POLICY & ISSUES 기획특집 4 - 기업의 온실가스 감축전략 수립방안

문현정,Mun, Hyeon-Jeong 환경보전협회 2011 환경정보 Vol.- No.394

지식 문서에서 도메인 온톨로지를 이용한 개념 추출 기법

문현정,우용태,Mun Hyeon-Jeong,Woo Yong-Tae 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지D Vol.13 No.3

We propose a novel technique to categorize XML documents and extract a concept efficiently using domain ontology. First, we create domain ontology that use text mining technique and statistical technique. We propose a DScore technique to classify XML documents by using the structural characteristic of XML document. We also present TScore technique to extract a concept by comparing the association term set of domain ontology and the terms in the XML document. To verify the efficiency of the proposed technique, we perform experiment for 295 papers in the computer science area. The results of experiment show that the proposed technique using the structural information in the XML documents is more efficient than the existing technique. Especially, the TScore technique effectively extract the concept of documents although frequency of term is few. Hence, the proposed concept-based retrieval techniques can be expected to contribute to the development of an efficient ontology-based knowledge management system. 본 논문에서는 도메인 온톨로지를 이용하여 XML 형식의 지식 문서를 분류하고 대표 개념을 효과적으로 추출하기 위한 기법을 제시하였다. 먼저, 도메인 온톨로지는 텍스트마이닝 기법과 통계적 기법을 이용하여 생성하였다. 이를 위해 XML 문서의 구조적인 특징을 이용하여 도메인 대표용어 집합을 구성하였다. 그리고 XML 문서를 효과적으로 분류하기 위한 DScore 기법과 지식 문서로부터 개념을 추출하기 위한 TScore 기법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 295편의 컴퓨터 관련 논문을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 도메인 대표 용어 집합을 이용한 분류 결과가 기존의 방법보다 우수한 성능을 보였다. 특히 TScore기법에서는 문서에서 출현한 용어의 빈도수는 낮더라도 문서의 개념을 대표할 수 있는 용어를 효과적으로 추출할 수 있음을 보였다. 본 연구는 개념 기반의 검색 기법을 통하여 대량의 지식 문서를 효과적으로 관리하기 위한 지식 관리 모델에 적용할 수 있다.

대용량 RDF 데이터의 처리 성능 개선을 위한 효율적인 저장구조 설계 및 구현

문현정(Mun Hyeon Jeong),성정환(Sung Jung Hwan),김영지(Kim Young Ji),우용태(Woo Yong Tae) 한국전자거래학회 2007 한국전자거래학회지 Vol.12 No.3

본 논문에서는 대용량 RDF의 효율적인 저장을 위하여 관계 정보와 데이터 정보를 분리한 새로운 방식의 저장 구조를 제안하였다. 제안 방식은 기존의 저장 방식에 비해 데이터의 중복을 최소화하여 대량의 RDF 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 저장 방식을 이용하여 트리플 형태의 관계 정보 릴레이션과 데이터 정보 릴레이션에서 필요한 데이터를 분리 검색하여 결합하는 방식에 의해 RDF 데이터에 대한 질의 성능을 개선할 수 있다. 본 연구 결과는 RDF 데이타를 이용한 전자상거래, 시맨틱 웹, 지식관리 등과 같은 응용 분야에서 대량의 RDF 데이터의 효율적인 관리를 통하여 질의 성능을 개선할 수 있는 기반 기술로 사용할 수 있다. We design and implement an efficient storage technique to improve query processing for a large RDF data set. The proposed techniques can minimize data redundancy compared to the existing techniques by splitting relation information and data information from triple formatted RDF data. Also, we can enhance query processing speed separating and connecting the entire query steps by relation and data based on the proposed storage technique. The proposed technique can be applied to the areas, such as e-Commerce, semantic web, and KMS to store and retrieve a large RDF data set.

