• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.125-131
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• 2006

근래 e-러닝이 활성화됨에 사용자 맞춤형 교육에 필요한 효과적인 e-러닝 콘텐츠 검색의 필요성이 대두되었다. 이에 시맨틱 웹 기술을 이용하여 e-러닝 콘텐츠를 검색하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 또한 시맨틱 웹의 핵심 기술인 온톨로지를 e-러닝에 활용하려는 각종 연구가 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 메타테이타 표현 방식이 가지는 문제점을 해결하여 온톨로지를 이용한 효과적인 검색에 메테데이타를 활용하기 위하여 2004년 12월 국내 최초 e-러닝 관련 기술표준규격(KS X 7001)으로 제정된 KEM(Korea Education Metadata)를 owl로 바인딩하였다. 또한 그 과정에서 발생하는 각종 문제와 해결방안에 대하여 자세하게 논하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.139-147
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• 2009

This paper proposed the context awareness reasoning system to provide the personalized services dynamically in a ubiquitous mobile environments. The proposed system is designed to provide the personalized services to mobile users and consists of the context aggregator and the knowledge manager. The context aggregator can collect information from networks through Open API Gateway as well as sensors in a various ubiquitous environment. And it can also extract the place types through the geocoding and the social address domain ontology. The knowledge manager is the core component to provide the personalized services, and consists of activity reasoner, user pattern learner and service recommender to provide the services predict by extracting the optimized service from user situations. Activity reasoner uses the ontology reasoning and user pattern learner learns with previous service usage history and contexts. And to design service recommender easy to flexibly apply in dynamic environments, service recommender recommends service in the only use of current accessible contexts. Finally, we evaluate the learner and recommender of proposed system by simulation.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.77-88
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• 2008

시멘틱 웹은 현재의 웹의 한계에 대한 방성으로 등장하였고, W3C를 주축으로 OWL이라는 온돌로지 표준 기수(description) 언어를 권고하는 수준에까지 이르고 있다. 또한, OWL 데이터에 표현된 정보를 검색하기 위한 Jena, Jess, JTP와 같은 추론기들이 개발되고 있다. 하지만, 아쉽게도 현재까지는 OWL 데이터의 효율적인 저장 및 질의 처리 시스템은 찾아보기 힘들뿐만 아니라, 파일을 기반으로 처리되는 현재 추론기들의 실정상 대용량의 OWL 데이터를 처리하기에는 많은 제약을 가지고 있다. 따라서 온톨로지 상에서의 안정적인 정보 검색을 위해서는 온톨로지 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 기법이 뒷받침되어야 한다. 이에 본 연구에서는 첫째로, OWL로 기술된 온톨로지 데이터를 데이터베이스에 변환하여 저장하고 데이터베이스 내에서 추론을 지원할 수 있는 모델을 제안하였고, 둘째로, 데이터베이스 시스템에 기반을 둔 OWL 저장 시스템을 설계 및 구현하였으면, 마지막으로, 제안한 시스템을 기존 추론기 시스템과의 성능 차이 실험 비교를 통해 분석하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.789-796
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• 2006

센서네트워크의 유비쿼터스 환경에서는 지능적이며 상황적응적인 서비스를 제공하기 위한 상황인식 기술이 핵심이다. 상황인식 응용을 지원하기 위해 특정 응용에 종속되지 않고 같은 환경 안에서 응용들이 공유하여 인식할 수 있는 새로운 상황정보 모델이 요구된다. 또한 상황정보모델은 다양한 상황표현과 복잡한 상황인식을 지원하여야 한다. 따라서 이 연구에서 상황인식 과정에 따라 상황정보를 정의하고 도메인 지식과 응용 지식을 온톨로지와 규칙을 이용하여 설계하였다. 공간객체모델을 이용하여 도메인의 공간 온톨로지를 표현하였으며 온톨로지를 확장한 규칙으로 응용 지식을 표현하였다. 풍부한 공간 온톨로지의 표현은 객체의 위치뿐만 아니라 객체사이의 거리와 인접한 객체에 대한 상황정보도 표현하였다. 제안한 상황정보 모델은 확장성과 유연성 및 상호교환을 가능하게 하며 기존의 GIS와 연동하여 다양한 공간상황을 표현하고 복잡한 공간상황을 인식할 수 있는 모델이다. 이 모델을 기반으로 한 시스템구조는 다양한 상황인식 응용뿐 아니라 대규모 실외 상황인식 응용인 대기오염과 재난재해방재 서비스에 적용 가능함을 제시하였다.

