지능형 데이터 시스템 연구실

교수: 이상구
랩실: 
301동 420호
전화: 
(02) 880-1859

지능형 데이터 시스템 연구실에서는 데이터베이스 시스템 분야, 전자상거래 정보 저장소 및 검색 분야, 시맨틱 기술 분야에 대한 연구를 수행하고 있다. 최근에는 온톨로지 추출, 온톨로지 기반 정보 검색, 시맨틱 모델, 오피니언 마이닝, 상황 기반 개인화, 집단 지성, 분산 데이터 처리, 전자 카탈로그, 데이터 웨어하우스, 상품 온톨로지, 의사결정 지원 시스템과 관련된 연구를 진행하였다. 지능형 데이터베이스 연구실은 e-Business 기술연구센터(CEBT), 두뇌한국21(BK21) 연구 프로젝트, GLOBE 연구 그룹의 지원을 받으며, 다양한 산학 협력 과제를 운영, 수행 중이다

Exploiting Concept Networks for Personalized Information Retrieval

본 프레임워크는 문서와 질의에 대한 개념 네트워크를 구축하고 사용하는 것을 목적으로 만들어졌다. 베이지안 신뢰 네트워크를 확장하여 사람의 분류학적 지식을 정보검색시스템에 적용하였으며, 이를 통해 개인화된 시맨틱 검색을 수행한다.

uKnow: Product Review Summarization

상품 리뷰는 상품을 구매할 가능성이 있는 잠재 고객에게 가치 있는 정보이다. uKnow는 리뷰 텍스트에 나타나는 상품에 대한 사용자의 의견에 대해 문맥 정보와 상호 관계를 고려한 오피니언 마이닝을 수행하며, 이를 특징 단위의 요약된 정보로 제공한다.

KKMA: Korean Morpheme Analyzer

형태소 분석은 문맥과 문법에 기반하여 일반 텍스트에 있는 단어들에 품사 태그를 마킹하는 것이다. KKMA는 상품평과 같이 오타나 띄워 쓰기 오류가 많은 문서에 대해서 기존 형태소 분석기들보다 정확한 분석이 가능하다.

LifeLogOn: Lifelog Ontology

라이프로그는 일상생활에서 개인의 행동을 통해 얻어지는 모든 종류의 로그를 말한다. LifeLogOn은 로그 데이터를 사건과 사물의 의미적 연결관계에 기반한 온톨로지로 변환하며, 이를 이용해 사용자의 기록에 대한 탐색 및 검색을 수행하는 시스템이다.

User Context Aggregation for Context-Aware Recommendation

사용자의 기호는 사용자가 처해있는 상황에 따라 변화하지만, 기존 추천방법에는 이를 직접적으로 이용하지 못하는 문제가 있다. 상황 인지 추천은 사용자의 상황정보를 군집화하는 방법을 활용함으로써 보다 정확도 높은 추천을 수행한다.

이미지