• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.5
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• pp.625-631
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• 2004

In general, the certainty factors of the fuzzy production rules and the certainty factors of fuzzy Propositions appearing in the rules are represented by real values between zero and one. If it can allow the certainty factors of the fuzzy production rules and the certainty factors of fuzzy propositions to be represented by interval-valued fuzzy sets, then it can allow the reasoning of rule-based systems to perform fuzzy reasoning in more flexible manner(15). This paper presents a fuzzy Petri nets and proposes an interval-valued fuzzy reasoning algorithm for rule-based systems based on fuzzy Petri nets. Fuzzy Petri nets model the fuzzy production rules in the knowledge base of a rule-based system, where the certainty factors of the fuzzy Propositions appearing in the furry production rules and the certainty factors of the rules are represented by interval-valued fuzzy sets. The proposed interval-valued fuzzy set reasoning algorithm can allow the rule-based systems to perform fuzzy reasoning in a more flexible manner.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.305-315
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• 2001

본 논문에서는 우리말 문서에 있는 오류를 어절 단위로 검증하는 철자 오류와 여러 어절을 분석해야 처리할 수 있는 문법 오류로 분류하였다. 문법 오류를 처리할 때 전체 문장 분석은 시간이 많이 소요되고 구현하기 어려우므로 대부분 부분 문장 분석 방법을 이용한다. 기존 연구에서 사용한 부분 문장 분석은 분석 어절에 어휘 중의성이 있을 때 문장 분석 종결 또는 과분석 등의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 문법 검사기에서 어휘 중의성 때문에 발생하는 문제점을 해결하는 방법으로 어휘 중의성 제거 규칙을 사용한다. 본 논문에서 구현한 어휘 중의성 제거 모듈은 코퍼스 데이타에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.751-753
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• 2004

XML 문서를 변환하는 목적은 하나의 어플리케이션에서 사용되는 XML 문서가 다른 어플리케이션에서 재 사용될 경우, 사용자에게 동일한 정보를 제공하는데 있다. 문서를 변환하기 위해서는 변환 규칙을 정의해야 한다. 변환 규칙을 생성하기 위해서는 엘리먼트의 정보를 분석하여야 하는데 한 가지 방법으로는 엘리먼트의 정보를 분석하기 어렵다. 그러므로 본 논문은 변환 규칙을 생성하기 위한 엘리먼트 분석으로 다수의 방법을 사용할 수 있는 XSLT 편집기를 제안한다. 본 시스템은 XML의 구조적 특성인 엘리먼트의 포함 관계와 플러그인 방식으로 유사 엘리먼트를 분석하여 사용자에게 제공하는 방법을 보인다. XML의 엘리먼트 구조는 엘리먼트가 표현하고 있는 정보간의 구조와 동일한 구조로 포함되어 있다. 또한, 플러그인 방식 포함할 수 있는 모듈로는 문법적 특성을 이용한 방법을 포함하거나. semantic web의 정보를 이용하는 방법을 추가할 수 있다 또한 기존의 XSLT 처리기를 내장하고 있어 XSLT 문서를 변환 XML에 적용하여 피 변환 XML 문서를 생성할 수 있다. 제안하는 시스템은 기존의 사용자가 사용 패턴을 분석하여 엘리먼트를 분석하고 변환 규칙을 기술하는 방법과 달리 유사한 엘리먼트에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 장점이 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.212-214
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• 2012

한국어 형태소 분석 및 품사 부착에 대한 연구는 지속적으로 이루어져 왔으며 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등을 중심으로 연구되었다. 본 논문에서는 최근 활용도가 높아지고 있는 모바일 기기에 적합한 한국어 형태소 분석 및 품사 부착 방법을 제안한다. 모바일 기기는 계산 처리 능력과 사용 가능한 메모리가 제한되기 때문에 전통적인 방법을 사용하여 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙 기반 형태소 분석 방법인 좌최장일치법을 변형하여 형태소 분석을 수행 하고, 통계적인 방법인 hidden Markov model 을 축소하여 형태소 품사 부착을 수행한다. 제안하는 방법은 기존의 hidden Markov model을 사용한 시스템과 유사한 성능을 보여주며 모바일 기기에 적합하도록 소량의 메모리 사용과 월등히 빠른 속도로 형태소 분석 및 품사 부칙을 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.323-328
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• 2000

