• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.51-58
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• 2018

인공 신경망은 최근 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 인공 신경망이 학습한 지식이 정확히 어떤 내용인지를 사람이 파악하기 어렵다는 문제점이 존재하는데, 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 학습된 인공 신경망에서 규칙을 추출하는 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 학습된 인공 신경망으로부터 규칙을 추출하는 방법 중 하나인 ordered-attribute search(OAS) 알고리즘을 사용하여 인공 신경망으로부터 규칙을 추출해보고, 추출된 규칙을 개선하기 위해 규칙들을 분석하였다. 그 결과로 은닉 층의 출력값 분포가 OAS 알고리즘을 이용해 추출된 규칙의 정확도에 영향을 주는 것을 파악하였고, 은닉 유닛 명확화 기법을 통해 은닉 층 출력값을 이진화하여 효율적인 규칙을 추출할 수 있음을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.48-50
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• 2000

본 논문은 사용자를 대신해서 웹상의 여러 곳에 존재하는 정보를 추출하고 통합하여 사용자에게 제공하기 위한 에이전트 시스템을 설계하고자 한다. 정확한 정보 추출을 위해서는 추출하고자 하는 정보의 위치를 찾아내는 정보 추출 규칙이 요구된다. 이러한 규칙을 알아내기 위해서 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML로 기술된 도메인 지식을 이용한다. 이 도메인 지식은 논리적 라인의 의미 분석에 사용되며, 논리적 라인의 의미를 기반으로 도메인 문서에서 추출해야 하는 정보의 패턴을 학습한다. 학습된 패턴에서 XML로 기술된 규칙을 생성하는데, 이 규칙은 Wrapper이 된다. 이렇게 생성된 규칙을 이용해서 정보를 추출하게 되며, 추출된 정보를 통합해서 사용자에게 제공하게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.554-556
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• 2018

최근 인공 신경망은 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만 인공 신경망이 학습한 지식이 어떠한 내용인지를 사람이 이해하기 어렵다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법 중 하나로 인공 신경망으로부터 인간이 이해할 수 있는 형태의 규칙을 추출하는 방법들이 고안이 되었다. 본 연구에서는 규칙추출 알고리즘 중 하나인 OAS 알고리즘을 이용해 규칙을 추출해보고 CDRPs(Critical Data Routing Paths)를 활용하여 추출한 규칙의 품질을 개선하는 방법을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.916-919
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• 2018

심층신경망 모델은 우수한 성능을 갖고 있음에도 불구하고 모델이 어떤 판단 과정을 통해 결론을 내렸는지 파악하기 어렵다. 그에 따라 판단에 대한 근거가 중요한 분야에서는 심층신경망 모델을 적용한 실제 사례를 찾기 어렵다. 인공신경망 모델을 해석하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 내부 구조를 이용하여 규칙을 추출하는 decompositional 접근법이 제안되었으나 기존의 연구는 대부분 은닉층이 1개인 다층 퍼셉트론 모델에서 규칙을 생성하는 것을 가정하고 있다. 오늘날 사용하는 심층신경망 모델은 일반적으로 여러 은닉층을 가지고 있기 때문에 기존의 접근법을 그대로 적용할 경우 규칙 불확실성에 따라 잘못된 규칙을 추출하는 문제가 발생한다. 본 논문은 decompositional 접근법에 존재하는 규칙 불확실성 문제를 완화하고 깊이가 깊은 심층신경망 모델에 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 접근법은 실제 활성화 값을 통해 지식을 추출하며, 이를 통해 규칙 불확실성 문제를 완화할 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.245-254
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• 2006

지능형 에이전트와 규칙기반 시스템을 이용해 보다 지능적안 웹 환경을 구축하고자 하는 노력이 시맨틱 웹의 발전과 함께 증가하고 있다. 이러한 에이전트와 규칙기반 시스템에 필요한 규칙들을 이미 많은 지식들이 산재해 있는 웹으로부터 습득 할 수 있다면 보다 효율적으로 시스템을을 구축하는 것이 가능하며, 이러한 응용시스템의 확장은 시맨틱 웹의 발전을 더욱 가속화하는 계기가 될 수 있을 것이다. XRML 방법론은 웹으로부터 규칙을 습득하기 위한 단계적 방법을 제시하고 있으며, 온톨로지를 이용함으로써 규칙의 구성 요소들을 자동으로 추출할 수 있도록 지원한다. 그러나 추출된 규칙구성요소들을 조합하여 완전한 규칙을 만드는 과정이 규칙관리자의 수작업에 의존하고 있다. 본 연구는 온톨로지와 그래프 탐색 을 사용함으로써 이과정을 자동화하고자 하는 연구이다. 온톨로지에 있는 규칙의 일반적 패턴을 기반으로 하여 그래프 탐색을 이용해 규칙구성요소들을 조합함으로써 웹 페이지로부터 자동으로 규칙을 추출할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.447-456
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• 2004

