• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.67-84
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• 2008

본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제26권2호
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• pp.173-194
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• 2009

최근 특정 도메인의 개념에 대한 정확한 정의, 계층적 관계나 추론규칙을 정형화된 어휘로 기술된 온톨로지 지식을 기반하는 시맨틱 탐색기법이 정보검색시스템에 응용됨에 따라 이용자는 보다 쉽게 지식기반을 항해할 수 있다. 본 연구의 목적은 의미적 애매성을 줄여주고, 의미적 관계성을 제시해 줌으로서 이용자가 보다 정확하고 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해주는 온톨로지 기반의 정보검색 인터페이스를 개발하는 것이다. 이를 위해서 본 연구는 연구자정보 기술요소들의 클래스의 계층관계, 데이터의 계층관계 및 속성, 관계 연계성을 정의하였고 이를 기반으로 하여 구조화된 온톨로지를 기반으로 기술된 연구자정보를 검색할 수 있는 검색 인터페이스를 제안하였다. 이용자는 연구자들의 연구결과물, 개인적 데이터, 학력 또는 경력과 같은 개인정보를 검색할 수 있을 뿐만 아니라, 연구자의 사회적 연결 즉 같은 주제의 연구나 강의를 수행하는 연구자들 또는 같은 분야의 지적 커뮤니케이션에 속하는 연구자들을 브라우징 할 수 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.276-281
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• 2008

본 논문은 지식경영의 기술적 기반을 확보하고 숨어있던 지식을 명시화하여 공유하는 데 성과를 거두고 있는 지식경영 선도기업들이 지식경영 활동을 업무 성과와 직결시키기 위해 시도하고 있는 활동들에 주목한다. 지식경영이 업무와 별개로 이루어지는 것이 아니라 업무 프로세스와 통합되기 위해 필요한 요인들을 탐색하기 위해 우선 현장 전문가들을 대상으로 조사를 실시하였고, 그 결과를 반영한 설문지를 바탕으로 지식경영 사용자들을 대상으로 조사를 실시한 후 확인적 요인분석 기법을 활용하여 각 요인들의 타당성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.157-160
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• 2005

유비쿼터스 환경에서 다양한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 지능형 에이전트는 먼저 사용자의 의도를 정확히 파악해야 한다. 명령어 기반의 기존 사용자 인터페이스와는 달리, 대화는 인간과 에이전트 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만, 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 따라 그 표현이 매우 다양하기 때문에 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
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• pp.173-176
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• 2001

이 연구는 계층적 분류체계를 기반으로 자동분류를 수행할 HiCat 알고리즘을 제안한다. HiCat 알고리즘은 DDC 지식베이스의 주제어와 기계학습을 거친 정보를 동시에 이용하고, 각 계층별로 주제적합성가중치를 구해 최종 주제범주를 결정한다. 이 알고리즘이 최적의 성능을 보이는 조건을 알아보고, 일반 분류기와의 성능 비교를 통해 HiCat 알고리즘을 평가해 보았다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.489-496
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• 2009

계층적 작업 망(HTN) 계획방식은 문제영역의 고유한 제어지식을 효과적으로 이용할 수 있는 대표적인 계획방식으로서, 오랫동안 복잡도가 높은 실세계 응용분야들에 널리 이용되어 왔다. 하지만 아직은 HTN 계획방식에 대한 이론적 정형화와 표준화가 미흡하며, HTN 계획기들 사이에도 원리와 성능 면에서 약간의 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 HTN 계획 영역 명세를 표준 PDDL 명세로 변환하는 효과적인 방법을 제시한다. 이 방법의 주된 장점은 표준 PDDL 명세를 이해할 수 있는 많은 영역-독립적인 고전적 계획기들에서도 HTN 명세에 포함된 영역 고유의 제어지식을 효과적으로 이용할 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 블록쌓기, 로봇 심부름, 하노이 탑 등 3 가지 다른 문제영역에 HTN 명세변환 방법을 적용해보고, 전향-추론 휴리스틱 상태-공간 계획기인 FF를 이용한 실험을 통해 변환-기반의 HTN 계획방식의 효율성을 분석해 본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.39-51
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• 2005

철학의 연구는 과거의 연구 성과에 대한 지식을 축적하고 이를 재구성한 다음 새롭게 해석하는 과정이다. 철학 디지털 지식 자원은 연구 성과의 축적 및 검색을 지원함으로써 철학 연구에 있어서 필수 불가결한 요소가 되었다. 본 논문에서는 국내외 철학 디지털 지식 자원의 구축 현황에 대한 조사 결과를 소개하고 이들 철학 디지털 지식 자원이 가지는 문제점과 개선 방안에 대해 서술한다. 또한 온톨로지 데이터 모델인 토픽맵을 기반으로 철학 온톨로지를 구축함으로써 철학 지식의 계층적 및 연관적 관계 정의와 의미 기반 지식 검색이 가능함을 보인다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권2호
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• pp.295-318
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• 2020

본 연구는 도서관이라는 사회적 기관이 변화하는 이용자, 특히 지식정보취약계층의 변화하는 정보요구를 파악하여 능동적으로 서비스를 제공하기 위하여 수행되었다. 연구는 지역사회기반참여연구 방법론을 도입하여 A지역의 B동 이주민 계층의 정보요구를 분석하였다. 연구의 전반적인 과정에 걸쳐 지역사회와 협력했으며 A지역의 지식정보소외계층을 위한 포용 도서관 전략을 제안하였다. 이주민은 쉬운 글 자료, 독서활동 프로그램, 여가문화 프로그램, 리터러시 프로그램에 대한 요구가 많았다. 특히 다양한 지역내 유관기관과의 협력을 통해 서비스가 제공되어야 할 것으로 분석되었다. 연구 결과로 현재 도서관에 깊이 참여하는 경험을 제공하는 것과 다양한 정보원(리소스가이드)를 제공하고 자녀를 통한 홍보 등을 제안하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.138-144
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• 2019

현대 사회에서 사람들은 시간적인 여유, 경제적인 문제 등에 따라 여행지에 대해 심각한 고민을 한다. 따라서 본 논문에서는 상황 지식을 이용한 비계층적 군집 기반 하이브리드 추천을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 위치, 장소, 날씨 등의 상황에 따라 선호하는 여행지에 대한 지식을 추천받을 수 있는 개인화된 방법이다. 설문조사를 통해 수집된 데이터로부터 14개의 속성을 기반으로 유사한 특성을 가진 사용자들을 비계층적 군집 기반 하이브리드 추천을 이용하여 군집한다. 이는 암묵적 데이터와 명시적 데이터에 가중치를 부여하여 보다 정확한 추천을 한다. 이를 통해 사용자는 불필요한 시간을 소모하지 않고 선호하는 여행지를 추천받을 수 있다. 성능평가는 정확도, 재현율, F-measure를 이용한다. 평가 결과 정확도는 0.636, 재현율은 0.723, F-measure는 0.676으로 평가되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.616-618
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• 2005

서비스 로봇 분야에서 물체를 인식하고 장면을 이해하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 물체를 인식하였으나 불확실하고 동적인 환경에서 이러한 방법은 한계를 갖는다. 이에 최근 지식 기반의 접근 방법을 통해 이러한 부분을 보완하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 물체 탐색을 위해 베이지안 네트워크를 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하는 방법을 제안한다. 이를 위해 트리구조의 계층적 베이지안 네트워크를 사용하였고 물체들의 관계를 활동을 기준으로 모델링 하였다. 6가지 장소를 기반으로 한 실험 결과, $86.5\%$의 정확도를 보여주었다.