도메인 온톨로지를 이용한 개인화된 개념기반 검색 기법

문현정(Mun Hyeon Jeong),이수진(Lee Soo Jin),김영지(Kim Young Ji),우용태(Woo Yong Tae) 한국전자거래학회 2007 한국전자거래학회지 Vol.12 No.3

본 논문에서는 도메인 온톨로지를 사용하여 개인화된 개념 기반의 검색 기법을 제안하였다. 제안 모델은 도메인 온톨로지를 이용한 컨텐츠의 대표 개념 추출, 컨텐츠 가중치와 개념 가중치를 이용한 사용자 프로파일 구성 그리고 개인화된 개념 기반 검색 과정으로 구성된다. 컨텐츠의 대표 개념은 TScore 기법을 이용하여 추출하였고, 사용자 프로파일은 개인 정보 수집 모듈을 통해 개념 가중치가 높은 개념을 대상으로 구성하였다. 개념 기반 검색을 위해 사용자 프로파일의 개념 집합과 컨텐츠의 대표 개념 집합간에 유사도를 비교하여 개인이 선호하는 개념의 우선순위에 의해 컨텐츠를 검색하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 인터넷 사이트에서 컨텐츠를 수집하고 사용자 프로파일을 구성하여 실험하였다. 실험 결과, 제안한 검색 기법이 기존의 키워드 기반의 검색 기법에 비해 우수함을 보였다. 제안된 기법은 개인화된 추전 시스템이나 전자 도서관 등과 같은 분야에서 효율적으로 적용할 수 있으리라 기대된다. We propose a personalized concept-based retrieval technique that uses domain ontology. Proposed system consist of representative concept extraction, user profile construction, and concept-based retrieval stages. First, we extract representative concept with using technique form contents and create the domain ontology. We compose user profile analysis that uses domain ontology for personalized concept-based retrieval. To verify the efficiency of the proposed technique, we perform experiment for Internet site in the engineering area. The results of experiment show that the proposed technique using the domain ontology and user profiles is more efficient than the existing techniques. Hence, the proposed concept-based retrieval technique can be expected to contribute to the development of an efficient personalized recommendation system or e-Commerce system.

사례기반추론 기법을 이용한 개인화된 추천시스템 설계 및 구현

김영지,문현정,옥수호,우용태,Kim, Young-Ji,Mun, Hyeon-Jeong,Ok, Soo-Ho,Woo, Yong-Tae 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지D Vol.9 No.6

본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다. We design and implement a new case-based recommender system using implicit rating information for a digital content site. Our system consists of the User Profile Generation module, the Similarity Evaluation and Recommendation module, and the Personalized Mailing module. In the User Profile Generation Module, we define intra-attribute and inter-attribute weight deriver from own's past interests of a user stored in the access logs to extract individual preferences for a content. A new similarity function is presented in the Similarity Evaluation and Recommendation Module to estimate similarities between new items set and the user profile. The Personalized Mailing Module sends individual recommended mails that are transformed into platform-independent XML document format to users. To verify the efficiency of our system, we have performed experimental comparisons between the proposed model and the collaborative filtering technique by mean absolute error (MAE) and receiver operating characteristic (ROC) values. The results show that the proposed model is more efficient than the traditional collaborative filtering technique.

사용자 행동 패턴 분석을 이용한 규칙 기반의 컨텐츠 사이트 관리 모델

김정민(Jeong-Min Lee),김영지(Young-Ji Kim),옥수호(Soo-Ho OK),문현정(Hyeon-Jeong Mun),우용태(Yong-Tae Woo) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1A

본 논문에서는 컨텐츠 사이트에서 디지털 컨텐츠를 보호하기 위하여 사용자 행동 패턴을 분석을 이용해 특이한 성향을 보이는 사용자를 탐지하기 위한 모델을 제시하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하기 위한 탐지 규칙(detection rule)으로 Syntactic Rule과 Semantic Rule을 정의하였다. 사용자 로그 분석 결과 탐지 규칙에 대한 위반 정도가 일정 범위를 벗어나는 사용자를 비정상적인 사용자로 추정하였다. 또한 제안 모델은 eCRM 시스템에서 이탈 가능성이 있는 고객 집단을 사전에 탐지하여 고객으로 유지하기 위한 promotion 전략 수립에 응용될 수 있다.

POSTGRES 를 기반으로 한 시간 질의어 명세

옥수호(Soo Ho Ok),문현정(Hyeon Jeong Mun),우용태(Yong Tae Woo),안광선(Gwang Seon Ahn) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2A

본 논문에서는 거래 시간만을 지원하는 POSTGRES 상에 유효 시간 개념을 확장하였다. 유효 시간의 저장을 위하여 create 문에 validof 를, 유효 시간 정보의 검색을 위하여 POSTQUEL 의 retrieve 문을 확장하였다. 시간지원 프로젝션과 시간지원 셀렉션을 용이하게 하기 위하여 시간지원 구성 함수(Temporal Construction Function)와 시간지원 연산자(Temporal Operator)를 정의하였다. Test Suite 의 여러가지 질의 형태에 대한 실험을 통하여 제안한 시간 질의어의 범용성과 유용성을 보였다.

