• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.325-328
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• 2009

최근 자율 로봇을 지원하는 로봇의 지식 체계를 확립하기 위해 온톨로지 기술이 많이 사용되고 있다. 즉, 온톨로지를 통한 로봇의 지식 체계에 대한 데이터베이스 스키마를 설계하고 이에 따른 추론 시스템을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있는 시점이다. 이러한 관점에서, 본 논문은 독거 노인을 보조하는 실용적인 SilverMate 로봇분야와 같은 로봇의 지능적인 서비스를 요구하는 분야에서 로봇의 지식 체계 프레임워크를 제공하는데 초점을 두고 있다. 제안하는 지식 체계는 로봇의 자전적 기억을 중심으로 자전적 기억을 기술하기 위한 5W1H 모델을 제안하고 의미적 상관관계를 기술하기 위해 의미기억 모델로서 SCOT-SN 모델, 절차적 기억 모델로서 TES 모델을 정의한다.

• Digital Contents
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• no.4 s.143
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• pp.62-63
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• 2005

학습자가 원하는 학습자원을 컴퓨터가 스스로 찾아내서 학습자에게 전달해주고, 더 나아가 새로운 지식까지 추론해서 제공해 줄 수는 없을까? 살아 있는 e러닝이 되기 위해서는 컴퓨터가 학습자가 원하는 학습자원의 의미를 이해하고, 적시적(Just-in-time)으로 학습자에게 맞는 형태(Just-for-me)로 학습자원을 제공해 주어 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이뤄질 수 있는 적응적 학습 환경이 필요하다.의미의 웹이라 불리 우고 있는 시멘틱 웹(Semantic Web)은 의미적으로 연결돼 있는 학습 정보를 컴퓨터가 의미를 이해해서 학습자가 원하는, 학습자 수준에 맞는 정보를 제공해주고, 더 나아가 지식까지도 추론해서 학습자에게 가장 적합한 형태로 전달해 줄 수 있는 강력한 매카니즘으로 부각되고 있다. 이에 필자는 살이 있는 e러닝이 되기 위해서는 시멘틱 웹과의 통합이 필요하다고 생각해 2회에 걸쳐 시멘틱 웹과, 시멘틱 웹을 e러닝에 어떻게 적용할 것인지에 대해 애기해 보고자 한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.122-127
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• 2016

본 논문에서서는 질의응답 시스템을 위한 자연언어 질의 이해를 위하여 프레임 시멘틱스 기반 의미 분석방식을 제안한다. 지식베이스에 의존적인 질의 이해는 지식베이스의 불완전성에 의해 충분한 정보를 분석하지 못한다는 점에 착안하여, 질의의 술부-논항구조 및 그 의미에 대한 분석을 수행하여 자연언어 질의에서 나타난 정보들을 충분히 파악하고자 하였다. 본 시스템은 자연언어 질의를 입력으로 받아 이를 프레임 시멘틱스의 구조에 기반하여 기계가 읽을 수 있는 임의의 RDF 표현방식의 모형 쿼리를 생성한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.122-127
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• 2016

본 논문에서서는 질의응답 시스템을 위한 자연언어 질의 이해를 위하여 프레임 시멘틱스 기반 의미 분석 방식을 제안한다. 지식베이스에 의존적인 질의 이해는 지식베이스의 불완전성에 의해 충분한 정보를 분석하지 못한다는 점에 착안하여, 질의의 술부-논항구조 및 그 의미에 대한 분석을 수행하여 자연언어 질의에서 나타난 정보들을 충분히 파악하고자 하였다. 본 시스템은 자연언어 질의를 입력으로 받아 이를 프레임 시멘틱스의 구조에 기반하여 기계가 읽을 수 있는 임의의 RDF 표현방식의 모형 쿼리를 생성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.163-165
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• 2003

도메인 지식은 텍스트의 포맷과 의미 정보를 이용하여 웹에 존재하는 텍스트의 다양한 의미를 이해할 수 있도록 도와준다. 그러나 도메인 지식은 텍스트에 데이터의 의미를 표현하는 레이블이 존재하지 알을 경우에 텍스트 인식을 제대로 수행할 수 없기 때문에 무용지물이 되고 만다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레이블이 존재하지 않는 텍스트의 의미를 효과적으로 추론할 수 있는 엔티티 인식 모델을 제안한다 엔티티 인식 모델은 베이지언 모델과 컨텍스트 정보를 결합한 방법으로서, 구조 분석을 수행한 HTML 문서의 텍스트 토큰에 대해서 어떤 엔티티에 속할 것인가를 결정하는 기능을 수행한다. 실험 결과 본 모델을 사용할 경우 기존에는 레이블이 없어서 인식되지 않았던 텍스트들을 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.241-243
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• 2017