• 철학연구
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• 제147권
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• pp.239-260
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• 2018

기술의 시대에 새롭게 등장한 비인간존재인 인공지능로봇(A.I)은 인간에게 위협적인 존재인가 아니면 인간과의 상호협력 또는 앙상블을 이루는 존재인가? 인간이 과학기술의 힘을 빌어 자연을 지배하고자 하는 욕망은 인간이 자신을 소멸시킬 수 있다는 두려움으로 나타나고 있다. 본 연구는 이러한 물음과 두려움의 근저에 있는 데카르트적 인식론의 문제를 확인하고 시몽동과 라투르의 존재론 및 기술철학을 활용하여 메를로-퐁티의 몸살존재론을 토대로 이 물음들에 답하려는 시도이다. 데카르트 철학이 도출한 코기토는 인간-이성을 주체로 하여 '주관과 객관이라는 이분법적 인식론의 구조'의 토대가 되었다. 인간이 중심인 세계에서 인간 아닌 모든 존재들은 인간을 위한 도구이거나 통제의 대상이었다. 근대인의 문제는 인간을 비롯한 자연을 통제하는 방식에 자연과학적 방법에서 도움을 얻을 뿐 아니라, 과학적 방법만이 세계를 이해하는 유일한 방법이라고 생각한다는데 있다. 이를 비판하면서 메를로-퐁티는 몸이 인간과 비인간존재들을 매개한다는 것을 보여주며, 살존재론으로 그것이 가능한 존재론적 토대를 마련한다. 메를로-퐁티의 현상학적 방법론과 존재론은 기술철학자이자 현상학의 영향 아래에 있는 시몽동에 의해 새롭게 전개된다. 시몽동에 의해 인간과 비인간존재의 관계는 인간과 기술적 대상의 앙상블 또는 인간과 기술적 대상과의 상호협력적 공진화로 나타난다. 특히 라투르는 시몽동에서 한발 더 나아가 근대의 핵심 개념인 주체를 부정하고 세계에 거주하는 모든 몸들을 행위자네크워크이론으로 규정한다. 메를로-퐁티의 현상학적 관점은 기술시대의 철학적 논의에 새로운 가능적 근거가 될 수 있다. 우리는 근대적 두려움이 현상학적 태도로 전환함으로써 그 문제 자체가 해소될 수 있음을 확인할 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권4호
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• pp.423-432
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• 2019

매년 해양활동이 증가하며 해양사고 발생빈도가 높아지고 있다. 이에 따라 해양안전을 위한 각종 연구 활동과 정책이 실행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 매년 해양사고가 증가하고 있어 이들의 실효성에 대한 문제가 제기되고 있다. 문헌연구 결과에 따르면, 통계연보를 활용한 선행연구는 통계제공항목 간 비교를 통해 두드러지는 항목에 대한 예방책을 제시하고 있다. 2000년대 이후에는 대형 해양사고가 반복적으로 발생하면서 '사고대응'에 대한 사례연구(case study)가 진행되고 있다. 국내 해양안전을 위한 정책수립 연구과정에서 통계연보나 사고사례를 주 자료로 활용하고 있으나 현재 자료는 사후결과 요약정도의 수준이다. 따라서 본 연구에서는 해양사고 사례분석 및 개선방안 관련 문헌연구를 통해 현행 해양관련 연구와 정책의 한계를 탐색하였다. 또한 자료 활용 한계를 개선하기 위한 방안의 일환으로 선박사고 상황보고서 속성분석, 텍스트 마이닝을 통해 해양사고 정보 분류체계인 온톨로지(ontology)를 수정 보완하였다. 해당 항목은 '신고자, 신고수단, 구조세력, 대응 조치사항, 대응취약성, 적재물, 유류유출경위, 피해유형, 사고처리결과'이며, 이 항목들은 분류체계 표준용어를 활용해 향후 지속적으로 수집 활용할 수 있다. 마지막으로 온톨로지를 실질적으로 활용하기 위한 데이터 수집 및 품질확보 방안을 제시했다. 결과적으로 현재 해양안전이 직면한 문제를 명확히 파악하고 '품질이 확보된 충분한 정보'를 활용한다면 보다 다양한 연구와 실효성 있는 정책 실현이 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.37-52
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• 2011

