• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.173-178
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• 2005

지식 베이스는 대량의 인적 물적 자원을 투입하고 철저한 설계에 기반하여 구축하여야 하는 부담이 큰 자원이다. 그렇지만, 지식 베이스 없이 다양한 응용 분야와 서비스를 만족시키는 시스템을 구축할 수 없기 때문에 그 중요성을 인정하지 않을 수 없다. 기존의 지식베이스 구축에 있어서 간과했던 것들의 하나는 응용 분야와 서비스를 명확히 하고, 해당분야에 안는 지식 베이스를 선택해야 한다는 것이다. 어휘의미망을 포함하여 시소러스를 범용 또는 여러 분야에서 구축하고 있으나 이들이 어떤 서비스에 도움이 되는지를 확실히 분석하지 못함으로 인해 응용 시스템에서 제 기능을 다하지 못하고 있으며, 온톨로지 또한 근본적으로 분야와 활용 목적에 의존적이어서 이를 고려하여 설계를 하지만 시소러스나 용어 사전과 같은 기본적인 지식 베이스와의 연계를 통한 효율성 재고라는 측면에서 약점을 보여왔다. 본 연구에서는 사용자 질의와 실 데이터간의 어휘 불일치 해소를 위해 시소러스를 설계 구축하고 온톨로지의 사례화 결과인 인스턴스와 연동시킴으로써 연구자 간 협업 지원 서비스를 제공할 수 있는 기반 자원으로서의 지식 베이스 구축에 초점을 둔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.329-332
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• 2000

지식기반시스템에서 지식의 일관성을 유지하는 것은 신뢰성 있는 추론 결과를 위해서 필수적인 요소이다. 추론은 지식을 기반으로 행해지기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 새로운 지식이 지식베이스에 첨가되기 전에 기존의 지식베이스의 지식들과 첨가될 지식과의 일관성 여부를 검사한 후 일관성이 유지될 때만 지식이 첨가되는 시스템을 구축하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.465-469
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• 2018

본 논문에서는 지식베이스 완성을 위한 새로운 모델, KBCNN을 소개한다. KBCNN 모델은 CNN을 기반으로 지식베이스의 개체들과 관계들 사이의 연관성을 포착한다. KBCNN에서 각 트리플 <주어 개체, 관계, 목적어 개체>는 3개의 열을 가진 행렬로 표현되며, 각각의 열은 트리플의 각 원소를 표현하는 임베딩 벡터다. 트리플을 나타내는 행렬은 여러 개의 필터를 가지고 있는 컨볼루션 레이어를 통과한 뒤, 하나의 특성 벡터로 합쳐진다. 이 특성 벡터를 가중치 행렬과 내적 하여 최종적으로 해당 트리플의 신뢰도를 출력하게 된다. 이 신뢰도를 바탕으로 트리플의 진실 여부를 가려낼 수 있다. 지식베이스 완성 연구에서 가장 많이 사용되는 데이터셋인 FB15k-237을 기반으로 한 실험을 통해 KBCNN 모델이 기존 임베딩 모델들보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.198-202
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• 2000

차세대 검색 엔진의 모형으로 일컬어지는 질의/응답 시스템을 개발하는데 있어서 보다 정확하고 유연한 검색 결과를 제공하기 위하여 개념망에 기반한 지식베이스 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 기존의 개념망에 속성 구조를 추가한 확장 개념망과 속성에 의해 분류되는 정답문서 집합으로 구성되는 지식베이스를 이용한 질의/응답 시스템을 제안한다. 본 논문의 지식베이스에서 정의한 속성은 질의/응답에서 정답문서를 효과적으로 연계시켜 사용자에게 보다 유연한 정답을 제공할 수 있게 한다. 본 논문에서는 경제 분야의 지식베이스의 활용예를 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.741-744
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• 2014

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.71-77
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• 2019

개체 연결은 자연어 문장 안에서 나타난 개체를 지식베이스의 URI에 연결하는 작업이다. 그러나 지금까지는 새로운 개체를 지식베이스에 등록하여 지식베이스를 확장하려는 시도가 아직 없었다. 본 논문에서는 지식베이스에 새로운 개체를 등록하는 방법인 "개체 발견" 과정과, 이를 평가하는 방법인 "반복적 개체 연결"에 대한 순서와 실험 방법을 정의하였다. 실험 결과를 통해 개체명을 많이 등록할수록 새로운 URI를 잘 찾아내는 장점이 있지만, 기존의 개체 연결 성능에 악영향을 미쳐 적절한 개체 검증 과정이 필요함을 보였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제29권1호
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• pp.1-13
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• 1992

