시맨틱 웹 기술로 사용자들의 SNS 활동을 완벽하게 기술할 수 있게 된다면 어떻게 될까? 시맨틱 웹을 한번이라도 공부해본 사람이라면 한번쯤 이런 고민을 해봤으리라. 오늘 소개해드리는 논문의 저자들 역시 마찬가지 였던 것으로 생각된다. 이 논문의 저자들은 DERI 연구소에 소속된 사람들인데 DERI 연구소는 시맨틱 웹과 소셜 웹에 관련되서 재밋는 아이디어들을 곧잘 논문으로 써내곤 한다. 시간이 난다면 한번씩 홈페이지에 들려서 논문을 읽어보는 것도 제법 도움이 되며 물론 재미도 있다.

Knowledge Discovery in distributed Social Web sharing activities

이 논문 이전에도 시맨틱 웹 기술을 이용한 소셜 웹에 대한 연구는 다양하게 있어왔다. 가장 대표적으로는 SKOS나 SIOC 같은 것이 있다. SKOS, SIOC 역시 마찬가지로 사용자의 활동을 시맨틱 웹 기술을 이용하여 작성하는 온톨로지 기반 어휘들인데 이런 것들이 있는데도 불구하고 왜 굳이 소셜 웹의 활동을 시맨틱 웹으로 표현하는 연구를 또해야만 했을까? 나는 이 논문을 읽기전에 이렇게 생각했다.

이 논문의 저자들은 다음과 같이 논문의 동기를 밝히고 있다.

1) 새로 찾게된 사람이나 지식을 PIM(Personal Information Model)로 작성해야한다.
2) 여러 SNS 서비스들의 글(Post)들이 의미적으로 연결되어야한다.
3) 소셜 기반의 추천이 가능해야한다.

이 세 개의 동기(문제점)을 해결하기 위하여 저자들은 DLPO라는 새로운 온톨로지 어휘를 제안하였다. DLPO는 완전히 새로운 온톨로지 어휘가 아니라 기존의 SIOC같은 어휘를 최대한 활용하고 LOD의 다양한 어휘까지 모두 활용하면서 기존에 제공하지 못하고 있었던 어휘를 추가하는 형태이다.


위 그림에서 보듯 여러 어휘체계들이 있지만 온라인 포스트부터 시작해서 다른 부분까지 완벽하게 제공하는 것은 자신들 뿐이라고 주장하고 있다. (평가항목이 이 것이 전부는 아닐터이지만.. 논문이란 것이 자신의 시스템이 훌륭하다고 주장하는 것이 일반적임을 감안해야하긴 한다.) 뭐 어쨌든 기존 방법들에 비해 어휘체계가 더 풍부한건 맞는 것같다. 혹여나 싶어서 소셜 웹의 사용자 활동을 기술하기 위한 여러 시맨틱 웹 기술들에 관한 논문들을 본인이 직접 찾아봤는데 그래도 그 중에 이 논문에서 제안한 것 보다 훌륭한건 아직 없어보였다.

사실, 연구를 하다보면 어?? 저 논문.. 아이디어는 신선하지만 실제로 구현이 어렵진 않았을 것 같은데?! 하는 것들이 제법 많다. 그러나 그런걸 함부로 무시하면 안된다. 그런 생각을 했다는 것과 못했다는 것은 굉장히 큰 차이기 때문이다. 피타고라스의 정리에서 직각삼각형의 대각선 거리 재는 공식을 활용해서 다차원 공간의 벡터 노름 구하는 공식을 구한 사람 또한 위대한 수학자로 인정받고 있지 않는가?

이 논문 역시 마찬가지로 내가 평가할 땐 소셜 웹의 사용자 활동을 완벽하게 시맨틱 웹 기술로 표현하고 그걸 여러 소셜 네트워크 서비스의 데이터에 적용가능하게 하고 또한, 그걸로 소셜 추천이 가능하도록 한 아이디어 자체가 나이스포인트라고 본다. 아직까진 그런 시도를 한 사람이 없으니까. 오히려 왜 그런 시도가 여태 없었지? 하는 의문이 들 정도다.

