본 연구는 지식과 분류 사이의 연관성을 고찰하였다. 분류표는 분류 대상의 지식을 표현하는 구조로 그 안의 포함되는 내용과 다양한 관계를 표현해 주는데 대표적인 4가지 분류학적 접근방식인 계층 구조, 나무 구조, 패러다임. 패싯 분석을 새로운 지식의 창조와 발견의 측면에서 장단점을 기술하였다. 이를 바탕으로 지식과 분류 과정이 서로 영향을 주고받는 방식을 확인하고, 미래의 보다나은 새로운 분류 방식의 필요성과 그 가능성을 제시하였다.
본 논문은 과거 많은 학자들에 의해 제기된 주구조와 부구조, 하위구조 등의 담화 내 계층적 구조에 대한 증거로 일탈을 중심으로 부구조를 분석하였다. 먼저 주제 일탈의 구조와 정의에 관해 분석하고 중단과 화제 전환 등과의 차이를 설명하였다. 지식 표현 언어인 Sowa의 개념구조론의 체계 내에서 담화의 계층적 구조와 그 구조를 나타내는 언어적 표시인 담화 표지의 예를 기술하는 방법을 제시한다. 개념 관계로 일탈, 화제 전환, 틀의 관계를 설정하여 담화 내 계층구조와 담화 부분과의 화용적인 관계를 규명하였다. 기존의 개념구조론은 선택적 제약, 조응 등의 의미론적인 개념들을 간결하고 정확하게 기술할 수 있었는데 화용론적인 측면의 기술도 가능함을 보여준다.
이 연구에서는 현재의 정보검색 환경에서 이용자 친화적인 검색 시스템을 개발하기 위한 한 방안으로 개별문서의 계층적 지식구조 브라우징 인터페이스를 제안하였다. 계층적 형태를 갖는 개별문서의 지식구조를 자동 생성하기 위해 개별문서에 출현한 용어를 이용하여 대군집과 소군집의 용어 클러스터링 결과에 대해 클러스터 대표어 선정 작업을 수행하였고, 이를 대상으로 다차원 척도법을 이용하여 2차원 공간에 개별문서의 지식구조를 표현함으로써 이용자가 개별문서에 대해 보다 용이하게 접근할 수 있는 브라우징 인터페이스를 마련하였다.
객체-관계성(ER:entity-relationship)모델을 이용한 지식표현모델은 실세계를 객체(entity)들 또는 객체들의 집합들 사이의 서로간에 관계성(relationship)으로 나타낸다. 그러나 고정된 측면에서 표현되기 때문에 하나의 객체를 여러가지 측면에서 관찰할 수 없다. 반면 객체-측면(EA:entity-aspect)모델은 객체노드와 측면노드의 두가지 형을 갖는 노드들로 구성되어 측면에 따라 서로 다른 지식을 표현 할 수 있으므로 하나의 객체를 여러가지 측면에서 관찰할 수 있고, 그 세부적 계층구조를 나타낼 수 있는 장점이 있으나 너무 계층성을 강조하며, 객체간의 관계성을 나타낼 수가 없어 계층구조 속에 포함되지 않은 객체는 지식으로 표현 할 수 없어 실세계의 다양한 지식을 표현하는데 부자연스럽다. 따라서 본 논문에서는 객체-관계성(ER)모델의 관계성과 객체-측면(EA)모델의 측면성을 통합하여 객체 측면-관계성(EAR)모델을 제시하고, 이 모델에서 객체간의 관계성을 하나의 객체로 간주함으로 IS-A측면에 의하여 하위레벨로 계승할 수 있음을 보였다.
본 논문은 문화콘텐츠 창조 기반으로서 지식정보의 계층구조를 논하였다. 지식정보는 자료, 정보, 지식, 지혜의 계층구조를 가지며, 학술논문, 연구보고서, 고문헌등의 디지털 자원과 문화유산을 포함 지식콘텐츠로 표현된다. 문화콘텐츠는 역사학이나 민속학 등 인문학의 지식과 문화 자원들이 가진 잠재적, 원형적 가치에 창조성과 실용성을 가미하여 만들어낸 산출물이다. 이 과정에서 지식콘텐츠는 문화콘텐츠를 개발하고 공유 소통하여 부가가치를 창출하는데 중요한 역할을 한다. 지식콘텐츠의 구성과정은 자료-정보-지식-지혜로 이어지는 지식정보의 계층 구조를 기반으로 한다. 역사분야의 지식정보화 사업을 중심으로 문화유산으로부터 콘텐츠 개발 현황을 고찰하였다. 이를 통해 지식정보화와 문화콘텐츠 개발이 별개의 과정이 아니라 상호 협력하고 공생해야 하는 연속적인 과정임을 밝혔다. 이 결과로 문화유산이 지식정보로 정리되고 문화콘텐츠 창조에 적극적으로 활용되는 기반이 될 것으로 기대한다.
