SPARQL-to-SQL 변환 알고리즘의 저장소 독립적 활용을 위한 시스템 모델 (pp.467-471)

손지성(Jiseong Son),정동원(Dongwon Jeong),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2008 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.14 No.5

웹 온톨로지에 대한 연구가 활발해지면서 웹 온톨로지를 저장하기 위한 다양한 형태의 저장소와 질의 언어가 개발되고 있다. SPARQL의 이용이 증가하고 대부분 관계형 데이타베이스 기반의 저장소를 이용함에 따라 SPARQL을 SQL로 변환하는 알고리즘 개발의 필요성이 대두되었다. 지금까지 제안된 변환 알고리즘들은 SPARQL의 일부만을 SQL로 변환하거나 변환 알고리즘이 저장소 구조에 종속적이라는 문제점이 있다. 이 논문에서는 저장소에 독립적으로 특정 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 모델을 제안한다. With active research on Web ontology, various storages and query languages have been developed to store Web Ontology. As SPARQL usage increases and most of storages are based on relational database database, the necessity of SPARQL-to-SQL translation algorithm development becomes issued. Even though several translation algorithms have been proposed, there still remain the following problems. They do not support fully SPARQL clauses and they are dependent on a specific storage model. This paper proposes a new model to use a specific translation algorithm independently on storages.

SPARQL-to-SQL 변환 알고리즘의 저장소 독립적 활용을 위한 시스템 모델 (pp.3-4)

손지성(Jiseong Son),정동원(Dongwon Jeong),김진형(Jinhyung Kim),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2A

확신척도를 적용한 소셜 러닝 기반의 오답노트 시스템

손지성(Jiseong Son),김정동(Jeong-Dong Kim),나홍석(Hong-Seok Na),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.6

본 논문에서는 다양한 학습자의 유형과 정보를 활용하여 학습자 간 협업 학습을 지원하는 소셜 러닝을 적용한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 학습자 답안에 대한 확신도 평가를 위해 확신척도를 정의하고 학습자 간 오답노트 생성 및 공유를 통한 학습자 간의 협업 학습이 가능하다. 소셜 러닝을 적용한 제안 시스템은 기존 이러닝 시스템과 학습자 간의 상호작용 및 지식공유에 대한 정성적 평가를 통하여 기존 이러닝 시스템 보다 효율적임을 보인다. This paper proposes a social learning system supported collaboration learning among learners using various pattern and information of learners. The proposed system defines Confidence Scale to evaluate degree of belief about learner's answer. In addition, it is possible to collaborative learning through generation and sharing of incorrect note among learners. We compare the interaction and information sharing of the proposed social learning system with that of the previous e-learning systems. We give a clear qualitative evaluation results to prove the efficiency of the proposed social learning system.

CA<SUB>5W1H</SUB>Onto 기반의 동적 접근 제어 모델

손지성(Jiseong Son),김정동(Jeong-Dong Kim),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.6

국방데이터 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준

손지성 ( Jiseong Son ),황윤영 ( Yun-young Hwang ) 한국인터넷정보학회 2023 인터넷정보학회논문지 Vol.24 No.6

