한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.149-164
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1997
사례기반형 추론(CBR)은 과거의 경험을 이용해서 문제를 해결하려는 방법으로서 규칙기반형 추론(RBR)과 달리 문제해결경험이 풍부한 도메인에 적합한 방법이다. CBR은 정적인 측면에서 사례의 표현과 구조화문제가 중요시되며, 동적인 측면에서는 사례의 검색 절차와 수정이라는 해결안 생산과정이 중요시된다. 본 논문은 정적 측면에서 효과적인 CAPP 지원을 위해 사례베이스(CB)를 계층적으로 구조화하였다. 또한 CB의 구조화시 시스 템의 문제해결 능력을 향상시켜주기 위하여 CB를 응용도메인 종속적 CB(DDCB)와 독립적 CB(DICB)로 분리하여 과거의 문제해결 경험에 관한 지식은 DDCB에 나타내었으며, 도메인 전문가가 가지는 일반적인 문제해결 지식은 DICB에 나타내었다.
오늘날 소프트웨어는 개발 방법론을 이용하여 양적으로나 질적으로 많은 발전이 이루어졌다. 이와 더불어 소프트웨어에 대한 소비자들의 요구와 지식 수준 또한 같이 높아짐으로써 소프트웨어 인증에 대한 관심과 인식도 같이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 소프트웨어 품질 인증을 위한 메타 모델의 필요성을 알아보고 기존 연구[1]되었던 메타 모델의 개념 수준을 더욱 발전시켰다. 그리고 간단하지만 실질적인 예제를 통해서 메타 모델과 인증 모델, 인증 프로그램과의 관계를 명확하게 정립하고자 한다.
본 연구는 주식투자 영역에서의 한글 인터페이스 시스템의 구현에 관한 것으로 영역에 대한 지식을 기반으로 하위 계층 지식을 설계하고, 의미 분석을 중심으로 효율적인 중간 표현을 생성하여 지능적인 응답문의 생성을 목표로 시스템을 구현하였다. 또한 제한된 문맥적 상황에 대한 인식 능력을 보유하여 생략어구와 대용어구의 처리가 가능하도록 하였다.
컴퓨터로 처리되는 경보계층에서 전반적인 경보처리 알고리즘을 세우고, 운전원에게 효율적인 경보정보체계와 운전원이 필요한 경보정보를 쉽게 접근할 수 있는 표시방법을 제공하는데 중점을 두고 전문가시스템을 이용한 경보계통이 구현되었다. 각 경보는 발생시 발전소모드 및 기기상태 종속관계, 또는 선행경보관계 등을 이용하여 우선순위가 주어지도록 처리되며, 발생된 경보는 억제되기 보다는 모든 경보를 운전원에게 제공한다는 개념으로 종합적인 경보현황과 함께 상세 경보를 다양한 방법으로 구성하였다. 개발된 알고리즘을 시험하기 위해 TMI-2 사고가 모의되었다.
공공기관과 정부는 시민에게 음성 기반 서비스 챗봇을 제공함으로써 시민 복지를증진하고 사회적 취약계층과 원활한 공공소통을 도모할 수 있다는 전제로 논의를 전개한다. 이 논문의 연구 목적은 지능형 정부가 ICT를 기반으로 조직 내외 지식 및 정보를 데이터화하고 체계화하여 능률적으로 관리하고 시민들, 특히 취약계층의 정보 접근과 활용을 용이하게 하여 신속하고 효율적인 행정서비스를 제공해 줄 방안을 제안하기 위함이다. 연구방법으로 소규모 설문조사를 통해 음성기반 서비스 제공을 앞둔 공공기관에 대한 시민들의 태도, 인식 및 기대가 긍정적임을 확인하고, 인공지능에 관한 지식을 갖춘 전문가들 인터뷰를 통해 음성기반 서비스에 필요한 기술적 측면과 공공기관 음성기반서비스 제공의 의의 및 필요성, 구축시 고려해야 할 제반사항들과 정책적 제언, 시사점을 살펴보고 한계 및 연구발전에 대해 고민해본다. 결과적으로, 챗봇의 음성기반서비스는 더 폭넓은 시민들이 지능형 정부에 참여를 실현하며, 정보 접근성을 강화하고 사회적 취약계층의 인권 및 기본권 보장·강화하는 사회적 배려와 디지털 포용을 실천하는 계기와 발판을 제공함에 큰 의의를 지닌다.
기존의 도서관 정보서비스는 도서관 업무담당자에 의한 1:n 방식의 온라인 지식서비스만을 강조하였다면 스마트 도서관시스템에서는 빅데이터를 통해 지식을 생성, 검증, 분류하여 지능형지식, 실감형지식, 맞춤형지식, 체험형지식 등을 제공할 수 있다. 또한 빅데이터를 활용한 다자간 콘텐츠 공유, 상호 의견 교환이 가능하며, 집단지성에 의해 구축되는 학습 콘텐츠 및 지식 베이스는 국가의 지식자원 경쟁력을 향상시킬 수 있으며, 차세대 이러닝 환경에서의 지능형 튜터링을 통해 창의적 인재육성, 공교육의 질적 향상, 사교육비 절감, 교육 기회 균등 배분, 지역 및 계층 간 위화감 해소 등 국가정책 목표 실현할 수 있다. 제안된 빅데이터 기반의 스마트도서관 정보서비스시스템에서는 멀티테넌트 환경에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 시스템을 구현하였다. 또한 연결방식으로는 N고객:1인스턴스, 제공 프로그램은 동일한 코드 사용, 커스터마이징은 고객이 테넌트별 환경 설정을 통해서 직접 수정가능, 데이터는 테넌트별 자료를 공유해서 사용할 수 있으며 기존의 디지털도서관 시스템 서비스의 단점을 해결할 수 있도록 성능을 개선하였다.
