• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.341-344
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• 2003

사례 기반 추론(case-based reasoning)은 현재의 문제를 해결하기 위해서 과거에 유사하게 수행된적이 있는 사례를 유추하여, 유추된 사례의 해를 이용하는 기법으로서 규칙 기반 추론과 함께 여러분야에 응용되고 있다. 하지만 사례기반 추론 시 새로운 사례를 해결하기 위하여 사례베이스 안의 모든 사례를 검색해야 하기 때문에 수행시간이 증가되는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 규칙 및 K-Means 클러스터링 알고리즘에 의한 사례 기반 추론을 이용한 ADS-DAAP(Advanced Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 CDS-DAAP(Combined Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)와 비교해 볼 때, 수행시간을 감소시켰다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.4
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• pp.10-15
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• 2015

본고에서는 u-Office 서비스를 실현하기 위하여 이동 단말 기기로부터 수신한 사용자의 시간 및 위치 이동 정보를 이용해서 사용자에게 유용한 서비스를 제공하는 데 필요한 사용자 맞춤형 서비스 제공 통합 프레임워크 및 추론 기술 알고리즘에 대해 기술하고자 한다. 사용자 맞춤형 서비스제공 통합 프레임워크는 사용자 이동단말기 및 시간 및 이동 데이터를 저장하는 AP, AP의 데이터를 수집하는 데이터베이스, 사용자 이동 단말 어플리케이션 등으로 구성되어있으며, 사용자의 시간 및 위치 정보를 학습하여 이동 경로를 예측하고 유용한 서비스를 제공하기 위해 사용된 기계학습 기반 추론 알고리즘에 대하여 알아본다. u-Office 서비스를 실현하기 위하여 실제로 캠퍼스 및 교실범위로 구현한 사용자 패턴기반 맞춤형 서비스 프레임워크에 대해 알아보고 제공 가능한 서비스에 대하여 논의한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.2
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• pp.153-160
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• 2009

As size of ontology has been increased more and more, the descriptions in the ontologies become more complicated, Therefore finding and modifying unsatisfiable concepts is hard work in ontology construction process, Minerva is an ontology reasoner which detects unsatisfiable concepts automatically and infers subsumption relation between concepts in ontology, Most description logic based ontology reasoners (including Minerva) work using tableaux algorithm, Because tableaux algorithm is very costly, ontology reasoners need various optimization methods, In this paper, we propose optimizing methods to reduce execution time of tableaux algorithm based ontology reasoner. Proposed methods were applied to Minerva which was developed as preceding study result. In consequence the new version Minerva shows high performance.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.195-198
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• 2015

최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.352-356
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• 2006

현존하는 추론 엔진들은 대부분 Tableaux 알고리즘 기반의 TBox의 최적화를 위한 연구를 진행하였다. 하지만 현실에서 대용량의 ABox를 추론하기 위한 유한한 시간 내에 결정 가능성을 보장하지 못한다. 따라서 실용성 있는 추론 엔진 효율을 위해서는 대용량 데이터를 가지는 ABox를 위한 최적화된 추론 기법이 필요하다. 본 논문에서는 OWL-DL 기반의 온톨로지(Ontology)를 데이터로그(Datalog)와 같은 규칙(Rule) 형태로 변형하여 관계형 데이터베이스와 같은 저장 시스템과 연동하기 위한 방법을 이용한다. 최종적으로 실세계의 환경에서의 데이터타입 속성(Datatype Property)이 포함된 SHIQ(D) 구성의 실용적인 추론 시스템을 수행하고자 한다. 따라서 OWL이 가지는 공리(Axiom)를 이용하여 데이터타입 속성이 포함된 규칙을 적용한 추론 방법에 대해서 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.862-863
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• 2024

기존의 딥러닝 모델을 활용한 얼굴 탐지 시스템은 영상을 처리할 때 이미지의 양이 과도하여 추론 속도가 영상 재생 속도보다 느려지게 되고, 이로 인해 지연 현상이 발생한다. 본 논문은 이미지 크기 조정 및 광학 흐름을 활용하여 얼굴 탐지에 필요한 추론량을 줄이는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 세 단계의 처리 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 프레임의 크기를 줄여 프레임 처리 속도를 효과적으로 향상시킨다. 두 번째 단계에서는 비탐지 구간이 아닌 프레임만을 배치 처리하여 딥러닝 모델로 추론하여 처리 시간을 단축시킨다. 세 번째 단계에서는 광학 흐름 알고리즘을 이용하여 비탐지 구간에서 얼굴 추적을 함으로써 정확도는 유지하면서 탐지 시간을 단축한다. 본 논문에서 제안하는 이미지 크기 조정 및 광학 흐름 알고리즘 기반 얼굴 탐지 시스템은 처리 시간을 수십 배 이상 단축하여 영상에서의 얼굴 탐지에 있어서 우수한 성능을 입증하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.3
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• pp.203-210
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• 2001

These days data is being collected and accumulated in a wide variety of fields. Stored data itself is to be an information system which helps us to make decisions. An information system includes many kinds of necessary and unnecessary attribute. So many algorithms have been developed for finding useful patterns from the data and reasoning approximately new objects. We are interested in the simple and understandable rules that can represent useful patterns. In this paper we propose an algorithm which can reduce the information in the system to a minimum, based on a probabilistic rough set theory. The proposed algorithm uses a value that tolerates accuracy of classification. The tolerant value helps minimizing the necessary attribute which is needed to reason a new object by reducing conditional attributes. It has the advantage that it reduces the time of generalizing rules. We experiment a proposed algorithm with the IRIS data and Wisconsin Breast Cancer data. The experiment results show that this algorithm retrieves a small reduct, and minimizes the size of the rule under the tolerant classification rate.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.341-350
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• 2007

DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 분자 생물학 분야에서 단백질과 핵산 서열들의 분석에서 중요한 방법이다. 생물학적인 염기 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 나타내기 위해 정렬된다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 DP(Dynamic Programming) 알고리즘의 비용증가( O (nm) ) 문제를 해결하는 Quadrant 방법과 품질 정보 및 퍼지 추론시스템(fuzzy inference system)을 적용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 Quadrant 방법을 적용하여 Needleman-Wunsch의 DP 기반 알고리즘에서의 행렬 생성 단계에서 발생하는 불필요한 정렬 계산을 제거하여 전체 수행 시간을 단축하고, 각 DNA 염기 서열 단편 각각의 길이 차이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 추론 시스템에 적용하여 지능적으로 갭 비용(gap cost)을 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 실제 유전체 데이터로 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질정보만을 이용한 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.26 no.2
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• pp.59-65
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• 2017

Along with the development of M&S, modeling research utilizing AI technology is attracting attention because of the fact that the needs of fields including human decision making such as defense M&S are increased. Obviously AI is a way to solve complex problems. However, AI did not consider logical time such as input time and processing time required by M&S. Therefore, in this paper we proposed a "time-based expert system" which redesigned the representative AI technology rule-based expert system. It consists of a rule structure "IF-THEN-AFTER" and an inference engine, takes logical time into consideration. We also tried logical analysis using a simple example. As a result of the analysis, the proposal Time-based Expert System proved that the result changes according to the input time point and inference time.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.4
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• pp.59-66
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• 2010

We present a personalized clothing recommender system - one that mines association rules from transaction described in ontologies and infers a recommendation from the rules. The recommender system can forecast frequently changing trends of clothing using the Onto-Apriori algorithm, and it makes appropriate recommendations for each users possible through the inference marked as meta nodes. We simulates the rule generator and the inferential search engine of the system with focus on accuracy and efficiency, and our results validate the system.