Abstract
In a new era of Cloud and Big data, how to search the useful data from dynamic huge data pool in a right time and right way is most important at the stage where the information is getting more important. Above all, in the era of s Big Data it is required to design the advanced efficient intelligent Knowledge system which can process the dynamic variable big data. Accordingly in this paper we propose Dynamic personal Knowledge Network as one of the advanced Intelligent system approach. Adopting the human brain function and its neuro dynamics, an Intelligent system which has a structural flexibility was designed. For Structure-Function association, a personal Knowledge Network is made to be structured and to have reorganizing function as connecting the common nodes. We also design this system to have a reasoning process in the extracted optimal paths from the Knowledge Network.
클라우드와 빅네이터의 새로운 시대에서 필요한 데이터를 방대한 데이터 풀로부터 어떻게 찾아내고 활용하느냐는 매우 중요한 일이다. 이러한 빅데이터의 시대에는 무엇보다도 방대하고도 변화무쌍한 데이터를 잘 처리하고 유용한 정보를 신속하게 획득할 수 있는 진화된 형태의 효율적 지능적 지식시스템 설계를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 진화된 지능 시스템 연구의 하나로서 구조적으로 재구성될 수 있는 동적 개인적 지식네트워크를 제안하고자 한다. 작은 공간에 큰 세계를 매핑하여 효율적으로 처리할 수 있는 인간 두뇌의 기능과 이 안에서 일어나는 뉴로다이나믹스 메커니즘에 착안하여 구조적 유연성을 갖는 지능 시스템을 설계하였다. 서로 다른 네트워크의 구조적-기능적 결합이 가능하도록 개인 지식네트워크를 구조화하고 핵심 영역에 속하는 공통 노드를 찾아 결합을 하며 재구성하는 기능을 부여하였다. 또한 시스템이 재구성된 지식네트워크로부터 최적 경로를 추출하며 추출된 경로를 가지고 추론 프로세스를 진행하는 기능 갖도록 구상하였다.
