• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.232-241
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• 2000

본 연구는 대량의 데이터에서 효율적으로 최적 규칙을 발견하기 위해 개념 계층과 정보 이득 및 라프셋 이론에 딕반한 통합 방법을 제시하고,이를 최적 규칙 발견 시스템으로 구현한다. 본 방법은 데이터베이스에 있는 데이터에서 일반화된 지식을 추출하기 위한 속성중심의 개념 상승 기법과 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위한 지식 감축 기법을 적용하며, 최적 규칙의 도출을 위해 속성의 중요도를 사용한다. 본 시스템은 먼저, 속성값 개념의 일반화에 의해 종복 튜플을 제거함으로써 데이터 베이스의 크기를 줄이고, 결정속성에 뎡향을 주지않는 조건속성을 제거하여 간략화된 최적 규칙을 유도한다.그리고 실제 데이터에 적용하여 결정 규칙을 유도하고 그 규칙을 새로운 데이터에 테스트햐 봄으로써 새로운 데이터에도 잘 적용됨을 보인다.

• 정보보호학회지
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• 제6권1호
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• pp.45-56
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• 1996

본 논문의 목적은 객체지향 데이타베이스(object-oriented database : OODB)의 보안성 확보를 위하여 OODB에 관련된 보안 모델과, 질의 처리시에 보안성 확보를 위한 참조제약 규칙을 제안하는 것이다. 본 논문의 철학은 데이타베이스 모델의 제약사항을 최소화여 융통성을 최대한으로 확보하고, 이들의 보안성 보장은 질의 처리시에 담당하게 함으로서 풍부한 데이타 객체 모델을 가질 수 있을 뿐만 아니라 낙관적인 보안성 확보를 통하여 융통성 있는 질의처리를 도모하였다. 이를 위하여 현실세계의 모든 개체의 특징과 행위를 구체적으로 표현한 추상화 단위로 정의되는 객체를 기밀성에 따라 비밀등급으로 보안 분류하여 보관된 다단계 보안 객체의 모델을 기반으로 한다. 대부분 기존의 보안성 연구의 대상은 수동적인 데이타(passive data)이라면 객체지향 데이터베이스는 능동적인 객체(active object)가 보안성 연구의 대상이 된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.1289-1296
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• 1997

인공지능 시스템에서 지식 베이스 시스템을 구축하기 위해서는 적절한 퍼지 규칙을 선택하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 패턴 식별을 위하여 퍼지 소속함수 데이터로부터 직접 퍼지 규칙을 추출하는 새로운 방법을 제안하였다. 퍼지 영역역변수를 가진 퍼지 격자에 의해 퍼지공간을 분활하여 각 일부분의 공간을 퍼지 규칙으로 정의했다. 이들 규칙은 소속함수로부터 추출된다. 그때 규칙에 대한 최적의 인력변수는 기준에 의해서 추출된 수를 사용하여 결정된다. 본 논문에서 제안한 방법은 ixbibuchi가 사용한 신경망과 비교하고, 이 방법의 유효성을 보이기 위해서 시물레이션결과를 보였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제37권2호
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• pp.89-105
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• 2003

본 논문에서는 대량의 웹 문서로부터 연관된 지식정보를 검색하기 위한 전문 검색엔진을 개발하기 위하여 텍스트에서 추출된 전문 용어를 효율적으로 클러스터링하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 즉, 일반적인 용어들간의 무의미한 연관 규칙이 양산되는 것을 방지하기 위하여 전문 용어로 구성된 지식베이스 테이블을 이용하여 의미 있는 용어들간의 연관 규칙을 생성한다. 연관 규칙은 하나의 논문에서 사용된 전문 용어들의 집합을 트랜잭션 단위로 구성하여 Apriori 알고리즘을 적용하여 생성된다. 하나의 용어로부터 생성된 연관 규칙 집합은 해당 전문 용어와 관련된 클러스터로 구성된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.227-237
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• 2000

웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1994년도 제1회 학술대회 논문집
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• pp.143-146
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• 1994

