Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.7
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pp.35-48
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2022
In this study, it propose a proof theory method for expressing and reasoning knowledge in a multiagent environment. Since this method determines logical results in a mechanical way, it has developed as a core field from early AI research. However, since the proposition cannot always be proved in any set of closed sentences, in order for the logical result to be determinable, the range of expression is limited to the sentence in the form of a clause. In addition, the resolution principle, a simple and strong reasoning rule applicable only to clause-type sentences, is applied. Also, since the proof theory can be expressed as a meta predicate, it can be extended to the metalogic of the proof theory. Metalogic can be superior in terms of practicality and efficiency based on improved expressive power over epistemic logic of model theory. To prove this, the semantic method of epistemic logic and the metalogic method of proof theory are applied to the Muddy Children problem, respectively. As a result, it prove that the method of expressing and reasoning knowledge and common knowledge using metalogic in a cooperative multiagent environment is more efficient.
기업에서의 경쟁력을 확보하는데 있어서 정보화 도구의 활용은 중요하다. 급변하는 지식경제시대의 도래로 인하여 제조 분야를 비롯한 모든 산업 분야에서 정보화는 기업의 경쟁력을 강화하고, 자생할 수 있는 가장 강력한 수단으로 대두되고 있으며, 점차 기업은 정보화에 많은 투자를 하고 있고, 이에 중소기업에서도 예외 없이 필수적인 것이 되어가고 있다. 중소기업의 정보화는 내부 업무의 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 국가 전체와 사회 각 분야에 대한 파급효과가 지대하다는 점에서 정부는 중소기업의 정보화 촉진을 위한 각종 지원을 해오고 있다. 이에 본 논문에서는 국내 중소기업의 정보화 현황과 수준을 파악하고, 중소기업의 정보화 운용의 특성과 정보화 운용이 재무적 성과에 어떤 영향성을 미치는지 그리고 그에 따른 관리자의 인식은 어떠한지 알아보고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.423-426
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2005
시맨틱 웹은 시스템이 더욱 효과적으로 정보를 액세스하고 이용이 가능하도록 하는 의미적 정보로서의 웹을 풍부하게 하는데 목적을 두며, 이는 온톨로지의 개념표현과 추론기능을 기반으로 한다. 온톨로지는 지식의 상호 커뮤니케이션을 위하여 개념적으로 명확하고 간결한 토대를 수립하기 위한 의미를 제공한다. 그런데 현재의 온톨로지 개발환경은 강력한 모델링 툴이나 경험이 풍부한 전문적인 온톨로지 구축 인력이 부족한 현실이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 많은 개발자들에게 친숙해 있는 UML 또는 ER 도구를 이용하여 획득된 정보가 온톨로지 언어인 OWL의 정보와 커뮤니케이션이 가능하여 온톨로지 모델링 작업의 효율성을 높일 수 있도록 이들 사이의 메타모델 매핑변환을 시도하였다. 매핑의 기반에서는 DL을 이용하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.686-689
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2006
무선 센서 네트워크의 사용이 증가함에 따라, 센서 네트워크의 보안에 대한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그 중 센서 노드들 사이의 키 설립 방법에 대한 연구가 매우 활발히 진행되었으며, 그에 따라 다양한 연구 결과들이 제시되었다. 하지만 기존의 연구 결과들은 강력한 보안성을 제공하기는 하나 키 설립과정이 매우 복잡하기 때문에 현실적으로 이용되기에는 어렵다는 단점이 있다. 즉, 이는 실제 센서 노드에 대한 구현을 어렵게 하며, 다양한 응용 분야에서 요구하는 보안성의 제공 역시 보장하지 못한다. 이에 본 연구에서는 다중 채널을 사용한 간단한 키 설립 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 필요한 저장 공간과 통신 횟수, 계산 횟수를 최소화 한 반면, 다중 채널을 사용함으로서 보안성은 강화하였다. 이는 다양한 분야에서 제시된 방법이 활용될 수 있음을 의미한다. 1장의 서론에 이어 2장에서는 관련연구를 설명한다. 3장에서는 배경지식을 설명하고 4장에서 제안한 프로토콜을 설명한다. 마지막으로 5장에서는 분석을 통하여 이를 증명한다.
