본 논문은 분석가들에게 Naive Geography에 기반 한 형상 추출기술과 상식적 공간추론 기술을 제공하는 문제 해결 환경인 NG Analyst의 개발 사례에 대해 다뤘다. 지형과 각각의 객체에 대한 구성 정보는 분산된 지형공간의 지식을 사실적으로 묘사하는 추론집합에 의해 표현되며 사용자가 형상정보를 인지적으로 이해할 수 있도록 3차원으로 표현한다. 여러 그래픽 적인 요소들로 표현된 Naive Geography 정보들은 분석가들에게 실세계의 공간과 객체들을 유사하게 구성하여 제공함으로서 직관적으로 이해하고 상호작용 할 수 있는 문제 해결 환경을 제공한다.
기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 여러 컴퓨팅 객체가 협업을 통해 주어진 문제를 해결하게 된다. 유연성과 자율성을 갖는 유비쿼터스 환경 기반의 시스템을 구축하기 위해서는 전문적인 지식 뿐 아니라 인간이 갖는 상식 수준의 정성적 지식에 기초한 문제 해결 방식이 필수 불가결하다. 또한 정성적 지식에 기초한 문제 해결 방식은 주요한 컴퓨팅 객체인 인간의 적극적인 참여를 유도하는데 유용하다. 본 논문에서는 정성적 추론을 소각로 모델링에 적용하여 소각로에서 발생할 수 있는 이상 징후에 대한 정성적 정보를 사용자에게 제공하는 시스템에 대하여 소개하고자 한다. 본 시스템은 멀티 에이전트 기반 플랫폼으로 설계하여 유비쿼터스 환경에서 협업을 통한 원격의 서비스를 제공할 수 토대를 구축하였다. 본 시스템은 프로타입이 구현되어 여러 소각로 예제에 적용되어 그 실효성을 입증할 수 있었다.
업무 능률을 높이기 위해 일정의 입력이나 변경 및 삭제를 체계적인 관리하는 일정관리 에이전트에 대한 연구가 수행되고 있다. 사용자와의 지속적인 상호작용을 통해 사용자의 의도를 파악하며, 사용자에게 적절한 일정을 추천하거나 관련된 정보를 제공하는 서비스가 함께 요구된다. 본 논문에서는 상호주도형 대화를 통해 사용자의 의도를 능동적으로 추론하여 보다 자연스러운 대화를 제공하며, 상황인식을 통해 사용자에게 적절한 일정관리 서비스를 제공하는 지능형 일정관리 에이전트를 제안한다. 대화의 문맥 유지와 상호주도적 문제해결을 위한 반응형 스크립트를 설계하고, 동적 베이지안 네트워크로 일정과 관련된 사용자의 상태를 추론한다. 사용자에게 적절한 일정시간이나 장소를 추천하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 상식 DB인 ConceptNet을 도입하여 지능적인 일정관리 서비스를 제공한다. 각종 시나리오를 통해 제안하는 에이전트의 유용성을 검증하였다.
딥러닝이 정답을 찾아가는 연구과정이라면 미술은 정답이나 오답의 단정적 결과보다는 미추(아름다움과 추함)를 포함하는 과정적, 창조적 행위에 가깝다고 할 수 있다. 다시 말하면 미술은 0과 1로만 환원할 수 없는 세계를 기술하여 감동을 주는 유기적 규칙이 내재되어 있고 때로는 과학이 만들어낸 결론을 뒤집는 반상식적 추론을 하기도 한다. 그러므로 딥러닝은 예술적 방식을 통하여 과학의 상식적 추론과의 좋은 거리(Fine distance)를 유지할 필요성이 있는데, 이를 위해서 기존 딥러닝의 이미지 생성과 관련하여 Distance, Classification, Optimization 등의 문제를 미술 표현 기법과 목적이 담겨있는 창작자의 Statement 키워드와의 유사성과 차이점을 비교 분석할 필요가 있다고 생각한다. 시각적 표현과 관련된 딥러닝의 성능은 아직 사람의 표현능력에 못 미치고 있어 본 논문에서는 콜라주 기법에 의한 비디오 생성을 위한 탐색적 실험 분석을 목적으로 GAN을 활용한 콜라주 비디오를 제작하고 그 문제점과 개선점을 제안하고자 한다.
OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.