나처럼 설렁설렁 공부하는 사람들은 아마 .. 나와 마찬가지로 SIOC로 다 되잖아? 라고 이미 생각한 후 넘겨버렸을지도 모른다.


위 그림은 논문에서 제안한 DLPO의 구성도이다. 제안한 온톨로지는 크게 네 개의 부분으로 구성되어있는데 각각 Multimedia, presence, message, web document이다. 그리고 이 네개의 부분들은 SIOC, RDF 등 다른 어휘와 연결되어 구성된다.

구현과 결론 부에서는 아직 완성된 시스템을 보여주고 있지는 않은데 나는 한가지 의심이 드는 것이 과연 다양한 SNS의 데이터들을 시맨틱 웹으로 연결시켰을 때 어떤 시너지 효과가 있을 것인가 하는 것이다.

나는 소셜 네트워크 서비스의 구조에 대해 가지고 있는 아이디어가 하나 있는데 그 아이디어를 논문으로 쓸 때 DLPO를 가져다 쓸 수 있을지 그 때가서 생각해보려고 한다.

원문 링크: http://ceur-ws.org/Vol-838/paper_17.pdf


손 종 수 (mis026@korea.ac.kr)


0.
들어가며
본 자료는 글을 쓰는 본인이 경험적으로 체득한 것을 정리한 것으로써 교과서적 정리와는 근본적으로 다르다. 따라서 sparQL과 Linked data를 빠르게 접하고 체험하기에는 적합할지 모르나 이론적 원리를 이해함에 있어서는 부족함이 있다. 또한 설명하는 부분에서 필자 스스로에게 이해가 쉬운 어휘와 표현을 사용하고 있으므로 추후 sparQL의 스펙문서와 Linked data 관련 논문들을 찾아 읽어서 부족한 부분을 채우시길 부탁 드린다.

1. SparQL Overview
sparQL은 크게 PREFIX, {SELECT, ASK, DESCRIBE, CONSTRUCT}, WHERE로 구성된다.

PREFIX는 일반 데이터베이스에서 데이터베이스 선택과 비슷한 의미로써 일반적으로 사용할 데이터 셑을 지정할 때 사용한다.

SELECT는 탐색할 대상을 지정할 때 사용하며 변수를 사용할 수 있다. 변수는 '?변수'의 형식으로 사용하며 전체를 탐색할 때는 ' * '을 사용한다.

WHERE는 조건절이다. 중괄호로 묶어 여러 줄을 사용할 수 있다.

그 외에 ORDER BY 등 질의의 마지막 부분에 정렬순서 등을 지정할 수 있다.

2. 간단한 예제

PREFIX : <http://abbs.purl.org/music#>

SELECT ?instrument

WHERE {        :andrew :playInstrument ?intrument .    }


위 문장은 <http://abbs.purl.org/music#>이라는 데이터 셑에서 instrument를 찾을건데 앤드류(주어)가 'playInstrument'라는 술어를 갖는 어떤 목적어 instrument를 찾겠다는 것이다.

WHERE절에서 한 문장의 끝은 마침표( . )로 구분한다.


3. 조금 더 복잡한 예제

PREFIX : <http://aabs.purl.org/ont/journal#>
SELECT ?notes

WHERE {

    ?e a :JournalEntry .

    ?e :notes ?notes .

    ?e :date ?date .

}

ORDER BY ?date

LIMIT 5

OFFSET 150

SELECT절 – ?notes를 출력할 것이다.

WHERE절 –
a는 rdfs:type의 약자이다. 즉, ?e a :JournalEntry는 rdfs:type이 JournalEntry인 어떤 변수 e를 찾는다라는 뜻이다.
?e :notes ?notes 는 ?e의 notes를 가져와서 ?notes로 사용하겠다라는 뜻이다.

