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The Semantic Web Research Center (SWRC) is a research center committed to the study of the next-generation semantic web, and to the development of the basic infrastructural technologies to lead the coming semantic web era, based on technologies such as ontology construction and neuro-scientific artificial intelligence creation that will be the foundation of the future world. Founded in 1998 as the Korea Terminology Research Center For Language And Knowledge Engineering (KORTERM), SWRC was established as the research in terminology and language engineering was expanding into studies advancing the ontology of the next-generation semantic web, including technologies such as inference engines, knowledge portals, and ubiquitous brokers. The center’s immediate objective is to increase the capacity within KAIST to make KAIST the forerunner in the field of semantic web, and to enhance the participation of professors and researchers, in order to develop the center into a representative national and international research organization. more ...


OKBQA-2017 (Open Knowledge Base and Question Answering Workshop at SIGIR)
The OKBQA 2017 has successfully finished in Tokyo on 11 October 2017, as part of SIGIR 2017.

Over the last years, several challenges and calls for research projects have pointed out the dire need for pushing natural language interfaces. In this context, the importance of Semantic Web data as a premier knowledge source is rapidly increasing. But we are still far from having accurate natural language interfaces that allow handling complex information needs in a user-centric and highly performant manner. The development of such interfaces requires the collaboration of a range of different fields, including natural language processing, information extraction, knowledge base construction and population, reasoning, and question answering.

We would like to thank everyone who have contributed to the organization and delivery of this workshop: the authors who submitted such high quality papers; the programme committee for their high quality, prompt and thoughtful reviewing; the keynote speakers; the SIGIR 2017 organizing committees, the workshops chairs, the participants in the workshop; and future readers of these proceedings for your shared interest in this exciting new area of research. Please refer to the homepage for more detailed information.


OKBQA-2016 (Open Knowledge Base and Question Answering Workshop at COLING)
The Workshop on Open Knowledge Base and Question Answering Workshop (OKBQA 2016) took place in Osaka on 11 December 2016, as part of COLING 2016.

The main goal of this workshop is to join forces in the collaborative development of open frameworks for knowledge extraction and question answering, to share standards, and to foster the creation of an ecosystem of tools and benchmarks. The call for papers for OKBQA 2016 was issued in September 2016 and elicited a good number of high- quality submissions, each of which was peer-reviewed by three members of the programme committee. At the end we accepted six submissions as long papers, and ten as short papers. Our technical programme combined five oral long papers, two oral short papers and seven poster papers. Please refer to the homepage for more detailed information.


OKBQA-4 (The 4th International Hackathon on Open Knowledge Base and Question-Answering)
우리 연구실 주최 국제행사인 OKBQA-4 (The 4th International Hackathon on Open Knowledge Base and Question-Answering)이 지난 7월 16일부터 21일까지 제주대학교 국제교류회관에서 개최되었습니다.

자연언어질의와 지식베이스구축을 주제로 하는 오픈프로젝트인 OKBQA는 개발자간 협력체계를 구축하고 새로운 개발자의 진입장벽을 낮추기 위해 전체 QA 시스템을 하나의 파이프라인으로 구성할 수 있는 플랫폼을 제작하는것을 목표로 합니다. 한국의 카이스트, 독일의 라이프찌히대학/빌레펠트대학, 일본의 생명과학데이터베이스센터 및 다양한 국제 그룹의 개발자 및 연구원들의 참여를 통해 개최된 4회째 OBKQA 튜토리얼, 심포지엄, 해커톤의 자세한 사항은 해당 홈페이지에서 확인하실 수 있습니다. http://2016.okbqa.org/

+ 대회기간 내 BEST PERFORMANCE AWARD는 강명구(Peter Khang)로 선정되었습니다. 축하드립니다. 더불어, 2016년 12월에 개최되는 COLING 2016에 OKBQA 관련 워크샵이 개최될 예정이며 많은 분들의 관심 부탁드립니다.


