Economics Knowledge Sharing Method using Semantic Web Technologies

Donghee Yoo(유동희),Sungchun No(노성천) 한국지능정보시스템학회 2013 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2013 No.6

The objective of this paper is to argue the need for economics knowledge sharing as well as demonstrate that it can be effectively achieved by using Semantic Web technologies. To this end, we first designed an economics knowledge sharing ontology (EKSO) to describe economic domain knowledge. We then implemented an ontologybased economics knowledge sharing system (OEKSS) based on the EKSO and various Semantic Web technologies in order to demonstrate how we can use shared economics knowledge for future economics research.

CTKOS : Categorized Tag-based Knowledge Organization System

Donghee Yoo(유동희),Gunwoo Kim(김건우),Keunho Choi(최근호),Yongmoo Suh(서용무) 한국지능정보시스템학회 2011 지능정보연구 Vol.17 No.4

웹 2.0 환경에서는 사용자 참여를 통한 지식 생산이 증가하고 있으며, 이러한 지식들을 효과적으로 분류하고 공유하기 위한 방법으로 태그 기반의 단일 폭소노미가 활용되고 있다. 그러나 단일 폭소노미를 구성하는 태그들은 단일 태그로 구성되어 있어 그 의미가 불명확하다. 이를 위해 태그간의 관계성이 명시된 구조화된 폭소노미를 구축하는 연구들이 진행되었다. 그러나 이러한 연구들에서도 태그의 의미를 정의하기 위해 미리 정의된 용어집을 사용하기 때문에 용어집에 없는 새로운 태그는 정의할 수 없고, 수작업으로 태그의 의미를 정의할 때 시간이 소요되는 문제점이 발생하였다. 본 연구에서는 사용자가 태그를 입력할 때 입력된 태그가 속할 수 있는 카테고리를 미리 정의된 용어집 없이 자유롭게 정의할 수 있는 카테고리형 태깅 방식을 제안하고자 한다. 또한 사용자들로부터 수집된 카테고리형 태그들을 이용하여 다수의 사용자가 생각하는 태그의 관계를 구조화된 폭소노미에 반영하는 기술을 언급하고자 한다. 끝으로 본 연구에서 제시한 방법들이 조직의 지식 분류와 검색에 활용될 수 있음을 증명하기 위해, 카테고리형 태그 기반의 지식조직체계를 시스템으로 구현하였다. As more users are willingly participating in the creation of web contents, flat folksonomy using simple tags has emerged as a powerful instrument to classify and share a huge amount of knowledge on the web. However, flat folksonomy has semantic problems, such as ambiguity and misunderstanding of tags. To alleviate such problems, many studies have built structured folksonomy with a hierarchical structure or relationships among tags. However, structured folksonomy also has some fundamental problems, such as limited tagging to pre-defined vocabulary for new tags and the timeconsuming manual effort required for selecting tags. To resolve these problems, we suggested a new method of attaching a categorized tag (CT), followed by its category, to web content. CTs are automatically integrated into collaboratively-built structured folksonomy (CSF) in real time, reflecting the tag-and-category relationships by majority users. Then, we developed a CT-based knowledge organization system (CTKOS), which builds the CSF to classify organizational knowledge and allows us to locate the appropriate knowledge.

국방온톨로지 기반의 지능형 육군전술지휘정보체계

유동희(Donghee Yoo),나민영(Minyoung Ra),한창희(Changhee Han),신진희(Jinhee Shin),노성천(Sungchun No) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.3

