Introduction

안녕하십니까?
성균관대학교 시스템경영공학부
지능형 웹 기술 연구실 (Intelligent Web Technology Laboratory, IWTL)입니다.

본 연구실에서 수행하는 연구분야는 다음과 같습니다.

 

Semantic Web(Ontology) & Linked Data


WEB 2.0의 등장은 ‘정보의 공유’ 차원에서 큰 혁신을 가져왔지만, 우리가 공유하는 정보는 기하급수적으로 늘어나고, 네트워크는 갈수록 복잡해지고 있습니다. 따라서, 컴퓨터가 사람을 대신해서 정보를 읽고, 가공하여 새로운 정보를 만들어 내고, 논리적 추론까지 할 수 있는 ‘Semantic Web’의 중요성이 부각되고 있습니다.

‘Ontology’란, ‘Semantic Web’의 핵심적인 요소로서, 특정 domain에 관련된 단어들이 계층적으로 표현되어 있고, 이를 확장할 수 있는 추론 규칙이 포함되어 있어, 웹기반의 지식처리, 지식공유, 재사용 등이 가능하도록 되어있는 단어와 관계들로 구성된 일종의 사전입니다. Ontology를 통해 컴퓨터와 인간이 지식을 공유할 수 있게 되고, 그 결과 보다 정확한 정보를 찾을 수 있습니다.

본 연구실에서는 관련 연구를 통해 WEB 3.0으로의 발전에 기여하고자 노력하고 있습니다.

Linked Data
Machine learning & IoT

1956년 다트머스 회의에서 처음 소개된 ‘인공지능(artificial Intelligence)’은 현재 기계학습(Machine learning)을 필두로 하여 새로운 국면을 맞이하였습니다. 과거에 인공지능 기술이 반짝 주목받았던 때와는 달리 현재는 실제 인공지능 기술을 산업전반에 활용하고자 하는 노력이 끊이지 않고 있으며 특히, 인공지능과 사물인터넷 기술의 융합은 지금까지 없었던 서비스를 실현하게 해주는 가능성을 제시하고 있습니다. 실제로 인공지능과 사물인터넷 기술을 융합한 다양한 제품들을 각 기업에서 선보이고 있으며 추후 우리의 생활을 크게 변화시킬 것으로 예견됩니다.

본 연구실에서는 인공지능과 사물인터넷 기술을 활용(application)하여 센서로부터 입력받은 데이터를 인공지능을 통해 분석, 학습시켜 우리의 삶의 질을 보다 높일 수 있는 새로운 가치창출을 위해 노력하고 있습니다.

Course

경영정보시스템 Management Information of System

​과목설명

정보시스템은 여러 단계를 거쳐 발전하여 현대의 기업과 조직의 운영에 필수적인 요소로 자리잡았다. 이 과목에서는 정보시스템의 역사적 발전과정을 검토하고 각 발전단계별로 정보시스템의 특징과 주요 적용대상 영역, 이를 개발하기 위한 정보기술, 시스템의 설계 방법 등을 공부한다. 그리고 최신정보기술의 동향을 이해하고 정보시스템의 계획, 설계, 개발 및 경영에 관련된 기술과 이론을 학습한다. 


수강생들은 먼저 여러 정보기술과 정보시스템들에 대한 기본 개념을 숙지한 후, 기업에 산재해 있는 다양한 IT/IS 들간의 관계 규명을 통해 이들이 기업 경영에 미치는 영향 (가치 창출)에 대해 학습하게 된다. 또한 MS EXCEL과 ACCESS (DBMS)를 이용해 간단한 정보시스템을 개발해 봄으로써 IT/IS의 효용에 대해 학습한다. 본 과목을 통해 수강생들은 IT/IS와 관련된 실제 업무를 경험해 볼 수 있을 것으로 기대된다.

​학습목표

  • 정보시스템이 무엇인지 설명할 수 있고, 각종 정보시스템의 개발 목적 및 기능을 설명할 수 있다

  • 정보시스템 구축의 핵심요소인 데이터베이스를 설계할 수 있다

  • 정보시스템을 필요로 하는 도메인을 찾을 수 있으며, 데이터베이스와 Excel을 이용해 정보시스템을 개발할 수 있다

지식공학 Knowledge Engineering

​과목설명

 

지식기반시스템(KBS, Knowledge-Based System)은 인공지능 기술을 이용하여 사람들의 의사결정을 도와주기 위한 문제해결 과정을 제공하는 시스템이다. 이 과목에서는 인공지능과 전문가시스템의 주요 개념과 개발도구를 학습하고 이에 대한 실습을 수행한다. 이러한 과정을 통해 더 나아가 이 기술이 의사결정지원(Decision Support System)에 어떻게 응용될 수 있는지를 학습하게 된다.

 

지식기반시스템과 인공지능에 대한 심화학습이 필요한 학부생에게 적합하며, 이 강의를 통해 KBS와 그 아키텍쳐를 구성하고, 의사결정지원을 위한 지식기반 기술에 대한 폭넓은 이해를 할 수 있게 된다.

​학습목표

  • Data, information, 그리고 knowledge에 대해 이해한다.

  • 의사결정지원을 위한 지식기반 기술을 이해하고 다양한 상황에 활용한다.

  • 지식기반시스템(KBS)를 설계한다

 

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