• Title/Summary/Keyword: 계층적 지식기반

Search Result 156, Processing Time 0.025 seconds

A Study on the Macro Analysis of Knowledge Structure of the Domestic Korean Studies for Identifying the Research Fields (국내 한국학 분야의 연구 영역 식별을 위한 거시적 지식구조 분석 연구)

  • Song, Min-Sun;Ko, Young Man
    • Journal of the Korean Society for information Management
    • /
    • v.32 no.3
    • /
    • pp.221-236
    • /
    • 2015
  • The purpose of this study is to analyze the research fields constituting the knowledge structure of the Korean Studies by applying hierarchical clustering method to domestic journal papers in Korean Studies. We analyzed 3,800 papers containing Korean author keyword that were listed in 14 kinds of Korean Studies journals published in 2004-2013, which have average impact factor more than 0.5 in 2011-2013. The results of the analysis show that the central research fields are the subjects related to political & social problems based on Confucian ideas focusing on Neo-Confucianism (Seonglihak) and Realist School of Confucianism (Silhak), to the political situation associated with territorial division of the Korean peninsula, and to the history from the period of japanese colonialism to modern and contemporary. It has been also found that the temporal backgrounds of researches in domestic Korean Studies were related to the modern times and the Joseon Dynasty periods, rather than the time of the ancient and contemporary.

Association Rule Discovery & Expansion for Electronic Commerce Agents (전자 상거래 에이전트를 위한 연관 규칙 발견 및 확장)

  • 문홍기;이수원
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
    • /
    • 1999.10b
    • /
    • pp.33-35
    • /
    • 1999
  • 대용량 데이터베이스의 데이터로부터 지식을 발견하는 방법으로 사용되고 있는 연관 규칙 발견은 기존에는 알려지지 않았던 지식을 찾아 이를 이용할 수 있는 형태로 제공된다. 하지만, 제공되는 형태는 단순한 데이터베이스에 포함되어 있는 정보만을 이용하여 보여주므로, 특정한 부분에만 제한적으로 활용된다. 따라서, 본 연구에서는 데이터로부터 연관 규칙을 발견하여 이를 개념 계층구조를 이용하여 일반적인 규칙으로 확장하는 방법을 제안한다. 또한 발견된 규칙을 기반으로 전자 상거래 에이전트를 위해 어떻게 활용될 수 있는지를 제안한다.

  • PDF

A Study on Ontology Based Knowledge Representation Method with the Alzheimer Disease Related Articles (알츠하이머 관련 논문을 대상으로 하는 온톨로지 기반 지식 표현 방법 연구)

  • Lee, Jaeho;Kim, Younhee;Shin, Hyunkyung;Song, Kibong
    • Journal of Internet Computing and Services
    • /
    • v.15 no.3
    • /
    • pp.125-135
    • /
    • 2014
  • In the medical field, for the purpose of diagnosis and treatment of diseases, building knowledge base has received a lot of attention. The most important thing to build a knowledge base is representing the knowledge accurately. In this paper we suggest a knowledge representation method using Ontology technique with the datasets obtained from the domestic papers on Alzheimer disease that has received a lot of attention recently in the medical field. The suggested Ontology for Alzheimer disease defines all the possible classes: lexical information from journals such as 'author' and 'publisher' research subjects extracted from 'title', 'abstract', 'keywords', and 'results'. It also included various semantic relationships between classes through the Ontology properties. Inference can be supported since our Ontology adopts hierarchical tree structure for the classes and transitional characteristics of the properties. Therefore, semantic representation based query is allowed as well as simple keyword query, which enables inference based knowledge query using an Ontology query language 'SPARQL'.

Construction of Korean Verb Wordnet Using Preexisting Noun Wordnet and Monolingual Dictionary (명사 워드넷과 단일어 사전을 이용한 한국어 동사 워드넷 구축)

  • Lee, Ju-Ho;Bae, Hee-Suk;Kim, Eun-Hye;Kim, Hye-Kyong;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
    • /
    • 2002.10e
    • /
    • pp.92-97
    • /
    • 2002
  • 의미기반 정보 검색, 자연어 질의 응답, 지식 자동 습득, 담화 처리 등 높은 수준의 자연언어처리 시스템에서 의미처리를 위한 대용량의 지식 베이스가 필요하다. 이러한 지식 베이스 중에서 가장 기본적인 것이 워드넷이다. 이러한 워드넷을 이용함으로써 여러 의미 사이의 의미 유사도를 구할 수 있고, 속성을 물려받을 수 있기 때문에 비슷한 속성을 가진 의미들을 한꺼번에 다루는 데 유용하다. 본 논문에서는 기본 어휘를 바탕으로 기존의 명사 워드넷과 단일어 사전을 이용하여 한국어 동사 워드넷을 구축하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 1차 작업을 통하여 구축한 동사 워드넷에는 동사 1,757개에 대한 4,717개의 의미(중복을 포함하면 모두 5,235개의 의미)를 포함하고 있으며 특별히 의미가 많이 편중된 14개의 개념에 속한 571개의 의미를 53개의 세부 개념으로 재분류하여 최종적으로 모두 767개의 계층적 개념으로 구성된 동사 워드넷이 만들어 졌다.

