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      • KCI등재

        상황과 정보 집적도를 고려한 유사도 기반의 맞춤형 지식 생성프레임워크

        손미애 ( Mye M. Sohn ),이현정 ( Hyun Jung Lee ) 한국인터넷정보학회 2011 인터넷정보학회논문지 Vol.12 No.5

        정보의 출처와 형식이 다양해지고 정보의 양 또한 많아짐에 따라 소셜 웹에서의 맞춤형 지식 생성은 더욱 어려워지고 있다. RSS(Really Simple Syndication)가 정보 수집 방법의 개선에 일조했으나, 웹에 산재된 정보를 찾아 필요한 정보들만으로 구성된 맞춤형 지식을 생성하는 것은 여전히 사용자들의 몫으로 남아 있다. 본 논문에서는 맞춤형 지식 생성의 용이성을 제고하기 위해 상황 기반 유사도를 이용한 맞춤형 지식생성 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크는 기본적으로 사례 기반추론의 절차를 따르지만, 기존 사례 기반의 유사도 계산 방식이 문법적 추론에 기반했던 것과 달리, 온톨로지를 활용한 의미적 유사도를 이용한 사례 기반 추론을 활용한다. 또한 사용자 요구를 만족하는 유사사례의 보정을 위해 온톨로지를 활용한 정보 집적도 기반의 유사도 방법론을 제안하였다. 본 프레임워크에서는 첫째 비구조적인 웹 정보를 사례 형태의 구조적 정보로 변환하고, 둘째 사용자의 요구에 적합한 의미론적 유사사례를 찾은 후 셋째, 선택된 유사사례의 정보 집적도를 고려한 보정을 통해 맞춤형 지식을 생성하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 유사도 계산에 일반적으로 활용되는 여러 방법론들과 비교를 통하여 제안한 온톨로지 기반 의미적 유사도 계산 방법론의 타당성을 입증하였다. As information resources have become more various and the number of the resources has increased, knowledge customization on the social web has been becoming more difficult. To reduce the burden, we offer a framework for context-based similarity calculation for knowledge customization using ontology on the CBR. Thereby, we newly developed context- and intensity-based similarity calculation methods which are applied to extraction of the most similar case considered semantic similarity and syntactic, and effective creation of the user-tailored knowledge using the selected case. The process is comprised of conversion of unstructured web information into cases, extraction of an appropriate case according to the user requirements, and customization of the knowledge using the selected case. In the experimental section, the effectiveness of the developed similarity methods are compared with other edge-counting similarity methods using two classes which are compared with each other. It shows that our framework leads higher similarity values for conceptually close classes compared with other methods.

      • KCI등재

        유비쿼터스 환경에서 복합 상품 구성을 위한 지능형 여행 정보 시스템에 대한 연구 -의미론적 웹 서비스 중심

        이현정,손미애,Lee Hyun-Jung,Sohn Mye-M. 한국지능정보시스템학회 2006 지능정보연구 Vol.12 No.2

        In this research, we are suggesting intelligent information system fur traveling which is focusing on product bundling and integration of information from various resources on ubiquitous computing environment. It is necessary for products structure to easily integrate according to customers' requirements because traveling product is integrated by various traveling resources like airline, hotel reservation, and so on. To guarantee of traveler's mobility in ubiquitous computing environment, we need product bundling and modification process to configure products and semantic web service which supports ontology based traveling information system to support immediate integrating of traveling information from various resources. In this research, we offer a product bundling and integration of information. It is based on the semantic web service, with several components (single products) to reconfigure a bundle of traveling products. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 유동 소비자에 대한 서비스 이용의 유동성을 보장할 수 있는 지능형 여행정보서비스를 제안하고자 한다. 본 시스템은 유비쿼터스 환경에서 여행자가 필요로 하는 다양한 정보 획득을 돕기 위해 단일상품 묶음을 통한 복합상품 구성과 시맨틱 웹 서비스에 기반한 정보의 구조적 표현을 목적으로 설계되었다. 여행정보시스템에 연관된 상품들은 호텔, 항공사. 자동차대여, 여행지 정보, 음식점 및 Business Trip 등으로 여행자의 요구 및 상황의 변화에 맞게 연관상품의 복합상품구성을 위한 지능형 여행 최적 정보시스템의 연구가 요구된다. 이를 위해 털 연구에서는 여행서비스 지원을 위해, 첫째 여행자의 요구에 따른 단일상품의 복합상품화를 위한 방법론(Product bundling and modification)을 제안하였다. 둘째, 복합상품을 구성하기 위해 개별 정보시스템에 이질적인 형태로 저장되어있는 단일상품에 대한 정보를 공유하기 위해 시맨틱 웹 기반 정보의 구조적 표현에 관하여 제안한다. 이에 본 논문에서는 OWL 기반의 온톨로지를 구축하였다. 따라서 온톨로지 기반의 여행정보시스템은 향후 시맨틱 웹서비스 기반의 지능형 여행정보시스템 구축을 위한 초석으로 활용될 것이다.

      • KCI등재

        유비쿼터스 환경에서 다중 의사결정지원을 위한 지능형 온톨로지 통합 및 다중에이전트 관리 시스템

        이현정(Hyun Jung Lee),이건창(Kun Chang Lee),손미애(Mye M. Sohn) 한국지능정보시스템학회 2008 지능정보연구 Vol.14 No.1

        본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 요구사항 변화에 따른 동적 다중 에이전트들의 의사결정 지원을 위한 유비 쿼터스 의사결정지원시스템 포털(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)을 제안한다. u-DSS 포털은 의사결정과정에서 발생할 수 있는 데이터의 의미적 충돌 해결을 위한 지능형 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM), 데이터 충돌 해결을 위한 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)과 지식정제모듈(Knowledge Refinery Module, KRM)들을 포함한다. 즉 제안된 모듈들은 다중에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결을 지원한다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지의 통합을 위해, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. KRM은 문제해결과정에서 생성된 가상의 온톨로지 뷰를 재사용할 수 있도록 정제하는 역할을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 알고리즘은 고객의 요구사항을 최우선으로 하는 유풀필먼트(u-Fulfillment) 시스템에 적용되었으며 그 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성되었다. This study is aimed at proposing a new type of ubiquitous decision support system (u-DSS) portal which is embedded with two important mechanisms like an intelligent ontology management module (i-OMM) and multi-agent coordination mechanism (MACM). The proposed portal provides timely decision support to the involved decision entities (represented as agents) by taking advantage of the two mechanisms embedded on the portal. The most important virtue of the proposed portal is that it can resolve two problems such as semantic discordance and data confliction which are occurring very often in an ubiquitous computing environment. Frequent requests of revising the already established decision information due to the rapid changes in decision entities’ requirements require the extremely flexible and intelligent u-DSS vehicle like theproposed mechanism. In this sense, the i-OMM is designed to provide support to solving the semantic discordance in the way that the i-OMM virtually integrates ontology view (IOV) to integrate heterogeneous ontology among the agents engaged inubiquitous commerce situations. Then the i-OMM sends the IOV to the MACM to resolve the conflicts among the involved agents. The proposed u-DSS portal was applied to the u-fulfillment problem in which all the involved decisionagents need their own requirements to be satisfied seamlessly and timely. The experimental results show that the proposed u-DSS portal is very robust and promising in the field of u-DSS and context modeling.

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