• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.706-708
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• 2005

시맨틱 웹의 등장으로 시맨틱 검색에 대한 관심이 높아졌다. 이에 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 자원들을 이용하여 시맨틱 검색을 수행하는 검색방법을 제안한다. 기존의 SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language) 시맨틱 질의언어는 추론의 기능 없이 RDF(Resource Description Framework)에서 제공하는 SPO(subiect, predicate, object) 형태의 트리플 패턴 매치만을 제공한다. 본 논문의 시스템은 기존의 SPARQL질의 시스템에 시맨틱 추론기능을 추가하여 검색 결과에 효율성을 증가 시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서의 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 구축을 위해서 W3C에서 온톨로지 언어로 표준화된 OWL(Web Ontology Language)를 사용하여 검색 환경을 구축한다. 둘째, 온톨로지와 메타데이터를 추론하여 시맨틱 검색을 유도하는 OWL추론기를 사용한다. 시맨틱 추론은 온롤로지의 공리(Axiom)을 충분히 활용하는 온톨로지기반 시맨틱 추론과 검색 도메인에 맞는 규칙을 활용하는 사용자 컨텍스트 기반의 시맨틱 추론으로 이루어진다. 셋째, 다양한 시맨틱 검색을 위해 W3C에서 제안되어 차세대 시맨틱 검색 질의언어로 연구중인 SPARQL을 사용한다. 이와 같은 특징은 시맨틱 검색 시스템이 시맨틱 웹 환경의 자원을 충분히 활용하는 결과를 가져온다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.19-30
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• 2012

상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.48-57
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• 2001

퍼지 논리의 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링 하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경 논리망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리망을 기반으로 하는 추론네트워크를 확장하여 퍼지 추론 네트워크를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용한다. 퍼지 추론 네트워크상에서 퍼지규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.161-175
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• 2001

이 논문에서는 규칙 기반 추론 시스템에서 추론이 수행되는 과정에서 처리 대상인 입력 정보들에 모순이 존재하는 경우에 모순된 정보를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 이 논문에서 제안한 기법은 ATMS의 라벨 표현 방법과 관리 기법을 개선하여 불확실성 값을 갖는 입력 정보를 처리할 수 있도록 하고, 상반된 입력 정보들로 인하여 배타적인 결론들을 동시에 지지하는 경우에 각 결론들과 지지하는 입력 정보들간의 모순을 검출할 수 있는 기법이 다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1889-1890
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• 2008

본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.480-482
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• 2021

최근 다수의 문서를 고려해야하는 다중홉(multi-hop) 추론과 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해 계층적 그래프 신경망기반 질의응답 시스템이 제안되었다. 계층적 그래프 신경망 기반 질의응답 시스템은 사람의 정확도를 뛰어넘었으나 제한된 문서를 통해 추론을 진행하기 때문에 문서에 충분한 정보가 없을 경우 추론에 실패할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 정보를 재탐색하고 기존의 그래프 정보와 병합하여 기존의 정보와 새로운 정보를 고려하여 재추론 할 수 있는 그래프 병합 기법을 제안한다. 제안하는 그래프 병합 기법은 사전에 정의된 규칙에 의해 수행되며 노드의 병합 및 연결을 통해 새로운 그래프를 도출한다. 새로운 그래프는 그래프 신경망을 통해 추론을 진행하여 기존 정보와 새로운 정보를 고려한 정답을 도출할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.56-66
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• 1998

본 논문에서는 보상 신호를 이용하는 근사 추론에 기반한 개선된 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 근사 추론을 위한 인위적인 퍼지 규칙의 생성이나 소속함수의 정의 없이 자동적으로 퍼지 논리 제어기를 구성할 수 있다. 제안된 퍼지 논리 제어기를 cart-pole 제어에 적용하여 기존의 방법들과의 비교를 통해 제시한 방법의 유용성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.282-296
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• 2010

OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.

• 인지과학
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• 제13권1호
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• pp.13-21
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• 2002

퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.99-108
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• 2007

온톨로지를 이용한 상황인식 시스템은 추론엔진의 도움을 받아 상황을 추론할 수 있다. 추론엔진의 도움을 받고, 추론규칙 문법에 맞는 추론규칙을 작성함으로써 기존 상황인식 시스템이 가진 추론의 모호성을 해결할 수 있다. 또한 추론 알고리즘을 프로그램으로부터 배제함으로써 새로운 상황에 보다 쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템을 제안한다. 또한 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템의 효용성을 확인하기 위해 가정을 대상으로 한 구현과 실험을 실시하였다.