• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.397-406
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• 2000

대부분의 국방정보시스템의 소프트웨어는 높은 가용성, 신뢰성, 신속성, 정확성 등을 요구하는 대규모이면서 복잡한 실시간 시스템이다. 이러한 국방정보시스템의 소프트웨어 개발사업에 있어서 저비용 고효율의 미개국방경영 건설을 위하고 강한 전투력을 육성하기 위해서는 국방정보시스템의 효율적인 소프트웨어 개발사법이 요구된다. 따라서, 국방정보시스템의 소프트웨어 사업관리자가 개발사업을 관리하고 감독하는데 있어서 개발자와 사용자간의 조정 및 통제 기능을 수행하고 해당 국방정보시스템의 특성을 파악하여 성공적인 사업수행을 할 수 있도록 기술적인 사업관리 측면에서 구체적이고 상세화된 방안/지침을 제공하기 위한 전문가시스템의 지식베이스 도메인 지식개발에 관한 연구이다. 기존의 국방정보시스템의 사업관리자가 경험을 동해 축적해 온 기술, 정책, 아이디어, 노하우 등에 대한 지식을 습득하고 사업 관련자료에서 제시한 소프트웨어 생명주기 단계별 방안이나 지침 등을 바탕으로 하여 식별된 사실이나 내용을 지식베이스로 구축하여 국방정보시스템의 사업관리자가 필요로 할 때 설명모듈을 거쳐 임무 및 세부활동사항을 게시하여 줌으로써 사업관리 경험이 부족하거나 사업관리자가 교체되었을 때 사업관리자들이 업무를 지속적으로 연계시켜 임무수행이 가능하도록 기초/기반 여건을 제공하고자 한다. 본 논문은 국방정보시스템의 소프트웨어 개발사업에서 소프트웨어 생명주기 단계별 사업관리자의 임무 및 세부활동사항 지원용 전문가시스템을 개발할 때 이용할 수 있도록 도메인 지식을 개발하는 것이며 논문의 결과를 활용시 기대되는 효과는 본문을 참고 바란다.의 장점을 취합하여 설계되었다. 본 시스템은 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.41 no.4
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• pp.229-250
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• 2007

This paper suggested a way to solve the problems by using domain experts who are already in the significant level of knowledge in those fields. For the purpose of achieving our goal, a very simple and efficient approach to construct the knowledge-base which can play an important role in providing researchers with essential information in need was proposed. In addition, the Adaptive R&D Information Service Portal with a new schema structure and a construction method of representing expert's knowledge efficiently was developed. With the simplicity and expandability of the proposed system it can be a good model for a similar system to be developed.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.28-32
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• 2002

웹 상의 많은 정보들 속에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 일은 쉽지 않다. 사용자가 의도하는 양질의 정보 제공을 위해 특정 영역과 관련한 정보 제공 시스템이 .개발되고 있다. 이전 시스템은 특정 영역 관련 지식베이스를 토대로 하여 웹 문서를 수집해 놓고, 사용자에게 정보를 제공한다. 본 논문에서는 전문 사이트 내에 문서간의 유사성을 토대로 하여 동물 영역에 대한 효과적인 문서 클러스타링(clustering)에 관해 실험하였다. 기존의 방법에서는 문서의 분류나 질의어와 관련한 문서 선택이나 순위 결정이 주로 텀(term)을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 각 문서 내의 텀 뿐만 아니라 HTML 태그(tag), 지식베이스에 WordNet의 계층구조를 적용한 data를 활용하고, SVD(Singular Value Decomposition)를 사용하여 문서간의 관계를 밝혀내어 문서 분류 및 수집에 이용하였다. 특정 영역의 전문 문서를 많이 제공하는 사이트에 적용하여 좋은 결과를 볼 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.85-93
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• 1992

