• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.13-15
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지는 지능형 서비스의 필수 요소로 인식되어 왔다. 현재 상황을 인식함에 있어 위치 인식이 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 연구들이 제안하는 2차원 공간에서의 위치 관계만으로는 지능형 서비스가 필요로 하는 상황 모델 구축에 부족하다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간에서의 위치 관계 인식 및 추론과정을 통한 3차원 상황 모델을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 3차원 공간 상황은 서비스가 제공되는 환경에 대한 입체적 상황을 제공함으로써, 보다 상세한 상황에 대한 정보를 제공하고 이에 준한 상황에 민감한 서비스를 제공할 수 있다. 3차원 상황 모델은 공간을 수평/수직의 격자로 분할하여 연속된 평면의 집합으로 분류하여, 각 평면들 사이의 연계 정보에 근거하여 만들어진다. 각 평면은 방향 정보와 위상 정보의 조합으로 구성되고 이들 정보는 추론 규칙에 의해 서로 변경될 수 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.35-44
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• 1998

자동차 사고 재구성이란 사고 상황으로부터 가능한 모든 정보를 수집, 분석하여 사고 거동 및 원인을 규명하는 작업을 의미한다. 본 논문에서는 자동차 사고 재구성에 직접 적용이 가능하도록 개발된 범용성의 정성적 충돌 전문가 시스템의 Prototype을 소개한다. 이 시스템은 충돌 전 물체의 운동 방향과 공간에서의 정보가 주어졌을 때, 충돌로 인한 물체의 순간적인 운동을 정성적으로 예측한다. 분야 모델은 정성적 충돌 이론과 정성적 계산을 제공하는 정성적 수학의 지식 베이스로 구성된다. 충돌로 인한 물체의 운동을 해석하는 데 있어, 충돌 전 물체의 운동 방향과 충돌시의 기하학적 배치사이의 상호 작용을 분석하는 것이 그 핵심을 이루고 있다. 본 논문에서는 그 상호 작용을 밝혀 내어 정성적 표현 방식에 의거하여 해석하는 충돌 이론을 소개하였다. 추론 기관을 설계하는데 있어서는 동력학 정보뿐만 아니라 공간 정보를 추론하기 위한 기법이 제시되었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.4
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• pp.1025-1034
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• 1997

Inference process of resolution-based automated reasoning easily consumes the memory of computer without giving any useful result by priducing lots of fruioless information which are not necessary for the conslusion. This paper suggests a control strategy for saving the space of computer memory and reducing the inference time. The strategy uses a restriction that comparatively irrelevant axioms do mot take pare in the resoluition. In order to analyze and determine the priorities of the input axioms of joning the inference process, the system employs the fuzzy relational products.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.4
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• pp.439-479
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• 2009

This paper examines the aspects of the inferences between the dimensional terms in Korean, and attempts to give an account of the inference patterns based on the interaction of gestalt and position properties of spatial objects. Following Lang (1987) and Lang, Carstensen & Simmons (1991), we advance the idea that the inferences are possible for the same axis of a spatial object, if some contextually induced positional specifications are reversed to the inherent proportion schema. Two simple inference rules are proposed and justified. They are applied under the assumption that the inferences of the dimensional terms are drawn in a unidirectional way, i.e, from the Primary Perceptional Space to the Inherent Proportional Schema.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.532-534
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• 2004

본 논문은 분석가들에게 Naive Geography에 기반 한 형상 추출기술과 상식적 공간추론 기술을 제공하는 문제 해결 환경인 NG Analyst의 개발 사례에 대해 다뤘다. 지형과 각각의 객체에 대한 구성 정보는 분산된 지형공간의 지식을 사실적으로 묘사하는 추론집합에 의해 표현되며 사용자가 형상정보를 인지적으로 이해할 수 있도록 3차원으로 표현한다. 여러 그래픽 적인 요소들로 표현된 Naive Geography 정보들은 분석가들에게 실세계의 공간과 객체들을 유사하게 구성하여 제공함으로서 직관적으로 이해하고 상호작용 할 수 있는 문제 해결 환경을 제공한다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.9
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• pp.963-973
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• 2016

Providing a semantic knowledge system using media ontologies requires not only conventional axiom reasoning but also knowledge extension based on various types of reasoning. In particular, spatio-temporal information can be used in a variety of artificial intelligence applications and the importance of spatio-temporal reasoning and expression is continuously increasing. In this paper, we append the LOD data related to the public address system to large-scale media ontologies in order to utilize spatial inference in reasoning. We propose an RDFS/Spatial inference system by utilizing distributed memory-based framework for reasoning about large-scale ontologies annotated with spatial information. In addition, we describe a distributed spatio-temporal SPARQL parallel query processing method designed for large scale ontology data annotated with spatio-temporal information. In order to evaluate the performance of our system, we conducted experiments using LUBM and BSBM data sets for ontology reasoning and query processing benchmark.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.67-68
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• 2010

위치 기반 서비스(LBS)는 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대에 필요한 핵심 엔진으로 그 중요성이 논의되어 왔다. LBS 시스템은 GPS 뿐만 아니라 휴대폰을 통한 고속 인터넷 접속을 사용하여 사용자의 위치 추적과 같은 기술이 현재 서비스된다. 그러나 소프트웨어 측면에서 대부분의 위치 기반 서비스는 서비스 제공자 위주의 일부 특정 상황을 가정한 서비스 모델 또는 사전에 정의된 일정 지역과 한정된 상황에서의 상황 인식(Context Aware) 서비스 제공이 대부분이다. 그러나 이러한 방법론들은 현실 적용이 어려운 문제점이 제기되고 있다. 본 연구에서는, 사용자들의 상환인식을 통하여 사용자의 특성 지식과 공간지리 선호도 지식 정보 추론을 통한 Geo-Ontology통합시스템을 제시한다. 본 연구에서는 Geo-Ontology통합시스템 중에서 사용자의 상황인지기반 LBS시스템을 제시한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 사용자의 현재 상황에 대한 가장 적절한 추천 결과가 도출되는 프로토타입 시스템을 제공 할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.340-345
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• 2006

본 논문에서는 인간의 시각(색채)과 그림 표현의 공간구성에 따른 감성과 심리 상태를 파악하기 위하여 색채 정보와 위치 정보를 분석한다. 그리고 분석한 컬러 정보에 퍼지 논리와 퍼지 추론 규칙을 적용하여 감성 상태를 파악하고 분석한 위치 정보에 퍼지 소속 함수를 적용하여 공간 배치에 따른 심리 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 처리 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성 상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간구성에 따른 심리 상태에 적용한 결과, 제안된 감성 처리 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.14 no.2
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• pp.401-420
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• 2010

The purpose of this research is to find out effectiveness of geometry learning through spatial reasoning activities on mathematical problem solving ability and mathematical attitude. In order to proof this research problem, the controlled experiment was done on two groups of 6th graders in N elementary school; one group went through the geometry learning style through spatial reasoning activities, and the other group went through the general geometry learning style. As a result, the experimental group and the comparing group on mathematical problem solving ability have statistically meaningful difference. However, the experimental group and the comparing group have not statistically meaningful difference on mathematical attitude. But the mathematical attitude in the experimental group has improved clearly after all the process of experiment. With these results we came up with this conclusion. First, the geometry learning through spatial reasoning activities enhances the ability of analyzing, spatial sensibility and logical ability, which is effective in increasing the mathematical problem solving ability. Second, the geometry learning through spatial reasoning activities enhances confidence in problem solving and an interest in mathematics, which has a positive influence on the mathematical attitude.