for traditional text classification methods to achieve satisfactory performance in ads classification due to scarce term features in ads. In this paper, we propose a novel ads classification method that handles the lack of term features for classifying ads with short text. The proposed method utilizes a vocabulary expansion technique using semantic associations among terms learned from large-scale search query logs. The evaluation results show that our methodology achieves 4.0% ~ 9.7% improvements in terms of the hierarchical f-measure over the baseline classifiers without vocabulary expansion.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.7-9
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• 2004

With the development of e-commerce and information access, recommender systems have become a popular technique to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. In this paper, clustering technique is applied in the collaborative recommender framework to consider semantic contents available from the user profiles. We also suggest methods to construct user profiles from rating information and attributes of items to accommodate user preferences. Further, we show that the correct application of the semantic content information obtained from user profiles does enhance the effectiveness of collaborative recommendation.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권2호
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• pp.197-207
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• 2023

콘크리트는 압축력에 잘 저항하고 내구성이 우수하여 널리 사용되는 재료이다. 하지만 구조물은 시공 단계에서 주변 환경, 사용되는 재료의 특성에 따라 완공된 후 표면의 균열, 구조물의 침하 등 다양한 하자가 발생하거나 시간이 지남에 따라 콘크리트 구조물 표면에 결함이 발생한다. 그대로 방치하면 구조물에 심각한 손상을 초래하기 때문에 안전 점검을 통해 검사해야 한다. 하지만 전문 검사원들이 직접 조사하기에 비용이 높고 육안으로 판단하는 외관 검사법을 사용한다. 고층 건물일수록 상세한 검사가 힘들다. 본 연구는 노후화로 인해 콘크리트 표면에 발생하는 결함 중 균열을 탐지하는 딥러닝 기반 시맨틱 세그먼테이션 모형과 해당 모형의 특징 추출과 일반화 성능을 높이기 위한 이미지 어그멘테이션 기법을 개발하였다. 이를 위해 공개 데이터셋과 자체 데이터셋을 결합하여 시맨틱 세그먼테이션용 데이터셋을 구축하고 대표적인 딥러닝 기반 시맨틱 세그먼테이션 모형들을 비교실험하였다. 콘크리트 내벽을 중점으로 학습한 모형의 균열 추출 성능은 81.4%이며, 개발한 이미지 어그멘테이션을 적용한 결과 3%의 성능향상을 확인하였다. 향후 고층 건물과 같이 접근성이 어려운 지점을 드론을 통해 콘크리트 외벽에서 균열을 검출할 수 있는 시스템을 개발함으로써 실질적으로 활용할 수 있기를 기대한다.

• Architectural research
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• 제12권2호
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• pp.15-22
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• 2010

Our prediction model is based on the development of "Semantic Location Model." It embodies geometrical and topological information which can increase the efficiency in prediction and make it easy to manipulate the prediction model. Data mining is being implemented to extract the inhabitant's location patterns generated day by day. As a result, the self-learning system will be able to semantically predict the inhabitant's location in advance. This context-aware system brings about the key component of the ubiquitous computing environment. First, we explain the semantic location model and data mining methods. Then the location prediction model for the ubiquitous computing system is described in details. Finally, the prototype system is introduced to demonstrate and evaluate our prediction model.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제5권1호
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• pp.49-68
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• 2015

Given a query (a health question), retrieval of relevant frequently asked questions (FAQs) is essential as the FAQs provide both reliable and readable information to healthcare consumers. The retrieval requires the estimation of the semantic similarity between the query and each FAQ. The similarity estimation is challenging as semantic structures of Chinese healthcare FAQs are quite different from those of the FAQs in other domains. In this paper, we propose a conceptual model for Chinese healthcare FAQs, and based on the conceptual model, present a technique ECA that estimates conceptual similarities between FAQs. Empirical evaluation shows that ECA can help various kinds of retrievers to rank relevant FAQs significantly higher. We also make ECA online to provide services for FAQ retrievers.

• 산업경영시스템학회지
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• 제27권4호
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• pp.69-76
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• 2004

A framework for knowledge management system has been explored which enables the semantic search of knowledge on the web. Knowledge representation by RDF and RDF schema enables machine cognition of knowledge documents. Dublin core was adopted for structured metadata representation. Thereby, it enables the CBR and rule based reasoning for intelligent knowledge retrieval. Grafting of the WFMS technique unto the KMS facilitates the effective utilization of process knowledge and creation of new knowledge.