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김수경,안기홍,Kim, Su-Kyung,Ahn, Kee-Hong 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지D Vol.15 No.1
시맨틱 웹 응용의 성공은 현재 웹 기술을 바탕으로 하여, 지식에 대한 규칙과 추론 기능이 제공되는 웹 온톨로지 구축에 달려있다. 이를 위해 본 연구는 기존에 제안된 온톨로지 구축기법들을 비교 분석하고, 시맨틱웹과 웹 온톨로지의 특징을 조사하여 시맨틱 웹 응용의 기반기술이 되기 위한 웹 온톨로지의 기술적 특징과 지식표현 단계를 정의하고, 현재 웹 기술과 관련되는 웹 온톨로지의 기술적 요소를 연구하였다. 이를 바탕으로 시맨틱 웹 응용을 위한 웹 온톨로지 구축기법을 제안하고, 제안한 구축기법을 적용하여 다양한 지식분야의 웹 온톨로지들을 구축하였으며, 구축된 웹 온톨로지들의 추론 검증 결과를 통해 제안된 구축방법이 기존 온톨로지 구축기법들에 비해 시맨틱 웹 응용의 요구 조건을 충족하는 결과가 획득됨을 확인하였으며, 따라서 제안한 웹 온톨로지 구축기법이 시맨틱 웹 응용에 적합한 구축기법임을 증명하였다. Success of a semantic web application, currently base on web technology, depend on web ontology construction that provided rule and inference function about knowledge. For, this study compared the ontology construction methods that were already proposed, and analyzed, and investigated characteristics of semantic web and web ontology, investigated characteristics of semantic web and web ontology, and defined characteristics of web ontology as-based technology of a semantic web application and knowledge representation steps, and studied a technical element that related currently web technology, and proposed a web ontology construction method for a semantic web application with bases to these. Established web ontologies of various knowledge fields as applied the construction method that proposed. Also evaluate performance of web ontology through inference verification of web ontologies established, web ontologies evaluated performance of web ontology as used inference verification. According to this, we confirmed that proposed construction method that can establish the ontology suitable for semantic web application.
신경망 알고리즘 성능 강화를 위한 Multi word wrapper 방법 연구
이진우(Jin-Woo Lee),안기홍(Kee-Hong Ahn),김수경(Su-Kyoung Kim) 한국정보기술학회 2013 Proceedings of KIIT Conference Vol.2013 No.5
본 연구는 빅데이터 환경에서 최적의 문서추천 결과 도출을 위해 multi-word wrapper에 기반한 신경망 알고리즘 활용 방법을 제안하였다. 신경망 알고리즘은 학습의 횟수가 많으면 많아질수록 예측률이 높아지기 때문에 빅데이터의 등장은 학습을 위한 input data를 대량으로 제공할 수 있는 환경이 될 수 있다. 그러나 제공되는 데이터에는 효용가치가 없는 data가 포함될 수 있기 때문에 학습의 결과나 성능이 떨어지는 단점이 있을 수 있다. 우리는 신경망 알고리즘의 입력 데이터와 가중치의 효용가치를 높이기 위해서 단어 관점과 사용자관점을 통해 키워드의 가치를 측정하는 multi-word wrapper를 제안한다. multi-word wrapper를 통해 제공되는 입력 데이터 값들을 더욱 효용가치가 높은 것들로 가공하여 제공하므로 신경망 알고리즘을 통해 가공된 결과의 효용성을 더욱 높일 수 있을 것으로 예상된다. This study suggests way of documents recommend in neural algorithm based on multi-word wrappers for high quality output in big data environment. If it has large number of learning, because neural algorithm has good predicting rate, generating Big data maybe can be good environment for learning. But many data can include worthless information, so maybe learning result can not efficient for documents recommend. So we suggest multi-word wrapper for enhancing result. Our model use both dictionary perspective and user perspective. We expect our suggesting model result that use multi-word wrapper better than not using multi-word wrapper model.
적응형 소셜 네트워크 서비스를 위한 시맨틱 표현 모델 연구
김수경 ( Su-kyoung Kim ),안기홍 ( Kee-hong Ahn ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2
본 연구는 웹2.0의 기술로 각광받는 소셜네트워크 서비스를 위해 다양한 분야에서 적용 가능 할 수 있는 시맨틱 표현 모델을 제안하는 것이다. 소셜네트워크를 온톨로지를 이용하여 다양한 영역으로 추론하고 확장하여 서비스 제공자 중심의 일방적 소셜네트워크 제공이 아닌, 사용자가 질의에 대한 의미를 분석하고 결정하여 사용자 의도에 부합하는 상호작용 가능한 소셜네트워크 서비스를 제공할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 표현 모델과 이를 적용하기 위한 전체 시스템 구조를 제안하고자 한다. 본 연구를 통해 소셜네트워크 서비스가 다양한 분야로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
사용자 질의 의미 결정을 위한 새로운 N-ary 개체 관계 디자인 패턴
김수경 ( Su-kyoung Kim ),안기홍 ( Kee-hong Ahn ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
본 연구는 웹이나 정보 검색 환경에서 사용자로부터 입력되는 단순한 키워드 형태의 질의가 아닌 문장형태의 질의에 있어 문장이 내포하는 질의의 의미를 결정하여 더 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 온톨로지 내 개념들 간의 속성간 연결을 위해 A-Box 기반의 관계 선언과 새로운 N-ary 개체 관계 방법을 제안한다. 특히 개념 개체들 간의 의미를 더 정확히 결정하기 위해 기존의 N-ary 개체 관계 방법이 갖고 있는 속성에 가중치를 포함하는 것이 아니라 가중치에 관련된 새로운 개체를 생성 패턴을 제시하여 특정 개념에 연관된 개념들의 관련성 결정의 성능을 높이도록 하였다. 본 연구의 실험에 있어 사용자가 입력한 병증의 문장을 결정하기 위해, A-Box 기반의 관계 선언과 N-ary 디자인 패턴에 결합하는 지식 도메인 온톨로지 등을 구축하였으며, 이를 통한 실험 결과 문장의 의미에 따른 더 정확한 결과를 보여주었다.