시멘틱 웹 환경에서의 개인화 검색

김제민,박영택,Kim, Je-Min,Park, Young-Tack 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.5

웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다. The semantic web environment promise semantic search of heterogeneous data from distributed web page. Semantic search would resuit in an overwhelming number of results for users is increased, therefore elevating the need for appropriate personalized ranking schemes. Culture Finder helps semantic web agents obtain personalized culture information. It extracts meta data for each web page(culture news, culture performance, culture exhibition), perform semantic search and compute result ranking point to base user profile. In order to work efficient, Culture Finder uses five major technique: Machine learning technique for generating user profile from user search behavior and meta data repository, an efficient semantic search system for semantic web agent, query analysis for representing query and query result, personalized ranking method to provide suitable search result to user, upper ontology for generating meta data. In this paper, we also present the structure used in the Culture Finder to support personalized search service.

시멘틱 웹 기반 DQL 검색 시스템 설계

김제민,박영택,Kim Je-Min,Park Young-Tack 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.1

인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구 되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 자신이 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와는 상관없는 정보를 검색하여 제공하는 경우가 많다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보완 하고자 시멘틱 웹(semantic web)기술이 제안되고 있는데, 시멘틱 웹을 이용하면 사용자가 원하는 의미와 일치하는 정보를 찾아줄 수 있다. 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템은 BQL (Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 검색(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 검색은 사용자가 입력한 질의들을 해석하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 이에 본 논문에서는 효율적인 정보 검색을 위해 시멘틱 엘 기반의 검색 시스템을 설계하는데 목적을 가지며, 효과적인 검색 시스템을 설계하기위해 사용자 중심의 키워드 형태 질의론 시스템 중심의 DQL로 변환하는 RDQL 변환기와 추론엔진을 불러내어 추론을 실행하는 RDQL 엔진을 제안한다. It has been proposed diverse methods to use web information efficiently as the size of information is increasing. Most of search systems use a keyword-based method that mostly relies on syntactic information. They cannot utilize semantic information of documents and thus they could generate to users. To solve shortcoming in searching documents, a technique using the Semantic Web is suggested. A semantic web can find relevant information to users by employing metadata which are represented using standard ontologies. Each document is annotated with a metadata which can be reasoned by agents. In this paper, we propose a search system using semantic web technologies. Our semantic search system analyzes semantically questions that user input, and get resolution information that user want. To improve efficiency and accuracy of semantic search systems, this paper proposes DQL(DAML Query Language) engine that employs inference engine to execute reasoning and DQL converter that changes keyword form question of the user to DQL.

비단조 추론과 귀납적 기계학습 기반 적응형 전략 게임 엔진

김제민,박영택,Kim, Je-Min,Park, Young-Tack 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.1

요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임들은 장르가 가지는 특성을 이행하지 못하고 있다. 사용자 객체의 행위에 적절히 대응하는 컴퓨터 객체의 행위를 추론해내지 못함은 물론이고 다양하게 구사되는 사용자의 전략에 대책을 마련할 수 있는 학습 능력을 갖추고 있지 못하기 때문에 사용자들은 별다른 전략 없이 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리할 수 있다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 객체에 추론 능력과 학습 능력을 적용하기 위해서 비단조 추론방식과 귀납적 기계 학습을 적용한 전략게임 인공지능 엔진을 연구한다. 본 논문에서는 다음 3가지 부분에 중점을 두고 엔진을 연구하였다. 첫째 사용자가 제어하는 객체들의 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자의 객체 행위로 추상화하는 사용자 행위 모니터, 둘째 추상화된 사용자의 객체 행위에 대응하는 컴퓨터 객체들의 행위와 사용자의 전략을 학습하는 학습 엔진, 셋째 추상화되어 있는 컴퓨터 객체의 행위를 게임에 반영하는 행위 표현기를 중심으로 연구하고 있다. 특히 본 논문에서는 보다 정확하게 사용자 객체의 전략 행위를 학습하고, 사용자의 객체에 대응하는 컴퓨터 객체 행위를 만들어내기 위해서 비단조 추론과 기계 학습 기법중 하나인 귀납적 학습 방식을 적용하는 2단계의 구조를 연구하고 있다. 즉, 귀납적 학습 방법을 통해서 컴퓨터 객체가 학습한 정보를 바탕으로 비단조 추론을 이용하여 컴퓨터 객체의 행위와 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 비단조 추론과 귀납적 기계 학습을 적용하여 기존 컴퓨터 객체의 행위와의 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 객체가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다. Strategic games are missing special qualities of genre these days. Game engines neither reason about behaviors of computer objects nor have learning ability that can prepare countermeasure in variously command user's strategy. This paper suggests a strategic game engine that applies non-monotonic reasoning and inductive machine learning. The engine emphasizes three components -“user behavior monitor”to abstract user's objects behavior,“learning engine”to learn user's strategy,“behavior display handler”to reflect abstracted behavior of computer objects on game. Especially, this paper proposes two layered-structure to apply non-monotonic reasoning and inductive learning to make behaviors of computer objects that learns strategy behaviors of user objects exactly, and corresponds in user's objects. The engine decides actions and strategies of computer objects with created information through inductive learning. Main contribution of this paper is that computer objects command excellent strategies and reveal differentiation with behavior of existing computer objects to apply non-monotonic reasoning and inductive machine learning.