?e :date ?date 는 ?e의 date를 가져와서 ?date로 사용하겠다라는 뜻이다.

notes 와 date를 가져와서 사용하겠다는 것은 달리 말해 notes와 date가 있는 데이터를 가져와서 사용하겠다는 것과 같다. 따라서 세 줄을 합쳐서 생각하면 모든 JournalEntry 타입을 갖는 데이터를 가져오는데(?e라는 변수로 통칭) 그 중에서 notes와 date 라는 항목을 결과집합으로 쓰겠다는 것이다.

ORDER BY 이하 절 – ORDER BY는 정렬순서이고 LIMIT은 출력 결과 개수 제한, OFFSET은 결과가 만들어 지기 전에 150개가 넘는 결과를 받아오면 그 순간 결과를 받지 않겠다는 것이다.


4. Dbpedia의 Linked data

Dbpedia는 wikipedia의 자료들에 의미적 주석을 달아서 다른 웹 사이트나 프로그램에서 사용할 수 있도록 가공하여 제공해주는 사이트이다. Linked data 분야에서 Dbpedia는 중요한 역할을 수행하고 있으며 상대적으로 많은 양의 자료를 가지고 있어 활용성이 높다.

<Dbpedia 홈페이지 – http://www.dbpedia.org>

Dbpedia에서 제공하는 자료/자원은 고유의 웹 페이지 주소를 가지며 고유의 URI 또한 가진다. 늘 웹 페이지 주소와 URI 주소가 같은 자료를 보여주지는 않으나 Dbpedia에서는 URI주소를 찾아 들어가면 다음 그림과 같은 웹 페이지를 출력해준다. 아래 그림은 The_Beatles의 URI를 웹 브라우저의 주소창에 입력하고 찾아갔을 때의 화면이다.


<Dbpedia에서 제공하는 The_Beatles의 URI와 웹 페이지>

그리고 위 웹 페이지의 가장 하단을 보면 아래 그림과 같이 데이터 포맷을 선택해서 출력하거나 다운받을 수 있다.

<Dbpedia의 다양한 데이터 포맷>

Dbpedia에서는 Dbpedia의 모든 자료에 대해 검색할 수 있는 웹 기반 sparQL Endpoint를 제공하고 있다. Dbpedia의 sparQL Endpoint의 주소는 http://dbpedia.org/sparql 이다.


5. Dbpedia에서의 실전 예제 (1)

http://dbpedia.org/sparql 에 들어가서 일단 아래 질의를 입력한 후 'Run Query'를 클릭해보도록 하자.

SELECT ?uri ?name ?page ?nick
WHERE{

   ?uri a foaf:Person ;

   foaf:name ?name;

   foaf:page ?page;

   foaf:nick ?nick.

}
LIMIT 100

Dbpedia에서는 기본적으로 PREFIX가 많이 되어있으므로 쓰지 않아도 된다.

첫 번째 줄에서 ?uri, ?name, ?page, ?nick은 이 네 개의 항목을 가져오겠다는 것이다.

세 번째 줄에서 ?uri a foaf:Person; 은 foaf:Person이라는 type을 가진 모든 항목을 ?uri라는 변수로 사용하겠다는 명령이다. (a == rdfs:typeOf)

네 번째 줄에서 foaf:name ?name 은 ?uri로 선택된 항목의 foaf:name을 ?name이라는 변수에 넣겠다는 명령이다.

다섯 번째 줄과 여섯 번째 줄도 같은 의미이다. 그리고 마지막 줄에서 LIMIT 100은 최대 100개 가져오겠다는 명령이다.

요약하자면, foaf:Person이라는 타입을 가진 모든 자원에서 foaf:name, foaf:page, foaf:nick의 데이터를 각각 ?name, ?page, ?nick이라는 변수에 넣어서 출력하겠다는 것이다.

다음 그림은 위 질의에 대한 결과화면이다. 결과화면은 html로 출력 선택을 하여 웹 페이지 형식으로 보이며 xml, RDF/XML, JSON 등 다양한 형태로 전송 받을 수 있다.



<예제 질의를 실행한 결과 화면>



6. Dbpedia에서의 실전 예제 (2)


위 예제와 유사한 예제를 하나만 더 해보도록 한다. 일단 예제 질의를 보기 전에 다음 화면을 먼저 확인해보자.

