• 지능정보연구
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• 제1권2호
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• pp.33-55
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• 1995

포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.87-90
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• 2005

XML(eXtensible Markup Language)은 웹 상의 데이터를 표현하고, 교환하기 위한 표준 언어로써 XML 로 표현된 문서를 관계형 데이터베이스 관리시스템(RDBMS)에 저장하고 관리하는 기법에 대한 연구[1][2][3]가 활발히 진행되어 왔다. 이러한 연구들은 DTD(Document Type Definition)를 입력 받아 해당 DTD 에서 관계형 스키마를 추론하는 기법을 사용한다. 하지만, 기존의 연구들은 DTD 간소화 절차를 적용하기 때문에 DTD 내에서 추론될 수 있는 의미적인 부분들이 스키마 생성 시에 보존이 되지 못한다. 또한, 기존의 연구들은 XML 데이터의 내용(content)와 구조(structure) 정보만을 저장하는데 초점이 맞춰져 있기 때문에, XML 문서 저장 시 데이터의 무결성을 보장하기 위해 저장프로시져나 트리거를 이용해야 하는 번거로움이 생긴다. 본 논문에서는 [3]의 연구에서 제시한 Inlining 기법을 기반으로 기존의 Inlining 기법의 문제점인 DTD 에서 추론할 수 있는 의미적인 부분의 손실을 관계형 스키마로 보존하는 방법과 효율적인 릴레이션 생성을 위해 개선된 Inlining 기법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.352-356
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• 2006

현존하는 추론 엔진들은 대부분 Tableaux 알고리즘 기반의 TBox의 최적화를 위한 연구를 진행하였다. 하지만 현실에서 대용량의 ABox를 추론하기 위한 유한한 시간 내에 결정 가능성을 보장하지 못한다. 따라서 실용성 있는 추론 엔진 효율을 위해서는 대용량 데이터를 가지는 ABox를 위한 최적화된 추론 기법이 필요하다. 본 논문에서는 OWL-DL 기반의 온톨로지(Ontology)를 데이터로그(Datalog)와 같은 규칙(Rule) 형태로 변형하여 관계형 데이터베이스와 같은 저장 시스템과 연동하기 위한 방법을 이용한다. 최종적으로 실세계의 환경에서의 데이터타입 속성(Datatype Property)이 포함된 SHIQ(D) 구성의 실용적인 추론 시스템을 수행하고자 한다. 따라서 OWL이 가지는 공리(Axiom)를 이용하여 데이터타입 속성이 포함된 규칙을 적용한 추론 방법에 대해서 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.769-772
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• 2014

Jeopardy 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는 인물, 지리, 사건, 역사 등을 포함하는 광범위한 지식베이스와 이를 토대로 한 빠른 시공간 추론 능력이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 하둡/맵리듀스 프레임워크를 이용하여 방향 및 위상 관계를 추론하는 효율적인 대용량의 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크의 특성을 고려하여 병렬 분산처리의 효과를 높이기 위해, 지식 분할 문제를 맵 단계에서 해결하고, 이것을 토대로 리듀스 단계에서 효과적으로 새로운 공간 지식을 유도하도록 설계하였다. 또한, 본 알고리즘은 초기 공간 지식베이스로부터 새로운 지식을 유도할 수 있는 기능뿐만 아니라 초기 공간 지식베이스의 불일치성도 미연에 감지함으로써 불필요한 지식 유도 작업을 계속하지 않도록 설계하였다. 본 연구에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제시한 공간 추론 알고리즘과 공간 추론기의 높은 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권4호
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• pp.197-202
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• 2010

최근의 RDF 변경 탐지 기법들은 구조적인 변경 이외에, RDF 모델의 클로저를 적용하여 변경부분을 탐지하는 의미적 변경도 다룬다. 하지만, 기존의 의미적 변경을 고려하는 탐지 기법들은 메모리 저장 공간에 전체 트리플 집합을 적재하여 변경 내용을 탐지하거나, RDF 모델의 클로저를 미리 계산하는 전방향 추론을 사용하기 때문에 대용량 RDF 데이터의 변경 탐지에 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 기반의 후방향 추론 기법을 사용하는 변경 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 관계형 데이터베이스에서 변경 탐지에 사용 가능한 트리플들에 대해서만 추론을 수행한다. 생물 정보 도메인에서 사용되는 실제 RDF 데이터들에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 기법이 더 효율적임을 보인다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권4호
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• pp.457-471
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• 2023

측정은 초등 수학의 핵심 영역이지만 중요도에 비하여 측정 상황에서 단위에 대한 학생들의 이해는 충분하지 않은 것으로 보고되고 있다. 이에 본 연구는 길이 측정 상황에서 초등학교 저학년 학생의 단위 추론에 대한 수준을 분석하여 이를 바탕으로 측정 영역에서 단위 추론을 지도하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위하여 개방형 수직선을 활용하여 길이 측정 과제를 적용한 초등학교 2학년 학생들의 응답을 수집 및 분석하였다. 연구 결과, 초등학교 저학년 학생들의 단위 추론 수준은 단위화, 단위 반복, 단위 분할 정도에 따라 1단위 반복하기, 주어진 단위 반복하기, 단위 사이의 관계 알기, 단위 변환하기의 4개의 수준으로 나타났다. 가장 많은 분포를 보인 수준은 길이 측정을 위해 단위 사이의 관계를 인식하는 수준이었으며 각 수준을 대표하는 단위 추론에 대한 학생들의 수준별 특징과 사례를 제시하였다. 본 연구 결과를 토대로 초등학교 저학년 학생들의 단위 추론 수준에 맞는 지도 방안이 요구되며, 불완전한 단위 추론 능력을 가진 친구들을 위한 추가 지도나 맞춤형 중재물의 활용이 필요함을 논의하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.373-382
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• 2024

본 연구는 간호대학생에게 에니어그램 힘의중심에 따른 간호역량, 임상추론역량 및 공감능력의 관계를 파악하고자 시도되었다. 연구의 대상자는 일 지역에 소재하는 2개 대학의 간호학과에 재학중인 학생으로 218명이었으며, 자료수집은 2023년 10월 16일부터 10월 27일까지 실시되었다. 자료분석은 SPSS/WIN version 26.0 프로그램을 활용하여 기술통계, 차이검증은 t-test, ANOVA, pearson's correlation coefficient으로 분석하였다. 연구결과, 본 연구대상자의 에니어그램 성격유형은 9번 유형이 가장 많았다. 그리고 에니어그램 힘의중심에서는 본능중심형이 간호역량이 가장 높았고, 사고중심형은 임상추론역량이 가장 높았으며, 감정중심형은 공감능력이 가장 높았다. 또한 간호역량과 임상추론역량은 유의한 양의 상관관계를 보였고, 임상추론역량과 공감능력도 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생에게 성격유형검사를 반영한 개인에게 맞는 역량강화프로그램을 지속적으로 개발하여 적용하는 것이 중요할 것으로 생각된다. 그리고 공감능력이 높을수록 임상추론역량이 높아 간호역량과 임상추론역량을 향상시킬 수 있는 표준화된 교육과정을 개발하고 그 효과를 검증하는 것이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권3호
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• pp.356-364
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• 2006

차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅'이 새롭게 주목 받고있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 시스템을 개발하기 위한 중요한 초점 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 이동 객체의 위치 데이타로부터 시공간 이동 패턴을 추론하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권5호
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• pp.411-419
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• 2009

현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱 웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다.