태그 온톨로지를 이용한 자동 태깅 및 태그 추천 기법

김재승(Jae Seung Kim),문현정(Hyeon Jeong Mun),우용태(Tae Yong Woo) 한국전자거래학회 2009 한국전자거래학회지 Vol.14 No.4

본 논문에서는 태그 온톨로지를 이용하여 표준화된 태그를 추천할 수 있는 기법을 제안하였다. 태그 추천 기법은 기존에 생성된 대량의 문서 집합을 대상으로 자동 태깅하기 위한 기법(TWCIDF)과 신규 문서를 대상으로 태그를 추천하기 위한 기법(TWCITC)으로 구성된다. 태그집합은 전처리 과정, 태그 온톨로지를 이용한 표준화 작업, 자동 태깅 및 추천을 위한 랭킹 부여과정을 거쳐 구성된다. 전처리 과정에서는 의미있는 복합명사를 찾기 위한 용어결합과정을 사용하였고, 표준화 작업 과정에서는 용어의 오탈자 및 유사용어를 처리하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과, 추천 태그의 정확성을 유지하면서도 실시간으로 자동 태깅 및 태그 추천이 가능함을 보여주었다. This paper introduces techniques to recommend standardized tags using tag ontology. Tag recommendation consists of TWCIDF and TWCITC; the former technique automatically tags a large quantity of already existing document groups, and the latter recommends tagging for new documents. Tag groups are created through several processes, including preprocessing, standardization using tag ontology, automatic tagging and defining ranks for recommendation. In the preprocessing process, in order to search semantic compound nouns, words are combined to establish basic word groups. In the standardization process, typographical errors and similar words are processed. As a result of experiments conducted on the basis of techniques presented in this paper, it is proved that real-time automatic tagging and tag recommendation is possible while guaranteeing the accuracy of tag recommendation.

대량의 연관규칙에서 의미있는 패턴 추출 기법

이진용(Jin-Yong Lee),문현정(Hyeon-Jeong Mun),우용태(Yong-Tae Woo) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅰ

본 논문에서는 연관규칙 탐사에서 발견된 대량의 패턴 중에서 의미있는 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 텍스트마이닝 기법을 제시하였다. Agrawal 등이 제안된 R-interesting 값을 수용하여 의미있는 패턴을 추출하기 위한 방법이다. 대량의 연관규칙중에서 특정 분야에서 추출된 패턴의 빈도수와 다른 분야의 빈도수의 비율에 따른 X²값의 A셀에 대한 기여도와 R 값을 비교한 결과 빈도수가 같더라도 다른 분야에 나타나는 비율이 높을수록 기여도와 R 값은 낮게 나타났다. 또한 특정 분야에만 나타나는 패턴에 대해서 빈도수에 따른 기여도와 R 값은 빈도수가 높을수록 기여도는 높아지고 R 값은 변화가 없었다. 이 결과를 이용하여 R 값이 같은 경우 빈도수가 높은 순으로 의미있는 패턴을 추출할 수 있었다.

SCORM 기반의 e - Learning 시스템에서 적응형 학습자 수준 판단기법

한향숙(Hyang-Suk Han),정철호(Cheol-Ho Jeong),문현정(Hyeon-Jeong Mun),김영지(Young-Ji Kim),우용태(Yong-Tae Woo) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1A

본 논문에서는 SCORM을 기반으로 한 e-Learning 시스템에서 학습자의 학습 활동을 트래킹하여 학습자의 수준을 적응적으로 판단하는 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 모집단의 크기가 작을 경우 교수자가 지정한 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하고, 모집단의 크기가 충분히 클 경우에는 문항반응이론을 적용한 난이도에 의해 학습자의 수준을 판단하였다. 문항반응이론을 적용할 시점에서 교수자가 지정한 난이도가 문항반응이론에서 추정한 난이도가 차이가 날 경우, 교수자가 지정한 난이도를 문항반응이론의 난이도로 수정하는 적응적인 기법을 제시하였다. SCORM의 트래킹 기능을 이용하여 실험한 결과 문제를 푼 학습자의 수가 적을 경우에는 학습자 수의 변화에 따라 학습자의 수준이 계속 바뀌는 문제점이 있음을 알 수 있었다. 따라서 모집단의 크기가 작을 경우, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 교수자가 지정한 문항의 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하는 것이 효과적이었다.