육군전술지휘정보체계(ATCIS)에서는 군단급 이하의 전술제대들로부터 입력받은 전장정보를 부대 지휘관과 참모들에게 제공하며, 이를 바탕으로 지휘관은 자신의 야전 경험과 군사 전문성을 활용하여 지휘 결심을 하게 된다. 만약 급격하게 변화하는 전장 상황에서 ATCIS가 입력 받은 적 또는 전장 상황에 대한 정보의 의미를 자동으로 이해하여 지휘 결심에 도움을 줄 수 있는 새로운 지식을 제공할 수 있다면, 지휘관은 좀 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국방온톨로지를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다. 이를 위해, 전자 교범과 ATCIS 데이터베이스 정보를 분석하여 국방온톨로지를 구축하였고, 부대 참모들의 인터뷰를 통하여 지휘 결심에 필요한 군사지식을 규칙 형태로 정의하였다. 또한 구축된 국방온톨로지와 규칙이 지휘관의 의사결정지원에 활용되는 것을 보이기 위해 시맨틱 웹 기술을 활용하여 적의 도발 가능성을 예측하는 서비스를 구현하였다. ATCIS (Army Tactical Command Information System) provides commanders and staff officers the battlefield information that is reported by tactical echelons under an army corps and the commanders make decisions based on the information by using their experience and specialty in military domain. If ATICS can automatically understand the reported information from rapidly changing battlefield and provide new knowledge that can support decision making, the commanders would be able to make faster and more accurate decision. In this paper, therefore, we propose an intelligent ATCIS using a national defense ontology. To this end, we built the national defense ontology by analyzing the electronic field manuals and ATCIS database, and then we defined military knowledge for decision making as a form of rule by interviewing several staff officers from different fields. In order to show how to apply the ontology and rules to decision making support for the commanders, we implemented a decision support service to estimate the possibility of enemy's provocation by using semantic web technologies.

시맨틱 웹 기술을 이용한 온톨로지기반 호텔 검색 시스템

유동희(Donghee Yoo),서용무(Yongmoo Suh) 한국전자거래학회 2008 한국전자거래학회지 Vol.13 No.4

현재, 호텔 검색 엔진들은 여행객들의 호텔 검색을 돕고 있다. 하지만 검색 엔진을 통한 호텔에 대한 검색 결과는 여행객들을 만족시키지 못하고 있다. 그 이유는 검색 엔진이 다양하고 모호한 용어들로 표현되는 여행객의 기호를 정확하게 이해하고 처리할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 현재 사용 가능한 시맨틱 웹 기술인 RDF, OWL, SWRL을 이용하여 온톨로지를 구축하고, 구축된 온톨로지를 기반으로 검색 엔진이 어떻게 여행객들의 기호에 적합한 호텔을 찾는가를 보여주었다. 이를 위해, 기존의 호텔 관련 온톨로지들을 분석하였고 Q&A 커뮤니티들에 올라온 호텔 검색과 관련된 용어들을 조사하였다. 조사된 결과를 바탕으로, 세 개의 하위 온톨로지인 객관적 개념 온톨로지, 보편적 인지 개념 온톨로지, 평가 개념 온톨로지로 구성된 호텔 도메인 온톨로지를 구축하였다. 구축된 온톨로지를 호텔 검색에 이용하는 것을 보여주기 위해 시맨틱 호텔 검색 시스템을 구현하였다. Currently, hotel search engines may help travelers find hotels, but the returned set of information is usually not satisfactory to them. It is because the engines do not understand what travelers want exactly and cannot deal with the travelers’ interest which is expressed in various terms, even including some ambiguous ones. The objective of this research is to build hotel ontology using currently available semantic web technologies such as RDF, OWL and SWRL and to show how it can be used to help travelers find hotels of their interest. To that end, we analyzed available hotel-related ontologies and investigated typical terms which are used when searching for hotels in the Q&A communities. Based on the results of the analysis and investigation, we designed hotel domain ontology which consists of Objective Concepts Ontology(OCO), Universal Concepts Ontology(UCO), and Evaluation Concepts Ontology(ECO). To demonstrate the use of the ontology for a hotel search, we developed a Semantic Hotel Search System (SHSS).

