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소셜 네트워크상에서 지능적인 검색 및 추론 가능정보를 추출하기 위한 소셜 네트워크 온톨로지 구축방법에 있어서,
상기 소셜 네트워크의 각 구성원에 대한 개인정보, 학력, 경력, 자격, 학회정보, 연구정보 및 인맥정보를 수집하는 정보수집단계와,
상기 정보수집단계에서 수집된 정보를 분석하여 온톨로지 객체의 관계, 계층 구조, 속성들을 정의하는 정보분석단계 및
상기 정보분석단계에서 정의된 관계, 계층, 속성들을 이용하여 FOAF(Friend of a friend)와 OWL(Ontology Web Language, 웹 온톨로지 언어) 기반의 온톨로지를 구축하는 온톨로지 구축단계를 포함하고,
상기 속성은, 사람 클래스, 조직 클래스, 저널 클래스, 학회지 클래스, 저널논문 클래스, 학회논문 클래스, 특허 클래스, 프로젝트 클래스, 학력 클래스, 자격증 클래스 및 경력 클래스의 속성으로 구성되어, 수집된 정보를 분석함으로써 각각의 상기 클래스들 간의 관계와 클래스 계층구조를 분석 및 생성하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 온톨로지 구축방법
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제 1항에 있어서,
상기 개인정보는, 이름, 부서, 직위, 직종, 행정전화, 팩스번호, 핸드폰, 이메일, 홈페이지, 집주소, 집전화, 담당업무, 연구분야, 사진을 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 온톨로지 구축방법
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제 1항에 있어서,
상기 경력, 자격, 학회, 학력정보는, 자격증명, 경력명, 가입학회명을 포함하며,
상기 학력정보는, 학사나 석사 또는 박사의 경우 출신학교, 학과, 전공, 학위, 지도교수, 논문명, 입학일자, 졸업일자를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 온톨로지 구축방법
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제 1항에 있어서,
상기 연구정보는,
논문일 경우는 저자, 논문명, 논문지명, 권, 호, 페이지, 게재일, 국내/국외구분, 학진/SCI 구분을 포함하며,
공개 특허일 경우는 출원 또는 등록 여부, 출원일, 등록일, 출원번호, 등록번호, 특허명, 발명자를 포함하고,
프로젝트일 경우는 과제수행연도, 부처명, 과제명, 세부과제명, 주관연구기관, 연구관리기관, 연구책임자소속기관, 연구책임자, 참여연구원, 총연구시작일, 총연구종료일, 시작일, 종료일, 과제비를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 온톨로지 구축방법
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제 1항에 있어서,
상기 인맥정보는, 이름, 기관명, 부서, 직급, 전화, 팩스, 핸드폰, 주소, 이메일, 홈페이지를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 온톨로지 구축방법
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소셜 네트워크 온톨로지의 관계성을 통해 전문가 추론을 제공하기 위한 소셜 네트워크 온톨로지 추론방법에 있어서,
검색하고자 하는 주제어를 입력받는 단계 및
상기 주제어를 입력받는 단계에서 입력받은 주제어를 전문가 추론하는 단계를 포함하고,
상기 전문가 추론하는 단계는, 논문명, 키워드, 졸업논문명, 전공, 담당업무, 관심분야 정보를 이용하여 상기 주제어를 추론함으로써, 온톨로지 관계를 기반으로 전문가뿐만 아니라 전문가가 가지고 있는 관련 자료들도 검색할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 온톨로지 추론방법
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소셜 네트워크 온톨로지의 관계성을 통해 인맥 추론을 제공하기 위한 소셜 네트워크 온톨로지 추론방법에 있어서,
검색하고자 하는 대상에 대해 이름을 한 개 이상 입력받는 단계 및
상기 입력받는 단계에서 입력받은 이름을 인맥 추론하는 단계를 포함하고,
상기 인맥 추론하는 단계는, 선후배 또는 동기관계, 긴밀한 관계, 인맥관계 중 하나 이상을 통하여 상기 인맥 추론을 수행하며,
상기 선후배 또는 동기관계는, 상기 입력받은 이름들에 대한 지도교수가 동일한 경우이고,
상기 긴밀한 관계는, 상기 입력받은 이름들이 서로 간의 논문 저자 리스트에 있는 경우이거나, 또는, 상기 입력받은 이름들이 연구책임자와 세부과제 책임자이거나 공동 또는 위탁연구 책임자인 경우, 또는, 상기 입력받은 이름들이 특허 발명자 리스트 중에 같이 포함된 경우이고,
상기 인맥관계는, 상기 입력받은 이름들이 과거나 현재에 같은 회사에서 일한 경력이나, 같은 학교 같은 학과를 졸업한 경우로 함으로써, 인맥 관계가 직접적으로 연결되지 않은 경우도 상기 인맥 추론을 통해 인맥 관계가 존재하는 것을 나타낼 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 온톨로지 추론방법
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소셜 네트워크 온톨로지의 관계성을 통해 멘토 추론을 제공하기 위한 소셜 네트워크 온톨로지 추론방법에 있어서,
검색하고자 하는 주제어를 입력받는 단계 및
상기 주제어를 입력받는 단계에서 입력받은 주제어를 멘토 추론하는 단계를 포함하고,
상기 멘토 추론은, 상기 주제어에 해당하는 팀장, 연구책임자, 교수 또는 제1 저자, 공동저자, 교신저자 정보를 이용하여 추론함으로써, 문제에 대한 해결을 위한 전문가 중에서도 특별한 도움을 얻을 수 있는 멘토를 찾을 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 온톨로지 추론방법
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