공급사슬관리(SCM)는 공급사슬의 가치를 높이고 변화하는 환경에 더 민첩하게 적응할 수 있는 전략적인 접근방식이다. 공급사슬 파트너 간에 중단 없는 파트너쉽과 가치 창출을 위해서는 정보와 지식의 공유 및 적절한 파트너 선정기준이 적용되어야 한다. 따라서 파트너 선정 기준은 제품의 품질과 신뢰도를 유지하기 위해서 아주 중요하다. 제품의 각 부품은 적절한 공급 파트너를 통해서 공급된다. 파트너를 선정하는 기준은 기술적 능력, 품질, 가격, 지속성 등 여러 요인이 있다. 실제로 파트너 선정기준은 구성부품의 특성에 따라서 변화할 수 있다. 그 부품이 핵심 구성품이면 품질이 가격에 비해서 최고 우선순위가 된다. 표준부품은 낮은 가격이 우선순위를 가진다. 간혹 긴급 주문과 같은 예기치 못한 상황이 발생하면 우선순위가 변하게 된다. 따라서 SCM 파트너 선정 기준은 구성부품의 특성과 상황에 따라서 동적으로 결정 되어진다. 이 연구의 목적은 상황과 부품의 특성에 따라서 공급사슬 파트너쉽을 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 하는 것이다. 변수의 불확실성은 퍼지이론을 이용하여 나타내고자 하였다. 부품별 우선순위와 상황변수는 웹 온톨로지 언어(OWL : Web Ontology Language)를 이용하여 모델링 하였다. 부품의 우선순위는 퍼지로직을 이용한 퍼지소속함수로 변환 되어진다. 온톨로지의 추론을 위해서 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이용하였다. 제안된 모델의 구현을 위해서 자동차 구성품인 스타트모터 부품을 대상으로 온톨로지를 구축하고 구성 부품별 우선순위에 따른 공급 파트너를 선정하는 과정을 제시하였다.

• Genomics & Informatics
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• 제19권2호
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• pp.14.1-14.6
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• 2021

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an on-going pandemic disease infecting millions of people across the globe. Recent reports of reduction in antibody levels and the re-emergence of the disease in recovered patients necessitated the understanding of the pandemic at the core level. The cases of multiple organ failures emphasized the consideration of different organ systems while managing the disease. The present study employed RNA sequencing data to determine the disease associated differentially regulated genes and their related protein interactions in several organ systems. It signified the importance of early diagnosis and treatment of the disease. A map of protein interactions of multiple organ systems was built and uncovered CAV1 and CTNNB1 as the top degree nodes. A core interactions sub-network was analyzed to identify different modules of functional significance. AR, CTNNB1, CAV1, and PIK3R1 proteins were unfolded as bridging nodes interconnecting different modules for the information flow across several pathways. The present study also highlighted some of the druggable targets to analyze in drug re-purposing strategies against the COVID-19 pandemic. Therefore, the protein interactions map and the modular interactions of the differentially regulated genes in the multiple organ systems would incline the scientists and researchers to investigate in novel therapeutics for the COVID-19 pandemic expeditiously.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.383-389
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• 2005

The purpose of this paper is to develop the metadata on the information of research result in Science and technology and to design the domain knowledge structure using semantic web technology for further implementation. In this paper, we first analyze the existing theories and techniques related to the metadata in such fields as R&D research result, international standard, and semantic web. Then, we extract and group the relevant factors from Dublin Core, CERIF, and the research results for building the integrated metadata framework. Based on our proposed metadata, we design a domain knowledge structure which employs RDF/RDFS as knowledge representation tool. Therefore, we can implement the ontology which produce the 'intelligent' information service and improve the interoperability between the research institutions. Also, the metadata can be used as the basis for developing National R&D Performance Information, and in terms of research institutions, can be used as tools for managing the their own research results information systematically and consistently.

• 대한본초학회지
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• 제39권3호
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• pp.37-47
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• 2024

Objectives : Because predicting the potential efficacy and mechanisms of Korean medicines is challenging due to their high complexity, employing an approach based on network pharmacology could be effective. In this study, network pharmacological analysis was utilized to anticipate the effects of YunPye-Hwan (YPH) in treating Chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Methods : Compounds and their related target genes of YPH were gathered from the TCMSP and PubChem databases. These target genes of YPH were subsequently compared with gene sets associated with COPD to assess correlation. Next, core genes were identified through a two-step screening process, and finally, functional enrichment analysis of these core genes was conducted using both Gene Ontology (GO) enrichment analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) Pathways. Results : A total of 15 compounds and 437 target genes were gathered, resulting in a network comprising 473 nodes and 14,137 edges. Among them, 276 genes overlapped with gene sets associated with COPD, indicating a significant correlation between YPH and COPD. Functional enrichment analysis of the 18 core genes revealed biological processes and pathways such as "miRNA Transcription," "Nucleic Acid-Templated Transcription," "DNA-binding Transcription Factor Activity," "MAPK signaling pathway," and "TNF signaling pathway" were implicated. Conclusion : YPH exhibited significant relevance to COPD by modulating cell proliferation, differentiation, inflammation, and cell death pathways. This study could serve as a foundational framework for further research investigating the potential use of YPH in the treatment of COPD.