시맨틱 서비스는 온톨로지 기반으로 검색 API 또는 추론 API를 제공하는 서비스로 정의할 수 있는데, 웹 서비스 등의 대화 방식을 이용하며 웹상에서 공개된다. 온톨로지 기반이므로 URI (Uniform Resource Identifier)를 지원하며 온톨로지 스키마에 정의된 클래스와 속성 (Property)을 사용하여 미리 정의된 작업을 수행한다. 시맨틱 서비스는 입력 인자가 온톨로지에 정의된 클래스들로 구성되므로 시맨틱 서비스 조합 시에 온톨로지를 반드시 참조할 필요가 있다. 본 연구는 사용자 제시 조건을 입력받아 시맨틱 브로커를 이용하여 시맨틱 서비스 관리 서버에 등록된 시맨틱 서비스들 내의 온톨로지 정보와 관리 정보를 참조하여 조건에 맞는 시맨틱 서비스를 조합하는 방법을 제시한다. 사용자 제시 조건으로는 입력 인스턴스, 출력 클래스, 시각화 유형 (Visualization Type), 시맨틱 서비스명, 속성명 등이 있다. 시맨틱 서비스 조합은 사용자 제시 조건을 기반으로 동적으로 이루어지며, 그 결과는 복합 시맨틱 서비스를 포함하는 시맨틱 서비스 파이프라인들로서 사용자에게 순위화되어 제시된다. 사용자는 시맨틱 브로커에 의해 제시된 시맨틱 서비스 파이프라인들을 실행해 봄으로써 원하는 시맨틱 서비스 조합을 찾을 수 있다. 결국, 본 연구를 통해 개발된 도구는 다양한 곳에서 개발된 시맨틱 서비스들을 동적으로 연계하여 새로운 시맨틱 서비스를 개발하고자 하는 서비스 기획자를 지원하데 도움을 준다.
Ha, Hyoji;Han, Hyunwoo;Mun, Seongmin;Bae, Sungyun;Lee, Jihye;Lee, Kyungwon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제21권5호
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pp.19-29
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2016
This paper suggests a method to refine a massive collective intelligence data, and visualize with multilevel sentiment network, in order to understand information in an intuitive and semantic way. For this study, we first calculated a frequency of sentiment words from each movie review. Second, we designed a Heatmap visualization to effectively discover the main emotions on each online movie review. Third, we formed a Sentiment-Movie Network combining the MDS Map and Social Network in order to fix the movie network topology, while creating a network graph to enable the clustering of similar nodes. Finally, we evaluated our progress to verify if it is actually helpful to improve user cognition for multilevel analysis experience compared to the existing network system, thus concluded that our method provides improved user experience in terms of cognition, being appropriate as an alternative method for semantic understanding.
최근 모바일 기기의 다양한 센서들을 통하여 데이타를 수집하여 개인의 삶을 기록하는 연구들이 진행 중이다. 효율적인 모바일 라이프로그의 저장과 탐색을 위해 연관 검색이 가능한 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크가 제안되었다. 기존의 시맨틱 네트워크 상의 검색은 텍스트 기반으로 관계를 바탕으로 하는 사용자의 능동적인 연관 검색에 한계가 있었다. 본 논문에서는 모바일 라이프로그의 연관 검색을 위해 검색 과정과 결과를 시각화된 네트워크로 데이타간의 관계를 보여주는 선택 연관 검색과 키워드 연관 검색을 제안한다. 복잡한 시맨틱 네트워크에 대해서 사용자의 이해도를 높이기 위해 의미 추상화를 적용하였다. 실제 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크 데이타를 바탕으로 질의를 해결하는 과정을 기존 연구에서 보였던 텍스트 기반 연관 검색 방법과 비교하고 사용성 평가를 시행함으로 유용성을 입증하였다.
본 연구에서는 <네이버 영화> 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다.