정보추출은 한 문서에서 그 문서의 중심적 의미를 나타내는 특정 구성요소를 인식하여 추출하는 작업으로서, 이질적인 여러 정보소스로부터 균일화된 정보추출을 수행하기 위해서는 각 정보소스에 맞는 정보추출 규칙을 생성해야 한다. 기존 정보추출 규칙의 생성 방법에는 전문가에 의한 수동 생성 방법과 에이전트 프로그램에 의한 자동 생성 방법이 있는데, 수동 생성은 규칙의 정확성은 보장되나 확장성과 효율성에 문제가 있고, 자동 생성은 확장성은 있으나 규칙 생성 자체의 어려움과 생성된 규칙의 신뢰성이 문제점으로 대두된다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 방법의 문제점을 보완하여 추출 규칙의 정확성과 확장성을 동시에 제공하기 위해 지도 학습(supervised teaming)을 적용한 정보추출 규칙 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 사용자 인터페이스 에이전트를 사용하여 정보추출 규칙 생성을 위한 단서 정보를 사용자로부터 받고 이 정보를 바탕으로 에이전트가 XML로 표현된 규칙을 생성하는 것이다. 결과적으로 정보추출 규칙의 수동 생성과 자동 생성을 혼합한 형태가 된다. 사용자 인터페이스 에이전트는 규칙의 생성 뿐 아니라 기존의 규칙을 수정하거나 확장하는데도 이용된다. 구인 광고와 논문모집 공고와 관련된 정보소스에 대해 이 방법을 테스트한 결과 다른 기법에서 추출하지 못했던 정보를 추출할 수 있었고, 성능 면에서도 80% 이상의 정확도와 재현 율을 보였다. 본 시스템은 추후 정보 중재자 에이전트와 같은 응용 분야에 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.184-188
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• 2005

본 논문에서는 개념 기반 질의-응답 시스템에서 개념 규칙을 이용하여 해답을 추출하는 방법에 대하여 기술한다. 개념 기반 질의-응답 시스템은 질의문의 각 유형별 개념 정보를 이용하여 질의문을 분석하고 해답을 추출하는 시스템이다. 질의문의 키워드들을 개념에 따라 분류하고, 질의 유형별로 공통적으로 나타나는 개념들을 이용하여 개념 프레임을 정의한다. 또한, 개념 정보와 해답이 들어 있는 문장과 문단에서 공통적으로 나타나는 구문 특성을 이용하여 해답 추출을 위한 규칙을 작성한다. 개념 규칙은 형태 정보와 구문 정보를 포함하며, 질의 유형별로 따로 작성한다. 작성된 규칙을 이용하여 문서로부터 해답이 들어 있는 문장과 문단을 추출한 후 질의문의 해답 유형에 해당하는 개체를 해답 후보로 제시한다. 실험 결과 개념 규칙을 이용한 해답 추출의 정확도가 매우 높게 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.220-224
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• 2000

데이터 마이닝란 대량의 실제 데이터에서 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업이다. 본 논문에서 서로 관계가 정의되지 않은 데이터베이스의 각 테이블간에서 필요한 정보를 추출 또는 가공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 마이닝 기법인 연관 규칙은 어떤 사건이 일어나면 다른 사건이 일어나는 관련성을 의미하는 것이고, 제시된 규칙 기반의 데이터 마이닝 기법은 연관 규칙의 한 분야로서 데이터를 규칙 맞게 분류하는 기법이다. 이런 마이닝 기법을 구현하기 위해 인공지능 분야의 규칙 기반의 전문가 시스템을 사용하였고, 실 시스템인 GDS(Grating automatic Drawing System)에 적용하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.79-88
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• 1999

전문가 시스템의 지식베이스 구축에 필요한 규칙추출에 관련되는 지식공학자의 인력 부족자 전문분야에 적합한 지식공학자 확보에 따른 비용 증가, 지식공학자 수행 프로세스의 비 정형화로 인하여 특정한 전문가 시스템의 개발 때마다 관련된 지식획득 과정의 어려움 발생, 전문가 시스템의 지식베이스 특성이 고려되지 않은 개발 과정 수행에 따른 비현실적인 지식베이스 구축 등의 현존 문제점은 효율적인 전문가 시스템 개발의 장애 요인이 되고 있다. 이 논문에서는 전문가 시스템 개발에 있어서 체계적인 규칙추출을 위하여 지식베이스 구축에 관한 분석단계까지를 5개 단계로 세분화하여 지식획득과정을 강화하였고, 각 단계별로 지식공학자가 수행해야 하는 프로세스와 각 프로세스별로 지식공학자가 실질적인 작업을 통해 결과를 산출하는 태스크를 정형화하였다. 규칙추출 프로세스/태스크를 체계적으로 정형화하는 것은 성공적인 전문가 시스템의 개발에 도움을 줄 것이며, 개발자가 지식공학자의 역할을 대행할 수 있으므로 지식공학자의 확보 문제를 해결할 수 있다. 또한, 전문가 시스템의 적용 분야에 대한 확대 효과가 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.237-244
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• 2006

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.