국내에서 영한 자동번역 시스템을 1985 년부터 개발한 지 벌써 15년이 흐르고 있다. 15년의 영한 자동번역 기술개발에도 불구하고 아직도 영한 자동번역 시스템의 번역품질은 40%를 넘지 못하고 있다. 이렇게 번역품질이 낮은 이유는 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. $\textbullet$ 입력문에 대해 파싱할 때 오른쪽 경계를 잘못 인식함으로써 구조적 모호성의 발생문제: 예를 들어 등위 접속절에서 오른쪽 등위절이 등위 접속절에 포함되는 지의 모호성. $\textbullet$ 번역 단위로써 전체 문장을 대상으로 한 번역패턴이 아닌 구나 절과 같은 부분적인 번역패턴으로 인한 문장 전체의 번역 결과 발생. $\textbullet$ 점차 증가하는 대용량 번역지식의 구축과 관련해 새로 구축되는 번역 지식과 기구축된 대용량 번역지식들 간의 상호 충돌로 인한 번역 품질의 저하. 이러한 심각한 원인들을 극복하기 위해 본 논문에서는 문틀에 기반한 새로운 영한 자동번역 방법론을 소개하고자 한다. 이 문틀에 기반한 영한 자동번역 방법론은 현재 CNN 뉴스 방송 자막을 대상으로 한 영한 자동번역 시스템에서 실제 활용되고 있다. 이 방법론은 기본적으로 data-driven 방법론에 속한다. 문틀기반 자동번역 방법론은 규칙기반 자동번역 방법론보다는 낮은 단계에서 예제 기반 자동번역 방법론 보다는 높은 단계에서 번역을 하는 번역방법론이다. 이 방법론은 영한 자동번역에 뿐만 아니라 다른 언어쌍의 번역에서도 적용할 수 있을 것이다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.5
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• pp.569-577
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• 2014

The various services are required to user in time and space. It is important to provide suitable service to user according to user's circumstance. Therefore it is need to provide services to user through mining by latest information of user activity and service history. In this paper we propose a mining method to search association rule using service history based on spatiotemporal information and service ontology. In this method, we find the associative service pattern using level-cross tree on service ontology. The proposed method is to be a basic research to find the service pattern to provide high quality service to user according to season, location and age under the same context.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.9
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• pp.927-935
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• 2005

The certainty factors of the fuzzy production rules and the certainty factors of fuzzy propositions appearing in the rules are represented by real values between zero and one. If it can allow the certainty factors of the fuzzy production rules and the certainty factors of fuzzy propositions can be represented by intervals, such as vague numbers between zero and one based on vague sets, then it can allow the reasoning of rule-based systems to perform fuzzy reasoning in more flexible manner[18]. we are also proposed an efficient algorithm to perform vague set reasoning automatically. This vague set reasoning algorithm allows the rule-based systems to perform reasoning in a more flexible and more efficient.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.211-214
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• 2014

본 연구에서는 질의를 기반으로 사용자의 감정상태를 예측하는 방법을 제안한다. 제안방법은 자극-감정 규칙베이스 구축, 규칙확률 값 기반 질의 랭킹, 질의 랭킹 기반 사용자 감정예측의 단계로 구성된다. 방법의 적절성을 검증하기 위하여 힘들다와 심심하다에 대한 결과로 사용자평가를 실시하였다. 힘들다의 결과에서는 힘들다 정도에 대한 점수가 높은 질의들을 지속적으로 검색하는 사용자들을 힘들다라고 판단할 수 있다고 분석되었다. 심심하다의 결과에서는 방법 간 유의미한 차이를 보이지 않았으나, 특정 개별질의의 지속적인 패턴을 분석하는 것이 좀 더 높은 점수를 얻은 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.29-37
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• 2002

본 논문은 가상 공격 시뮬레이션을 위한 공격자 및 리눅스 기반 호스트에 대한 모델링 방법의 제안을 주목적으로 한다. 최근, Amoroso는 보안 메커니즘 중심의 침입 모델을 제안하였으나, 시뮬레이션 접근이 분명치 않은 단점이 있다. 또한, Cohen은 원인-결과 모델을 이용하여 사이버 공격과 방어를 표현한 바 있으나, 개념적 단계의 추상화 모델링으로 인해 실제 적용이 어려운 실정이다. 이를 해결하고자 하는 시도로 항공대 지능시스템 연구실에서 SES/MB 프레임워크를 이용한 네트워크 보안 모델링 및 시뮬레이션 방법을 제안한 바 있으나, 공격에 따른 호스트의 복잡한 변화를 표현하기에는 부족하다. 이러한 문제점들을 해결하고자, 본 논문에서는 시스템의 구조를 표현하는 기존 SES에 합성용 규칙기반 전문가 시스템 방법론을 통합한 Rule-Based SES를 적용하여 공격자를 모델링하고, DEVS를 기반으로 하는 네트워크 구성원을 모델링한다. 제안된 모델링 방법의 타당성을 검증하기 위해 본 논문에서는 샘플 네트워크에 대한 사례연구를 수행한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.