다문화 배경 학생을 위한 학습 도구어 선정 및 학습 어플리케이션 개발

민경아(Kyeongah Min),유동희(Donghee Yoo) 한국콘텐츠학회 2020 한국콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.5

본 연구는 중학교 입학 전 다문화 배경 학생을 위한 학습 도구어 교육의 필요성을 밝히고 중학교 교과 학습에 필요한 학습 도구어를 선정하여 선정된 어휘 목록을 활용한 자기 주도적 학습 방안을 모색하는 것에 그 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 실제적인 학습 도구어 목록을 마련할 필요가 있다고 판단하여 중학교 1학년 국어, 수학, 사회, 과학 교과서의 지문에 있는 학습 관련 어휘들을 조사하였고, 그 결과를 바탕으로 주요 학습 도구어를 선정하였다. 또한 선정된 학습 도구어를 활용하여 자기 주도적인 학습이 가능한 프로토타입형태의 학습 도구어 학습 어플리케이션을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 학습 어플리케이션을 활용하여 학습 도구어를 학습할 경우 다문화 배경 학생의 중학교 교과 학습 적응에 도움이 될 것으로 기대된다. This study indicates there is a need for delivering key academic vocabulary to students with multi-cultural backgrounds before they enter middle school and thus select academic vocabularies necessary for satisfactory middle school education and self-directed learning methods using a more focused selected academic vocabulary list. To this end, we first examine the vocabularies appearing in the main Korean language, math, social studies and science textbooks used in the first year of middle school and compile the most practical academic vocabulary list. Then we offer a selection method for the main academic vocabulary from these compiled vocabularies. We also propose a self-directed vocabulary learning model for using these selected academic vocabularies and an academic vocabulary learning application as a prototype. As a result, students with multi-cultural backgrounds will be able to adapt to middle school education more quickly when they learn the necessary academic vocabularies on their own using the academic vocabulary learning application.

센서 네트워크에서 크레딧을 이용한 이기적인 노드 처리 방안

최종원(Jongwon Choe),유동희(Donghee Yoo) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.35 No.2

정보 수집이 목적인 센서 네트워크에서 자신의 전력을 절약하기 위해 다른 노드들의 패킷을 의도적으로 전송하지 않는 이기적인 노드가 포함되어 있을 수 있다. 이를 해결하기 위해 크레딧을 이용한 패킷 전송에 따른 지불 방법을 제안하였다. 센서 노드들이 패킷을 전송할 때, 크레딧을 사용하게 하고, 다른 노드들의 패킷을 전송하는 것을 통해 크레딧을 얻을 수 있게 하였다. 크레딧의 신뢰성을 보장하기 위해서 싱크 노드와 서버의 역할을 통합하고 piggybacking 기법을 이용하여 추가적인 리포트 메시지를 송신하지 않도록 하였다. 또 위치상의 이유로 다른 노드들이 전송하는 패킷을 받지 못하여 크레딧을 얻지 못하는 노드를 찾아 크레딧을 추가 지급함으로써 부당하게 대우를 받는 문제를 해결하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 네트워크 시뮬레이션(ns2)를 이용하여 구현하였으며. 실험 결과, 이기적인 노드를 처리하기 위해 패킷 지불 방식만을 이용한 것보다 패킷 전송률이 높게 유지되었고, 시뮬레이션 시간 내 도착된 패킷의 총 개수 또한 증가하였다. 그리고 센서 노드의 전력 소모량이 줄어들어 노드들이 살아 있는 시간이 길어짐을 확인할 수 있었다 The purpose of sensor network is gathering the information from sensor nodes. If there are selfish node that deliberately avoid packet forwarding to save their own energy, the sensor network has trouble to collect information smoothly. To solve this problem we suggest a mechanism which uses credit payment schema according to the amount of forwarding packets. Sensor nodes use credits to send their own message and they forward packets of other sensor nodes to get credits. To offer authenticity we combined the roles of sink node and server, also we used piggybaking not to send additional report message. The packet trace route is almost fixed because sensor node doesn't have mobility. In this case, it happens that some sensor nodes which don't receive forwarding packets therefore they can't get credit. So, we suggested the way to give more credits to these sensor nodes. Finally, we simulated the suggested mechanism to evaluate performance with ns2(network simulator). As a result, packet transmission rate was kept on a high rate and the number of arrival packets to sink node was increased. Also, we could verify that more sensor nodes live longer due to deceasing the energy consumption of sensor nodes.