<Dbpedia에서 Terry_Holbrook의 정보>

위 화면은 Terry_Holbrook 이라는 축구 심판의 URI 주소와 Dbpedia의 자료 화면이다. 이 화면에서 보면 dbpprop:countryofbirth 와 같은 형식의 다양한 속성명을 확인할 수 있다. 우리는 이 자료를 통해 '사람 클래스'를 Dbpedia에서 어떻게 표현해주는지 알 수 있다. 따라서 이를 활용하여 질의를 만들어 볼 수 있다.

다음 예제는 Dbpedia의 자료들 중에서 사람이름, 태어난 나라, 직업만을 골라서 출력해주는 예제이다.


SELECT ?name ?birth ?role
WHERE{

   ?x a foaf:Person ;

   dbpprop:fullname ?name;

   dbpprop:countryofbirth ?birth;

   dbpprop:role ?role.

}
LIMIT 100

첫 번째 줄은 ?name, ?birth, ?role을 출력하겠다는 것이다.

세 번째 줄은 foaf:Person이라는 타입을 가진 모든 항목 ?x를 설정한다.
네 번째 줄은 그 ?x의 dbpprop:fullname 속성에 해당하는 데이터를 ?name으로 지정한다.
다섯 번째와 여섯 번째 줄은 네 번째 줄과 동일하다.

세미콜론은 4~6번줄 모두 주어가 ?x 이기 때문에 문장의 끝이 아님을 구분하기 위해서이다. 위 예제를 개념적으로 다시 설명하면..

(주어 - ?x) + (술어 - dbpprop:fullname) + (목적어 - ?name)
(주어 - ?x) + (술어 - dbpprop:countryofbirth) + (목적어 - ?birth)
(주어 - ?x) + (술어 - dbpprop:role) + (목적어 - ?role)

이 세 문장을 묶어서

(주어 - ?x) +
[
   { (술어 - dbpprop:fullname) + (목적어 - ?name) }

   { (술어 - dbpprop:countryofbirth) + (목적어 - ?birth) }

   { (술어 - dbpprop:role) + (목적어 - ?role) }

]

이렇게 만들었다고 생각하면 간단하다. 다음 화면은 결과화면이다.

<결과 화면>

위 결과를 보면 이름, 태어난 나라, 직업이 출력된걸 확인할 수 있다. 그럼 이제 태어난 곳이 England 인 사람의 이름과 직업만을 출력하고 싶다면 어떻게 하면 될까? 답은 FILTER를 사용하면 된다. 아래 예제 질의를 보자.


SELECT ?name ?birth ?role
WHERE{

?x a foaf:Person ;

dbpprop:fullname ?name;

dbpprop:countryofbirth ?birth;

dbpprop:role ?role.


FILTER regex(?birth, "land$").

FILTER regex(?birth, "^Eng").
FILTER regex(?birth, "England").

}
LIMIT 100

위 질의문을 보면 FILTER라는 조건이 붙은걸 볼 수 있다. FILTER는 결과로 받아온 데이터들을 걸러주는 역할을 한다. 예제 질의에는 FILTER 를 세 개 붙여 놓았다. 물론 한 개만 붙여도 되며 더 늘려도 괜찮다. sparQL의 정규표현식은 기본적으로 XML - XPATH의 정규식을 따른다고 한다. 따라서 FILTER에 정교한 필터링이 필요한 경우 XPATH의 정규표현식을 공부하면 된다.
첫 번째 FILTER 예제는 ?birth의 결과물 중에서 'land'로 끝나는 것을 선택하라는 것이다.
두 번째 FILTER 예제는 'Eng'로 시작하는 것을 선택하라는 것이다.

세 번째 FILTER 예제는 'England'와 일치하는 것을 선택하라는 것이다.

세 문장을 우리는 한 질의에 모두 넣었으므로 결과적으로 ?birth가 'England'인 사람만 출력이 될 것이다. 아래는 그 결과화면이다.