2016 국립국어원 간행물 새국어생활 제26권 제 2호에 우리 연구실 최기선 교수님 인터뷰가 실렸습니다.
2016 국립국어원 간행물 새국어생활 제26권 제 2호 여름지에 지금 이 사람 "국어 정보화와 전문용어 표준화의 선구자 - 최기선 한국과학기술원 교수를 만나다" 기사에 우리 연구실 최기선 교수님 인터뷰가 실렸습니다. 인터뷰 전문은 국립국어원 홈페이지에서 확인하실 수 있습니다. http://www.korean.go.kr/nkview/nklife/2016_2/26_0205.html

LarKS-2 워크샵 개최
LarKS-2 워크샵 개최
지난 2016년 4월 1일 금요일에 서울 (주)솔트룩스에서 LarKS-2 (제2회 언어자원 및 지식어노테이션 표준) 워크샵이 많은 분들의 관심 속에 열렸습니다.

LarKS-2 워크샵 개최
LarKS-2 워크샵 개최
지난 2016년 4월 1일 금요일에 서울 (주)솔트룩스에서 LarKS-2 (제2회 언어자원 및 지식어노테이션 표준) 워크샵이 많은 분들의 관심 속에 열렸습니다.

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Recent Research

폐, 간, 심질환 영상판독지원을 위한 인공지능 원천기술개발 및 PACS 연계 상용화
인공지능 기반 자연어처리 기술을 활용하여 다형(multi-modal)의 EMR데이터로부터 구조화된 지식을 학습하고, 이를 의료영상의 학습을 통한 의료지식과 융합하여, 통합된 의료지식을 획득.

획득된 지식을 통해 진단 의사, 진단 환경, 환자, 질환별 다면 분석을 실행하고 차후 발생할 판독 오류를 감소시켜 효과적인 환자 진단. 의료진 개개인의 검사 및 판독 패턴을 학습하여 의사별로 개별화된 정밀의료 검색 및 판독 시스템을 구현하여, 의료진의 시간을 최소화. 환자와 보호자의 장황한 설명을 요약하고, 의사의 처방 및 진단서 작성을 보조하는, 자연어(문법, 문맥)와 의료지식에 기반한 문서작성 도우미(에이전트). 자연어처리 기술을 이용한 챗봇(ChatBot) 결합 응용 서비스 제공(예: 의료 관련 문서 검색 서비스, 규칙 기반 질의/응답 엔진).

상대방의 감성을 추론, 판단하여 그에 맞추어 대화하고 대응할 수 있는 감성지능 기술 연구개발
인간과 유사하게 대화하면서 상대방의 감정을 추론, 판단하여 감성적 대화를 통해 정서적인 공감대를 형성할 수 있는 자율지능 디지털 동반자용 감성지능 개발. Emotional intelligence technology to infer human emotion and carry on dialogue accordingly.

BII: Bio Image Informatics
의료 관련 데이터 (EMR 데이터, 유전체 영상 분석 결과, 세포 영상 분석 결과) 등의 다면 데이터로부터 숨겨진 혹은 관심을 가질 만한 연관관계를 발견해내기 위하여, 전자 의무 기록 (EMR) 내에서 용어를 탐지하고 추출하는 자동화된 과정을 설계하는 것이 SWRC의 Bio & Medical Informatics 프로젝트의 연구 내용이다.

SWRC's Bio & Medical Informatics Project is about automatic extraction and detection of terms from electronic medical records (EMR) to discover hidden / interesting correlations of multi-faceted data.

QAMEL: Question Answering on Mobil Devices
In this research project, we will develop a resource-aware and generic multimodal question answering (QA) framework for mobile devices. AMEL will support speech, text and gestures as input. Moreover, QAMEL will use the distribution of the data to improve the execution of queries in both offline and online modes. We will deliver an open-source framework that implements (1) multimodal QA, (2) feedback processing functionality as well as (3) prototypical extensions of the partners’ product suites and use case studies.

Construction, Expansion and Validation of knowledge bases through self-learning and reasoning technologies of machines.

DBpedia Korea
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The DBpedia Korea project aims to extract structured datasets from Wikipedia in Korean.