• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.59-65
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• 2017

M&S의 발전과 더불어 국방 M&S등 인간의 의사결정을 포함하는 분야의 요구가 증대되는 현실에서 AI기술을 활용한 모델링 연구가 각광받고 있다. AI는 복잡한 문제 해결을 위한 방법임은 분명하나 M&S에서 요구되는 입력시점과 처리시간 등의 논리적 시간을 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 AI 기술인 규칙기반 전문가시스템을 논리적 시간을 고려한 규칙구조 "IF-THEN-AFTER"와 추론엔진으로 재설계한 시간기반의 전문가 시스템을 제안하고, 기존의 규칙기반 전문가 시스템과의 차이를 설명하기 위한 간단한 예제를 들어 논리적 분석을 시도하였다. 그 결과로 제안하는 시간기반의 전문가 시스템 모델은 일반적인 규칙기반 전문가시스템과 다르게 입력시점과 추론시간에 따라 다른 결과를 보임을 알 수 있으며, 이는 M&S에서 요구되는 논리적 시간을 고려한 AI의 문제해결이 가능함을 의미한다.

• 정보관리학회지
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• 제25권1호
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• pp.149-171
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• 2008

차세대 인터넷 기술로 각광받은 시맨틱 웹의 완전한 사용은 도메인 영역의 지식표현과 지식추론의 성능에 달려있다. 특히 표현된 지식을 기계가 이해하여 인간과 도메인들 간의 상호작용을 위해서는 더욱 형식적이고 명시적인 지식과 추론 표현이 기반된 웹 온톨로지 구축이 중요하다. 더구나 웹 온톨로지간의 상호작용은 시맨틱 웹의 기술적 완성을 위한 중요 요소이나 현재 웹 온톨로지의 구축을 위한 표준화된 모델링 방법의 부족으로 인해, 구축된 웹 온톨로지의 상호작용과 이해가 어려운 상황이다. 따라서 이같은 문제를 해결하기 위해 본 논문은 온톨로지의 지식 표현과 추론에 따른 단계를 명확하게 정의하고 정의된 각 단계에 따라 기술논리의 TBox와 ABox의 지식표현 구조와 SWRL 기반의 추론 규칙을 바탕으로 하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 제안된 웹 온톨로지 모델링 과정에 따라 웹 온톨로지들을 구축하였고, 구축된 웹 온톨로지들의 추론에 따른 상호작용 성능을 실험하여 본 논문의 유용성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.241-243
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• 2003

지능형 정보 에이전트 시스템에서 사용되는 디폴트 규칙 시스템의 결론 집합을 생성하기 위한 추론 과정에서 불일치를 발생할 수 있는 새로운 오순 상황을 제시하고, 이를 해결할 수 있는 새로운 의미론을 정의한다. 확장 논리 프로그램은 추론된 결과 집합에서 같은 심벌이 양의 부호와 음의 부호를 동시에 가진 형태로 존재하는 경우에 모순이 발생하게 된다. 막장 논리 프로그램에 기반을 둔 디폴트 추론 시스템에서도 이런 모순을 가지게 되며, 이 문제를 해결하기 위한 방법이 정의되어 있다. 하지만, 비단조 추론을 하는 디폴트 규칙 시스템에서는 이런 문제 외에도 모순이 발생하게 된다. 하지만, 기존의 연구에서는 이러한 문제를 해결하는 방범이 고려되지 않았다. 최근에 들어서 디폴트 규칙 시스템은 지능형 에이전트에 내재되면서 에이전트간의 협상과 업데이트 등에 많이 사용되고 있다. 만일, 에이전트 내에서 규칙 시스템이 모순 상황이 발생하는 경우 예기치 않은 손실이 발생하게 된다. 따라서 결론 집합을 일관성 있게 추론하는 것은 지능형 에이전트 시스템의 신뢰성을 높이기 위해서 반드시 필요한 사항이다. 더욱이 에이전트 시스템의 사용분야가 지속적으로 늘어나는 상황에서 기존에 제안된 모순 이외에 각 분야에서 특성에 따라서 발생 가능한 모순이 발생하게 되며, 이 문제를 해결하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 기존에 정의된 모순 외에 발생 가능한 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 새로운 규칙 시스템의 의미론을 정의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.359-362
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• 2020

본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.731-734
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• 2003

최근에 개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측성 및 분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일 색상기반의 색채 심리를 파악하는데 RGB 컬러정보를 분석하여 퍼지논리와 추론을 이용하여 감성을 인식하는 방법을 제안하였다. 제안된 감성인식 방법을 알슈울러와 해트왹(Alschuler and Hattwick)의 색상에 대한 감성 상태를 파악하는데 적용한 결과. 제안된 감성인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.277-285
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• 2007

