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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10062146&local_id=10085997
의미론적 외부지식을 이용한 디지털 도서관 객체 구조화 알고리즘 최적화에 관한 연구
Reports NRF is supported by Research Projects( 의미론적 외부지식을 이용한 디지털 도서관 객체 구조화 알고리즘 최적화에 관한 연구 | 2015 Year 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 박성희(한남대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
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  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number 2015S1A5A8017833
Year(selected) 2015 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2017년 10월 31일
Year type 결과보고
Year(final report) 2017년
Research Summary
  • Korean
  • 본 연구의 최종 목적은 디지털 객체 구조화 (정보 추출) 및 데이터 마이닝 문제를 의미 적으로 검색하여 디지털 객체 (텍스트)를 탐색하는 데에있다. 1)의미론적 지식베이스를 사용하는 관점에서 기존의 개선 사례를 해석하고, 2) 각 사례를 통합하기 위한 새로운 지식 기반 접근법의 이론을 제시하며, 3) 파일럿 프로젝트를 통해 이론의 유효성을 검증한다. 연구 결과, 정보 처리 알고리즘의 알고리즘, 특히 디지털 도서관에서 디지털 객체 (디지털 정보 추출) 알고리즘을 개선하기 위한 임베디드 지식의 통합 이론을 도출했다. 또한 한국 소설지명 DB의 저장, 검색, 시각화를 위한 KONG-DB(Korean Geo-name DB) 파일럿 시스템을 개발하여 검증하였다. 향후 연구는 1) 관련 지식의 자동 검색을 위한 지식 표현 및 검색 기법에 대한 연구, 2) 변형된 알고리즘의 자동 실행에 대한 연구가 도출되었다.
  • English
  • In this research project, we aim to analyze the digital object structuring (information extraction) and data mining problems, that are used to semantically search and browse digital object (text) 1)
    Interpret existing improvement cases from the viewpoint of using semantic knowledge base, 2) present a theory of a novel knowledge - based approach to integrate each case, and 3) verify the effectiveness of the theory through a pilot project. As a result of the research, we derived the integrated theory of embedded knowledge for improving the algorithm of information processing algorithm, especially the digital object (digital information extraction) algorithm in the digital library. And KONG-DB pilot system for a Korean Geo-Name DB storage, search, and visualization were developed and verified. Future researches include 1) research on knowledge representation and retrieval techniques for automatic retrieval of related knowledge, and 2) research on automatic execution of transformed algorithms.
Research result report
  • Abstract
  • 본 연구의 최종 목적은 디지털 객체 구조화 (정보 추출) 및 데이터 마이닝 문제를 의미 적으로 검색하여 디지털 객체 (텍스트)를 탐색하는 데에있다. 1)의미론적 지식베이스를 사용하는 관점에서 기존의 개선 사례를 해석하고, 2) 각 사례를 통합하기 위한 새로운 지식 기반 접근법의 이론을 제시하며, 3) 파일럿 프로젝트를 통해 이론의 유효성을 검증한다. 연구 결과, 정보 처리 알고리즘의 알고리즘, 특히 디지털 도서관에서 디지털 객체 (디지털 정보 추출) 알고리즘을 개선하기 위한 임베디드 지식(Embedded Knowledge)의 통합 이론을 도출했다. 또한 한국 소설지명 DB의 저장, 검색, 시각화를 위한 KONG-DB(Korean Geo-name DB) 파일럿 시스템을 개발하여 검증하였다. 향후 연구는 1) 관련 지식의 자동 검색을 위한 지식 표현 및 검색 기법에 대한 연구, 2) 변형된 알고리즘의 자동 실행에 대한 연구가 도출되었다.
  • Research result and Utilization method
  • 1. 연구결과
    1.1 1차년 연구내용 및 결과(2015.5.1~2016.4.30.)
    □ 1차년도 상세 연구 내용 및 결과
    ○ 기존 정보처리 기법의 개선사례 연구 (1차년도)
    - 사례연구 1) 웹으로부터 외부지식활용 참고문헌 구조화 개선 사례 연구
    - 사례연구 2) Table of Content를 활용한 저널 논문 구조화 개선 사례 연구
    - 사례연구 3) 데이터베이스 이종 테이블에서 유사 속성을 활용한 클러스터링 기법 개선 사례 연구
    ○ 통합해석할 수 있는 새로운 지식활용 접근방법의 이론 정립 (1차년도)[4][5]
    - 객체 구조화 문제의 최적화 문제로의 정의
    - 목적함수 정의 완료
    - 제1사례 적용 완료
    - 제2사례 적용 완료
    - 제3사례 적용 완료

    2.2 2차년 연구내용 및 결과(2016.5.1~2017.4.30.)[6]
    □ 2차년도 상세 연구 내용 및 결과
    ○ 통합 이론의 효과성을 파일럿 프로젝트를 통하여 검증 (2차년도)
    - 통합 이론을 검증하기 위한 파일럿 정보처리시스템 개발
    > 테스트베드 설계 완료
    > 테스트베드 구현 완료
    > 테스트베드 검증 완료
    (자세한 사항은 기타 증빙서류 4. 한국정보관리학회지 논문 참조)
    □ 향후 연구 과제 도출
    본 과제 이후 향후에 연구될 필요성이 있는 과제를 제시하면 다음과 같다.
    1) 연관 지식 자동 검색을 위한 지식표현 및 검색 기법 연구

