Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.271-274
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2007
본 논문에서는 한방 온톨로지 기반의 자가진단 시스템을 위해 Jena API를 이용해 한방 온톨로지 기반의 관계를 검색하고, 이를 통해 검색 결과에 대한 정의와 속성 그리고 관계정보를 출력하는 시스템을 설계하고 구축하였다. 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스를 이용함으로써, 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공한다. 온톨로지 기반의 추론시스템은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 의미정보가 존재함으로써 검색가 틀려도 의미를 통한 추론이 가능하다. 둘째, 의미와 관계의 추론을 통해 정확한 매치가 없을 경우 유사 개념으로 매칭이 가능하다. 셋째, 단순한 키워드의 매칭이 아닌 의미정보를 이용한 정확한 매칭이 가능하다. 넷째, 관계정보를 이용하여 검색의 관련 정보를 추론할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.467-470
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2004
퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.189-194
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2021
자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1997.03a
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pp.183-193
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1997
추론엔진과 지식베이스를 기반으로 하는 전문가 시스템은 사용목적에 맞게 구성되며,인간의 사고 방식을 모방한 컴퓨터가 올바른 해를 도출시키도록 하는데 궁극적인 목표가 있다. 즉, 추론의 효율성이 전문가 시스템의 효율성을 좌우한다. 시스템이 어떠한 목적을 갖는가에 따라서, 추론 방법과 지식표현 방법등이 결정된다. 최근 추론의 효율성을 극대화하기 위해 이용되고 있는 지식표현 및 추론 방법으로는 Rete, TREAT 등의 트리 표현을 사용하는 전향추론, 관계리스트를 사용하는 직접추론 등이 있다. 전문가 시스템의 성능은 추론을 얼마나 효율적이고 정확하게 하는지에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이러한 추론의 효율성이 지식베이스의 구축형태와 밀접한 관련을 이용하여 효율적인 추론 엔진을 구성하였다. 지식의 표준화가 모듈화가 쉬운 생성규칙을 사용하여 지식을 표현하였으며 , 사용자의 요구에 의해 전향추론, 후향추론이 수행되도록 하였다. 본 논문에서는 추론을 효율적으로 하기위한 기본 방법중, 지식표현을 보다 더 효과적으로 구축하는 방법을 택하였다. 기존의 지식표현방법을 살펴보고, 이를 기반으로 새로운 지시표현 방법인 ECBM(extedned clause bit matrix)과 ERCBM(extended clause bit matrix)을 제안하고 이를 이용하여 전향추론, 후향추혼이 가능한 추론엔진을 구축하였으며 이 두 지식표현을 이용하여 구축되어진 추론엔진을 비교하였다. 이 추론엔진은 기존에 시스템과는 달리 전향, 후향이 모두 효율적으로 수행되어지며, 모든 지식에 대해 적용이 가능한 강력한 범용성을 갖고 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.291-292
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2009
모바일 장치에서 얻을 수 있는 정보는 의미 있는 다양한 개인 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 얻을 수 있는 정보를 분석하여 특이성을 추론하는 방법을 제안한다. 특이성 추론 방법으로 인과관계의 지식을 모델링하고 표현하며 추론하는 주요 형식화 방법의 하나인 FCM(Fuzzy Cognitive Map)을 사용하였다. 제안된 방법은 모바일 장치에서 얻은 정보와 추론된 특이성을 개념노드로 이용하여 새로운 특이성을 추론하며, 개념노드간의 인과관계를 효율적으로 표현한다.
The purpose of this study was to analyze children's proportional reasoning process on an ill-structured "architectural drawing" problem solving and to investigate their level and characteristics of proportional reasoning. As results, they showed various perspective and several level of proportional reasoning such as illogical, additive, multiplicative, and functional approach. Furthermore, they showed their expanded proportional reasoning from the early stage of perception of various types of quantities and their proportional relation in the problem to application stage of their expanded and generalized relation. Students should be encouraged to develop proportional reasoning by experiencing various quantity in ration and proportion situations.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.195-198
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2005
최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.
Kim, Je-Min;Kwon, Sun-Heon;Choi, Jung-Hwa;Park, Young-Tack
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06a
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pp.102-103
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2008
온톨로지가 대용량화됨에 따라, 구축 과정에 많은 인력이 투입되고, 그 과정 역시 복잡해지고 있다. 따라서 온톨로지 구축과정에서 발생하는 여러 가지 논리적 오류를 찾아내어 수정하는 작업은 중요하다. 또한 온톨로지 기반의 검색이나 온톨로지들을 통합할 때 온톨로지를 구성하는 개념간의 관계를 추론하는 것 역시 매우 중요하다. 본 연구의 목표는 온톨로지 구축 시 논리적 오류를 갖는 개념들을 찾아주고, 개념들 간에 관계를 추론하는 엔진을 구축하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 Minerva는 OWL로 작성한 온톨로지 중 논리적 오류를 갖는 개념들을 찾아내어, 온톨로지 개발자들이 효과적으로 온톨로지를 구축하는 것과, 개념간의 관계를 추론해 줌으로써 온톨로지 기반의 서비스 어플리케이션 구축에 도움을 준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.6-8
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1998
전기실험 관련 인공과학 실험실은 중.고등학교 교과과정의 전기실험을 중심으로 한 임의의 모의 실험을 컴퓨터 상에서 가상적으로 진행 할 수 있도록 한 기존의 인공화학실험실에 기반한 시스템이다. 본 논문에서는 실험 진행을 위해 사용되는 도구 지식을 구조적으로 표현하였으며 실험 진행을 위한 도구간의 공간관계를 정의하였다. 그리고 실험의 전체상태를 나타내는 실험실 상황판의 도구간 관계정보를 통해 생성되는 계산 모델을 설계하였다. 계산 모델은 추론 진행의 조건이 되는 도구의 속성값을 결정하며, 이를 통해 추론을 효율적으로 진행 할 수 있다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.497-499
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2005
정성적 추론은 자연 세계에 대한 정성적, 직관적인 지식을 밝혀내어 코드화하는 목표를 갖고 연구되어왔다. 정성적 추론은 전자, 기계 등의 도메인에서 성공적으로 사용되어 그 실효성을 입증할 수 있었으나, 대부분의 추론은 시뮬레이션에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 주어진 상황에서 변화가 발생했을 때, 이 변화가 어떻게 영향을 미치며 파급되는지를 예측할 수 있는 정성적 비교분석 기법을 소개하고지 한다. 주어진 상황에 대한 인과모델이 정성적 분야 모델로부터 형성되고 여기에 비교분석 추론 기법을 적용하여 변화의 연쇄적인 인과 관계를 추적하게 된다. 이러한 기법은 변화의 예측 뿐 아니라, 이런 변화를 이끌어낸 인과 관계를 설명하는 기능을 제공하게 되어, 디자인, 진단, 지능형 교육 시스템, 환경 영향평가 등에 이용되리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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