• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1165-1168
• /
• 2013

웹의 비약적인 발전으로 정보가 폭발적으로 증가하였고, 이로 인하여 정보검색 기술에서 해당 정보를 빠르게 찾는 것에 목표를 두었던 기술이 원하는 정보를 정확하게 찾는 기술로 발전을 이루게 된다. 시맨틱 웹 기술은 이와 같은 요구에 부응하기 위하여 등장했으며 의미 기반의 검색 및 추론과 같은 지식 발견 등의 기술을 가능하게 한다. 일반적인 정보가 아닌 법률과 같은 전문지식 영역의 정보는 현재 일반 사용자들이 쉽게 접근하여 법률 정보를 확인할 수 있는 환경이 되지 못한다. 따라서 시맨틱 웹 기술을 이용한 온톨로지 기반의 법률 검색 서비스가 필요하며 이를 위한 기반 시스템을 구축하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 기반의 법률 검색 서비스를 위해 법률이 가지는 구조적 특징을 분석하고, RDF 기반의 온토롤지 구축 방법 및 RDF 언어 레벨에서 하지 못했던 명시적인 트리플 외에 추론된 트리플을 찾아 낼 수 있는 질의 방법의 고안 및 추론 방법을 제안한다. 이를 통해 법률 용어를 정확하게 모르는 일반 사용자들이 법과 관련된 검색을 수행할 시 효과적으로 법명 및 조문 내용을 확인할 수 있으며 RDF 언어 레벨의 추론 기능의 제안으로 RDF 레벨로 구축된 다양한 분야의 시스템에서 다른 추가적인 레이어 없이 추론을 위한 기반 기술을 갖출 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.223-227
• /
• 2006

시맨틱 웹 기술을 이용하는 추론 엔진들이 사용하는 지식은 기본적으로 주어(subject)와 술어(predicate), 목적어(object)로 구성된 트리플(triple)들의 집합이며, 이를 저장하기 위한 구조로 관계형 데이터베이스(R-DB)가 주로 이용된다. 본 논문은 DBMS 기반의 추론 서비스인 OntoThink-K$^{(R)}$트리플 저장 구조와 함께 SPARQL 질의 언어를 지원하기 위한 SPARQL-SQL 매핑에 대해 설명한다. OntoThink-K$^{(R)}$스키마 무관과 스키마 인지의 두 가지 방식의 트리플 저장 구조를 지원하며, 본 논문에서는 각 저장 구조에 따른 SPARQL-SQL 매핑 방법을 설명하고 실험을 통해 두 방식에서의 추론 속도의 차이를 비교한다. 이 실험 결과로부터 우리는 스키마 인지 방식을 사용함으로써 스키마 무관 방식에 비해 적어도 2배 이상의 속도 향상을 꾀할 수 있음을 알았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.158-163
• /
• 2006

유비쿼터스 시스템은 개인화 서비스를 위한 사용자 모델링이 필요하다. 사용자 모델링은 더 정확한 컨텍스트 모델을 만들기 위한 중요한 단계이다. 본 논문에서는 컨텍스트 모델을 기반으로 사용자에게 적당한 서비스를 제공하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해서 우리는 개념 의존(conceptual dependency)을 이용한 온톨로지 기반 컨텍스트 모델링 방법을 제안한다. 이 모델은 관찰된 사용자 행동을 모델링한다. 우리는 사용자 행동을 모델링하기 위해서 개념 의존 이론을 기반으로 컨텍스트 온톨로지를 설계한다. 컨텍스트 모델러는 사용자 행동을 모니터하고 행동을 표현하기 위해 온톨로지 인스턴스를 생성한다. 더 정확한 행동 표현을 위해 본 연구에서는 시간 개념(temporal concept)을 기반으로 시간 추론을 사용하여 컨텍스트 모델을 구축한다. 생성된 시간 컨텍스트 모델은 온톨로지 추론을 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상위 컨텍스트의 추론이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.97-99
• /
• 2003