혼합형 온톨로지 구축방법론을 이용한 국방온톨로지 구축

나민영 ( Minyoung Ra ),유동희 ( Donghee Yoo ),노성천 ( Sungchun No ),신진희 ( Jinhee Shin ),한창희 ( Changhee Han ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1

본 연구에서는 혼합형 온톨로지 구축방법론을 이용하여 ATCIS 체계에 활용 가능한 국방온톨로지의 구축 과정을 보여주고자 한다. 이를 위해, 실제 ATCIS의 데이터베이스 정보들을 활용하였고 해당 방법론이 ATCIS 체계에 적용될 때 추가적으로 고려해야 할 사항들을 함께 분석하였다. 이러한 연구 결과는 향후 보다 실용적인 국방온톨로지 구축을 위한 기반 자료로 활용될 것으로 기대된다.

New Collaborative Filtering Based on Similarity Integration and Temporal Information

Keunho Choi(최근호),Gunwoo Kim(김건우),Donghee Yoo(유동희),Yongmoo Suh(서용무) 한국지능정보시스템학회 2011 지능정보연구 Vol.17 No.3

상품 및 서비스에 대한 개인화된 추천 서비스가 중요해짐에 따라 많은 연구자들은 추천시스템 개발을 위한 다양한 지식과 기법들을 제공해왔다. 이러한 기법들 중에서 협업 필터링(Collaborative Fitering) 기법은 여러 분야에서 널리 사용되고 있으며 그 유용성이 입증되었다. 하지만 추천시스템의 성능을 더욱 높이기 위해서 현재의 협업 필터링 기법은 다음과 같은 점들을 고려해야 한다. 첫째 대부분의 추천시스템과 관련한 연구에서 특정 고객과 성향이 유사한 다른 고객들을 찾기 위해 사용되는 유사도 함수들(Similarity Functions)은 대부분 특정한 관점에 초점을 두고 있기 때문에 다양한 관점에서 성향이 유사한 다른 고객들을 찾는데 한계를 가진다. 따라서 특정 관점에 치우치지 않는 통합된 유사도 함수를 사용해야 할 필요가 있다. 둘째 고객들의 성향은 시간이 지남에 따라 변화하기 때문에 이를 추천결과에 반영하기 위해서는 시간에 따른 고객들의 구매 성향의 변화를 고려해야 한다. 본 연구는 여러 실험들을 통해 다음의 가설을 검정하는 것을 목적으로 하였다-다양한 관점이 동시에 반영된 통합 유사도 함수의 이용과 시간정보를 이용한 사용자의 구매 성향의 변화를 반영할 경우 추천의 정확도가 향상될 것이다. 다양한 실험을 통해 본 연구에서 제시한 추천시스템은 전통적인 협업 필터링 기반의 추천시스템들에 비해 일반적으로 상당히 높은 정확도를 보였으며 이를 통해 본 연구에서 제시한 가설이 채택될 수 있음을 확인하였다. As personalized recommendation of products and services is rapidly growing in importance a number of studies provided fundamental knowledge and techniques for developing recommendation systems. Among them the CF technique has been most widely used and has proven to be useful in many practices. However current collaborative filtering (CF) technique has still considerable rooms for improving the effectiveness of recommendation systems: 1) a similarity function most systems use to find so-called like-minded people is not well defined in that similarity is computed from a single perspective of similarity concept; and 2) temporal information that contains the changing preference of customers needs to be taken into account when making recommendations. We hypothesize that integration of multiple aspects of similarity and utilization of temporal information will improve the accuracy of recommendations. The objective of this paper is to test the hypothesis through a series of experiments using MovieLens data. The experimental results show that the proposed recommendation system highly outperforms the conventional CF-based systems confirming our hypothesis.