동적인 지식을 처리하기 위하여 객체지향방법을 이용하여 클래스와 객체들을 생성시키고 객체지향 구조에서 제공하는 분류학적 구조와 조직 구조이외에 사용자가 클래스 계층구조 자체를 정의할 수 있게 함으로써 생성된 클래스와 객체들간의 관계를 효율적으로 표현할 수 있게 하는 지식획득 시스템을 제안한다. 규칙 베이스에 내장된 여러 가지 규칙들을 사용하여 사용자의 지식 베이스 구축 시 사용자가 보다 쉽게 지식 베이스를 구축할 수 있도록 도와준다.
일반적으로 사람이 패턴인식을 하는 데 있어서 여러 단계의 과정을 거쳐 인식함이 알려져 있다. 이와 같은 사람의 패턴인식 메카니즘(mechanism)을 모방하여 각 단계에 해당하는 기능을 수행하는 시스팀의 구성은 계층구조를 가짐은 물론 각각의 계층의 지식 또한 모듈화 되어야 한다. 특히 계층간의 지식이 상호작용을 통하여 지식이 처리되어야 할 것이다. 본 연구에서는 기존의 패턴인식 모델이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 인간의 패턴 인식 메카니즘에 대해 많이 알려진 여러가지 가설을 바탕으로 신경망 패턴인식 모델과 AI 패턴인식 모델을 융합한 새로운 IPP 모델을 제안한다. IPP 모델은 패턴을 인식할때 각 단계에서 생기는 다양성, 애매성 등을 다른 층의 지식을 사용하여 협조적으로 해결하며, 또한 인간처럼 직감적 처리와 논리적 처리를 상호협조적으로 정보를 교환하여 패턴을 인식한다. 즉, IPP 모델은 직감과 논리를 융합한 새로운 패턴인식 모델이다.
계층적 개념 트리는 개념의 전체적인 구조를 제공하여 사용자의 이해를 돕는다. 이러한 계층적 개념 트리는 특정 분야의 전문가나 지식 공학자, 혹은 개인에 의해서 제공되어 왔다. 하지만 계층적 개념 트리를 구축하기 위해서는 않은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념 트리를 자동으로 구축하기 위한 시스템 필요하게 되었다. 이 논문에서는 정보 검색 틴 온톨로지 연구에 있어서 계층적 개념 트리를 자동으로 구축하기 위한 기존 연구에 대해서 알아보고, 개념적 클러스터링 방법인 FCA(Formal Concept Analysis)를 사용하여 문서로부터 계층적 개념 트리를 구축하는 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 시공간 그래프를 이용하여 가상세계의 구성요소인 상황들에 역사적 맥락을 부여하고, 온톨로지를 사용하여 상황의 구성요소인 객체와 관계 및 사건에 관한 체계적 표현이 가능하게 하였다. 이를 위해 시간적 측면에서 과거, 현재 뿐 아니라 미래까지 포괄적으로 표현하고, 공간을 효율적이면서도 직관적으로 표현할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 표현구조는 전체적으로 물리적 계층, 논리적 계층 그리고 개념적 계층들로 구성하되 계층들 간의 상호연관성을 종합적으로 표현하여 각 계층에 상응하는 세계들 속의 사건들을 역사적으로 의미있게 시뮬레이션할 수 있게 한다. 이러한 지식표현구조는 가상세계를 이루는 상황들을 시뮬레이션하는 바탕으로 사용하는 동시에, 가상세계 거주자들이 상황을 판단하고 평가를 내리는데 필요한 개별적인 지식을 구현하는데도 사용한다. 다층적 구조의 가상세계에다 시간적 변화를 추가로 수용할 수 있는 다차원의 복합지식구조를 개발함으로써 역사 속에서 상황의 다양성을 극대화 할 수 있는 가상세계 시뮬레이션의 기본 토대가 마련되게 된다.
계층적 개념구조는 대상 도메인으로부터 지식을 표현하는데 있어서 간결하면서도 효과적으로 개념간의 구조를 설명하기 위해 사용되고, 데이터의 구조화와 요약을 제공하며 필요한 정보의 수월한 접근을 제공하기 위해 널리 적용되고 있다. 그러나, 대상도메인으로부터 계층적 개념구조를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념구조를 효율적으로 구축하기 위한 체계가 필요하다. 본 논문에서는 계층적 개념구조를 체계적으로 구축하기 위한 형식개념분석기법(FCA, Formal Concept Analysis)을 토대로, Many-valued context와 Scaling을 자동화하기 위한 도구로써 본 연구에서 개발된 FCA Wizard를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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