대부분의 웹 문서들은 HTML이나 XML로 표현된 웹의 정보들은 Syntactic 구조를 기반으로 표현되기 때문에, 소프트웨어가 정보를 처리하는데 한계가 있다. HTML은 문서의 display안을 위한 tag기반의 문서 표현 방식이고, XML은 문서의 구조를 사람이 이해하기 쉽도록 제안된 표현 방식이기 때문이다. 따라서, HTML 및 XML로 표현된 정보들을 가지고 서비스를 제공하는 웹 에이전트들은 사용자들에게 의미있는 서비스를 제공하기 위해 오프라인 상에서 많은 수작업을 수행해야만 했다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위해서 미국과 유럽에서는 시멘틱 웹에 대한 연구를 활발히 진행하고 있다. 시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 소프트웨어가 이해하고 처리 할 수 있는 형태(machine processable)로 정보를 표현하기 때문에 오프라인 상에서 수행되던 많은 작업들을 에이전트가 이해하고 처리할 수 있게 되었다. 그러나. 온톨로지를 구축하는 과정에서도 필연적으로 정보의 31(Incorrect, incomplete, Inconsistence)가 나타나고, 서비스의 결과 또한 온톨로지에 의해 좌우된다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 후방향 추론기법을 이용한 추론엔진은 다음과 같은 시스템을 제안한다. 첫째. 시멘틱 웹을 이용함으로써 소프트웨어 에이전트의 자동화 시스템을 제안한다. 둘째 은톨로지 정보의 한계성을 극복하기 위해 규칙기반의 후방향 추론 기법을 사용하는 시멘틱 추론엔진을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 후방향 추론기법을 이용한 시멘틱 추론시스템은 사용자의 질의를 입력받아. 온톨로지와 시멘틱 웹 문서의 정보를 이용하여 후방향 추론을 수행함으로써 웹 정보의 불완전성을 완화하고, 온톨로지의 영향력를 감소시킴으로써 웹 서비스의 질을 향상시키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(姙娠歷)과 매우 밀접한 관련이 있는 것으

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06c
• /
• pp.344-347
• /
• 2008

본 논문은 가정 내 센서 환경에서 주기적인 약복용 지원용 알림 서비스 실시를 위한 상황 인지 기술에 관한 것이다. 적절한 복약 서비스 컨텐츠의 생성을 위해 복약 상황의 모델링 및 관리, 상황 판별을 위한 상황 인지 기술이 요구된다. 본 연구는 Jess 기반의 상황 인지 모듈을 구현하여 복약 상황 인지 및 서비스를 추론할 수 있는 추론 모듈을 제안한다. 그리고, 상황 추론 시 발생할 수 있는 상황 충돌 문제의 해결을 위한 우선순위 기반의 충돌 해소 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.189-192
• /
• 2004

The present much information of internet has to exist for innumerable user so that couldn't satisfy there's a variety of demand. so they have a demerit that search unnecessary information. However Web service is different with other mass media because It is possible that enable Mass Customization for Personalization strategy. In The paper suggest reasoning system that detect user connection location by using indirect abstraction techniques a kind of Case-based reasoning techniques.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.67-75
• /
• 2012

For the last few years, LBS has attracted considerable attention from many industries and societies as a result of propagated smart devices. LBS has a high utilization of mobile users as it uses user positions as a significant factor. Current LBS has only taken user position into account and it makes some limits. So, it is necessarily suggested that support for personalized services which consider user's motion, traffic condition, weather condition, time, personal information and preferences that have a huge impact on the accuracy. The purpose of this study is to design the inference systems with user's motion, preferences and schedules and provide users with the personalized information. To achieve this, Movement Ontology, User Profile Ontology, Schedule Ontology and Work Ontology should be constructed and based on this, smart applications were developed. Developed applications induced appropriately recommended results according to user's preference, motion and directions.

• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.139-147
• /
• 2011

There is a growing tendency toward a vehicle demand and a utilization of traffic information systems. Due to various kinds of traffic information systems and increasing of communication data, the traffic information service requires a very high IT infrastructure. A cloud computing environment is an essential approach for reducing a IT infrastructure cost. And the traffic information service needs a provisioning scheduling method for managing a resource. So we propose a provisioning scheduling with conditional probability inference (PSCPI) for the traffic information service on cloud environment. PSCPI uses a naive bayse inference technique based on a status of a virtual machine. And PSCPI allocates a job to the virtual machines on the basis of an availability of each virtual machine. Naive bayse based PSCPI provides a high throughput and an high availability of virtual machines for real-time traffic information services.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.100-109
• /
• 2007

Object recognition of service robots is very important for most of services such as delivery, and errand. Conventional methods are based on the geometric models in static industrial environments, but they have limitations in indoor environments where the condition is changable and the movement of service robots occur because the interesting object can be occluded or small in the image according to their location. For solving these uncertain situations, in this paper, we propose the method that exploits observed objects as context information for predicting interesting one. For this, we propose the method for modeling domain knowledge in probabilistic frame by adopting Bayesian networks and ontology together, and creating knowledge model dynamically to extend reasoning models. We verify the performance of our method through the experiments and show the merit of inductive reasoning in the probabilistic model

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.18 no.3
• /
• pp.535-542
• /
• 2017

The ubiquitous computing made it happen to easily take cognizance of context, which includes user's location, status, behavior patterns and surrounding places. And it allows providing the catered service, designed to improve the quality and the interaction between the provider and its customers. The personalized recommendation service needs to obtain logical reasoning to interpret the context information based on user's interests. We researched a model that connects to the practical value to users for their daily life; information about restaurants, based on several mobile contexts that conveys the weather, time, day and location information. We also have made various approaches including the accurate rating data review, the equation of Naïve Bayes to infer user's behavior-patterns, and the recommendable places pre-selected by preference predictive algorithm. This paper joins a vibrant conversation to demonstrate the excellence of this approach that may prevail other previous rating method systems.