의사결정나무를 활용한 노인 빈곤 예측모형 개발 및 중요 규칙 도출: 현 세대 노인 특성을 중심으로

김덕현 ( Kim Deokhyun ),정대율 ( Jeong Daeyul ),유동희 ( Yoo Donghee ) 한국사회보장학회 2021 사회보장연구 Vol.37 No.2

본 연구는 고령화연구패널(KLoSA) 자료를 이용하여 노인 빈곤에 관한 예측모형을 개발하고 노인 빈곤에 영향을 주는 요인들을 통해 노인 빈곤을 결정하는 주요 규칙을 도출하고자 하였다. 이때 노인 빈곤을 노인의 상대빈곤과 절대빈곤 관점에서 구분하여 그 차이점을 파악하고자 하였다. 이를 위해, 먼저 고령화연구패널 7차 응답자 중 연령이 만 65세 이상인 노인을 연구대상자로 선정하였다. 다음으로 의사결정나무 기법을 활용하여 노인빈곤 예측모형을 개발하였는데 예측모형을 개발할 때 발생할 수 있는 과적합 문제를 완화하기 위해 SMOTE 방식의 데이터 균형화를 진행하였다. 다음으로 예측모형 개발에 사용된 독립변수의 종류에 따라 두 종류의 실험을 실시하였다. 첫 번째 실험에서는 일반적으로 노인 빈곤에 영향력이 큰 변수인 소득, 소비, 자산을 독립변수에 포함하여 예측모형을 구축하였고, 두 번째 실험에서는 소득, 소비, 자산 변수를 독립변수에 일부 포함 시키지 않고 예측모형을 구축하였다. 그 결과 절대빈곤과 상대빈곤 모두에서 데이터 균형화를 진행하였을 때 예측모형의 예측률이 상승하는 것을 확인할 수 있었으며, 첫 번째 실험을 통해 구축된 예측모형이 두 번째 실험을 통해 구축된 예측모형보다 절대빈곤과 상대빈곤 모두에서 높은 예측률을 기록하였다. 절대빈곤은 사적이전소득의 월평균 용돈과 상관관계가 높게 나타났고, 상대빈곤은 공적이전소득의 기초연금과 높은 상관관계를 보여주었다. 여기에서, 절대빈곤과 상대빈곤의 결정요인으로 거주형태, 현재 노동여부, 배우자의 경제활동상태, 연령, 규칙적인 운동 여부, 통증으로 인한 일상생활의 어려움 등이 분석되었다. 또한 본 연구에서는 데이터 균형화를 진행한 두 번째 실험 결과를 바탕으로 절대빈곤에 관한 7개의 규칙과 상대빈곤에 관한 11개의 규칙을 도출하였고, 이를 토대로 절대빈곤과 상대빈곤을 완화할 수 있는 유용한 방안들을 제시하였다. The purpose of this study was to develop a prediction model for the elderly poverty using data from KLoSA (Korean Longitudinal Study of Ageing) and to derive important rules by analyzing the major factors that determine the elderly poverty. This study attempted to identify the differences by dividing the elderly poverty in terms of relative poverty and absolute poverty. To this end, we selected the elderly who are 65 years or older from the 7th respondents to KLoSA. Next, we developed a prediction model for the elderly poverty using a decision tree. The synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) was used to alleviate the overfitting problem that may occur when developing the prediction model. The results of this study showed that absolute poverty shows a high correlation with private transfer income and relative poverty shows a high correlation with public transfer income. In addition, we derived seven rules for absolute poverty and eleven rules for relative poverty. Using the derived rules, we proposed meaningful strategies to alleviate absolute poverty and relative poverty.

국방온톨로지 개발을 위한 용어수집 및 레파지토리 구축

한창희(Changhee Han),신진희(Jinhee Shin),유동희(Donghee Yoo),노성천(Sungchun No),나민영(Minyoung Ra) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.2B