<결과 화면>

 

 

 


2010년 4월 2일 오전 11시에 우리 IIS랩과 Network management 랩과의 공동세미나를 진행하였다. 향후 스마트 그리드 사업에 공동으로 연구할 주제를 찾기위한 첫번째 세미나였는데 아직 처음이라그런지 어색한 면도 없진 않았다.


참석자 (IIS Lab.) : 정인정, 손종수, 김도형, 배운봉, 왕청
참석자(NM Lab.) : 김명섭, 박준상, 윤성호, 이현신, 이상우, + 석사1명

1. IIS Lab. 소개 (정인정, 손종수)
연구실 소개 및 연구 주제 요약 설명
현재 진행중인 논문들 소개
네트워크 관련 분야에서의 접목가능한 시맨틱웹, 웹2.0, 소셜네트워크 기술 브리핑

2. NM Lab. 소개 (김명섭)
NM랩의 소개 및 연구 방향 소개
현재 연구되고 있는 분야 소개 (NM Lab. 연구실 각각 발표)

3. 토의
(김명섭) NM랩에서 연구하고 있는 네트워크 트래픽 분석을 통한 사용어플리케이션을 알아내는 것은 잘 하고 있다. 헌데, 사용하는 어플리케이션을 분류해내도 어디다 어떻게 사용할지는 아직 미지수다. 따라서 IIS Lab.에 어플리케이션 분류한 자료를 바탕으로 지능형 서비스가 가능하도록 방향을 맞추어줬으면 좋겠다.
(정인정) 네트워크 트래픽 분석에 우리가 참여하는건 쉽지 않다. 하지만 지능형 서비스를 위한 기초자료를 제공해준다면 충분히 공동연구할만한 주제를 찾을 수 있을 것 같다.

*첨부파일은 IIS Lab.의 소개 자료



교수님의 지시로 두 중국인 학생(왕청, 운봉)이 집단지성, 소셜네트워크, 시맨틱웹, 온톨로지 기술에 대한 요약 발표자료를 작성했다.

두 석사 1학기생이 입학한지 한달도 채 되지 않은 상황에서 이정도 해낸걸 보니 제법 능력자들인 것 같은 느낌이다.


본 발표자료는 온톨로지 기반 연구노트 시스템에서 ID3알고리즘을 이용해 중요도 높은 지식을 찾아내는 방법에 대한 자료이다. 이 자료를 만든 것은 우리 연구실에 전자연구노트를 도입하기 위하여 기초조사를 한 바탕을 통해 고안되었으며 시맨틱 웹을 하는 연구실 답게 온톨로지 기반의 시스템을 고안하여 작성하였다. 그리고 ID3알고리즘을 이용하여 가장 중요도가 높은 지식을 찾아내고 활용할 수 있도록 고안하였다.
본 시스템을 처음 고안하던 당시의 (세상을 바꿀 수 있을 것 같았던!) 큰 꿈은 시스템을 고안하면서 점차 작아지게 되었는데 이는 역시 본인의 능력부족에 기인한다고 생각한다.
전자연구노트의 가치는 시간이 갈 수록 중요해지고 있고 웹 기술을 날이 갈 수록 발전하고 있으므로 여유가 된다면 언젠가 다시 한번 '팬시'한 시스템으로 재설계해보고 싶다.


본 논문은 RFID 환경을 갖춘 박물관에서 온톨로지를 이용하여 박물관 이용자들에게 지능형 서비스를 제공하기 위한 방법을 제시한 논문이다. 박물관 이용자들이 지능형 서비스를 받기 위하여 RFID 태그 및 리더를 이용한 상황인지 기술이 필요한데 이 논문에서는 2*3CM이라는 콘텍스트 모델을 사용하여 해결하였다.

* 이 자료는 본인이 찾아 읽은 논문을 리뷰한 것일 뿐 저자가 아닙니다.




