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온톨로지와 텍스트 마이닝 기반 지능형 역사인물 검색 서비스 / 정도헌 ; 황명권 ; 조민희 ; 정한민 ; 윤소영 ; 김경선 ; 김평 1

요약 1

ABSTRACT 1

1. 서론 1

2. 관련연구 2

2.1. 시맨틱 웹 기술 기반 지능형 서비스 2

2.2. 동명이인 해소 2

3. 역사인물 검색 서비스 개발 2

3.1. 시스템 구성 2

3.2. 데이터 생성 프로세스 3

3.3. 온톨로지 스키마 3

3.4. 인스턴스 생성 가이드라인 4

3.5. 인스턴스 생성 4

4. 역사인물 검색 서비스 기능 7

4.1. 검색어 자동 완성 7

4.2. 시대별·가나다별 검색 7

4.3. 동명이인 구분 검색 7

4.4. 인물 정보 상세보기 8

5. 결론 8

참고문헌 9

◐저자소개◑ 10

초록보기

시맨틱 웹 기술은 특정 개체를 중심으로 의미적 연관 관계를 생성하고 연관 관계를 이용해서 다양한 지능형 정보 서비스를 구축하는데 활용되며, 텍스트 마이닝 기술은 비정형 데이터를 대상으로 의미 분석을 통해서 의미적 연관 관계를 생성하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 역사인물을 중심으로 온톨로지 스키마, 인스턴스를 생성하는 가이드라인, 인스턴스 생성, 동명이인 해소를 위한 텍스트 마이닝, 추론을 활용한 지능화된 역사인물 검색서비스를 제안한다. 역사분야 전문가들이 생성한 역사적 사건, 기관, 인물 중심의 연관 관계와 국사편찬위원회에서 보유한 다양한 문헌들 간의 연계를 통해, 사용자들의 정보접근성을 향상시킴과 동시에 관계 정보에 기반한 새로운 역사인물 검색 서비스를 제안하였다. 새로운 역사인물 검색 서비스는 인물간의 소셜 네트워크를 사용하여 역사문헌에 나타난 동명이인을 해소함으로써 보다 정확한 검색서비스를 제공하는 것은 물론, 역사 인물 시소러스를 포함한 다양한 외부 정보와의 연계를 통해서 역사인물에 대한 고부가 정보를 제공하고 있다.

Semantic web is utilized to construct advanced information service by using semantic relationships between entities. Text mining can be applied to generate semantic relationships from unstructured data resources. In this study, ontology schema guideline, ontology instance generation, disambiguation of same name by text mining and advanced historical people finding service by reasoning have been proposed. Various relationships between historical event, organization, people, which are created by domain experts, are linked to literatures of National Institute of Korean History (NIKH). It improves the effectiveness of user access and proposes advanced people finding service based on relationships. In order to distinguish between people with the same name, we compares the structure and edge, nodes of personal social network. To provide additional information, external resources including thesaurus and web are linked to all of internal related resources as well.

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
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참고문헌 (14건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 http://www.w3.org/2001/sw/sweo/public/UseCases/ 미소장
2 study on the Online History Information Service 소장
3 NCBO Resource Index: Ontology-based search and mining of biomedical resources 네이버 미소장
4 이미경, 정한민, 김평, 성원경, “연구개발 전략 수립 지원을 위한 테크놀로지 인텔리전스 서비스”,한국정보과학회지, 제17권, 제5호, pp.337-341,2011. 미소장
5 최중환, 박정호, 서동민, 이승우, 정한민, 김평,“시맨틱 웹 기반 지능형 무기정보 검색 서비스”,한국인터넷정보학회 하계학술발표대회 논문집제13권, 제1호, pp.83-84, 2012. 미소장
6 L. Ding, T. Lebo, J. S. Erickson, D. DiFranzo, G. T.Williams, X. Li, J. Michaelis, A. Graves, J. Zheng,Z. Shangguan, J. Flores, D. L. McGuinness, J. A.Hendler, “TWC LOGD: A portal for linked opengovernment data ecosystems”, Web Semantics, vol.9,no.3, pp.325-333, 2011. 미소장
7 A. Culotta, P. Kanani, R. Hall, M. Wick, A.McCallum, “Author disambiguation using errordrivenmachine learning with a ranking lossfunction”, IIWeb-2007, 2007. 미소장
8 N. Aswani, K. Bontcheva, H. Cunningham, “Mininginformation for instance unification”, ISWC-2006,pp.329-342, 2006 미소장
9 H. Han, C. L. Giles, H. Zha, C. Li, and K.Tsioutsiouliklis, “Two supervised learning approachesfor name disambiguation in author citations”,JCDL-2004, 2004. 미소장
10 Features for Author Disambiguation 소장
11 T. Kim, P. Kim, S. Lee, H. Jung, and W.K. Sung,“OntoURIResolver: URI Resolution andRecommendation Service Using LOD”, roceedings onU- and E-Service Science and Technology(UNESST2011), CCIS 264, pp.245-250, 2011. 미소장
12 D.H. Jeong, M. Hwang, and W.K. Sung, "GeneratingKnowledge Map for Acronym-ExpansionRecognition", Proceedings on U- and E-ServiceScience and Technology(UNESST 2011), CCIS 264,pp.287-293. 2011 미소장
13 황명권, 정도헌, 조민희, 정한민, 김평, 윤소영, 한긍희, “역사정보 온톨로지 구축에 대하여”, 한국인터넷정보학회 하계학술발표대회 논문집 제13권, 제1호, pp.87-88, 2012. 미소장
14 Automatic Enrichment of Semantic Relation Network and Its Application to Word Sense Disambiguation 네이버 미소장

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