• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제14권4호
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• pp.101-111
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• 2024

Multilingual Knowledge Graphs (MKGs) have emerged as a crucial component in various natural language processing tasks, enabling efficient representation and utilization of structured knowledge across multiple languages. One can get data, information, and knowledge from various sectors, like libraries, archives, institutional repositories, etc. Variable quality of metadata, multilingualism, and semantic diversity make it a challenge to create a digital library and multilingual search facility. To accept these challenges, there is a need to design a framework to integrate various structured and unstructured data sources for integration, unification, and sharing databases. These are controlled using linked data and semantic web approaches. In future, multilingual knowledge graph overcomes all the linguistic nuances, technical barriers like semantic interoperability, data harmonization etc and enhance cooperation and collaboration throughout the world. Through a comprehensive analysis of the current state-of-the-art techniques and ongoing research efforts, this paper aims to offer insights into the future directions and potential advancements in the field of Multilingual Knowledge Graphs. This paper deals with a multilingual knowledge graph and how to build up a multilingual knowledge graph. It also focuses on the various challenges and opportunities for designing multilingual knowledge graphs.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권4호
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• pp.389-394
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• 2007

본 연구는 자바와 C++ 컴포넌트로부터 동적으로 웹 서비스를 생성하기 위한 연구로써, 온톨로지를 이용하여 시맨틱 웹 서비스를 지원하고자 한다. 시맨틱 웹 서비스는 웹의 내용뿐 만 아니라 웹 서비스의 접근을 용이하게 하는 장점이 있다. 이를 위해 컴포넌트를 위한 시맨틱 서비스 발견이 필요하며, 컴포넌트로부터 웹서비스를 생성하기 위해 온톨로지 기반 프레임워크를 활용한다. 특히, 본 연구에서는 컴포넌트와 온톨로지를 UML 모델로 변환시키고, 이를 다시 WSDL 문서로 사상시키므로써, 객체 모델링를 이용한 동적 웹 서비스 생성을 한다. 본 연구의 주요 의의는 컴포넌트로부터 웹서비스를 동적으로 생성하는 것과 온톨로지를 사용하므로써, 시맨틱 웹 환경을 제공하는 것이다. 다시 말해, 본 연구 는 온톨로지 기반 시맨틱 웹 서비스와 CBD 방법론을 통합하고자 한다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.159-170
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• 2015

Radio-Frequency Identification (RFID) or Near Field Communication (NFC) technology has many advantages over other visual interfaces since it does not require line-of-sight alignment, can identify multiple tags simultaneously, and does not destroy the integrity of original objects. In addition, smart devices such as smartphone and smartpad have NFC/RFID readers which can provide mobile and natural interactions with digital and physical contents. Augmented reality has an excellent visual interaction capability with digital contents in a real environment by embedding digital contents into the physical world. In this paper, we propose a new approach to digital content interactions using RFID/NFC-based tangible interfaces in augmented reality environments that utilize invisible interfaces in addition to marker-based visual interfaces. By combining the advantages of invisible and visual interfaces, more intuitive interactions with digital contents can be provided, which can remove the difficulty of using typical AR paddles that are widely used in AR interactions. In particular, a semantic AR ontology is defined to provide more convenient interactions. Through the semantic ontology-based inferencing, physical querying and filtering are effectively supported. We will show the effectiveness and advantage of the proposed approach by demonstrating implementation results.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.238-240
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• 2002

If there is an Information Retrieval system which comprehends the semantic content of documents and knows the preference of users. the system can search the information better on the Internet, or improve the IR performance. Therefore we propose the IR model which combines semantic based indexing and fuzzy relevance model. In addition to the statistical approach, we chose the semantic approach in indexing, lexical chains, because we assume it would improve the performance of the index term extraction. Furthermore, we combined the semantic based indexing with the fuzzy model, which finds out the exact relevance of the user preference and index terms. The proposed system works as follows: First, the presented system indexes documents by the efficient index term extraction method using lexical chains. And then, if a user tends to retrieve the information from the indexed document collection, the extended IR model calculates and ranks the relevance of user query. user preference and index terms by some metrics. When we experimented each module, semantic based indexing and extended fuzzy model. it gave noticeable results. The combination of these modules is expected to improve the information retrieval performance.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제18권3호
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• pp.327-349
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• 2009

