지능형 개념기반 검색시스템(Intelligent Concept Based Retrieval System)은 구문적 서술(Syntactic Description)과 의미적 서술(Semantic Description)과 의한 상호 융합으로 이뤄질 수 있는데 컬러 히스토그램, Curvanature 히스토그램등과 같은 구운적 서술(Syntactic Description) 내용의 추출은 현재의 기술들로 잘 이를 수 있다. 또한 특정 응용 분야에서뿐만 아니라 미디어 타입에 따라서도 쉽게 사용될 수 있다. 이미 MPEG-7에서 표준화된 Description Scheme을 제공하고 있다. 그러나 기술 구조 레벨과 개요 레벨등과 같은 다양한 기술 레벨들에 의해 구문적 서술(Syntactic Description) 이질성은 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Polygonal mesh 기반 미디어 객체 표현방법을 제시하고 이를 통해 간접적 서술 변환을 할 수 있는 방안을 제시하여 구문적 서술(Syntactic Description)에서의 이질성 문제를 해결하였다.
본 논문은 LOD2 커뮤니티 과제 중 하나인 NLP2RDF를 한국어에 적용하면서 고안한 프레임워크에 대해 제시하고 있다. 이 프레임워크를 통해, 한국어 NLP2RDF는 다양한 한국어 자연언어처리 도구들로 부터의 결과물 및 다양한 한국어 언어 자원에 대한 활용도 높은 이용 방법에 대한 제시 및 국제적 상호 운용성을 위해 NIF(NLP Interchange Format)[1] 규격을 준수한 RDF(Resource Description Framework)를 생성하기 위한 방법론을 소개한다. 또한 NIF(NLP Interchange Format)를 통한 포맷 통일화 과정에서 발생하는 NIF 온톨로지의 불완전성에 대한 개선 방향에 대해서도 갼략하게 제시한다.
Video captioning refers to the process of extracting features from a video and generating video captions using the extracted features. This paper introduces a deep neural network model and its learning method for effective video captioning. In this study, visual features as well as semantic features, which effectively express the video, are also used. The visual features of the video are extracted using convolutional neural networks, such as C3D and ResNet, while the semantic features are extracted using a semantic feature extraction network proposed in this paper. Further, an attention-based caption generation network is proposed for effective generation of video captions using the extracted features. The performance and effectiveness of the proposed model is verified through various experiments using two large-scale video benchmarks such as the Microsoft Video Description (MSVD) and the Microsoft Research Video-To-Text (MSR-VTT).
시맨틱 웹 프로그래밍은 아직 발전 과정 상 초기 단계로서 API에 의존하고 있어, 컴파일 시 에러 검출이 어려우며 프로그래밍 생산성이나 실행 효율성이 낮다. 이를 극복하기 위한 여러 연구 중 하나로 기존 프로그래밍 언어를 확장하여 시맨틱 웹데이터 처리를 위한 전용 프로그래밍 언어를 만드는 작업들이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 RDF (Resource Description Framework) 전용 프로그래밍 언어인 Jey로 작성된 프로그램의 효율성을 높이기 위한 방법으로 Jey의 SPARQL 지원 구조에 캐싱 기법을 추가하여 성능을 높이는 방법을 제안한다. 프로그램 정적 분석을 바탕으로 캐시 대상이 판별되므로 정확도를 높이며 성능향상에 기여하게 된다.
The Future Internet that includes Real World Objects and the Internet of Things together with the more classic web pages will move communications from a nodecentric organization to an information-centric network allowing new a paradigm to take place. The 4WARD project initiated some works on the Future Internet. One of them is the creation of a Network of Information designed to enable more powerful semantic searches. In this paper, we propose a security solution for a model of information based on a semantic description and search of objects. The proposed solution takes into account both the access and the management of both objects and their descriptions.
As an attempt to investigate the use of common verbs by a small group of Korean college students at the advanced level, the present study describes the students' speech production data collected from picture description tasks. The primary focus of the data description was how the students used high-frequency verbs in describing everyday activities. Out of total 442 units, 149 verbs were erroneously used. All erroneous utterances were classified into four categories according to their characteristics. The most prominent error type was overgeneralization due to incomplete knowledge of lexical items. Results showed that verbs used in everyday life were not easy even for the advanced level students. Although in some cases, L1 influence was discerned, the students' problems are more fundamental. In particular, the data revealed lack of knowledge of collocational possibilities and restrictions, and confusion about semantic boundaries between verbs which have similar semantic areas. The findings suggest that teaching at the advanced level should take contrastive approaches intralingually as well as interlingually to the high-frequency verbs.
최근 차세대 웹으로 시멘틱 웹이 부각되고 있다. 시멘틱 웹상에서는 정보 리소스들이 서로 의 미적으로 연결되어, 이를 컴퓨터가 처리할 수 있다. Resource Description Framework (RDF)는 이런 의미적 연결성을 제공한다. RDF는 웹 리소스들의 메타 데이타를 표현하기 위한 데이타 모델이다. 시멘틱 웹이 발전하기 위해서는 RDF 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 방법이 가장 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 RDF 데이타를 XML 데이타베이스 시스템에 저장하고 이를 검색하는 기법을 제안한다. XML 데이타베이스 시스템을 사용함으로써 XML 데이타와 RDF 데이타를 통합적이고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 방법들을 제안하고 있다. 논문에서 제안한 질의 처리 기법은 기존의 연구보다 나은 성능을 보여준다.
정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.
Ontology is an indispensable component in intelligent and semantic processing of knowledge and information, such as in semantic web. However, ontology construction requires vast amount of data collection and arduous efforts in processing these un-structured data. This study proposed a methodology to automatically construct and generate ontologies from Sejong Electronic Dictionary. As Sejong Electronic Dictionary is structured in XML format, it can be processed automatically by computer programmed tools into an OWL(Web Ontology Language)-based ontologies as specified in W3C . This paper presents the process and concrete application of this methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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