    2) 변형 알고리즘 자동 수행 기법 연구


    2 연구성과

    2.1 연구결과 확산성과 (기타첨부파일참조)
    ○ 학술발표대회 2회 발표
    박성희. (2015) 구조화된 지식을 활용한 정보처리 알고리즘의 성능향상 방안에 관한 사례연구, 한국문헌정보학회 학술발표논집 제36집, 2015.10, 47-61 (15 pages)
    박성희. (2015) 자율적인 알고리즘 최적화를 위한 지식정보원으로서의 디지털도서관 활용방안, 한국정보관리학회 학술발표논집 2015, 2015.11, 109-120.

    ○ 학술지 1회 게재
    박성희. (2016) KONG-DB: 웹 상의 어휘 사전을 활용한 한국 소설 지명 DB, 검색 및 시각화 시스템. 정보관리학회지, 33(3), 321-343.

    ○ 문헌정보학(도서관) 관련분야 전문잡지 기고문 1건
    박성희. (2017). 생각을 다루는 기술, 알고리즘. 오늘의 도서관(국립중앙도서관 발행), vol. 2017, no. 9

    2.2 인력양성 성과
    ○ 1차년도 연구보조원 9명 중 취업대상자(재학생 1명 및 대학원생 1명 제외) 7명 중 4명 관련분야 기관 및 IT 업체에 취업 완료,
    ○ 2차년도 연구보조원 8명 중 취업대상자(재학생 6명 및 대학원생 1명 제외) 1명은 관련분야 업체 취업 완료 (2017년 10월 현재).
    3. 활용방안
    3.1 학문적 사회적 활용방안
    - 문헌정보 & 웹 사이언스 분야
    ○ 의미론적 지식의 정보처리 및 데이터 마이닝 알고리즘 최적화에의 활용방안 제시는 Web 3.0 과 Semantic Web 시대에 디지털도서관 내의 지식의 활용을 활성화할 것으로 기대
    ○ 빅데이터 사회에서 많은 정보들만을 웹이나 문헌으로부터 효과적으로 수집/활용 가능하며, 예를 들어, 각 학문 분야 온톨로지 정보 및 연관성 정보를 통하여 진보성을 요하는 특허출원 등에 새로운 솔루션 방안 제시에 활용가능
    ○ 디지털 도서관에서 시멘틱웹과 연계한 상세한 지식검색서비스에 활용
    - 인공지능 및 기계학습분야
    ○ 하이브리드 정보추출 기술을 활용하여 정확도를 향상한 개체명인식이 가능, 의미기반 정보검색 및 온톨로지 구축에 활용
    ○ 자가학습이 가능한 지식베이스 구축을 위한 기초 연구자료
    ○ 스스로 모의실험을 할 수 있는 플랫폼의 핵심엔지으로 활용가능
    - 지식정보공학분야
    ○ 연관규칙마이닝과 스토리텔링 마이닝기법과 결합될 경우, 다른 네트워크들 간의 연결 알고리즘을 통한 유망기술예측, 연관검색어 추출 등 지식을 구조화하는 지식지도 구축에 활용가능

    3.2 인력양성 방안
    ○ 의미 지식 및 정보 처리 인력 양성
    연구수행 결과 얻어진 결과물을 가지고 의미지식 표현 방법이나 문제해결에서의 적용 능력을 갖춘 인력을 양성할 수 있을 것으로 기대
    ○ 빅데이터 처리 인력 양성
    빅데이터의 분석 방법에서 기계학습방법 뿐만 아니라 규칙기반의 추론을 적용하여 좀더 효율적인 분석을 가능하도록 하는 인력양성에 활용 가능
    3.3 교육과의 연계 활용방안
    ○ 정보학에서 디지털도서관으로부터 가능한 지식을 추출하여 문제해결의 최적 해법을 시도해 볼 수 있도록 하는 능력을 배양하는 교과목(예를 들어, 문제해결과 디지털도서관) 계발과 연계할 수 있을 것으로 판단.
    ○ 디지털 라이브러리에 담겨 있는 지식을 제공해 줄 수 있는 그러한 디지털 도서관 설계(의미기반 디지털 도서관 설계)를 할 수 있는 능력을 갖춘 도서관 사서 혹은 정보서비스 담당자를 교육시킬 수 있는 새로운 과목을 만들어 낼 수 있을 것임.
    ○ 또한, 문헌 정보 중에서도 해법을 제시해 주는 QA(Question & Answering)분야의 과목도 계발할 수 있을 것으로 보여짐.
  • Index terms
  • 의미 지식, 외부지식, 디지털 도서관, 디지털 객체, 구조화 알고리즘, 알고리즘 최적화, 온톨로지, 정보추출, 메타데이터 추출, 한국소설지명DB, 테스트베드, 파일럿시스템, 내장형지식
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