Medusa: 시맨틱 웹 규칙 언어 처리를 위한 확장형 서술 논리 추론기

김제민(Je-Min Kim),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.5

현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 Prot?g? API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다. In order to derive hidden information (concept subsumption, concept satisfiability and realization) of OWL ontologies, a number of OWL reasoners have been introduced. Most of the reasoners were implemented to be based on tableau algorithm. However this approach has certain limitation. This paper presents architecture for Medusa. The Medusa is an extended DL-reasoner for SWRL(Semantic Web Rule Language) reasoning under well-founded semantics with ontologies specified in Description Logic. Description logic based ontology reasoners theoretically explore knowledge representation and its reasoning in concept languages. However these logics are not equipped with rule-based reasoning mechanisms for assertional knowledge base; specifically, rule and facts in logic programming, or interaction of rules and facts with terminology. In order to deal with the enriched reasoning, The Medusa provides combining DL-knowledge base and rule based reasoner. The described prototype uses Prot?g? API[1] for controlling communication with the ontology reasoner.

MOnCa : 온톨로지 기반 상황 인지 스마트 폰 어플리케이션을 위한 프레임워크

김제민(Je-Min Kim),김미화(Mi-Hwa Kim),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.7

MOnCa는 스마트 폰의 센서와 이에 연관된 온톨로지를 기반으로 상황 인지 스마트 폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 대부분 스마트 폰에 장착된 센서는 사용자의 행위를 인지하는데 기반이 되는 정보를 제공한다. 그러나 센서 값 자체만으로는 사용자의 행위를 의미 있게 반영하기에 충분하지 않다. 스마트 폰 사용자의 행위를 의미 있는 콘텍스트로 모델링 하는데 있어서, 온톨로지는 중요한 역할을 담당한다. 최근에 들어서 링크된 오픈 데이터(Linked Open Data; LOD)가 상황 인지 시스템에 폭넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰의 센서 값을 기반으로 센서 값이 표현하는 의미 있는 지식을 정의하고 링크된 오픈 데이터를 연결한 온톨로지를 사용하여 상황 인지 스마트 폰 어플리케이션을 구축하는 방법을 제안한다. 상황 인지 스마트 폰 어플리케이션에 적용될 프레임워크 구축을 위해서 온톨로지를 적용하여 외부로부터 감지된 센서 값을 추상화하고 온톨로지 추론 엔진을 사용하여 의미 있는 콘텍스트를 추론한다. MOnCa is a framework for building context-aware smartphone applications based on sensors of smartphones and associated ontologies. Most modern smartphones are equipped with various sensors which provide much information to learn user behaviors. However, syntactic sensor values are not enough to model semantic user behaviors. For modeling semantic model of smartphone user’s behavior, ontologies can play important roles. Recently, linked open data (LOD) are widely used for context-aware applications. In this paper, we propose a method for building context-aware smartphone applications using smartphone sensor values and ontologies which represent deep knowledge of the sensor values and links to the linked open data. For building framework of context-aware smartphone applications, we abstract sensed values by using ontology and use ontology inference engine.