ICT는 21세기 지식기반사회에서 교육효과를 증대시킬 수 있는 강력한 도구라는 여러 가지 이유로 ICT 활용교육이 중시되어 왔었고, 학교 현장에서는 ICT를 활용한 교수 학습이 활발하게 도입되었다. 그 중 Excel은 뛰어난 수식 계산과 논리 판단 기능을 갖추고 있어서 간단한 계산에서부터 함수를 이용한 복잡한 수식 작성과 문자의 연산, 데이터의 비교 분석과 그래프를 통한 통계처리까지 거의 모든 종류의 계산을 할 수 있다는 점에서 수학과에서 그 가능성이 제시되어 왔다. 그러나 기존의 연구는 대부분 중 고등학교 수학과에 한정되어 있어 초등학교에서 활용하기에는 무리가 있었다. 이에 본 연구에서는 초등학교 수학과에서의 Excel 활용 수업을 적용하기에 적합한 학습 주제를 선택하여 학생들이 계산하는데 걸리는 시간보다는 문제해결을 위한 사고에 중점을 둔 문제해결 수업모형을 개발하여 적용해 보기로 하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.7A
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pp.1200-1211
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2001
최근 각광을 받고 있는 데이터 마이닝 분야에서 데이터 마이닝 툴과 시스템의 등장으로 상호적이고 사용하기 쉬운 GUI 환경의 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 공간 데이터에서 유용한 지식을 발견하기 위한 데이터 마이닝의 한 부문이며 공간 데이터는 점, 선, 사각형, 다각형 등으로 이루어져 있다. 공간 데이터 마이닝은 지리정보시스템(GIS)과 더불어 최근에 많은 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 언어와 그 언어에 기반한 공간 데이터 마이닝 질의 처리 및 최적화에 대한 연구가 중요하게 대두되고 있다. 공간 데이터에 대한 마이닝은 일반 관계형 데이터베이스에서의 질의 언어로는 표현이 불가능하다. 본 연구에서는 먼저 공간 데이터 마이닝 질의언어를 정의, 설계하고 질의 언어에 결과 표현 방식과 결과 데이터 집합의 저장을 명시하여 질의 표현의 효율을 높이는 방식을 제시하였다. 또한 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 처리 및 최적화 과정을 질의에 기반한 공간 실체화 뷰의 생성과 유지, 인덱스 활용을 통한 질의 재사용, sampling 마이닝 질의 option 등의 방법론을 이용하여 제시하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1390-1393
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2013
인터페이스가 제한된 단말에서 정보 검색 서비스를 제공하는 경우, 검색 재현율보다는 정확도가 중요하다. 데이터를 쉽게 구조화할 수 있고 검색 정확도가 중요한 한정된 도메인에서는 시맨틱 검색 기술을 통해 강력한 정보 검색 서비스를 제공할 수 있지만, 사용자 키워드 질의를 시스템 질의로 변환하는 과정에서 다양한 해석들이 존재할 수 있기에 개선의 여지도 많다. 본 논문에서는 해석 정확도와 확장성을 동시에 향상시키기 위한 새로운 모델을 제안한다. 제안 모델은 공간의 구조와 요소들의 해석을 제한함으로써 중간 탐색 공간의 크기를 점진적으로 줄이면서 사용자의 검색 의도는 가능한 보존할 수 있다. 실제 데이터로 이루어진 대용량 지식을 이용해 다른 최신 기술과 비교하여 실험적 평가를 제시하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.1445-1448
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2011
이야기를 통한 메시지 전달은 가장 강력한 소통의 기구다. 그것은 디지털미디어가 발달하면서도 마찬가지이다. 정보의 급격한 양과 질적인 변화는 인간에게 다양하고 변화되는 학습이 요구되고 있으며, 평생교육의 개념이 강화되는 상황 속에서, 디바이스의 발달은 지식정보화 사회에서의 필수적인 학습도구로서 자리잡고 있으나, 진화를 요구 받게 되어있다. 특히, 영어학습에서 디바이스들은 EFL 에서 학습한계를 극복하고, 문화적 교육을 가능하게 하는 도구로 발전하고 있으므로, 수집된 정보들은 의미전달에 있어서 효율성을 취하는 설계에 있어서 디지털 스토리텔링방법의 효과성 검증과 디지털 매체 그리고 변화된 환경의 학습자 분석을 통한 교수학습의 촉진기반연구가 필요하며, 이에 기반한 영어어휘 교수 학습설계의 개발연구를 제안하고자 한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.27
no.2
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pp.157-171
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2010
This exploratory study outlines the rationalization of why Ontology's taxonomy requires a strong hierarchy, accuracy, and interoperability in order to be used as a successfully re-useable information management system. Finding the relevant information in a plethora of possible resources by bridging the gap between the user's needs and the resources of the information technology system is the goal that the information management field should find a way to achieve. This study is based on discussions and interviews with a taxonomist, information architect, and information manager, whose discussions were based on the usability and interoperability of the knowledge based information systems. These professional perspectives are necessary as they are the liaison between users and the information technology group. We found that in order for information managers to ensure successful sharing of knowledge across the end users, a common sense language must be issued in order to achieve reasoning for the artificial intelligence system.
Huiju Kim;Donghyeon Jeon;Ohjoon Kwon;Soonhwan Kwon;Hansu Kim;Inkwon Lee;Dohyeon Kim;Inho Kang
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.448-453
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2023
대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)을 인간의 선호도 관점에서 평가하는 것은 기존의 벤치마크 평가와는 다른 도전적인 과제이다. 이를 위해, 기존 연구들은 강력한 LLM을 평가자로 사용하여 접근하였지만, 높은 비용 문제가 부각되었다. 또한, 평가자로서 LLM이 사용하는 주관적인 점수 기준은 모호하여 평가 결과의 신뢰성을 저해하며, 단일 모델에 의한 평가 결과는 편향될 가능성이 있다. 본 논문에서는 엄격한 기준을 활용하여 편향되지 않은 평가를 수행할 수 있는 평가 프레임워크 및 평가자 모델 'FubaoLM'을 제안한다. 우리의 평가 프레임워크는 심층적인 평가 기준을 통해 다수의 강력한 한국어 LLM을 활용하여 연쇄적 사고(Chain-of-Thought) 기반 평가를 수행한다. 이러한 평가 결과를 다수결로 통합하여 편향되지 않은 평가 결과를 도출하며, 지시 조정 (instruction tuning)을 통해 FubaoLM은 다수의 LLM으로 부터 평가 지식을 증류받는다. 더 나아가 본 논문에서는 전문가 기반 평가 데이터셋을 구축하여 FubaoLM 효과성을 입증한다. 우리의 실험에서 앙상블된 FubaoLM은 GPT-3.5 대비 16% 에서 23% 향상된 절대 평가 성능을 가지며, 이항 평가에서 인간과 유사한 선호도 평가 결과를 도출한다. 이를 통해 FubaoLM은 비교적 적은 비용으로도 높은 신뢰성을 유지하며, 편향되지 않은 평가를 수행할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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