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혼합 공간 추론 알고리즘의 설계 및 구현

Design and Implementation of a Hybrid Spatial Reasoning Algorithm

  • 남상하 (경기대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 김인철 (경기대학교 컴퓨터과학과)
  • 투고 : 2015.01.06
  • 심사 : 2015.03.04
  • 발행 : 2015.05.15

초록

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식 베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 방향 및 위상 관계 추론을 위한 효율적인 공간 추론 방법 중 하나로, 혼합 공간 추론 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전향 추론과 후향 추론을 결합한 혼합 추론 방식을 취함으로써, 불필요한 추론 계산을 줄여 질의 처리 속도도 향상될 뿐 아니라 공간 지식 베이스의 변화에 효과적인 대처가 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 기반으로 구현한 혼합 공간 추론기와 샘플 공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 혼합 공간 추론 알고리즘의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

In order to answer questions successfully on behalf of the human contestant in DeepQA environments such as 'Jeopardy!', the American quiz show, the computer needs to have the capability of fast temporal and spatial reasoning on a large-scale commonsense knowledge base. In this paper, we present a hybrid spatial reasoning algorithm, among various efficient spatial reasoning methods, for handling directional and topological relations. Our algorithm not only improves the query processing time while reducing unnecessary reasoning calculation, but also effectively deals with the change of spatial knowledge base, as it takes a hybrid method that combines forward and backward reasoning. Through experiments performed on the sample spatial knowledge base with the hybrid spatial reasoner of our algorithm, we demonstrated the high performance of our hybrid spatial reasoning algorithm.

키워드

과제정보

연구 과제번호 : WiseKB: 빅데이터 이해기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발

연구 과제 주관 기관 : 정보통신기술연구진흥센터

참고문헌

  1. D. A. Ferrucci, "This is Watson," IBM Journal of Research and Development, Vol. 56, No. 3/4, IBM, 2012.
  2. [Online]. Available: http://www.jeopardy.com/
  3. B. C. Grau, et al., "OWL 2: The Next Step for OWL," Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, Vol. 6, No. 4, pp. 309-322, 2008. https://doi.org/10.1016/j.websem.2008.05.001
  4. R. Battle and D. Kolas, "Geosparql: Enabling a Geospatial Semantic Web," Semantic Web Journal, Vol. 3, No. 4, pp. 355-370, 2011.
  5. B. Lilley, "The Ordnance Survey Opendata Initiative," The Cartographic Journal, Vol. 48, No. 3, pp. 179-182, 2011. https://doi.org/10.1179/000870411X13044121958821
  6. [Online]. Available: http://www.usgs.gov/
  7. C. Stadler, et al., "Linkedgeodata: A Core for a Web of Spatial Open Data," Semantic Web, Vol. 3, No. 4, pp. 333-354, 2012.
  8. R. Battle and D. Kolas, "Enabling the Geospatial Semantic Web with Parliament and GeoSPARQL," Semantic Web Journal, Vol. 3, No. 4, pp. 355-370, 2012.
  9. K. Kyzirakos, et al., "Strabon: A Semantic Geospatial DBMS," The Semantic Web-ISWC, pp. 295-311, 2012.
  10. A. G. Cohn and S. M. Hazarika, "Qualitative Spatial Representation and Reasoning: An Overview," Fundam. Inform., Vol. 46, No. 1, pp. 1-29, 2001.
  11. J. Renz and B. Nebel, "Qualitative Spatial Reasoning Using Constraint Calculi," Handbook of Spatial Logics, pp. 161-215, Springer, 2007.
  12. M. Stocker and E. Sirin, "PelletSpatial: A Hybrid RCC-8 and RDF/OWL Reasoning and Query Engine," OWLED, 2009.
  13. G. Christodoulou, E.G.M. Petrakis, and S. Batsakis, "Qualitative Spatial Reasoning Using Topological and Directional Information in OWL," Proc. of the 24th Int. Conf. on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), Vol. 1, pp. 596-602, 2012.
  14. J. Urbani, et al., "QueryPIE: Backward Reasoning for OWL Horst over very Large Knowledge Bases," The Semantic Web-ISWC 2011. Springer Berlin Heidelberg, pp. 730-745, 2011.
  15. D. J. Peuquet and C. X. Zhang, "An Algorithm to Determine the Directional Relationship between Arbitrarily-Shaped Polygons in the Plane," Pattern Recognition, Vol. 20. No. 1, pp. 65-74, 1987. https://doi.org/10.1016/0031-3203(87)90018-5
  16. J. Renz, "Maximal Tractable Fragments of the Region Connection Calculus: A Complete Analysis," Proc. of IJCAI, 1999.