국방부 또는 공공기관에서 관리하는 모든 데이터베이스 및 시스템의 데이터는 일정 품질 이상 보장하는 것이 원칙이나 대부분 다수의 정보시스템을 구축·운영하기 때문에 현실적으로 모든 시스템에 대한 데이터 품질관리는 한계가 있다. 국방데이터는 업무의 특성상 공개되지 않는 데이터가 대부분이고 군에서 업무의 필요 및 중요도에 따라 전략적으로 개발되거나 통합되어 관리하는 시스템이 많다. 또한, 무기체계에서 발생하는 센서데이터, 비정형데이터, 인공지능 학습데이터 등 데이터 품질관리가 필요한 다양한 유형의 많은 데이터가 축척되고 생성되고 있다. 그러나, 국방데이터를 위한 데이터 품질관리 가이드 및 품질관리 대상 선정에 대한 가이드가 부재한 상황이고, 공공데이터 품질관리 매뉴얼의 기준에 따라 국방데이터의 품질관리 대상 데이터베이스 및 시스템을 선정하기에는 선정 기준이 모호하며 실무 담당자에 의존적이다. 따라서, 본 논문에서는 국방데이터의 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준에 대하여 제안하며, 제안한 선정기준들과 기존 매뉴얼의 선정기준과의 관계성에 대하여 기술한다. In principle, data from all databases and systems managed by the Ministry of Defense or public institutions must be guaranteed to have a certain level of quality or higher, but since most information systems are built and operated, data quality management for all systems is realistically limited. Most defense data is not disclosed due to the nature of the work, and many systems are strategically developed or integrated and managed by the military depending on the need and importance of the work. In addition, many types of data that require data quality management are being accumulated and generated, such as sensor data generated from weapon systems, unstructured data, and artificial intelligence learning data. However, there is no data quality management guide for defense data and a guide for selecting quality control targets, and the selection criteria are ambiguous to select databases and systems for quality control of defense data according to the standards of the public data quality management manual. Depends on the person in charge. Therefore, this paper proposes criteria for selecting a target system for quality control of defense data, and describes the relationship between the proposed selection criteria and the selection criteria in the existing manual.

데이터 중심의 국방 무기체계 CBM+ 적용방안

황윤영(Yun-Young Hwang),손지성(Jiseong Son) 한국유체기계학회 2023 한국유체기계학회 학술대회 논문집 Vol.2023 No.12

비정형 데이터셋 표준포맷 기반 국방 비정형 데이터셋 표준화 방안 제안

황윤영 ( Yun-young Hwang ),손지성 ( Jiseong Son ) 한국인터넷정보학회 2024 인터넷정보학회논문지 Vol.25 No.1

민간에서뿐 아니라 국방분야에서도 인공지능은 국방의 발전을 위해 꼭 도입되어야 하는 첨단기술로 받아들여지고 있으며, 특히 국방과학기술혁신의 핵심 과제로 인공지능이 선정되고, 데이터의 중요성이 확대되고 있다. 국방은 폐쇄적인 데이터 정책에서 데이터 공유·활성화로 방향을 전환하고 있으며, 국방의 발전을 위해 필요한 양질의 데이터를 확보하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히 AI·빅데이터의 고유한 특성이 반영될 수 있도록 관련 절차 개선 및 대량·양질의 데이터가 충분히 확보된 상태에서 연구개발이 시작될 수 있도록 데이터 확보를 위한 사업예산과 제도 검토를 추진하고 있다. 그러나 국방 차원의 정형데이터 및 비정형 데이터의 표준화·품질 기준 마련이 필요한 상황이나 지금까지 국방은 정형데이터의 표준화·품질 기준을 제안하고 있는 수준으로 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 국방 인공지능에서 가장 필요한 국방 비정형 데이터셋을 위한 비정형 데이터셋 표준포맷을 제안하고, 이를 바탕으로 국방 비정형 데이터셋 표준화 방안을 제안한다. AI is accepted not only in the private sector but also in the defense sector as a cutting-edge technology that must be introduced for the development of national defense. In particular, artificial intelligence has been selected as a key task in defense science and technology innovation, and the importance of data is increasing. As the national defense department shifts from a closed data policy to data sharing and activation, efforts are being made to secure high-quality data necessary for the development of national defense. In particular, we are promoting a review of the business budget system to secure data so that related procedures can be improved to reflect the unique characteristics of AI and big data, and research and development can begin with sufficient large quantities and high-quality data. However, there is a need to establish standardization and quality standards for structured data and unstructured data at the national defense level, but the defense department is still proposing standardization and quality standards for structured data, so this needs to be supplemented. In this paper, we propose an unstructured data set standard format for defense unstructured data sets, which are most needed in defense artificial intelligence, and based on this, we propose a standardization method for defense unstructured data sets.

