• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.5
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• pp.405-410
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• 2002

In this paper, fuzzy system modeling using new hierarchical structure is suggested for the complex and uncertain system. The proposed modeling technique Is to decompose the fuzzy rule base structure into the above-rule base and the sub-rule base. By applying hierarchical fuzzy rules, they can be used efficiently and logically. Also, hieratical fuzzy rules can improve the accuracy and the transparency of structure in the fuzzy system. The genetic algorithm is applied for optimization of the parameters and the structure of the fuzzy rules. To show the effectiveness of the proposed method, fuzzy modeling of the complex nonlinear system is provided.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.15 no.2
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• pp.304-313
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• 2012

Uncertainty increases as a result of environment change and change of individual decision-making in extreme weather. This study consider individual decision-making which has been not covered until now. The purpose of this study is making Agent-Based Model to predict it more accurate that how much change travel demand in heavy rain and heavy snow. Through this model, it can be utilized to forecast travel demand, changes in travel behavior and traffic patterns. It will be also possible to predict discomfort index and risk of accidents.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.1 no.1
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• pp.23-37
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• 2000

EDI is basically the concept of computer-to-computer exchange of messages relating to various types of activities or business areas, such as banking, trade, medicine, publishing, etc. Therefore, security, reliability and special functionality will be implicit requirements of EDI systems. We will design access control model to content security of these requirements. Access controls in information systems are responsible for ensuring that all direct access to the entities occur exclusively according to the access modes and rules fixed by security policies. On this paper, security policies for access control model are presented from the viewpoints of identity-based, rule-based, role-based policy. We give a design of access control model for secure EDI service based on the derived access control rules and operations to enforce the defined security policies. The proposed access control model provides integrity, confidentiality and a flow control of EDI messages.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.284-288
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• 2006

본 논문은 시맨틱 웹 기술이 융합된 지식기반 정보유통 플랫폼(OntoFrame-K$^{(R)}$)의 추론 서비스 시스템 (OntoThink-K$^{(R)}$)에서 이용되는 Persistent Model인 DBMS기반의 온톨로지 확장 모델에 대해 설명하고자 한다. OntoFrame-K$^{(R)}$는 대용량의 지식 데이터를 다루기 때문에 기존에 개발된 온톨로지 추론 엔진을 이용할 경우 많은 한계점을 가지게 된다. 따라서 우리는 대용량의 지식 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며 추론의 신뢰성과 정합성을 가지는 온톨로지 확장 모델을 설계, 구현하였다. 본 모듈은 OWL과 인스턴스 데이터를 트리플 형태로 변환하여 입력 받은 후, 온톨로지 스키마 규칙과 사용자 정의 규칙을 이용한 정방향 추론 방법으로 추론 서비스에서 필요한 지식데이터들을 생성하는 역할을 한다. 본 모델은 DBMS를 이용하여 대용량의 지식 데이터를 저장할 수 있으며, 추론 규칙에 따른 정방향 추론을 통해 지식 모델을 확장하기 때문에 데이터의 정합성이 보장된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.254-256
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• 2020

자연언어처리 문제에서 딥러닝 모델이 좋은 성능을 보이고 있고 딥러닝 결과는 구조화된 결과를 내놓는 경우가 많다. 딥러닝 모델 결과가 구조적인 형태를 가지는 경우 후처리 통해 특정 구조에 맞는 제약을 가해주는 경우가 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 제약을 규칙에 기반하지 않고 직접 학습을 통해 얻고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1859-1862
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• 2003

기존의 IDS는 침입 가능성이 있는 데이터에 대해 많은 양의 경보데이터를 발생시키고 이를 모두 로그의 형태로 저장한다. 이 때 대량의 로그 기록이 생성되는데, 이 대량의 로그가 기록된 데이터는 관리자가 실제로 위협적인 침입을 식별하고, 침입 행위에 신속하게 대응하는 것을 어렵게 한다. 따라서 이 논문에서는 IDS가 발생시킨 대량의 경보데이터를 규칙 기반 방법론을 적용하여 침입탐지에 필요한 데이터만 추출하여 로그에 기록함으로써 관리자가 IDS 관리를 효율적으로 할 수 있는 모델을 제시한다. 이 모델은 실시간으로 갱신되는 규칙에 의해 경보데이터 중 불필요한 것은 제거하고, 유사한 것은 통합함으로써 신속한 침입 탐지를 가능케 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.123-129
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• 2001

지금까지 한국어 품사 부착을 위해 다양한 모델이 제안되었고 95% 이상의 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 4-5%의 오류는 실제 응용 분야에서 많은 문제를 야기시킬 수 있다. 이러한 오류를 최소화하기 위해서는 오류를 분석하고 이를 수정할 수 있는 규칙들을 학습하여 재사용하는 방범이 효과적이다. 오류 수정 규칙을 학습하기 위한 기존의 방법들은 수동학습 방법과 자동 학습 방법으로 나눌 수 있다 수동 학습 방법은 많은 비용이 요구되는 단점이 있다. 자동 학습 방법의 경우 모두 변형규칙 기반 접근 방법을 사용하였는데 어휘 정보를 고려할 경우 탐색 공간과 규칙 적용 시간이 매우 크다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초기 모델에 대한 오류 수정 규칙을 효율적으로 학습하기 위한 새로운 방법으로 결정 트리 학습 방법을 확장한 통계적 결정 그래프 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 두 가지 실험을 수행하였다. 초기 모델의 정확도가 높고 말뭉치의 크기가 작은 첫 번째 실험의 경우 초기 모델의 정확도 95.48%를 97.37%까지 향상시킬 수 있었다. 초기 모델의 정확도가 낮고 말뭉치 크기가 큰 두 번째 실험의 경우 초기 모델의 정확도 87.22%를 95.59%로 향상시켰다. 또한 실험을 통해 결정 트리 학습 방법에 비해 통계적 결정 그래프 학습 방법이 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.235-238
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• 2000

대용량의 데이터베이스에서 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 불필요한 지식을 제거한 지식베이스의 구축이 필요하다. 사용자의 언어적인 질의에 대해 대용량의 데이터베이스에서 불필요한 규칙을 제거한 최소지식베이스를 구축한다. 또한 불완전한 데이터베이스로부터 규칙들을 일반화한 근사함수에 기반하여 규칙 추출의 중요도를 나타낸다. 그리고 앞에서 생성된 최소지식베이스를 통해 언어적 변수에 대한 퍼지 연산을 수행하여 추론값을 도출할 수 있는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.919-922
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• 2001

최근 인터넷의 확산에 따라 여러 가지 침해사고 발생이 증가하고 있어서 시스템을 안전하게 관리하기 위한 노력들이 행해지고 있다. 본 논문에서는 NFR의 N-code언어를 이용하여 Shieh 모델의 침입패턴을 탐지할 수 있는 규칙 기반 침입 탐지를 설계 및 구현한다. 제안하는 침입 탐지는 웹 기반에서 Shieh 침입 탐지 모델을 N-code 언어로 변환하여 침입 탐지여부를 쉽게 발견한다. 그리고 다양한 규칙들을 정의하고 이를 바탕으로 하여 취약점을 보완할 수 있도록 침입 탐지 시스템을 구현한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.289-294
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• 2022

의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.