• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.10
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• pp.75-80
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• 2018

In this paper, we propose heterogeneous lifelog mining model in health big-data platform. It is an ontology-based mining model for collecting user's lifelog in real-time and providing healthcare services. The proposed method distributes heterogeneous lifelog data and processes it in real time in a cloud computing environment. The knowledge base is reconstructed by an upper ontology method suitable for the environment constructed based on the heterogeneous ontology. The restructured knowledge base generates inference rules using Jena 4.0 inference engines, and provides real-time healthcare services by rule-based inference methods. Lifelog mining constructs an analysis of hidden relationships and a predictive model for time-series bio-signal. This enables real-time healthcare services that realize preventive health services to detect changes in the users' bio-signal by exploring negative or positive correlations that are not included in the relationships or inference rules. The performance evaluation shows that the proposed heterogeneous lifelog mining model method is superior to other models with an accuracy of 0.734, a precision of 0.752.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.1
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• pp.125-132
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• 2011

Fire monitoring system detects a fire based on the values of various sensors, such as smoke, CO, temperature, or change of temperature. It detects a fire by comparing sensed values with predefined threshold values for each sensor. However, to prevent a fire it is required to predict a situation which has a possibility of fire occurrence. In this work, we propose a fire recognition system using a fuzzy inference method. The rule base is constructed as a combination of fuzzy variables derived from various sensed values. In addition, in order to solve generalization and formalization problems of rule base construction from expert knowledge, we analyze features of fire patterns. The constructed rule base results in an improvement of the recognition accuracy. A fire possibility is predicted as one of 3 levels(normal, caution, danger). The training data of each level is converted to fuzzy rules by FCM(fuzzy C-means clustering) and those rules are used in the inference engine. The performance of the proposed approach is evaluated by using forest fire data from the UCI repository.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.555-565
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• 1999

The optimal identification algorithm of fuzzy systems is presented for rule-based fuzzy modeling of nonlinear complex systems. Nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input variables and fuzzy input subspaces, and parameters of a fuzzy model. In this paper, the rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification using the fuzzy inference methods and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. Two types of inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. The proposed hybrid optimal identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Here, a genetic algorithm is utilized for determining initial parameters of membership function of premise fuzzy rules, and the improved complex method which is a powerful auto-tuning algorithm is carried out to obtain fine parameters of membership function. Accordingly, in order to optimize fuzzy model, we use the optimal algorithm with a hybrid type for the identification of premise parameters and standard least square method for the identification of consequence parameters of a fuzzy model. Also, an aggregate performance index with weighting factor is proposed to achieve a balance between performance results of fuzzy model produced for the training and testing data. Two numerical examples are used to evaluate the performance of the proposed model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.362-367
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• 2019

본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.4
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• pp.169-179
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• 2005

Standard industry and occupation code are usually assigned manually in Korean census. The manual coding is very labor intensive and expensive task. Furthermore, inconsistent coding is resulted from the ability of human experts and their working environments. This paper proposes an automatic code classification system which converts natural language responses on survey questionnaires into corresponding numeric codes by using manually constructed rule base and example-based machine learning. The system was trained with 400,000 records of which standard codes was assigned. It was evaluated with 10-fold cross validation and was tested with three code sets: population occupation set, industry set, and industry survey set. The proposed system showed 76.63%, 82.24 and 99.68% accuracy for each code set.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.8 no.3
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• pp.69-86
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• 2003

A Protection Profile(PP) is a common security and assurance requirements for a specific class of Information Technology security products such as firewall and smart card. A PP should be included "TOE(Target of Evaluation) Security Environment", which is consisted of subsections: assumptions, treat, organizational security policies. This paper presents a new threats statement generation method for developing TOE security environment section of PP. Our survey guides the statement of threats in CC(Common Criteria) scheme through collected and analysed hundred of threat statements from certified and published real PPs and CC Tool Box/PKB that is included a class of pre-defined threat and attack statements. From the result of the survey, we present a new asset classification method and propose a threats statement generation model. The former is a new asset classification method, and the later is a production rule for a well formed statement of threats.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.88-90
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• 2022

영어 교육 시장이 증대되면서 영어 학습을 효과적으로 지원하는 다양한 학습 시스템들이 개발되고 있다. 영어문장을 구성하는 기본적인 단위는 어휘로 문장 전체의 의미를 파악하기 위해서는 어휘의 의미를 이해하는 것이 필수적이다. 따라서 영어 어휘 능력 향상을 위한 다양한 영어 어휘 학습 시스템들이 개발되고 있으나, 어휘가 사용되는 문맥을 고려하거나 동시에 학습하면 효과적인 어휘 등 어휘 학습에 효과적인 교수학습 방법의 원리가 적용된 영어 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 n 개의 영어 단어가 하나의 그룹으로 동시에 제시되면서 그 n개의 영어 단어가 모두 포함된 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 설계한다. 임의로 n 개의 영어 어휘가 주어졌을 경우 문맥에 맞게 영어 예문을 자동으로 생성하는 지능형 영어 문장 생성 모델이 본 연구의 핵심이다. 또한, 어휘 능력 평가에서 기존 어휘 학습 시스템과 같이 단순히 어휘를 얼마나 암기하고 있는지에 대한 평과 결과만을 제시하는 것이 아니라, 그룹별 취약 어휘 분석을 통해 효과적인 그룹 어휘 선택 규칙을 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 논문에서 제안한 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 통해 영어 어휘 학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2089-2090
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• 2006

본 논문은 기호 코딩 및 정보입자를 이용한 유전자 알고리즘의 전방향 퍼지 집합 기반 뉴럴네트워크 (Information Granules and Symbolic Encoding-based Fuzzy Set Polynomial Neural Networks ; IG and SE based FSPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델은 각 입력에 대해 MFs의 개수 만큼 규칙을 생성하는 Fuzzy 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)를 그대로 사용한다. 그리고 IG based gFSPNN의 평가을 위해 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능 및 근사화 능력의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.261-264
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• 2004

컴퓨터 전략 시뮬레이션 게임 설계에서는 Master ADU(Artificial Decision Unit)의 전략 수립을 위한 방법으로 다양한 기법들이 연구되고 있다. 특히 한정된 자원 하에서 게임을 사실적이고 지적인 기능을 구현하기 위해 치팅(Cheating)을 활용하거나 간단한 인공지능 기법이 적용되고 있다. 하지만 이 기법들은 사용자 적응성 및 전략 수립의 단순성을 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 전략 시뮬레이션 게임의 전략 수립 에이전트인 Master ADU(Artificial Decision Unit)를 위하여 셀룰라 오토마타의 초기 규칙 생성에 유전자 알고리즘의 교배 및 돌연변이, 적합도 평가를 거친 유전자 형을 적용한 혼합형 전략 수립 기법을 제안한다 이 기법은 ADU가 적합한 유전자 형을 생산 및 선택하여 사용자에 대해 적극적으로 학습할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.270-276
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• 2006

문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.