온톨로지와 사용자 프로파일을 적용한 지능형 서비스 에이전트

김제민(Je-Min Kim),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.33 No.12

최근, “유비쿼터스 컴퓨팅”이라는 지능형 서비스 프레임워크가 제안되면서 적응형 에이전트 시스템의 필요성이 점점 증가되기 시작됐다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템이 사용자에게 적절한 서비스를 제공하도록 도와주는 지능형 서비스 에이전트를 제안한다. 사용자에게 적절한 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해서는, 각각의 유비쿼터스 서비스 시스템 내에서의 상황 정보(Context Information) 차이를 조절하고 사용자의 취향을 서비스에 반영해야 한다. 따라서 다음 3가지 부분에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 첫째, 적절한 다중 에이전트 프레임워크 - 에이전트간의 커뮤니케이션 이해와 추론엔진의 적용, 둘 째, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 내에 존재하는 다양한 상황 정보(Context information)를 효과적으로 표현하는 유비쿼터스 온톨로지 - 에이전트간의 상황 정보 공유와 이해, 마지막으로 유비쿼터스 시스템에 적용되는 사용자 프로파일 구축 방법에 대해 연구 하였다. 본 논문에서 제안하는 지능형 서비스 에이전트는 사용자 취향에 따라 적절한 서비스를 제공하는 적응형 유비쿼터스 서비스 시스템 구축을 가능하게 한다. Recently, new intelligent service frameworks, such as ubiquitous computing are proposed. So, the necessity of adaptive agent system has been increased. In this paper, we propose an intelligent service agent to help that ubiquitous computing system offer user suitable service in ubiquitous computing environment. In order to offer user suitable uT-service, an intelligent service agent mediates the gap between the context information in uT-service system, and user preference is reflected in it. Therefore, we focus on following three components; the first is suitable multi agent framework ? agent communication analysis and applicable method of inference engine, the second is uT-ontologies to describe various context information ? context information sharing between agents and context information understanding between agents, the third is learning method of user profile to apply in uT-service system. This approach enables us to build adaptive uT-service system to offer suitable service according to user preference.

열저항 측정을 이용한 LED의 고장 판별 사례 연구

김제민(Je-Min Kim),정태희,마병진(Byung-Jin Ma) 대한전자공학회 2022 대한전자공학회 학술대회 Vol.2022 No.6

CTOC에서 배열을 위한 SSA Form의 구현

김제민 ( Je-min Kim ),김기태 ( Ki-tae Kim ),유원희 ( Weon-hee Yoo ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.1

자바 바이트코드는 인터넷에서 바로 내려 받아 사용할 수 있는 형태로서 많이 사용된다. 따라서 그것에 대한 최적화가 중요하다. 따라서 이를 효율적으로 수행하기 위한 CTOC 프레임워크를 구현하였다. CTOC 에서 자바 바이트코드에 대한 스칼라 변수에 대한 최적화는 이미 많이 존재하지만, 배열에 대한 최적화는 그렇지 않다. 이 논문에서는 기존의 CTOC 에서의 배열 최적화를 위한 SSA form 에 대한 적용과 구현을 위해 기존에 있는 Array SSA form 과 Region Array SSA 의 사용을 보다 간단하게 하는 방법을 제안한다.

스마트폰 사용자의 GPS 기반 개인 경로 모델학습 및 이동 경로 예측

김제민(Je-Min Kim),백혜정(Hea-Jung Back),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.1

현재 진행되고 있는 지능형 위치 기반 서비스 연구는 대부분 GPS를 사용하여 개인의 위치를 관리하는 것에 초점이 맞추어져있다. 본 논문에서는 특정 장소로 이동하기 위한 개인적인 경로의 효율적인 학습과 예측 기법이 제안된다. 먼저 이미지 처리 기술을 사용하여 개인적인 경로를 학습하기 위한 기법을 연구하였다. 시간 정보와 공간 정보를 분리하여 처리하는 본 기법은 경로 모델의 구축 정확도와 속도 측면에서 좋은 성능을 보였다. 두 번째로 경로 모델과 사용자가 현재 이동하는 궤적을 표현하는 GPS 좌표배열을 기반으로 사용자의 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 스마트폰상에서 구현하여 평가한 결과, 경로 예측에 대한 정확도는 94%를 보였다. Nowadays, much research has focused on managing personal locations using GPS sensors for more intelligent LBSs. In this paper, we propose efficient learning and prediction methods for personal routes. Firstly, we have researched learning method for routes using image processing algorithms. This approach has shown reduction of complexities and enhancement of performance such as accuracy and speed. Secondly, we propose a method for prediction on a user's paths using a small segment of current GPS logs and the user's learned routes. The accuracy of route prediction is 94%, when we evaluated the proposed methods which had been implemented on smartphones.

온톨로지 디버깅을 위한 MEXS 추출 및 저장 기법 (pp.93-94)

김제민(Je-Min Kim),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1A