• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.67-81
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• 2006

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.17-23
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• 2017

국가 직무능력 표준(NCS)은 국가가 산업군의 직무에 필요한 지식과 기술, 태도 등을 체계적으로 분류하여 국가 인재 양성을 효율적으로 진행하도록 하는 표준이다. 온톨로지는 인간의 개념 속에 있는 추상적인 정보들을 컴퓨팅이 가능하게 정형적으로 표현하게 해주는 기법으로 현재 단순 DB에 저장되어 있는 NCS 체계도 온톨로지화하여 지식관리를 정형화할 필요성이 있다. 본 연구는 NCS와 온톨로지 융합연구로, 방대한 NCS 직무중 "응용SW 엔지니어링" 직무에 대한 NCS 온톨롤지를 설계 및 구현하여 해당 직무의 지능형 지식관리 및 추론검색을 가능하게 하였다. 또 해당 직무의 능력단위요소들의 학습 콘텐츠 구조의 정형화 명세서로 일관성을 유지할 수 있도록 해 주며, 전체 NCS 직무 온톨로지로 확장 구현할 수 있는 토대를 제공하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.67-76
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• 2019

본 연구에서는 다중 라벨링이 되어 있는 이미지 데이터를 대상으로 시멘틱 세그멘테이션을 활용한 효율적인 오브젝트별 영역 분류 기법을 연구한다. 이미지 데이터에 포함된 색상 정보, 윤곽선, 명암, 채도 등 다양한 픽셀 단위 정보와 프로세싱 기법뿐만 아니라 각 오브젝트들이 위치한 세부 영역을 의미 있는 단위로 추출하여 추론 결과에 반영하는 실험을 진행하고 그 결과에 대해 논의한다. 이미지 분류에서 훌륭한 성능을 검증받은 뉴럴 네트워크를 활용하여 비정형성이 심하고 다양한 클래스 오브젝트가 포함된 이미지 데이터를 대상으로 어떤 오브젝트가 어디에 위치하였는지 파악하는 작업을 진행한다. 이러한 연구를 기반으로 향후 다양한 오브젝트가 포함된 복잡한 이미지의 실시간 세부 영역 분류를 진행하는 인공지능 서비스 제공을 목표로 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제61권3호
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• pp.499-519
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• 2022

본 연구는 비와 비율에 대한 한국과 싱가포르의 관점을 비교·분석하고 두 나라의 교수·학습 방법이 어떻게 전개되는지를 양적 추론의 측면에서 탐색하였다. 연구 결과 교과서에 제시된 문제 상황, 단위의 유형, 단위 사용 방법, 두 양의 종류와 관계 및 표현 방법 등 전반적으로 많은 차이가 나타났다. 이를 통해 한국과 싱가포르는 비와 비율에 대한 서로 상이한 관점을 취하고 있으며, 특히 한국은 다른 선행연구와는 구분되는 독특한 관점을 취하고 있다는 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 비와 비율과 관련된 교과서와 교수·학습 방법의 개선을 위한 시사점을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.175-187
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• 2011

곤충 종은 환경생태학적 종 다양성 보존과 국가적 생물자원 활용전략 관점에서 중요한 역할을 하기 때문에 생태계의 주요 구성요소로 인식되고 있다. 곤충 종 보존과 육성을 위해서는 곤충전문가는 물론 곤충비전문가인 일반인과 학생들도 곤충에 관심을 가질 수 있는 곤충관찰학습 환경이 요구된다. 그러므로, 곤충식별은 관찰학습에 있어서 주요학습의 동기유발 요인이 된다. 현재 서비스하고 있는 온라인 곤충 종 분류검색시스템은 시간 소모적이며, 곤충 종에 대한 지식이 부족한 일반인들이 곤충식별의 도구로 사용하기에는 많은 노력을 요구하기 때문에 비효율적이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 일반인들이 자연 생태계에서 관찰한 내용을 바탕으로 곤충식별을 도와주는 스마트폰 기반의 유러닝시스템인 곤충 종 식별추론 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 곤충관찰정보와 생물학적 곤충특성과의 유사도에 기반하여 추론검색을 수행한다. 이를 위해, 생물학적 곤충특성을 목, 과, 종 단위의 27개 항목으로 분류하고, 관찰 단계별 유사도 지표를 제안하였다. 또한, 본 연구의 유용성을 보이기 위하여 추론검색 프로토타입시스템을 개발하고, 기존의 분류검색시스템과의 곤충식별 비교테스트를 하였다. 실험결과, 본 연구의 추론검색 방법이 곤충식별의 효과성에 있어 더 우수함을 보였고, 검색시간에 있어서도 보다 효율적인 시스템이 될 수 있음을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제13권1호
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• pp.1-11
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• 2010

