• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.1
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• pp.123-151
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• 2005

In the world of Web pages, there are oceans of documents in natural language texts and tables. To extract rules from Web pages and maintain consistency between them, we have developed the framework of XRML(extensible Rule Markup Language). XRML allows the identification of rules on Web pages and generates the identified rules automatically. For this purpose, we have designed the Rule Identification Markup Language (RIML) that is similar to the formal Rule Structure Markup Language (RSML), both as pares of XRML. RIML is designed to identify rules not only from texts, but also from tables on Web pages, and to transform to the formal rules in RSは syntax automatically. While designing RIML, we considered the features of sharing variables and values, omitted terms, and synonyms. Using these features, rules can be identified or changed once, automatically generating their corresponding RSML rules. We have conducted an experiment to evaluate the effect of the RIML approach with real world Web pages of Amazon.com, BamesandNoble.com, and Powells.com We found that $97.7\%$ of the rules can be detected on the Web pages, and the completeness of generated rule components is $88.5\%$. This is good proof that XRML can facilitate the extraction and maintenance of rules from Web pages while building expert systems in the Semantic Web environment.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.721-729
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• 2004

최근에 학교 현장에서 제공하는 홈페이지는 학교의 정보화 능력을 가늠하는 척도가 되고 있으며 학생과 학부모 그리고 학교가 상호 의사소통 할 수 있는 좋은 장을 마련해주고 있다. 그러나 끊임없이 변화하는 학생들의 검색 패턴에 대해서 학교 홈페이지가 적절히 대처하지 못하고 있으며, 그들의 방문 목적 달성을 위한 충분한 안내를 제공함에 있어 한계를 가지고 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 사이트 접속자들의 행동 패턴 분석을 위해 웹서버 로그 데이터를 이용하고, 데이터 마이닝의 한 기법인 연관규칙을 적용하여 로그 데이터를 분석함으로써 사용자들의 의미 있는 행동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이렇게 추출된 행동패턴을 기반으로 하이퍼링크가 자동으로 생성되어 해당 웹페이지에 삽입됨으로써 특정 개인뿐만 아니라 공통의 다수가 편리하게 이용할 수 있는 적응형 학교 웹사이트 구축 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.273-276
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• 2019

본 논문에서는 열 및 전기특성 플라스틱 복합수지와 한글에 특화된 인공지능 기술을 개발하기 위한 조성/물성 정보 복합수지 지식베이스를 구축하고자 국내 특허 문헌에서 화학 용어를 추출하고자 한다. 이를 위해 전문용어가 많이 쓰인 특허 문헌의 특수성을 고려하여 UIMA(Unstructured Information Management Architecture) 규칙 기반의 라이브러리를 사용해 한국어 화학 용어 코퍼스를 구축하고 이를 기반으로 딥러닝 알고리즘 중 하나인 Bidirectional LSTM-CRF를 기반으로 특허 문헌에서 화학 용어를 자동으로 추출하는 알고리즘을 연구하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.323-328
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• 2000

국내에서 영한 자동번역 시스템을 1985 년부터 개발한 지 벌써 15년이 흐르고 있다. 15 년의 영한 자동번역 기술개발에도 불구하고 아직도 영한 자동번역 시스템의 번역품질은 40%를 넘지 못하고 있다. 이렇게 번역품질이 낮은 이유는 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. o 입력문에 대해 파싱할 때 오른쪽 경계를 잘못 인식함으로써 구조적 모호성의 발생문제: 예를 들어 등위 접속절에서 오른쪽 등위절이 등위 접속절에 포함되는 지의 모호성. o 번역 단위로써 전체 문장을 대상으로 한 번역패턴이 아닌 구나 절과 같은 부분적인 번역패턴으로 인한 문장 전체의 잘못된 번역 결과 발생. o 점차 증가하는 대용량 번역지식의 구축과 관련해 새로 구축되는 번역 지식과 기구축된 대용량 번역지식들 간의 상호 충돌로 인한 번역 품질의 저하. 이러한 심각한 원인들을 극복하기 위해 본 논문에서는 문틀에 기반한 새로운 영한 자동번역 방법론을 소개하고자 한다. 이 문틀에 기반한 영한 자동번역 방법론은 현재 CNN뉴스 방송 자막을 대상으로 한 영한 자동번역 시스템에서 실제 활용되고 있다. 이 방법론은 기본적으로 data-driven 방법론에 속하다. 문틀 기반 자동번역 방법론은 규칙기반 자동번역 방법론보다는 낮은 단계에서 예제 기반 자동번역 방법론보다는 높은 단계에서 번역을 하는 번역방법론이다. 이 방법론은 영한 자동번역에 뿐만 아니라 다른 언어쌍에서의 번역에도 적용할 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.688-693
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• 2007