Traditional keyword-based searching methods suffer from low accuracy and high complexity due to the rapid growth in the amount of information. Accordingly, many researchers attempt to implement a so-called semantic search which is based on the semantics of the user's query. Semantic information can be described using a semantic modeling language, such as Topic Map. In this paper, we propose a new method to map a topic map to a traditional Relational Database (RDB) without any information loss. Although there have been a few attempts to map topic maps to RDB, they have paid scant attention to handling multi-role topics. In this paper, we propose a new storage structure to map multi-role topics to traditional RDB. The proposed structure consists of a mapping table, role tables, and content tables. Additionally, we devise a query translator to convert a user's query to one appropriate to the proposed structure.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.583-585
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• 2013

UPnP(Universal Plug & Play) 표준은 여러 이종기기들 사이에 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 공유할 수 있게 한다. UPnP 기기가 제공하는 콘텐츠에 대한 정보 찾기는 디렉터리 체계로 구성 되어있으며 여러 소스(source)를 통해 공유된 콘텐츠가 방대할 경우 사용자가 찾고자 하는 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 없다. 본 논문에서는 기존의 메타데이터를 확장하여 시맨틱 어노테이션(semantic annotation)을 이용해 자연어 기반의 향상된 콘텐츠 검색 기능을 제공하는 방법을 제시한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.427-434
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• 2004

In this paper, we present a overview of content-based image retrieval (CBIR) systems: its results and its problems. We propose our CBIR system currently based on color and texture. From the CBIR systems. we discuss the way to add semantic values in image retrieval systems. There are 3 ways for adding them: concept definition, machine learning and man-machine interaction. Along with this we introduce our preliminary results and discuss them in the goal of reaching semantic retrieval. Different result representation schemes are presented. At last, we present our work to build a complete annotated image database and our image annotaion program.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.318-327
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• 2008

정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.509-516
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• 2004

의미기반 이미지 검색에서의 의미적 내용 인식은 주석 위주의 텍스트 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사하여 쉽게 구현할 수 있으나, 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석 처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 검색할 수 없는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 Ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이, 정보량, 링크 타입, 밀도 등을 고려한 단어간 의미 유사도를 측정하여 패턴 매칭의 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 이미지의 컬러 분포 유사도를 측정하여 저차원 특징과 결합한 의미적 이미지 검색이 가능하도록 설계하였다. 제안된 검색 방안에 대해 'Microsoft Design Gallery Live'의 주석을 포함한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존 의미기반 검색 시스템보다 향상된 결과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-9
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• 2009

XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하며 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. 그러나 대부분의 연구가 XML의 내용과 구조만 변환하고 숨겨진 의미적 제약조건을 간과하거나 일부만 적용하였다. 따라서 이 논문에서는 XML Schema로부터 의미적 제약조건의 체계적인 추출 방법과 추출된 의미적 제약조건을 관계형 스키마로 변환할 때에 보존하는 방법을 제안한다. 변환 알고리즘은 XML Schema로부터 의미적 제약조건을 추출하고 보존하는데 이용되며, 추출된 의미적 정보들을 스키마표기법에 따라 재작성하여 어떻게 의미적 제약조건을 보존하는지를 보여준다. 또한 변환하는 동안에 올바른 관계형 스키마를 보증하기 위하여 제약조건 확인에 필요한 의미적 지식을 제공한다. 이 방법에서는 내용, 구조와 함께 무결성 제약조건들은 동시에 유지되며, 또한 저장 중복성을 줄일 수 있다.