2015 개정 교육과정 총론에서는 Bloom의 교육목표분류에 기반하여 지식, 기능, 태도 영역에서 균형 있는 수업과 평가를 하도록 강조하고 있으며, 국외에서도 컴퓨팅 교육에서 지식, 기능, 태도 등에서 균형있는 접근을 하기 위한 노력을 기울이고 있는바, 현재 제안되고 있는 대부분의 수업 및 평가가 지식 측면을 중심으로 구성되어 있는 점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력에 대한 국외의 동향과 2015 개정 교육과정 총론에 비추어 소프트웨어 교육의 지식, 기능, 태도적 측면의 의미와 다룰 수 있는 내용을 고찰하였다.

• Review of KIISC
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• v.12 no.6
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• pp.31-40
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• 2002

21세기를 흔히 지식정보화 사회라고 한다. 이는 20세기 산업사회가 자본과 노동력을 기반으로 발전된 것에 비해, 21세기에는 지식과 정보가 주요한 생산요소로 작용하고 있음을 의미한다. 따라서 전쟁의 주요도구들도 농경사회의 창과 칼, 산업사회의 탱크, 비행기, 총포등에서 이제는 정보지식과 기술이 사용되기 시작하였다. 또한, 정보지식 사회로 발전할수록 정보 인프라 의존도는 급격히 늘어나기 때문에 컴퓨터나 네트워크와 같은 정보통신 기반체계에 대한 공격은 국가 사회의 존립을 좌우할 수 있는 매우 중차대한 문제로 부상하고 있다. 본 기고문에서는 이러한 혁신적인 정보지식 사회의 전쟁 패러다임의 변화를 수용하기 위한 여러 가지 공격기술과 방어기술에 대한 최근의 경향과 함께 국내외 기술 개발 현황에 대해서 알아보고자 한다.

• 대학교육
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• s.75
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• pp.79-85
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• 1995

환경교육이란 단지 머리 속에서 아는 지식만이 아니라 환경을 살리기 위한 실천이 전제가 되는 교육이다. 우리 삶의 근본 바탕이 되는 물과 공기와 흙이 오염되는지 어떤지 아무 관심이 없고, 그 속에 사는 생물들이 오염 때문에 죽는지 사는지에도 흥미가 없으며, 그로 인하여 인류가 멸망하든지 어떻든지 상관않고 단지 배운 고급지식을 이용해서 자신이 편안하도록 돈만 벌겠다는 사람들을 대학에서 교육시킬 필요는 하나도 없다. 돈벌이가 되고 과학적인 업적이 되기 때문에 자연을 이용하고 새로운 물질과 제품을 개발하는 데는 온갖 연구를 다 하지만, 그에 따르는 책임과 윤리 교육은 전무하다. 그런 교육을 시키는 것보다는 차라리 인간을 무식한 채로 그대로 두는 것이 훨씬 낫다. 그러한 의미에서 환경교육은 대학교육 자체에 의미와 당위성을 부여하는 대단히 중요한 교육이라고 할 수 있다.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2004.05a
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• pp.102-102
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• 2004

많은 데이터들이 데이터베이스로 구축되면서, 데이터로부터 의미 있는 정보나 지식을 도출하기 위한 새로운 분석법이 제기 되었는데, 그 중 하나가 데이터 마이닝이다. 데이터 마이닝은 급격하게 증가하는 데이터들을 보다 효과적으로 분석하여 유용하고 의미 있는 정보나 지식을 찾기 위해 수행하는 데이터 분석 방법이다. 하지만 이러한 방법이 공간데이터에 적용될 때는 공간 데이터의 특수성으로 인해 그 효과를 기대하기가 어렵다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.48-50
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• 2000

본 논문은 사용자를 대신해서 웹상의 여러 곳에 존재하는 정보를 추출하고 통합하여 사용자에게 제공하기 위한 에이전트 시스템을 설계하고자 한다. 정확한 정보 추출을 위해서는 추출하고자 하는 정보의 위치를 찾아내는 정보 추출 규칙이 요구된다. 이러한 규칙을 알아내기 위해서 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML로 기술된 도메인 지식을 이용한다. 이 도메인 지식은 논리적 라인의 의미 분석에 사용되며, 논리적 라인의 의미를 기반으로 도메인 문서에서 추출해야 하는 정보의 패턴을 학습한다. 학습된 패턴에서 XML로 기술된 규칙을 생성하는데, 이 규칙은 Wrapper이 된다. 이렇게 생성된 규칙을 이용해서 정보를 추출하게 되며, 추출된 정보를 통합해서 사용자에게 제공하게 된다.