각각의 시소러스가 지닌 고유한 특성 및 상이한 구축목적으로 인해서, 하나의 시소러스를 이용하여 특정 도메인의 정보를 조직하고 검색하는데 여러 가지 문제가 나타나고 있다. 시소러스의 통합은 이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법이 될 수 있다. 본 연구에서는 물리학 분야에서 널리 사용되고 있는 시소러스인 PACS와 PIRA를 선정하여 이들 시소러스를 개념적으로 통합할 수 있는 패싯 프레임워크를 구축하였다. 이들 두 시소러스를 연결하기 위해 물리학 분야 전체를 다룰 수 있는 계층구조를 구축하였고, 이 계층구조에 패싯분석을 적용함으로써 각각의 주제 사이의 관계를 설정할 수 있는 하나의 지식기반을 제공하고 있다. 또한, 이 개념기반 패싯 프레임워크를 통해 보다 효율적으로 정보를 조직하고 검색할 수 있는 접근방법을 제안하고 있다.
인공지능의 기호적 방법과 수치적 방법을 결합한 지식기반신경망은 다른 기계 학 습모델보다 우수한 성능을 나타내고 있다. 그러나 지식기반신경망은 신경망으로 형성 된 후 동적으로 그 구조를 변경할 수 없어서 영역이론정련화 기능을 갖추지 못하였다. 지식기반신경망의 이러한 단점을 보완하기 위하여 TopGen 알고리즘이 제안되었으나 삽입된 은닉노드를 모두 입력 노드에 연결한 점, 빔탐색을 이용한 등의 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 TopGen의 문제점을 해소하기 위하여 은닉 노드를 다음 하위계층 의 노드에 링크 시켰으며, 역추적을 허용한 언덕 오르기를 이용하는 알고리즘을 설계 하였다.
저장 및 관리하는 지식의 분류체계로서의 의미를 갖는 지식지도는, 문제해결을 위하여 지식을 조회 및 선택하는 사용자의 활동을 지원하고 보완할 수 있는 구조를 갖추어야 한다. 계층형 구조를 갖는 기존의 지식지도는, 관리하는 지식을 체계적으로 정리하는 데에는 이점이 있으나, 지식 사용자가 갖는 인지 및 활용의 논리를 반영하지 못할 뿐만 아니라 지식을 조회 및 추출하는 사용자의 활동을 지원하지 못한다. 본 연구는, 내용적 관련성을 갖는 연관지식을 연쇄적으로 조회 및 추출하는 사용자의 지식활용 패턴을 반영하는, 키워드 기반 네트워크형 지식지도를 구축하는 방법론을 제시한다. 즉, 지식 간 내용적 연관성을 파악하기 위하여 키워드를 추출하고 공통된 키워드를 갖는 지식 간 링크를 해당 키워드를 이용하여 정의한다. 키워드는 해당 지식의 내용을 대변하므로, 키워드를 기반으로 정의된 링크는 내용적으로 관련성이 있는 지식 간에 형성되며, 이를 종합하면 내용적 연관성을 지식 간의 네트워크, 즉 네트워크형 지식지도가 완성된다. 제시된 방법론의 적용 타당성을 검토하기 위해 50개의 연구논문을 이용하여 이들 간의 내용적 연관성을 표현하는 네트워크형 지식지도를 구현하였으며, 검토 결과 만족할만한 수준의 정밀도와 재현율을 보였다.
본 연구에서는 문헌을 기반으로 한 지식의 자동분류를 위해 최적의 클러스터링 모형을 제시하고자 하였다. 클러스터링 실험을 위해서 신문기사 실험집단과 학술논문 초록 실험집단을 구축하였고, 분류 성능 평가 척도인 WACS를 개발하였다. 분류자질로 사용한 용어의 집합은 다양한 자질 축소 기준을 적용하여 생성하였으며, 다양한 용어 가중치를 사용하였다. 유사계수 공식으로는 코사인 계수와 자카드 계수를 적용하였으며, 클러스터링 알고리즘으로는 비계층적 기법인 완전연결 기법과 계층적 기법인 K-means기법을 각각 사용하였다. 실험 결과 신문기사 원문 집단에서의 성능이 좋았으며, 완전연결 기법의 성능이 K-means 기법보다 높게 나타났다. 역문헌빈도의 적용은 완전연결 클러스터링에서는 긍정적인 효과가 나타났으나, K-means 클러스터링에서는 그렇지 못했다. 분류자질은 전체의 7.66%만 사용하였을 경우에도 성능 저하가 크지 않았으며, K-means 클러스터링에서는 오히려 성능 향상 효과가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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