  • PDF

A Design of Super Value based Flexible KEB Reasoning System (Super Value 기반의 유연한 KEB 추론 시스템의 설계)

  • Shim, JeongYon
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
    • /
    • v.50 no.5
    • /
    • pp.137-143
    • /
    • 2013
  • In recent years there have been many efforts for changing from machine oriented technology to human oriented technology gradually. In the research of Intelligent system, the previous simple learning and reasoning methods are also changing to human like processing, namely the direction of implementing humanity. Especially as Neuro Engineering research is getting active, the studies on application of brain function are increasing in the engineering aspects. In this paper, we defined Super Value as a concept which reflect the higher value of 'viewpoint' and proposed flexible KEB(Knowledge-Emotion Binding) System. The system has a hierarchical structure which consists of Main level and Super level for flexibility and it is designed for having the function of extracting KEB Threads by Reasoning mechanism.

Taxonomy Induction from Wikidata using Directed Acyclic Graph's Centrality (방향 비순환 그래프의 중심성을 이용한 위키데이터 기반 분류체계 구축)

  • Cheon, Hee-Seon;Kim, Hyun-Ho;Kang, Inho
    • Annual Conference on Human and Language Technology
    • /
    • 2021.10a
    • /
    • pp.582-587
    • /
    • 2021
  • 한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.

  • PDF

Knowledge-Based Approach for an Object-Oriented Spatial Database System (지식기반 객체지향 공간 데이터베이스 시스템)

  • Kim, Yang-Hee
    • Journal of Intelligence and Information Systems
    • /
    • v.9 no.3
    • /
    • pp.99-115
    • /
    • 2003
  • In this paper, we present a knowledge-based object-oriented spatial database system called KOBOS. A knowledge-based approach is introduced to the object-oriented spatial database system for data modeling and approximate query answering. For handling the structure of spatial objects and the approximate spatial operators, we propose three levels of object-oriented data model: (1) a spatial shape model; (2) a spatial object model; (3) an internal description model. We use spatial type abstraction hierarchies(STAHs) to provide the range of the approximate spatial operators. We then propose SOQL, a spatial object-oriented query language. SOQL provides an integrated mechanism for the graphical display of spatial objects and the retrieval of spatial and aspatial objects. To support an efficient hybrid query evaluation, we use the top-down spatial query processing method.

  • PDF

Automatic Extraction and Clustering of Concepts for Domain Ontology Construction (도메인 온톨로지 구축을 위한 개념 자동 추출 및 클러스터링)

  • Jung, Hyun-Ki;Kim, Yu-Seop
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
    • /
    • 2008.06c
    • /
    • pp.305-309
    • /
    • 2008
  • 기존의 온톨로지 구축에 관한 연구들을 살펴보면 개념의 상 하위 관계와 관련한 연구 또는 기구축된 도메인에 특화된 지식베이스에 기반한 도메인 온톨로지 구축 연구가 주를 이룬다. 그러나 개념과 개념간의 관계는 상 하위 구조와 같은 단순한 계층적 구조로는 그 다양한 특성을 표현할 수 없으며, 도메인 온톨로지를 구축하는 경우에 기구축된 데이터베이스와 같은 개념간 관계가 잘 정의된 데이터는 반드시 필요하였다. 예를 들면, 다양한 지식이 구축되어 있는 데이터베이스나 특정 도메인에 관한 전문 사이트(예 : 의학정보, 약학정보 사이트) 등이 있어야 개념간의 다양한 관계가 표현되어 있는 온톨로지를 구축할 수 있었다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 구축함에 있어서 이러한 제약을 극복하기 위하여 도메인에 특화된 문서들을 웹 검색을 통하여 수집하였고, 수집된 문서 데이터를 이용하여 자동으로 도메인에 특화된 개념들을 추출하고 이들 개념들을 클러스터링함으로써 개념들간의 다양한 관계를 표현할 수 있는 도메인 온톨로지의 자동 구축 가능성을 제시한다.

  • PDF

Design & Implementation of a Knowledge Layer over ERP using Ontology (온톨로지를 이용한 지식 기반의 ERP 시스템 설계)

  • Chung Hyun-Sook
    • Journal of the Korea Computer Industry Society
    • /
    • v.6 no.2
    • /
    • pp.249-258
    • /
    • 2005
  • In these days ERP is essential fundamental system of most companies which want to take part in e-business. But few companies are running ERP systems successfully because ERP can not manage knowledge of running that system but only data. In this paper, we propose a model of three layed knowledge ontology and a system to manage our knowledge ontology. We interface the our system with a commercial ERP system and then install and run these systems on a manufacturing company. We show the possibilities of effective running of ERP system using a knowledge ontology and it's management system.

  • PDF

Genetic Algorithm Based Attribute Value Taxonomy Generation for Learning Classifiers with Missing Data (유전자 알고리즘 기반의 불완전 데이터 학습을 위한 속성값계층구조의 생성)

  • Joo Jin-U;Yang Ji-Hoon
    • The KIPS Transactions:PartB
    • /
    • v.13B no.2 s.105
    • /
    • pp.133-138
    • /
    • 2006
  • Learning with Attribute Value Taxonomies (AVT) has shown that it is possible to construct accurate, compact and robust classifiers from a partially missing dataset (dataset that contains attribute values specified with different level of precision). Yet, in many cases AVTs are generated from experts or people with specialized knowledge in their domain. Unfortunately these user-provided AVTs can be time-consuming to construct and misguided during the AVT building process. Moreover experts are occasionally unavailable to provide an AVT for a particular domain. Against these backgrounds, this paper introduces an AVT generating method called GA-AVT-Learner, which finds a near optimal AVT with a given training dataset using a genetic algorithm. This paper conducted experiments generating AVTs through GA-AVT-Learner with a variety of real world datasets. We compared these AVTs with other types of AVTs such as HAC-AVTs and user-provided AVTs. Through the experiments we have proved that GA-AVT-Learner provides AVTs that yield more accurate and compact classifiers and improve performance in learning missing data.