본 연구에서는 표제면과 판권지의 서지요소의 레이아웃 특성과 구문적 특성을 이용하여 서지요소의 종류를 패턴인식 지식베이스와 전거화일들을 이용하여 자동 인지하고 인지된 서지요소를 한국문헌자동화목록형식(KORMARC)과 한국문헌자동화목록법(KORMARC) 기술규칙에 기초하여 KORMARC 형태로 출력해 주는 편목전문가시스템을 구축하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권2호
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• pp.163-173
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• 2004

최근 이동 컴퓨팅 환경에서 위치 기반 서비스를 지원하는 다양한 응용이 증가하고 있다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이타베이스를 기반으로 효율적인 정보 서비스를 제공하기 위한 새로운 연관성 기반 선반입 알고리즘인 STAP을 제안한다. STAP은 이동 환경에서의 위치 기반 질의가 갖는 시-공간적 연관성을 이용한다. 또한 사용자의 이동 특성과 공간 데이타의 중요도를 함께 고려한다. STAP은 기존의 캐쉬 정책에서 고려하지 못했던 서비스 사이의 연관성이라는 새로운 측면을 고려함으로써 캐쉬 정책의 차원을 한 단계 높이는 계기가 되었다. 또한 성능 평가를 통하여 제안된 선반입 알고리즘의 효율성을 입증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.413-417
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• 1999

최근 인터넷을 통한 언어 교육 연구에 관심이 고조되면서 다양한 언어 학습 홈페이지가 등장하였다. 이 논문은 국어 작문 학습을 목표로 본 연구실에서 개발한 '바른 우리글 쓰기' 학습시스템에 대해 다룬다. 본 학습 시스템은 초보자에서 전문가에 이르는 학습자를 대상으로 우리말로 글을 쓸 때 필요한 우리말 지식을 체계적으로 학습하도록 하거나 학습자가 직접 쓴 문장에서 스스로 오류를 찾아 분석하고 그에 따른 설명 및 글쓰기 규칙을 더 상세하게 알 수 있도록 설계하였다. 학습시스템의 내부 구조를 효율적으로 구성하기 위해 우리말 글과 관련 있는 자료를 수집하여 각각 지식베이스화하고, 학습 내용을 서로 체계적으로 연결하기 위해 우리나라 사람이 자주 틀리는 오류를 중심으로 해당 글쓰기 규칙과 참고 자료와 용례를 하이퍼텍스트화하였다. 이 시스템은 특히 학습 모형에 따라 학습 자료를 재구성할 수 있도록 지식베이스와 모형을 독립하였다. 이와 같이 학습 자료를 풍부하게 준비하고 학습 내용을 구성하는 일 만큼이나 중요한 과제는 학습자의 수준에 맞춰 학습 줄거리를 구성하는 작업이다. 이 시스템에서도 학습자의 특성을 살릴 수 있도록 연역적 학습 모형과 귀납적 학습 모형을 시도하였지만 더 세분화된 학습 줄거리 구성에 대한 연구가 있어야 한다. 따라서 학습자의 학습 동기를 유발할 수 있는 학습 내용과 적절한 기술이 조화를 이룬 홈페이지를 만드는 일이 향후 우리가 지향할 연구 과제이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.488-496
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• 2005

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹(Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language)과 RuleML(Rule Markup Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools - Backward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹을 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기 간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발 중에 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.367-374
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• 1999

본 논문은 대규모 데이터베이스에서 의사 결정을 위한 지식을 효율적으로 추출하기 위해 개념 상승과 속성 감축에 기반한 통합적 방법을 제안한다. 본 방법은 클리스터링 기법에 의해 개념 트리를 자동생성하고 개념 상승기법에 의해 데이터 베이스를 일반화하며 속성의 중요도를 사용한 속성 감축에 의해 최적감축을 하고 식별가능 행렬과 함수를 사용하여 효율적으로 속성값을 감축하여 최적의 최소결정 규칙을 유도한다. 본 방법은 투자 계획이나 가격 결정과 같은 의사결정 업무 각종 고장 진단이나 의료 진단을 위한 지식 베이스구축 마케팅 분석이나 실험 데이터 분석 고수준의 질의 에 의한 정보검색 등에 효과적으로 사용될수 있다.