순회판매원 문제(TSP) 해결을 위한 메타 유전알고리즘 기반의 최적 파라미터 탐색모델

김동훈(Dong-hun Kim),손지성(Jiseong Son),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.11

온톨로지 질의처리 방법에 관한 연구

지종진(Jongjin Ji),손지성(Jiseong Son),정동원(Dongwon Jeong),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2C

시맨틱 웹이 발전함에 따라 웹 온톨로지를 기술하기 위한 언어들과 웹 온톨로지의 질의를 위한 SPARQL이 개발되었다. 웹 온톨로지 저장소로는 파일 시스템을 기반으로 한 저장소 모델과 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 저장소 모델 등이 있다. 그 중 대용량 웹 온톨로지를 저장 및 관리하기에 더 높은 효율성을 보이는 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 저장소 모델의 활용도가 높아지고 있다. 따라서 관계형 데이터베이스에 저장된 웹 온톨로지를 질의하기 위해서 SPARQL을 SQL로 변환하는(이 논문에서는 SPARQL-SQL로 표현 한다.) 알고리즘들이 개발되었다. 현재 제안된 웹 온톨로지 언어 중, OWL-DL은 추론을 지원하는 기술 언어로서 웹 온톨로지 자원을 풍부하게 할 수 있기 때문에 가장 널리 활용되고 있다. 웹 온톨로지 기술 언어로서 OWL-DL의 활용도가 높아짐에 따라 기존의 저장소 및 질의 언어 또한 추론 기능의 제공여부가 새로운 연구 방향으로 새롭게 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 제안된 SPARQL-SQL 변환 알고리즘들과 웹 온톨로지 저장소들에 대하여 추론 기능을 지원하는지에 대한 비교평가를 수행한다.

온톨로지의 다양한 관계 지원을 위한 XMDR 기반의 프레임워크 개발

김정동(Jeong-Dong Kim),손지성(Jiseong Son),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.38 No.1

MDR은 메타데이터의 체계적인 관리를 위해 ISO/IEC JTC 1/SC 32에서 개발한 국제 표준이다. 그러나 MDR을 기반으로 개발된 시스템/레지스트리는 데이터 요소에 대한 의미 해석을 직접적인 참조가 가능한 사람에게는 유용하지만 시스템/레지스트리 스스로 데이터 요소에 대한 의미를 추출하거나 관계를 해석하여 자동적으로 MDR에 정의된 데이터 요소의 의미를 해석할 수 없다. 따라서 이러한 이기 종레지스트리의 메타데이터 간 관계 정의 기능 부재를 해결하기 위해 XMDR 이 개발 중에 있다. 그러나 XMDR 에서는 온톨로지 기술에 대해 모든 기능을 수용하지 못하며 레지스트리에 온톨로지 등록을 위한 사상 방법에 대해서는 다루지 않는다. 본 논문에서는 MDR과 그의 확장 모델인 XMDR에 대해 알아보고 이러한 레지스트리가 가지는 문제점을 해결하기 위한 eXMDR 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 eXMDR 프레임워크는 온톨로지의 다양한 관계성을 지원하는 프레임워크로 온톨로지의 개념과 인스턴스 간 의미 관계 유효성을 보장한다. 이를 위해 본 논문에서는 온톨로지의 개념 레벨뿐만 아니라 인스턴스 레벨의 모든 인스턴스 간 의미적인 관계성을 저장하고 관리할 수 있는 모델을 정의한다. The MDR is an international standard developed by ISO/IEC JTC 1/SC 32 to manage metadata in an organized way. A system or a registry developed based on the MDR is useful only for those who are able to conduct direct references to data sources. The system or the registry, however, is unable to extract the meanings of the data elements or to automatically interpret the meanings of them saved in the MDR. Consequently, the interoperability is not guaranteed. Aware of the problem, an XMDR is being carried out at the Berkeley to address the failure to define relations metadata of different registries. Nevertheless, the XMDR does not wholly support ontology technologies, and the XMDR has no method of mapping for Ontology registration into registries. To overcome the weakness of outdated registry MDR and XMDR, this paper proposed an extended XMDR (eXMDR) framework. The eXMDR framework has given a method of mapping for ontology registration between metadata registry and ontologies. To improve the functions of the XMDR, proposed herein a framework that is capable of defining a model that managing not only the relations among ontological concepts, but also instances, and their guarantee relationships management and storage for supporting valid relations of ontologies.