My publications

Personal/My papers 2008. 11. 19. 15:18 posted by Minery

Journal

Jong-Soo Sohn, In-Jeong Chung, Dynamic FOAF Management Method for Social Network in the Social Web Environment, Journal of Supercomputing (ACCEPTED) (SCI)


Jong-Soo Sohn, In-Jeong Chung, Cooperative Ontology Generation Method Using ACO, INFORMATION (ACCEPTED) (SCIE)


Jong-Soo Sohn, Un-Bong Bae, In-Jeong Chung, Content Recommendation Method Using Social Network Analysis, Wireless Personal Communications (ACCEPTED) (SCIE)


Wang Qing, 손종수, 정인정, FOAF와 SNA를 이용한 개선된 인터넷 자원 추천 방법. 한국정보처리학회 논문지 B, 19(3), 165-176, 2012.6
FOAF와SNA를이용한개선된인터넷자원추천방법.pdf


배운봉, 손종수, 정인정, 소셜네트워크 기반의 콘텐츠 추천 방법, 한국정보처리학회 논문지B, 18권 5호, 279-290, 2011.10
소셜네트워크기반의콘텐츠추천방법.pdf


손종수, 정인정, RSS와 OLAP 큐브를 이용한 FOAF의 동적 관리 기법. 지능정보연구, 17(2): 39-60.2011.
RSS와_OLAP_큐브를_이용한_FOAF의_동적_관리_기법.pdf


권경락, 류재환, 손종수, 정인정. 개선된 패스트리를 이용한 지능형 생산관리 시스템. 정보처리학회 논문지 D 제16-D권 제4호 pp. 621-630. 2009년 08월 31일.
JBCRGX_2009_v16Dn4_621.pdf


손종수, 정인정, Fuzzy OWL을 이용한 사용자 Context의 표현 및 추론, 한국지능정보시스템 학회논문지 지능정보연구 14권 1호, 2008. 3, pp. 35~45
dbpia1053675.pdf


Conference



Jong-Soo Sohn, Qing Wang, In-Jeong Chung, Generation of User Interest Ontology Using ID3 Algorithm, LNEE 215, IT Convergence and Security 2012, Vol. 2, pp 1067-1074, 2012 (SCOPUS)

ICITCS2012-INTEREST-CoverIndexContent.pdf


Jong-Soo Sohn, Jin-Hyuk Yang, In-Jeong Chung, Improved View Selection Algorithm in Data Warehouse, LNEE 215, IT Convergence and Security 2012, Vol. 2, pp 921-928, 2012 (SCOPUS)

ICITCS2012-DWH-CoverIndexContent.pdf


Jong-Soo Sohn, Do-Hyung Kim, In-Jeong Chung, Ontology based ID3 tag management system, ICTC2012, 2012 (SCOPUS)

MP3-4-4.pdf


Jong-Soo Sohn, In-Jeong Chung, Dynamic FOAF Management Method for Social Network in the Social Web Environment, HPGC2012, 2012 (PRESENTATION) (BEST PAPER AWARD)

137.pdf


Jong-Soo Sohn, Un-Bong Bae, In-Jeong Chung, Content Recommendation Method Using Social Network Analysis, HPGC2012, 2012 (PRESENTATION)

136.pdf


왕동승, 손종수, 정인정, 사용자 중심 소셜 시맨틱 웹 프레임워크. KCC2012, 185-187, 2012.8

UserCentralizedSocialSemanticWebFramework.pdf


손종수, 조수환, 정인정, 온라인 소셜 네트워크에서의 휴리스틱 최단경로 탐색 방법, KCC2012, 384-386, 2012.8

HeuristicShortestPathFindingMethodintheOnlineSocialNetwork.pdf


Wang Qing, 손종수, 정인정, SNS에서 Decision Tree를 이용한 온톨로지 생성 방법. 한국인터넷정보학회 2011년도 추계 학술발표대회 논문집, 163-164, 2011.11

SNS에서_Decision_Tree를_이용한_온톨로지_생성_방법.pdf


배운봉, 손종수, 정인정, 매개 중심성 분석을 이용한 콘텐츠 추천 방법. 한국인터넷정보학회 2011년도 추계학술발표대회 논문집, 167-168, 2011.11

매개_중심성_분석을_이용한_콘텐츠_추천_방법.pdf


손종수, 정인정, SNS를 이용한 자연재해 감지 시스템.  한국인터넷정보학회 봄 정기 학술대회 논문집, 403-404. 2011.