본 연구는 시맨틱웹 응용의 중심 기술인 웹 온톨로지의 표현과 추론을 위해 서술 논리와 규칙언어를 기반으로하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 현재 웹 온톨로지 표현 언어인 OWL DL은 서술 논리에 근거하여 표현되는 것이나, 기계나 온톨로지 공학자가 OWL로 기술된 온톨로지를 직관적으로 이해하고 공유할 수 있는 형식적이고 명시적인 온톨로지의 지식 표현은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 시맨틱웹이 목적하는 웹 온톨로지 구축을 위한 웹 온톨로지 모델링 방법으로 웹 온톨로지 모델링 계층을 제안하고, 제안된 각 계층에 따라 서술 논리의 TBox와 ABox의 구조와 SWRL을 기반으로 지식을 표현하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 웹 온톨로지 모델링 방법의 성능 검증을 위해 제안 방법에 따라 웹 온톨로지를 구축하였고, SPARQL과 TopBraid의 DL Inference를 이용하여 구축된 웹 온톨로지의 성능을 검증하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권3호
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• pp.85-101
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• 2008

온톨로지를 이용한 시맨틱 웹은 의미 기반의 표현 수단으로써 기존의 웹이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 차세대 웹의 표준으로 인식되고 있다. 시맨틱 웹에 표현된 정보를 최대로 활용하기 위해서는 온톨로지에 대한 질의 검색 및 추론 기능이 필요한데, 대부분의 시맨틱 웹 도구들은 RDF 메타데이터 구조에 따른 Triple 기반의 저장 구조를 이용함으로 인해 온톨로지 추론을 위한 의미 단위의 복합 질의를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기술 논리(DL)에 기반하여 온톨로지 데이터 구조와 일치하는 저장 구조를 설계하고, 이를 이용하여 시맨틱 웹 온톨로지에 대한 질의 검색 도구를 개발함으로써 온톨로지 추론을 위한 효율적인 복합 질의 검색을 지원할 수 있는 개선 방법을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 방법을 구현한 시스템인 SMART-DLTriple을 기존의 시스템과 비교하여 그 성과를 평가하였다. 개선된 온톨로지 질의 검색 방법은 온톨로지 추론의 성능 향상에 기여하여 실용적인 온톨로지 추론 시스템의 개발에 도움을 줄 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.820-823
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• 2005

개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간의 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 색채는 아동의 감성과 성격을 이해할 수 있는 중요한 요소이다. 또한 아동은 자신의 심리 상태나 갈등을 그리기나 낙서 등의 작업을 통해서 아동의 감성을 무의식적으로 표출하는 경우가 많다. 따라서 아동이 선호하는 색채를 통해 아동의 감성상태를 파악할 수 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉, 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중에서 시각(색채)에 따른 감성 상태를 파악하기 위하여 아동이 그린 그림의 색채를 분석한다. 그리고 퍼지 논리와 퍼지 추론 규칙을 적용하여 감성 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 감성 처리 방법을 알슈울러와 해트윅(Alschuler and Hattwick)과 박재명의 색채에 따른 감성 상태에 적용한 결과, 제안된 감성 처리 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제7권2호
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• pp.191-207
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• 1999

공간과 관련된 의사결정문제 해결에 필요한 취득가능한 자료나 정보는 불완전하거나 부정확하며, 많은 부분 자연산어(natural language)로 기술되어 있다. 이 같은 정보들을 컴퓨터를 이용하여 처리하기 위해서는 결국 컴퓨터로 하여금 인간이 사용하는 자연어를 이해할 수 있도록 애매한 특성의 언어값(Linguistic value)을 정량적으로 기술할 필요가 있다. 이를 위해 퍼지집합(fuzzy set) 이론을 퍼지논리(fuzzy logic)가 대표적인 방법론으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 부정확하거나 불명확한 자료 및 정보를 기반으로 의사결정문제를 지능적으로 처리하기위해 사용자가 가장 이해하기 쉬운 자연어로 『언어모델』을 구축하고, 평가사안이나 의사결정문제가 불명확하게 서술될 경우 컴퓨터를 이용한 구조화 및 추론을 통한 문제해결이 가능하도록 퍼지추론기관구축을 위한 일련의 논리적 개념과 구축과정을 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.658-660
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• 2005

실세계의 시각정보로부터 식별된 물체정보를 이용하여 장면에 대해 설명하는 컨텍스트를 추론하는 시각 기반 장면 이해 문제에서는 변화가 많고 불확실한 환경을 극복해야 할 뿐만 아니라, 사용자의 요구 사항을 잘 반영해야 하고 궁극적으로는 지도(teaching)가 가능해야 한다. 본 논문에서는 불확실성 극복을 위해 확률적 접근 방법을 사용하고, 사용자의 요구를 실시간으로 반영하기 위해 논리 네트워크를 이용한 상호 작용 학습 방법을 제안한다. 몇 가지 테스트 환경에서 사용자에 의해 제공되는 논리적, 부분적, 실시간 정보를 이용하여 제안하는 상호작용 학습을 수행한 결과, 장면인식 에이전트의 기능 장 및 적응이 가능하고 새로운 기능의 지도가 가능함을 알 수 있었다.