관계 추출 태스크는 주어진 텍스트로부터 두 개체 간의 적절한 관계를 추론하는 작업이며, 지식 베이스 구축 및 질의응답과 같은 응용 태스크의 기반이 된다. 최근 자연어처리 분야 전반에서 생성형 거대 언어모델의 내재 지식을 활용하여 뛰어난 성능을 성취하면서, 대표적인 정보 추출 태스크인 관계 추출에서 역시 이를 적극적으로 활용 가능한 방안에 대한 탐구가 필요하다. 특히, 실 세계의 추론 환경과의 유사성에서 기인하는 저자원 특히, 제로샷 환경에서의 관계 추출 연구의 중요성에 기반하여, 효과적인 프롬프팅 기법의 적용이 유의미함을 많은 기존 연구에서 증명해왔다. 따라서, 본 연구는 한국어 관계 추출 분야에서 거대 언어모델에 다각적인 프롬프팅 기법을 활용하여 제로샷 환경에서의 추론에 관한 비교 연구를 진행함으로써, 추후 한국어 관계 추출을 위한 최적의 거대 언어모델 프롬프팅 기법 심화 연구의 기반을 제공하고자 한다. 특히, 상식 추론 등의 도전적인 타 태스크에서 큰 성능 개선을 보인 사고의 연쇄(Chain-of-Thought) 및 자가 개선(Self-Refine)을 포함한 세 가지 프롬프팅 기법을 한국어 관계 추출에 도입하여 양적/질적으로 비교 분석을 제공한다. 실험 결과에 따르면, 사고의 연쇄 및 자가 개선 기법 보다 일반적인 태스크 지시 등이 포함된 프롬프팅이 정량적으로 가장 좋은 제로샷 성능을 보인다. 그러나, 이는 두 방법의 한계를 지적하는 것이 아닌, 한국어 관계 추출 태스크에의 최적화의 필요성을 암시한다고 해석 가능하며, 추후 이러한 방법론들을 발전시키는 여러 실험적 연구에 의해 개선될 것으로 판단된다.
도서관에 관한 가장 기본적이고 상식적이며, 이미 일반화 시킨 개념을 토대로 도서관에 대한 기능과 본질에 대해 추론해 보았다. 그리고 그 맥락에서 전자도서관에 대한 해석을 내림으로 도서관의 본질적 이해와 역할을 그려보았다. 결과적으로 도서관의 본질은 과거, 현재 그리고 미래가 같아야 하며, 그 변화와 발전은 본질에 대한 그 시대 기술의 최적화 작업이어야 한다. 그러므로 정보 서비스의 본질인 출판기능이 존재하며, 정보의 생산, 유통 그리고 재생산을 위한 무형의 가치창출 행위가 도서관이며, 그것이 곧 디지털 도서관인 것이다.
200여개의 지역구 선거가 동시에 치러지는 국회의원 선거에서 주요정당의 의석 수를 예상해야 할 필요가 있는데, 이제까지는 정당별로 당선확실 선거구 수에 경합 선거구 수를 적당히 더하는 상식적 수준의 셈에 의존하여 왔다. 그러나 선거 예측 조사 자료를 베이즈 추론의 틀에 넣어 활용함으로써 정당 의석 수에 대한 합리적 점 예측과 구간 예측이 가능하다. 2004년의 제 17대 국회의원 선거에 적용하여 이 방법의 실용성을 살펴보았다.
본 연구는 한국문화에서 상식적 귀인이자 자기신세조망양식으로서의 팔자에 관한 경험적 연구로, 기존의 탈맥락적이고 탈사회적인 규범적 귀인이 가지는 한계를 극복하기 위해 문화심리학적 관점에서 팔자의 의미를 밝히고자 했다. 한국문화에서는 기구한 인생이나 삶을 산 사람들, 특히 한(恨) 많은 사람들이 자신의 인생을 회고하고 그러한 인생을 살게 된 자신의 신세를 제 3 자적 관점에서 조망해 볼 때 팔자귀인을 한다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 일반인들의 팔자타령하는 상황, 이유와 심리적 기능, 통제신념과의 관계를 알아보기 위해 질적인 연구와 양적인 연구를 병행하여 실시하였다. 연구 1에서는 성인들을 대상으로 팔자타령을 언제 하는지, 왜 하는지등을 알아보기 위해 면접을 실시하였고, 대학생들을 대상으로 개방형 설문지를 사용하여 팔자타령을 듣거나 경험하였던 상황과 이유에 대해 분석하였다. 연구 2에서는 팔자귀인과 통제신념과의 관계를 분석하였다. 연구 1의 분석결과, 팔자타령은 기구하거나 한 많은 삶을 살았을 때 그리고 운이 없을 때 마음을 달래기 위해 하는 것으로 나타났다. 연구 2에서는 외적 통제신념이 높은 사람들일이 기구한 운명적 삶이나 사건에 대해 팔자귀인을 많이 하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 한국인의 팔자타령은 심리적 위안을 얻기 위해 부정적 사건이나 삶에 대한 신세한탄이라는 정서적 반응과 인과 추론이 복합적으로 연결된 신세조망양식이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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