SNS를_이용한_자연재해_감지_시스템.pdf


김도형, 손종수, 정인정, 소셜 네트워크에서의 온톨로지를 이용한 지능형 뮤직 챠트의 설계, 제 35회 한국정보처리학회 춘계학술발표대회 논문집 제 18권 제1호, 2011.05.

[KIPS_춘계]_소셜_네트워크에서_온톨로지를_이용한_지능형_뮤직_챠트.pdf


Kyunglag Kwon, Jaehwan Ryu, Jongsoo Sohn, Injeong Chung. Intelligent Process Control System with RFID Cuboid. The 11th International Conference on Electronic Commerce (ICEC'09) pp. 1-8. Aug. 12-15. 2009. (Grand Formosa Regent Hotel, Taipei, Taiwan)
Download link : http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=1593254.1593256

Kyunglag Kwon, Yeochang Yoon, Jaehwan Ryu, Jongsoo Sohn, Injeong Chung. RFID Warehouse Management in the Small and Medium Enterprises based on Manufacturing Industry. The 3rd International Conference On Ubiquitous Information Technology & Application (ICUT) pp. 80-86. Dec. 18-20. 2008. (Equatorial Hotel, Ho Chi Minh, Vietnam)
Focus.pdf

손종수, 권경락, 정인정. ACO를 이용한 협업적 온톨로지 생성 방법. 제34회 한국정보처리학회(KIPS) 추계학술대회 논문집 제17권 제2호 pp. 512-515. 2010. 11. 12-13. (서울 이화여자대학교)
손종수_정보처리_추계학술발표대회_2.pdf

왕청, 권경락, 손종수, 정인정. FOAF 및 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 핫 이슈 추출 기법. 제34회 한국정보처리학회(KIPS) 추계학술대회 논문집 제17권 제2호 pp. 531-534. 2010. 11. 12-13. (서울 이화여자대학교)
10_정보처리_가을_왕청논문 (3).pdf

배운봉, 왕청, 권경락, 손종수, 정인정. 소셜 네트워크 기반의 콘텐츠 추천 시스템의 개발. 제34회 한국정보처리학회(KIPS) 추계학술대회 논문집 제17권 제2호 pp. 523-526. 2010. 11. 12-13. (서울 이화여자대학교)
10_정보처리학회_가을_배운봉-소셜 네트워크 .pdf

권경락, 배운봉, 왕청, 손종수, 정인정. RFID와 ERP 연계를 통한 인적 자원 관리 시스템의 개발. 제34회 한국정보처리학회(KIPS) 추계학술대회 논문집 제17권 제2호 pp. 516-518. 2010. 11. 12-13. (서울 이화여자대학교)
kips20101112ERP.pdf

손종수, 김도형, 정인정. 온톨로지를 이용한 의약품 정보 지식의 구축 사례. 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol. 37, No.1 pp317-322
온톨로지를_이용한_의약품_정보_지식의_구축.pdf

류재환, 손종수, 정인정. 지능적 생산관리를 위한 온톨로지 기반의 상황인지 모형. 한국지능정보시스템학회 추계학술대회 논문집 pp. 163-168. 2009. 11.
kips20091103.pdf

윤여창, 손종수, 정인정. 형식개념분석(FCA)을 이용한 RDF 자동생성. 한국지능정보시스템학회 추계학술대회 논문집 pp. 156-162. 2009. 11.
2009지능정보시스템학회_윤여창.pdf

손종수, 정인정. RSS와 OLAP 큐브를 이용한 FOAF의 동적 관리 기법. 한국지능정보시스템학회 추계학술대회 논문집 pp. 149-155. 2009. 11. (우수논문상)
손종수2009가을KIISS학회논문.pdf

