• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.211-223
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• 2018

본 논문에서는 실내 서비스 로봇들을 위한 로봇 중심의 방향 관계 표현과 추론 방법을 제안한다. 정성적 공간 관계 추론에 관한 많은 기존 연구들에서는 기준 물체를 중심으로 대상 물체의 상대적 방향 관계를 판별할 때, 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔다. 이러한 방향 관계 추론 방법들은 로봇 스스로가 기준 물체가 되어 다른 대상 물체들과의 방향 관계를 판별할 때, 로봇이 바라보고 있는 방향을 제대로 고려하지 않음으로써, 대상 물체의 방향 관계를 잘못 판별하는 사례들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 로봇을 중심으로 물체들의 상대적인 방향 관계를 판별할 때, 로봇의 위치 정보뿐만 아니라 로봇이 향하고 있는 방향 정보도 이용하는 로봇 중심의 방향 관계 표현과 방향 관계 추론 방법들을 제시한다. 로봇 중심의 방향 관계 추론 방법들은 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔던 기존의 콘 기반 추론, 행렬 기반 추론, 그리고 혼합 추론 방법을 확장하여 구현하였다. 터틀봇과 시뮬레이션 로봇을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 방향 관계 표현과 추론 방법들의 높은 성능과 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.601-608
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• 2015

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식 베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 방향 및 위상 관계 추론을 위한 효율적인 공간 추론 방법 중 하나로, 혼합 공간 추론 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전향 추론과 후향 추론을 결합한 혼합 추론 방식을 취함으로써, 불필요한 추론 계산을 줄여 질의 처리 속도도 향상될 뿐 아니라 공간 지식 베이스의 변화에 효과적인 대처가 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 기반으로 구현한 혼합 공간 추론기와 샘플 공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 혼합 공간 추론 알고리즘의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.165-167
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• 1999

공간 관계는 공간 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 중요한 역할을 한다. 만일 공간 객체간의 공간 관계를 미리 알 수 있다면, 비용이 많이 드는 질의 처리는 피할 수 있다. 공간 데이터에 대한 공간 관계의 질의를 효과적으로 답하기 위해서는 각 공간 객체들의 공간 관계 파악이 중요하다. 그러나 방대한 양의 공간 데이터에 대하여 객체간의 모든 공간 관계를 저장한다는 것을 사실상 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 자주 사용하는 공간 관계를 저장하고 자주 사용하지 않는 관계는 필요시 생성하는 것이 효율적이다. 본 논문에서는 공간 관계가 일부 주어졌을 때 주어진 공간 관계로부터 새로운 공간관계를 추론하기 위한 공간 관계 추론 규칙을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.397-406
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• 2014

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 방향 및 위상 관계를 효율적으로 추론할 수 있는 대용량 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 이 추론 알고리즘은 CSD-9 방향 관계들과 RCC-8 위상 관계들을 포함한 대용량 공간 지식베이스를 입력으로 가정하며, 이로부터 새로운 방향 관계와 위상 관계들을 추론해내기 위해 지식베이스에 대한 경로 일관성 검사와 교차 일관성 검사를 수행한다. 맵리듀스 프레임워크의 원리에 따라 추론 계산의 병렬성을 극대화하기 위해, 맵 단계에서는 대용량의 지식베이스를 다수의 노드들에 효과적으로 분할하여 분산시키고, 리듀스 단계에서는 분산된 지식베이스들로부터 새로운 공간 지식을 유도하도록 공간 추론 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서는 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플 공간 지식 베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 대용량 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권2호
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• pp.103-116
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• 2017

본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권12호
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• pp.774-779
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• 2015

