• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.121-124
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• 2009

현재 홈 네트워크 환경은 각 디바이스들을 위한 독립적인 서비스 보다 모든 디바이스를 통합관리 지원하는 지능적인 홈 오토메이션 서비스로 발전하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 신원확인만으로 댁내의 모든 디바이스들을 사용자 개인의 특성에 맞게 자동 제어할 수 있는 지능형 홈 오토메이션 시스템을 제안한다. 등록된 사용자의 정의된 규칙을 이용하여 가정내의 모든 디바이스들을 자동 제어한 수 있는 조건기반엔진을 설계하여 모든 디바이스를 독립적으로 제어하는 방식을 보완함으로써 지능적인 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.255-264
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• 1993

요즈음 구축되는 지식기반시스템은 다목적, 다사용자에 의한 활용 필요성 때문에 지식베이스가 점점 커지고, 축적된 전문지식을 공유할 필요성이 점점 커진다. 따라서, 이렇게 형성된 여러개의 다양한 지식베이스를 지속적으로 관리할 수 있는 메카니즘이 필요하다. 이런 메카니즘의 구축에 객체 지향 데이타베이스 관리시스템의 기술과 지식 기반시스템의 기술이 통합 활용되어야 하기 때문에, 지식베이스의 확장과 응용 영역확대에 따른 데이타, 규칙, 그리고 지식의 공유 및 지속성을 유지하는 한편, 이에 필요한 추론방법의 변화를 분석하여 지식베이스가 분산되어 있더라도 이를 효율적으로 활용할 수 있는 추론엔진을 설계하고, 여러 사용자가 필요한 지식기반시스템을 사용할 수 있도록 지식베이스의 공유를 위한 지속적 관리시스템의 설계를 그 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.775-777
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래와 함께 홈네트워크상의 장비들의 연결과 제어를 통해 다양한 서비스를 제공하는 기술이 차세대 정보기술 산업을 주도할 태풍의 핵으로 부상하고 있다. 본 논문에서는 OSGi 표준을 기반으로 한 지능형 에이전트를 구성하여, 가정 내의 가전기기, 통신기기를 제어하고 상황에 적합한 서비스를 추론하여 제공해주는 기술을 제안한다. 헬스케어(health-care) 서비스, 베이비케어(baby-care) 서비스, 사용자 편리를 위한 개인화 서비스, 방법(security) 서비스등이 상황 추론을 통해 제공되는 서비스의 대상이 된다. OSGi 플랫폼상에서 지능형 에이전트는 각 서비스에 의존적으로 구현되며, OSGi 번들 형태로 존재하여 프레임워크나 다른 에이전트의 변화없이 쉽고 간편하게 OSGi상에 등록(register)하고 취소(unregister)하는 것이 가능하다. 이러한 에이전트에 규칙기반의 상황 추론이 가능한 엔진을 장착하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 서비스 컴포넌트들의 역할을 돕는 지능형 시스템을 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.777-779
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• 2011

현재의 컴퓨터 설문 시스템은 지필형 설문에 비해 여러 가지 이점이 있지만 처리절차 또는 규칙들이 시스템에 하드 코딩(Hard Coding)되기 때문에 설문이 변경되면 설문처리 엔진을 수정 또는 재구현해야 한다. 이러한 문제를 해결하고자 기존에 능동문서를 도입한 컴퓨터 설문 시스템인 능동문서 기반의 웹 설문 시스템(WINAD: The Web Interview System with Active Documents)을 구현하였다. 하지만 WINAD 시스템은 응답자의 참여도를 높이거나 응답률을 최대화할 수 있는 플래쉬, 플랙스, 실버라이트 등 인터렉티브한 설문지 작성 환경을 제공하지 않는다. 브라우저 상호호환성과 웹접근성 문제를 발생시키기 때문이다. 본 논문에서는 WINAD 시스템을 모바일 및 다양한 브라우저 환경에서 동작가능 하도록 HTML5 기술을 적용한 웹표준 기반 능동형 설문 시스템을 설계하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.12
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• pp.2406-2412
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• 2007

Recently, there are many researches about natural language processing programs using artificial intelligence methods. But the researches mostly concentrate on Korean morphological analyses and there are few researches about application of the results of Korean morphological analyses. In this paper, we implemented a natural language conversation program that NPC in games can talk with users by natural language sentences using the results of morphological analyses and a rule-based inference method. We proposed representation and implementation methods of rules suitable for the processing of natural language conversation using NEO, a rule-based inference engine. In the experiment using rules and facts about knowledge of conversation for diet counselor NPC, we could verify that natural conversation results were produced.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.258-265
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• 2005