이 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 선행연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이다. 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 정보를 구성하는 개체와 개체 사이의 관계는 다양한 요소를 지니고 있으며, 연결망의 관계 분석 지표를 통해 관계의 성격과 특징을 도출해 낼 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력을 연구범위로 설정하고, 연결망 내의 관계의 요인과 영향력의 지표를 분류하고 연결한다. 이를 통해 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소를 중심으로 관계의 시각화 과정에 있어 적합한 시각화 프로세스를 온톨로지 개념을 사용하는 시멘틱 그래프에 적용해 보았다. 영향력의 각 관계 요소는 공통적인 개념과 성격, 측정 요소를 통하여 노드와 링크의 네트워크 형태의 그래프로 형성되었다. 영향력 시멘틱 그래프는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 시멘틱 그래프의 적용 범위를 연결망 시각화 전반을 확장하여, 합리적이고 효율적인 시각화 프로세스의 설정이 가능함을 알 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권3호
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pp.130-139
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2018
This study is to analyze the relationship between character and human semantic production through research on character visualization artworks and to develop a creative platform that visually expresses the formative and semantic dynamics of characters using the results will be. The 3D spatial interaction system using the character visualization proposed generates the transformation of the character in real time using the interaction with user and the deconstruction of the character structure. Transformations of characters including the intentions of the viewers provide a dynamic visual representation to the viewer and maximize the efficiency of meaning transfer by producing various related meanings. The method of dynamic deconstruction and reconstruction of the characters provided by this system creates special shapes that viewers cannot imagine until now and further extends the interpretation range of the meaning of the characters. Therefore, the proposed system not only induces an active viewing attitude from viewers, but also gives them an opportunity to enjoy watching the artwork and demonstrate creativity as a creator. This system induces new gestures of the viewer in real time through the transformation of characters in accordance with the viewer''s gesture, and has the feature of exchanging emotions with viewers.
웹에서의 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 현재의 웹은 더욱 더 많은 한계를 드러내고 있다. 정보검색의 측면에서 본다면 웹 페이지는 사람이 이해하기 위한 표현 정보만을 담고 있기 때문에 사용자는 단순히 키워드의 포함 여부에 따라 많은 문서를 검색 결과로 제공받게 되며, 이들 사이에 필요한 정보를 발췌하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 노력의 일환으로 W3C에 의해 시맨틱 웹이 제안되었다. 시맨틱 웹은 자원과 자원간의 관계 정보로 이루어진 온톨로지를 기반으로 하고 있으며, 따라서 사용자는 온톨리지 기반의 검색을 통해 의미 있는 정보를 제공받을 수 있다. 온톨로지는 의미적인 정보를 담고 있기 때문에 사용자에게 적절한 정보를 제공해 줄 수 있는 새로운 검색 방법과 이를 사용자에게 보여줄 수 있는 시각화 방법을 요구하게 된다. 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 한 의미적 정보의 연관관계를 찾아나가는 검색 방법과 이를 사용자에게 제공해 주기 위한 시각화 방법을 제안하고자 한다. 논문에서 제안하고자 하는 바는 온톨로지로부터 사용자의 질의와 관련된 자원과 다른 자원 사이의 관계를 검색해서 제공하고자 하는 것이다. 이를 통해 사용자는 단순히 질의어가 포함된 결과가 아닌 질의어와 다른 자원간의 관계를 파악할 수 있으며, 자원 간의 관계를 기반으로 탐색해 나갈 수 있다.
빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.
시맨틱 웹은 컴퓨터가 처리 가능한 의미 정보를 표현하고 공유할 수 있는 보편적인 매체를 개발하는 것이 목적이며, 따라서 시맨틱 웹에서는 이러한 의미 정보를 표현하는 온툴로지를 웹에 배포하여 이용 가능하게 만드는 것이 매우 중요하다. 하지만 현존하는 대부분의 온톨로지 저작 도구는 웹이 아닌 환경에서 운용되기 때문에 작성된 온톨로지를 바로 웹에 배포할 수 없으며 온톨로지를 여러 사람이 공동으로 저작할 수 없다는 단점이었다. 이 논문에서는 위키 (Wiki)를 이용하여 온톨로지를 쉽게 웹에 배포할 수 있고 온툴로지 생성과 공유를 용이하게 해주는 기반구조를 제안한다. 위키는 사람을 대상으로 하는 지식 공동 저작과 공유를 위한 기반 구조 중 하나로서 웹에서 운용되며, 위키의 내용은 웹 문서 서식을 위한 간단한 마크업 언어와 자연어로 구성된다. 이 논문은 보다 용이한 온톨로지 생성과 공유를 위해 기존의 위키 시스템에 시맨틱 웹 요소를 추가하여 인간을 위한 지식 공동 저작과 공유를 위한 시스템인 통시에 에이전트 소프트웨어도 쉽게 접근하여 온툴로지 정보를 얻을 수 있는 시맨틱 웹 기반 구조를 제안하였으며 이를 통해 시맨틱 조회, 시맨틱 탐색, 시맨틱 질의를 실현하고자 하였다.
본 연구는 <네이버 영화> 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다. 본 연구를 통해 영화 리뷰를 구성하는 키워드를 시각화하고, 리뷰 내용에서 영화별 특성의 차이를 확인하였다는 점에서 본 연구가 의미를 가진다고 하겠다. 후속 연구는 보다 많은 영화의 리뷰를 활용할 필요성이 제기되며, 각 영화별 리뷰의 수도 비슷한 양으로 맞추어 연구에 활용해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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