본 논문은 선박의 초기설계와 중앙단면 설계용 지식베이스 시스템을 개발하고 지식공학이 선체구조 설계 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 검토하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 첫째 구조설계에 적합한 지식베이스 전문가 시스템 개발용 도구(tool)인 E.1을 개발하였다. E.1은 C언어로 작성되었고 구조설계 과정을 효율적으로 뒷받침해주기 위해서 자동 반복 계산과 재추론 기능을 갖고 있다. 둘째 살물선의 초기설계시 주요치수 추정과 중앙단면 설계를 위한 지식베이스를 개발하였다. 이 지식베이스들은 통계적 경험식, 선급 규정, 경험적 지식 등을 rule, fact, table로 표현하여 구성하였다. 셋째 지식베이스의 추론을 통하여 중앙 단면 최적 설계 프로그램의 입력 자료를 생성하고 최적화 프로그램을 수행시키는 통합(hybrid) 시스템을 구축하였다. 넷째 보강판 설계용 지식베이스 시스템을 개발하기 위해 최적화 결과의 회귀분석을 이용하는 간이 설계법을 적용해 보았다. 이 시스템을 사용하여 살물선과 보강판의 설계과정을 보이고 그 결과를 검토해 보았다. 앞으로 E.I와 성능 개선과 더 우수한 지식베이스가 축적됨에 따라서 선체 구조설계에 사용되는 기존의 CAD 시스템의 성능이 크게 보완될 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.183-193
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• 1997

추론엔진과 지식베이스를 기반으로 하는 전문가 시스템은 사용목적에 맞게 구성되며,인간의 사고 방식을 모방한 컴퓨터가 올바른 해를 도출시키도록 하는데 궁극적인 목표가 있다. 즉, 추론의 효율성이 전문가 시스템의 효율성을 좌우한다. 시스템이 어떠한 목적을 갖는가에 따라서, 추론 방법과 지식표현 방법등이 결정된다. 최근 추론의 효율성을 극대화하기 위해 이용되고 있는 지식표현 및 추론 방법으로는 Rete, TREAT 등의 트리 표현을 사용하는 전향추론, 관계리스트를 사용하는 직접추론 등이 있다. 전문가 시스템의 성능은 추론을 얼마나 효율적이고 정확하게 하는지에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이러한 추론의 효율성이 지식베이스의 구축형태와 밀접한 관련을 이용하여 효율적인 추론 엔진을 구성하였다. 지식의 표준화가 모듈화가 쉬운 생성규칙을 사용하여 지식을 표현하였으며 , 사용자의 요구에 의해 전향추론, 후향추론이 수행되도록 하였다. 본 논문에서는 추론을 효율적으로 하기위한 기본 방법중, 지식표현을 보다 더 효과적으로 구축하는 방법을 택하였다. 기존의 지식표현방법을 살펴보고, 이를 기반으로 새로운 지시표현 방법인 ECBM(extedned clause bit matrix)과 ERCBM(extended clause bit matrix)을 제안하고 이를 이용하여 전향추론, 후향추혼이 가능한 추론엔진을 구축하였으며 이 두 지식표현을 이용하여 구축되어진 추론엔진을 비교하였다. 이 추론엔진은 기존에 시스템과는 달리 전향, 후향이 모두 효율적으로 수행되어지며, 모든 지식에 대해 적용이 가능한 강력한 범용성을 갖고 있다.

• 기계저널
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• 제35권4호
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• pp.322-336
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• 1995

오늘날의 세계 시장에서는 그 경쟁이 점점 복잡해지고 있다. 이 경쟁에서의 승리는 적절한 시 기에 적절한 새모델을 제시하느냐에 달려 있다. 불행히도 제품설계 및 제조사이클에는 종종 많은 시간이 요구되는 루프가 포함되어 있다. 즉 설계변경과 재작업 사이클 때문에 시자출하 시간이 지연된다. 이러한 변화를 동적으로 취급하고 적절한 시점에 적절히 이동할 수 있는 전략을 개 발하는 것이 오늘날 세계경쟁에서의 성공에 필수적이다. 이러한 문제점들의 해결방안으로 동시 공학, 혹은 지식베이스 시스템을 포함하는 지식베이스 엔지니어링(KBE:knowledge-based engineering)이 소개되는데 이러한 지식베이스엔지니어링은 기존의 제품개발 방법론을 개선하기 위한 지능적인 설계도구로서 컴퓨터를 사용하는 새롭고 흥미로운 가능성을 제시한다. 이러한 설계도구는 조직적이고 체계적으로 지식을 수집하여 활용함으로써 동시공한(concurrent engineering)방법론을 효율적으로 수행하는 데에 매우 유용하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권8호
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• pp.560-569
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• 2001

지식 기반 정보검색 시스템에서의 질의 확장은 단어간의 의미 관계를 고려한 지식베이스를 필요로 한다. 기존의 단순 마이닝 기법은 사용자의 선호도를 고려하지 않은 채 연관 단어를 추출하므로 재현율은 향상되나 정확도는 저하된다. 본 논문에서는 단어간의 의미 관게를 고려한 연관 단어 중에서 사용자가 선호하는 연관 단어만을 포함하는 정확도가 향상된 최적화된 연관 단어 지식베이스 구축을 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 분야의 웹문서를 8개의 클래스로 분류하고, 각 클래스별 웹문서에서 명사를 추출한다. 추출된 명사를 대상으로 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관 단어를 추출하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자가 선호하지 않은 연관 단어를 지식베이스의 구축 대상에서 제외시킨다. 본 논문에서 제안된 Apriori 알고리즘과 유전자 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Apriori 알고리즘은 상호 정보량과 Rocchio 알고리즘과 비교하며, 유전자 알고리즘은 TF.IDF를 이용한 단어 정제 방법과 비교한다.