전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다. 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰의 차별화된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.744-747
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• 2010

운율구 경계 예측은 TTS(Text-To-Speech) 엔진이 정확하고 자연스러운 음성합성을 하기 위해 꼭 필요한 기술이다. 하지만, 소프트웨어나 하드웨어적 자원을 많이 요구하는 기술이기 때문에 실행 환경의 제약을 많이 받는다. 본 논문에서는 소형 전자제품과 같이 제한된 환경에서도 안정적으로 실현되는 경량화 운율구 경계 예측 시스템의 개발 과정과 결과에 대하여 설명한다. 운율구 경계 예측 시스템의 필수 요소인 형태소 분석기의 경량화와 전통적인 규칙 기반 운율구 경계 예측 기술과 달리 품사 분석과 구문 분석이 필요하지 않은 운율구 경계 예측 기술을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.60-75
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• 1999

품사 태깅은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 부분인 구문 분석, 의미 분석의 전처리로 사용되고, 독립된 응용으로 언어의 정보를 추출하거나 정보 검색 등의 응용에 사용되어 진다. 품사 태깅은 크게 통계에 기반한 방법, 규칙에 기반한 방법, 이 둘을 모두 이용하는 혼합형 방법 등으로 나누어 연구되고 있다. 포항공대 자연언어처리 연구실의 자연 언어 처리 엔진(SKOPE)의 품사 태깅 시스템 POSTAG는 미등록어 추정이 강화된 혼합형 품사 태깅 시스템이다 본 시스템은 형태소 분석기, 통계적 품사 태거, 에러 수정 규칙 후처리기로 구성되어 있다. 이들은 각각 단순히 직렬 연결되어 있는 것이 아니라 형태소 접속 테이블을 기준으로 분석 과정에서 형태소 접속 그래프를 생성하고 처리하면서 상호 밀접한 연관을 가진다. 그리고, 미등록어용 패턴사전에 의해 등록어와 동일한 방법으로 미등록어를 처리함으로써 효율적이고 강건한 품사 태깅을 한다. 한편, POSTAG에서 사용되는 태그세트와 한국전자통신연구원(ETRI)의 표준 태그세트 간에 양방향으로 태그세트 매핑을 함으로써, 표준 태그세트로 태깅된 코퍼스로부터 POSTAC를 위한 대용량 학습자료를 얻고 POSTAG에서 두 가지 태그세트로 품사 태깅 결과 출력이 가능하다. 본 시스템은 MATEC '99'에서 제공된 30000어절에 대하여 표준 태그세트로 출력한 결과 95%의 형태소단위 정확률을 보였으며, 태그세트 매핑을 제외한 POSTAG의 품사 태깅 결과 97%의 정확률을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.7
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• pp.875-880
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• 2005

OWL(Web Ontology Language) is the Ontology Standard Language and the a lot of Ontologies are being constructed in OWL. But the research on the extension of OWL is also progressing because of the limit of representation power of in OWL language. The W3C suggests the SWRL(Semantic Web Rule Language) based on the combination of OWL and RuleML(Rule Markup Language), which is improved in the representation of rule. Thus, both OWL and SWRL are used for developing ontologies. However, research on inference of ontologies written in both languages is just begun. These day, for the inference of ontologies written in both languages, ontologies and divided in to two parts. The part written in OWL and written in SWRL. For the inference of the part written in OWL, Racer, a DL based inference engine, is used and for the other part Jess, a rule-based engine, is used. In this paper, we will propose three methods for integrated inference of the OWL part and the SWRL part of ontologies using Jess and some tools for ontology inference : OWLJessKB and SWRL Factory

• Journal of KIISE
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• v.42 no.8
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• pp.998-1009
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• 2015

In recent years, there has been a growing interest in RDFS Inference to build a rich knowledge base. However, it is difficult to improve the inference performance with large data by using a single machine. Therefore, researchers are investigating the development of a RDFS inference engine for a distributed computing environment. However, the existing inference engines cannot process data in real-time, are difficult to implement, and are vulnerable to repetitive tasks. In order to overcome these problems, we propose a method to construct an in-memory distributed inference engine that uses a parallel graph structure. In general, the ontology based on a triple structure possesses a graph structure. Thus, it is intuitive to design a graph structure-based inference engine. Moreover, the RDFS inference rule can be implemented by utilizing the operator of the graph structure, and we can thus design the inference engine according to the graph structure, and not the structure of the data table. In this study, we evaluate the proposed inference engine by using the LUBM1000 and LUBM3000 data to test the speed of the inference. The results of our experiment indicate that the proposed in-memory distributed inference engine achieved a performance of about 10 times faster than an in-storage inference engine.