본 연구는 NRC(2001)의 수학 실력(Mathematical Proficiency)의 구성요소 즉 개념적 이해, 절차상의 능숙, 전략적 능력, 적응 추론, 생산적 성향 등을 바탕으로 교육청 단위 평가에서 수학 실력의 구성요소별 문항 수와 학생들의 성취도를 조사해 봄으로써 그 시사점을 도출하였다. 수학적인 문제를 공식화하고 표현하고 그리고 풀 수 있는 전략적 능력(strategic competence)을 요구하는 문항이 40%로 가장 많았고, 적응 추론(adaptive reasoning)과 개념적 이해(conceptual understanding)를 요구하는 문항에서는 80%가 넘는 높은 정답률을 보이는 반면, 가장 문항 수를 가진 전략적 능력(strategic competence)을 요구하는 문항은 생산적 성향을 제외한 요소들 중에 가장 낮은 정답률을 나타냈다. 앞으로 초등학교 수학평가에서 수학 실력의 균형적인 평가가 필요하고, 평가 결과가 교사의 교수 활동과 수업 방법을 개선하는데 활용되어야 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.135-141
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• 2008

사이버 침해사고와 해킹의 위험성이 증대되고 있다. 이를 해결하기 위하여 정보보호기술중에서 보안위험분석 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 평가를 위해서는 적지 않은 평가비용, 수개월의 평가기간, 평가 참여인원, 평가후의 보안대책비용, 보안관리비용에 대한 부담이 클 수밖에 없다. 이에 따라, 본 논문에서는 정량평가 형태의 위험분석평가를 프로젝트단위로 관리하며, 평가기간 및 적정 평가자 선정을 위한 사례기반추론알고리즘을 이용한 위험분석방법론 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-7
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• 2023

본 논문에서는 MIPS 아키택처 기반 펌웨어의 정적분석 환경을 구축하기 위한 방법으로, $gp 레지스터와 페이지 입상도를 활용한 베이스 주소 후보군 선정 방식을 제안한다. 해당 연구는 기존 연구의 귀납적 추론을 통한 베이스 주소 후보군 선정 방식의 단점인 베이스 주소 탐색 시간 단축을 위한 방법으로 기존 베이스 주소 후보군 선정방식 내 $gp 레지스터를 탐색의 기준점을 바탕으로 페이지 단위의 탐색을 수행하는 방법을 제시한다. 이후, 제시된 방법을 바탕으로 베이스 주소탐색 도구를 구현 및 정적분석 환경구축을 통해 대상 도구의 타당성을 증명하고자 한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존 귀납적 추론을 통한 후보군 선정 방안보다 속도 면에서 더 우수함을 나타낸다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.165-165
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• 2021

전 세계적으로 하천 수질이 저하되고 있다. 이는 수생태계의 손상을 야기하고 인류를 위한 하천의 물 공급원 기능에 저해 요소로 작용한다. 오염된 수생태계에 대한 효과적인 맞춤형 관리전략을 수립하려면 수질의 시공간적 변동 요인을 이해하는 것이 중요하다. 시간적 및 공간적 변동성이 모두 중요하지만, 본 연구에서는 낙동강 전체 유역에서 나타나는 공간적인 변동성에 집중하여 하천 수질의 공간적 차이에 영향을 미치는 요인을 식별하고 그들의 상대적 중요성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 낙동강 유역 전역의 40개 수질오염총량관리 단위유역에서 5년 동안 수집된 하천 총인 농도와 유역특성 자료를 사용하였다. 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성을 식별하기 위한 통계모델 선정을 위해 완전 탐색 접근법과 베이지안 추론이 적용되었다. 완전 탐색은 두 단계에 걸쳐 진행되었으며, 1 단계 완전 탐색의 결과로 유역특성 자료들의 중요도가 선정되었으며 2 단계 완전탐색 결과로 통계모델이 우선 선정되었다. 우선 선정된 통계모델은 베이지안 추론을 통해 모델의 정확도와 불확실성이 분석되었고 공간적 변동성 분석을 위한 최적 모델이 선정되었다. 본 연구의 결과로 낙동강 하천 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성에 대한 통찰력이 제공된다. 또한 식별된 주요 유역특성은 유역특성 변화에 대한 하천의 수질 반응을 예측하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.