본 논문은 한글-한자 변환에 있어서 여러 대응 한자를 갖는 동형이의어의 모호성 해소 방법을 제안한다. 기존의 변환 방법은 사용자의 개입으로 이루어지므로, 사용자에게 많은 부담을 주고 변환 효율을 떨어뜨린다. 한자선택에 있어서 동형이의어 문제의 근본적 해결을 위해, 본 시스템에서는 의미 분석을 이용한 한글-한자 변환기를 제안한다. 이를 위해 격문법과 관련어 지식 베이스(thesaurus)를 사용한다. 격문법을 사용하여 서술어를 중심으로 관련된 격틀의 의미를 분석한다. 그리고 합성어의 경우에 합성어의 구성 형태에 따라 격문법을 사용하거나 관련어 지식 베이스에서의 의미 근접성을 사용한다. 본 논문은 이와 같이 의미 분석 및 개념 정보를 기반으로 하는 동형이의어의 모호성 해결 방안을 제시하고 이를 반영한 한글-한자 변환 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.177-178
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• 2010

단어 의미 중의성은 자연언어처리 분야에서의 주요 관심 분야이다. 한국어에서의 단어 의미 중의성 문제는 다른 언어에 비하여 연구가 미흡한 상태이다. 기존 연구에서는 빈도 수에 기반한 공기 정보 벡터를 이용한 방법에서 처리되지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 사전에 기반한 상위어 추출 시에 정형화된 형태가 아닌 경우에 어려움이 발생하였다. 본 논문에서는 상호정보량을 추가하여 공기 정보 처리 과정 시에 발생하는 오류를 최소화 하였다. 또한 대상 명사의 상위어 추출 문제를 해결하기 위해 어휘 지식 베이스를 적용하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.582-587
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• 2021

한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.263-264
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• 2013

기존의 도서관 정보서비스는 도서관 업무담당자에 의한 1:n 방식의 온라인 지식서비스만을 강조하였다면 스마트 도서관시스템에서는 빅데이터를 통해 지식을 생성, 검증, 분류하여 지능형지식, 실감형지식, 맞춤형지식, 체험형지식 등을 제공할 수 있다. 또한 빅데이터를 활용한 다자간 콘텐츠 공유, 상호 의견 교환이 가능하며, 집단지성에 의해 구축되는 학습 콘텐츠 및 지식 베이스는 국가의 지식자원 경쟁력을 향상시킬 수 있으며, 차세대 이러닝 환경에서의 지능형 튜터링을 통해 창의적 인재육성, 공교육의 질적 향상, 사교육비 절감, 교육 기회 균등 배분, 지역 및 계층 간 위화감 해소 등 국가정책 목표 실현할 수 있다. 제안된 빅데이터 기반의 스마트도서관 정보서비스시스템에서는 멀티테넌트 환경에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 시스템을 구현하였다. 또한 연결방식으로는 N고객:1인스턴스, 제공 프로그램은 동일한 코드 사용, 커스터마이징은 고객이 테넌트별 환경 설정을 통해서 직접 수정가능, 데이터는 테넌트별 자료를 공유해서 사용할 수 있으며 기존의 디지털도서관 시스템 서비스의 단점을 해결할 수 있도록 성능을 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.891-894
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• 2021

온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.1 no.1
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• pp.87-94
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• 1997

There are many kinds of complicated equipments in the chemical plants. So the chemical plants have high possibility of accidents. Hazard analysis is one of the basic tasks to ensure the safety of chemical plants. However, it has many shortcomings. To overcome the problems, there have been attempts to automate this work by utilizing computer technology, particularly knowledge-based technique. However, many of the past approaches are lacking in properties: safeguard consideration, accident diversity, cause and consequence diversity, pathway leading to accidents, and various hazard analysis reasoning. Therefore, in this study, three analysis algorithms were proposed using multimodel approach, and a hazard analysis system, AHA, was developed on G2. The case study was solved with AHA system successfully.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.11
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• pp.795-813
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• 2001

Sophisticated geometric structure analysis must be preceded to create electronic document from logical components extracted from document image. this paper presents a knowledge-based method for sophisticated geometric structure analysis of technical journal pages. The proposed knowledge base encodes geometric characteristics that are not only common in technical journals but also publication-specific in the form rules. The method takes the hybrid of top-down and bottom-up techniques and consists of two phases: region segmentation and identification. Generally, the result of segmentation process does not have a one-to-one matching with composite layout components. Therefore, the proposed method identifies non-text objects such as image, drawing and table, as well as text objects such as text line and equation by splitting or grouping segmented regions into composite layout components. Experimental results with 372 images scanned from the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence show that the proposed method has performed geometrical structure analysis successfully on more than 99% of the test images, resulting in sophisticated performance compared with previous works.