• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권2호
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• pp.115-122
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• 2016

기존 건축물의 구조 안전성평가와 보수 보강 시에는 해당 건축물의 상태를 정확히 알기 위해 현장 또는 실험실에서의 실험을 수행하는 경우가 많고 최초설계 단계와 다르게 시공된 건축물의 실제 상태 등을 구조해석 모델에 반영하게 된다. 이 경우, 각종 실험값을 전통적인 통계학적 방법은 구조기술자가 지닌 경험과 지식은 구조모델링 및 해석에서 아무런 가치를 더 할 수가 없다. 본 논문은 현장 및 실험실에서 얻은 단순한 실험값을 구조기술자의 축적된 경험과 지식을 변수로 활용하여 보다 유효하게 구조해석 모델에 필요한 데이터로 개선하는 방법으로서 통계학적인 베이스 경신법을 이용한 안전성평가 방법에 대해 살펴보았다. 구조기술자의 적절한 판단이 변수로서 포함되면 적은 개수의 샘플 수로도 비교적 정확한 값의 최종 예측값을 산정할 수 있어 전통적인 통계학적 접근에 비해 보다 실제값에 근접한 예측값을 구할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.141-150
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• 2000

기존의 퍼지 규칙 기반 전문가 시스템 언어에는 크게 세 가지 단점들이 있다. 첫째, 복합 객체 추론 기능이 없으며, 둘째, 의미적으로 이해하기 쉽고 개념적으로 사용하기 용이한 퍼지 추론을 지원하지 못할 뿐 아니라, 세째, 지식 표현과 추론 방식이 기존의 데이터베이스 모텔과 구문이나 의미에서 현격 한 차이를 보이고 있기 때문에 서로 통합되기 어렵다. 본 논문에서는 이 세가지 단점들을 해결하기 위한 퍼지 객체 추론 모델의 정형화를 보이고, GIS 응용을 예로 들어 제시하는 모델이 데이타베이스내 GIS 복합 객체들을 자연스럽게 모델링하고, 이들 사이의 퍼지 추론을 성공적으로 수행함을 보인다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.281-289
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• 2010

기존의 국방 M&S 시스템에서의 에이전트는 계급과 역할에 따른 계층적인 모습을 갖추고 있지만, 상하위 에이전트는 동일한 속성을 보유함에 따라 서로 구별되는 특징이 없고, 에이전트의 의사결정 수준은 스크립트 기반 또는 유한 상태 기계 기반으로서 주변 환경의 변화에 기계적으로 반응하는 낮은 수준에 머무르고 있다. 이러한 기존 에이전트의 문제를 극복하기 위해서 본 논문에서는 HEAP (Hierarchical Encapsulation and Abstraction Principle) 기반의 지능 에이전트를 제안한다. HEAP 기반의 지능 에이전트는 엔진베이스 모델링 방법을 사용하여 엔진모델과 지식베이스 모델을 분리시킴으로써 모델링이 용이하고 시스템의 모듈화와 추상화를 보다 유연하게 할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이를 함정전투 시뮬레이션에 적용하여 타당성을 검증하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권6호
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• pp.567-584
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• 2005

시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 시간 속성을 가진 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술이다. 대표적 데이타마이닝 기법인 연관규칙과 분류기법은 실세계의 여러 응용분야에서 사용된다. 그러나 대부분의 데이타가 시간 속성을 포함함에도 불구하고 기존의 기법들은 시간 속성을 고려하지 않고 주로 정적인 데이타에 대한 지식 탐사만이 진행되었다. 그리고 시간 데이타에 대한 데이타마이닝 연구들은 데이타의 발생시점과 시간 제약조건을 추가한 지식 탐사에 중점을 두고 있어 데이타가 포함한 시간 의미나 시간 관계를 탐사하는데 부족하였다. 이 논문에서는 시간 클래스 연관규칙에 기반한 시간 연관적 분류기법을 제안한다. 이 기법은 분류규칙 생성을 위해서 연관적 분류에 시간 차원을 포함하여 확장한 시간 클래스 연관규칙에 의해 탐사된 규칙들을 적용하는 것이다. 그러므로 이 기법은 기존의 분류 기법들에 비해 더 유용한 지식탐사가 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.587-592
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• 2004