김도형, 윤여창, 손종수, 정인정. 온톨로지를 이용한 MP 3 메타데이터 관리 시스템. 2009 경영정보학 춘계통합학술대회 논문집 pp. 117. 2009. 06. 12.
[Final]_온톨로지를_이용한_MP3_메타데이터_관.pdf

류재환, 권경락, 윤여창, 손종수, 정인정. RFID 기반의 상황인지 생산관리 시스템. 제31회 한국정보처리학회(KIPS) 춘계학술발표대회 논문집 제16권 제1호 pp. 569-572. 2009. 04. 23-24. (부산 해운대 한화리조트)
ERP20090424.pdf

손종수, 류재환, 정인정, 집단지성을 이용한 온톨로지 생성 시스템의 설계, 2008 한국지능정보시스템학회 추계 학술대회 논문집, 2008. 11, pp 141~147
KIISS_C2008B_0006.pdf

공신조, 손종수, 윤여창, 정인정, 온톨로지를 이용한 효율적인 RFID 데이터 관리 및 활용에 관한 연구, 2008 한국지능정보시스템학회 추계 학술대회 논문집, 2008. 11, pp 148~154
KIISS_C2008B_0007.pdf

권경락, 손종수, 류재환, 윤여창, 정인정, ERP와의 연계를 통한 RFID 입출고 관리 시스템, 2008 한국지능정보시스템학회 추계 학술대회 논문집, 2008. 11, pp 301~308
ERP_RFID.pdf

손종수, 정인정, Fuzzy OWL을 이용한 사용자 context의 표현 및 추론, 한국지능정보시스템학회 2007 추계 학술대회 논문집, 2007. 11, pp 451~456
JJSHAD_2007_y2007m11a_451.pdf

손종수, 공신조, 정인정, 수동형 RFID 태그 위조 방지를 위한 알고리즘, 한국지능정보시스템학회 2007 추계 학술대회 논문집, 2007. 11, pp 423~429
RFID태그위조회피방법(2).pdf

손종수, 정인정, 자동적 상황인지를 위한 동사의 표현, 한국지능정보시스템학회 2006 추계 학술대회 논문집, 2006. 11, pp 122~127 (우수논문선정)
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이지홍, 양진혁, 손종수, 정인정, UML을 이용한 효율적인 온톨로지 재사용에 관한 연구, 한국지능정보시스템학회 2006 춘계 학술대회 논문집, 2006. 6, pp 265~269
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김태석, 양진혁, 이지홍, 손종수, 정인정, 지능형 전자상거래를 위한 온톨로지의 효율적인 생성, 2005 한국지능정보시스템학회 추계 학술대회 논문집, 2005. 11, pp 273~279
dbpia0696056.pdf



Patents
(출원) 커뮤니티 서비스 기반의 콘텐츠 추천 시스템 및 컨텐츠 추천방법. 출원번호: 10-2012-0034568, 발명자: 손종수, 왕청, 이동근, 정인정. 2012.04.03


(출원) 콘텐츠 추천 방법 및 그 시스템. 출원번호: 10-2012-002838, 발명자: 손종수, 배운봉, 송태성, 정인정. 2012.03.20

(출원) FOAF 데이터 관리 방법 및 장치. 출원번호: 10-2011-0144904, 발명자: 손종수, 정인정. 2011.12.28


(등록) 데이터베이스로부터 온톨로지를 생성하는 방법 및 그 장치. 출원 번호 : 10 - 2007 - 0073755, 발명자 : 정인정, 양진혁, 손종수, 이지홍, 김태석

(등록) 통합 모델링 언어를 이용한 웹 서비스 온톨로지 생성 방법, 출원 번호 : 10 - 2007 - 0073756, 발명자 : 정인정, 양진혁, 손종수 , 이지홍, 이윤수



Etc.

서시오, 손종수, 김태섭, 류승완, 조충호. 지능형 빌딩 에너지 관리 시스템 연구 동향. 정보통신산업진흥원 주간기술동향 통권 1487호. 2011.03.18
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