본 논문은 인간과 로봇간의 효과적인 상호작용을 위한 로봇제스쳐의 자동생성 기법을 다룬다. 이는 텍스트 정보 만의 입력으로 의미 있는 단어에 대응되는 특정 제스쳐패턴이 자동적으로 생성되도록 하는 기법으로서 이를 위한 사전조사로 제스쳐가 출현하는 발화시점에서의 단어수집이 우선적으로 요구되었다. 본 논문은 이러한 분석을 위해 두 개 이상의 연속된 제스쳐 패턴을 효과적으로 표현할 수 있는 제스쳐 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델이 적용되어 구축된 제스쳐DB와 스크립트 기법을 이용한 로봇제스쳐 자동생성 방법을 제안한다. 제스쳐 생성시스템은 규칙기반의 제스쳐 선택부와 스크립트 기반의 동작 계획부로 구성되고, 집사로봇의 안내기능에 대한 모의실험을 통해 그 효용성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.277-280
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• 2019

본 논문에서는 화학분야 특허 문서에 존재하는 도표(TABLE) 데이터를 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 추출하고 정형화된 형태로 가공하는 방법을 제안한다. 특허 문서에서 도표 데이터는 실시예에서 실험결과나 비교결과를 간결하고 가시적으로 표현하기 위하여 주로 사용되나, 셀의 속성을 정의하는 헤더부분과 수치가 표현되는 값 부분의 경계가 모호하여 구조화하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 소량의 학습데이터를 구축하고 기계학습을 통해 도표에 존재하는 셀의 속성을 예측하고, 예측된 속성을 토대로 조성과 물성 정보를 자동으로 구분하여 추출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법을 활용하여 화학 분야 조성물 특허의 도표데이터에 시뮬레이션 결과 각 항목별 98.17%의 속성 예측 정확도를 나타내었으며 기존 규칙기반 연구보다 작업난이도, 예측정확도에서 우수한 성과를 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.3
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• pp.43-54
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• 1997

Knowledge acquisition is one of the most difficult problems in designing fuzzy systems. As application domains of fuzzy systems become larger and more complex, it is more difficult to find the relations among the system's input- outpiit variables. Moreover, it takes a lot of efforts to formulate expert's knowledge about complex systems' control actions by linguistic variables. Another difficulty is to define and adjust membership functions properly. Soin conventional fuzzy systems, the membership functions should be adjusted to improve the system performance. This is time-consuming process. In this paper, we suggest a new approach to design a fuzzy system. We design a fuzzy system using two neural networks, Kohonen neural network and backpropagation neural network, which generate fuzzy rules automatically and construct inference network. Since fuzzy inference is performed based on fuzzy relation in this approach, we don't need the membership functions of each variable. Therefore it is unnecessary to define and adjust membership functions and we can get fuzzy rules automatically. The design process of fuzzy system becomes simple. The proposed approach is applied to a simulated automatic car speed control system. We can be sure that this approach not only makes the design process of fuzzy systems simple but also produces appropriate inference results.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1509-1516
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• 2022

This paper presents a method to generate a model of the code implementation for UML state diagrams. First, it promotes the states of a state machine into objects, and then it structures the behavior model on the mechanism of a state diagram based on State design pattern. Then, it establishes the rules of generating the code implementation, and using the rules, the Java code mode is generated for the implementations of State Diagrams in Java syntax grammar. In addition, Structuring the information of the code model is necessary for generating Java code automatically. The meta information is composed of Meta-Class Model and Meta-Behavior Model, on which we could construct the automatic code generating engine for UML State Diagrams. The implementation model generation method presented in this paper could be used as a stand-alone engine, or included and integrated as a module in the UML tools.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.8
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• pp.825-836
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• 2010

The advancement of electronic records brought great changes of the records management system. One of the biggest changes is the transition from passive to automatic management system, which manages massive records more efficiently. The integrated Rule-Oriented Data System (iRODS) is a rule-oriented grid system S/W which provides an infrastructure for building massive archive through virtualization. It also allows to define rules for data distribution and back-up. Therefore, iRODS is an ideal tool to build an electronic record management system that manages electronic records automatically. In this paper we describe the issues related to design and implementation of the electronic record management system using iRODS. We also propose a system that serves automatic processing of distribution and back-up of records according to their types by defining iRODS rules. It also provides functions to store and retrieve metadata using iRODS Catalog (iCAT) Database.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.321-323
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• 2000

국어 사전은 자연 언어 처리에서 필요로 하는 많은 정보를 구조적으로 포함하고 있으므로, 사전으로부터 다양한 언어 지식을 자동으로 획득할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구는 이러한 자동 지식 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어 사전의 뜻풀이말 파서를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어 사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 구문 부착 말뭉치를 구축하고, 이 말뭉치로부터 통계적인 방법에 기반하여 문법 규칙과 확률을 자동으로 추출한다. 본 연구는 이를 응용한 확률적 차트 파서를 구현하는 것이다. 그 결과 고려대 태거보다 11.61%의 정확률 향상을 보였는데, 이로써 구문 구조 정보가 품사 태깅에도 유용함을 알 수 있었다.