본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스 시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안한 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템의 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC ver. 2.0을 이용하여 설계되었으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 확인 및 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권10호
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• pp.773-784
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• 2001

웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들의 많은 문서 데이터 베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한문서들의효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되는 문서들을 제공할것으로 판단되는 문서 데이타베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이타베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야한다. 본 논문에서는 이러한 효율적인 분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트를 제안한다. 신경망 에이전트는 질의 검색 예제들을 통하여 얻어진 질의에 대한 관련도 피드백 정보에 기반하여 역전파 알고리즘으로 분산 정보 검색 지식을 학습한다. 충분히 학습한 후의 신경망 에이전트는 주어진 질의에 대하여 관련 문서 데이타베이스들을 찾아내고 그 문서 데이타베이스들로부터 관련되는 문서들을 검색한다. 실험에서 제안된 신경망 에이전트 시스템을 구현하여 정보 검색 성능을 널리 알려진 기존의 분산 정보 검색 기법을 사용했을때 비교함으로써 신경망 에이전트의 유용성을 예증한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.27-40
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• 2023

많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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• pp.98-105
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• 1993

본 논문에서는 설계 경험이 적은 설계자가 효율적으로 선급규정을 이용하여 선체설계를 할 수 있도록, 범용 전문가시스템 쉘(Shell)인 NEXPERT를 이용하여, 선체 구조설계를 지원할 수 있는 전문가시스템을 개발하였다. 먼저, 선급규정집(LLoyd Rule)과 기존의 rule scantling프로그램으로부터 지식을 추출하고, 이를 바탕으로 객체지향개념에 의해 지식의 그룹핑과 계층화를 시도하였다. 또한, NEXPERT가 갖고 있는 외부 프로그램과의 접속기능 (Cellable Interface)을 이용하여 각종 설계에 필요한 프로그램과 실적선 데이타베이스를 접속하였다. 특히, Motif를 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface:GUI)를 도입하였고, 설계자가 결과에 대해 검토를 할 수 있도록 Knowledge tracing기능을 부여함으로써, 사용자 지향의 구조부재 치수 결정 지원 전문가 시스템을 개발하였다. 이러한 연구를 통해 범용 전문가시스템이 선박설계에 이용될 수 있다는 가능성을 보였으며, 그 추구해야할 방향을 설정하였다. 특히, 어떤 설계결정에 이르는데 관여한 규칙들을 보여주며, 객체로 정의된 설계부재들의 값을 확인하게 함으로써 설계자가 효율적인 설계를 수행할 수 있게 되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.703-705
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• 2002

최근 컴퓨터 해킹이 커다란 사회적 문제로 대두되고 있다. 물론 시스템 보호를 위한 많은 상용 제품들이 존재하지만, 침입피해 상황에서는 대부분의 경우, 시스템 관리자의 현장 경험에 의존하는 실정이다. 따라서 시스템 관리자는 기존의 침입에 관한 해결방법 뿐만 아니라, 새로운 위협들에 대한 대처방안을 항상 준비 하여야 한다. 이러한 침입상황을 시스템 관리자들에게 교육하기 위하여, 본 논문에서는 모의 훈련환경을 설계하고 구현하였다. 본 시스템의 특징은 우선, 지식베이스로부터 동적으로 생성되는 학습 주제들로 이루어진 교과 과정을 학습자에게 제시한다. 학습자에 의해 선택된 학습 주제는 학습목표로 간주되고, 이 주제는 교수 계획에 의해 다수의 임무(mission)들을 생성한다. 학습자는 각 임무에서 주어진 상황을 가상의 UNIX명령어들을 직접 사용하여 모의 실험해 봄으로써 임무 완수에 필요한 지식을 숙지할 수 있게 된다. 시스템은 임무 완수에 요구되는 해 경로(solution paths)를 유지함으로써, 학습자의 문제 해결 과정을 감독할 수 있고, 도움을 요구하거나 실수를 할 때 적절한 힌트를 제공한다. 시스템은 웹 기반의 클라이언트/서버 구조로 설계되어, 학습자는 브라우저만으로도 학습이 가능하고, 자바 애플릿으로 이루어진 가상 운영체제 하에서 직접 침입대처 상황을 학습 할 수 있다.