본 논문에서는 단위 추론 작업들 간의 순차 처리와 반복 처리에 효과적인 인-메모리 방식의 고속 클러스터 컴퓨팅 환경인 Apache Spark을 이용한 대용량의 정성적 공간 추론기의 설계와 구현에 관해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 매우 효율적인 방법으로, 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 대규모 공간 지식베이스의 무결성을 검사할 수 있을 뿐만 아니라, 주어진 공간 지식베이스로부터 새로운 사실들을 유도해냄으로써 지식베이스를 확장할 수도 있다. 일반적으로 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 정성적 추론은 이접 관계들 간의 많은 조합 연산들을 포함한다. 본 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계 집합을 찾아내고 이들만을 포함하도록 조합 표를 축소함으로써, 추론의 효율성을 크게 개선시켰다. 또한, 본 추론기에서는 추론 성능 향상을 위해 Hadoop 클러스터 시스템에서 분산 추론 작업이 진행되는 동안 디스크 입출력을 최소화하도록 설계하였다. 대용량의 가상 및 실제 공간 지식베이스를 이용한 실험들에서, 본 논문에서 제안하는 Apache Spark 기반의 정성적 공간 추론기가 MapReduce 기반의 기존 추론기보다 더 높은 성능을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.13-15
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지는 지능형 서비스의 필수 요소로 인식되어 왔다. 현재 상황을 인식함에 있어 위치 인식이 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 연구들이 제안하는 2차원 공간에서의 위치 관계만으로는 지능형 서비스가 필요로 하는 상황 모델 구축에 부족하다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간에서의 위치 관계 인식 및 추론과정을 통한 3차원 상황 모델을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 3차원 공간 상황은 서비스가 제공되는 환경에 대한 입체적 상황을 제공함으로써, 보다 상세한 상황에 대한 정보를 제공하고 이에 준한 상황에 민감한 서비스를 제공할 수 있다. 3차원 상황 모델은 공간을 수평/수직의 격자로 분할하여 연속된 평면의 집합으로 분류하여, 각 평면들 사이의 연계 정보에 근거하여 만들어진다. 각 평면은 방향 정보와 위상 정보의 조합으로 구성되고 이들 정보는 추론 규칙에 의해 서로 변경될 수 있다.

• 감성과학
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• 제26권1호
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• pp.55-64
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• 2023

본 연구는 범주속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과 네트워크로 연결되었을 때 인과강도에 따른 속성추론을 검증했다. 인과범주에서 속성추론을 검증한 기존 연구들은 인과관계의 방향, 연결된 속성의 개수, 원인 혹은 결과의 여부 등에 따라 고유한 추론 패턴이 나타남을 보여주었다. 다만 기존 연구들은 인과관계에 따른 추론패턴을 주로 탐색했으며 인과관계의 효과가 인과강도에 따라 어떤 변화를 보이는지 확인한 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 공통원인(실험 1), 공통효과(실험 2) 네트워크에서 인과강도에 따른 속성추론을 검증했다. 이를 위해 참가자들에게 속성들이 인과적 관련성을 가지는 범주를 학습하게 한 다음 속성추론 과제를 실시하도록 했다. 실험 결과 인과관계 뿐만 아니라 인과강도 역시 속성추론에 중요한 영향을 미쳤다. 인과강도가 강할 떄 공통원인 속성에 대해서는 추론이 약해진 반면 공통효과 속성에 대해서는 추론이 강해졌다. 또한 인과강도가 강할 때 공통원인이 존재하는 경우 결과속성들에 대한 추론이 강해진 반면 공통효과에서는 반대의 결과가 나타났다. 특히 공통효과에서는 인과강도가 강할 때 인과적 절감이 더 뚜렷하게 나타났다. 이 결과들은 인과적 범주에서의 속성추론에서 참가자들은 인과관계 뿐만 아니라 인과강도를 고려한다는 것을 일관성있게 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.769-772
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• 2014

Jeopardy 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는 인물, 지리, 사건, 역사 등을 포함하는 광범위한 지식베이스와 이를 토대로 한 빠른 시공간 추론 능력이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 하둡/맵리듀스 프레임워크를 이용하여 방향 및 위상 관계를 추론하는 효율적인 대용량의 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크의 특성을 고려하여 병렬 분산처리의 효과를 높이기 위해, 지식 분할 문제를 맵 단계에서 해결하고, 이것을 토대로 리듀스 단계에서 효과적으로 새로운 공간 지식을 유도하도록 설계하였다. 또한, 본 알고리즘은 초기 공간 지식베이스로부터 새로운 지식을 유도할 수 있는 기능뿐만 아니라 초기 공간 지식베이스의 불일치성도 미연에 감지함으로써 불필요한 지식 유도 작업을 계속하지 않도록 설계하였다. 본 연구에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제시한 공간 추론 알고리즘과 공간 추론기의 높은 성능을 확인 할 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.452-457
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• 2015

본 논문에서는 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 다양한 정성적, 정량적 질의 처리 기능을 제공할 뿐만 아니라, 초기 지식 베이스에 관한 공간 추론을 통해 보다 풍부한 질의 결과를 도출할 수 있는 공간 질의 처리기인 SQUERY를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기는 풍부한 질의 결과 도출을 위해, 초기 공간 지식베이스에 전향 공간 추론을 수행하여 공간 지식베이스를 미리 확장해둔다. 또한, 본 시스템은 공간 객체들 간의 위상 및 방향 관계를 나타내는 정성적 공간 지식들뿐만 아니라, 개별 공간 객체의 기하학적 데이터를 포함하는 정량적 공간 지식들도 기하학적 연산을 통해 공간 질의 처리에 이용할 수 있는 기능을 제공한다. OSM(Open Street Map) 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.