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OWL 속성을 이용한 온톨로지 간 의미 유사도 측정 방법
안우식(Woosik Ahn),박정은(Jung-Eun Park),오경환(Kyung-Whan Oh) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
인터넷이 보다 대중화되고 광범위해지면서 의미적 관계에 따라 정보를 저장하는 온톨로지 시스템이 미래의 지능적인 컴퓨터를 위한 적절한 수단으로 각광받고 있다. 하지만 온톨로지와 같은 메타 데이터를 사용한 방법은 그 사용 목적 또는 작성자의 개인적인 관점에 따라 다양한 이질적인(heterogeneous) 형태를 띠게 된다. 이러한 이질적인 정보들은 데이터가 다른 시스템에서 처리되는 것을 어렵게 한다. 정보의 상호운용성을 보장하기 위해서는 서로 다른 온톨로지 시스템 간의 개체에 대한 유사도를 평가할 수 있어야 한다. 따라서 두 개의 다른 OWL 언어로 정의된 온톨로지 사이에서 두 개의 엔티티의 유사도를 측정하기 위한 새로운 유사도 척도(similarity measure)를 제안하였다. 이는 온톨로지 상의 이질적인 정보를 통합하는데 사용되며, 온톨로지 비교(comparison), 정렬(alignment), 매칭(matching) 그리고 병합(merging)의 기반이 되는 중요한 기법이다. 새로운 유사도 척도는 특정한 매핑 정보를 사용하지 않고 온톨로지 언어의 속성을 기반으로 하므로 OWL을 사용한 온톨로지 간의 유사도 검색에 곧바로 적용될 수 있는 장점을 지닌다.
이상빈,안우식 전북대학교 사회과학연구소 1990 지역과 세계 Vol.17 No.-
This research measures general consumer's involvement with the purchasing activities. Purchasing/ shopping involvers labeled in this research, independent of the product class and a given product purchasing situation, tend to be more involved in the consumer decision process from pre-search through post-purchase evaluation than other groups do. And this purchasing involvement has not only a substantial influence on overall purchasing behavior but also be related to personality trait, and thus Kassarjian's hypothesis that purchasing involvement concept would provide a missing link between personality and consumer behavior is supported.
조재형(JaeHyung Cho),안우주(WooJoo Ahn),공우식(WooSik Kong),지승한(SeungHan Ji) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
최근 현대사회에서 SLAM을 이용한 기술은 자율 주행 자동차, 자율로봇의 분야에 적용되고 있으며, 이동이 필요한 로봇을 개발하는 과정에서 가장 어려운 기술은 위치 인식이다. 이와 같은 기술 해결을 위해 다양한 센서를 이용한 SLAM에 관한 연구가 계속되고 있다. 해당 연구에서는 센서별 장점을 활용하고 단점을 보완하는 방식으로 연구를 진행하고자 하며 구체적으로 다중 stereo scopic IR Depth camera, 모터 인코더, IMU 3가지의 센서 퓨전을 통해, 특징이 적은 환경에서 로봇의 위치 인식 성능 향상을 위한 센서 퓨전을 적용해보고 기존 SLAM의 성능을 향상하고자 한다. Recently, in modern society, technology using SLAM is being applied to the fields of autonomous vehicles and autonomous robots, and the most difficult technology in the process of developing robots that need movement is location recognition. In order to solve such a difficulty, research on SLAM using various sensors is continuing. This study aims to utilize the advantages of each sensor and compensate for the disadvantages, and specifically, to apply sensor fusion to improve the robots location recognition performance in a less characteristic environment and improve the performance of existing SLAM.