• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.189-194
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• 2021

자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.67 no.5
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• pp.362-377
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• 2023

The purpose of this study was to investigate the effect of semantic mapping as a science text reading strategy on high school students' inferential understanding. For this purpose, eight science text reading classes were conducted a reading strategy using semantic mapping for 46 students in two science-focused classes in the third grade of a high school. To investigate the effects of semantic mapping reading strategy on students' inferential comprehension, students' pre- and post-reading ability tests results were analyzed. In order to find out the change in inferential comprehension, the level of the inferential comprehension was analyzed using the analysis framework for developed in this study. For the classification of inferential comprehension, the levels of the inferential comprehension were converted into scores. The results of the analysis of changes in students' inferential comprehension showed that semantic mapping reading strategy classes influenced the changes in high school students' inference, especially bridge inference and elaborative inference among sub-elements of inferential comprehension.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.486-489
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• 2021

본 논문에서는 KorBERT 한국어 언어모델에 기반하여 텍스트 분류문제를 빈칸채우기 문제로 변환하고 빈칸에 적합한 어휘를 예측하는 방식의 프롬프트기반 분류모델에 대해서 소개한다. [CLS] 토큰을 이용한 헤드기반 분류와 프롬프트기반 분류는 사전학습의 NSP모델과 MLM모델의 특성을 반영한 것으로, 텍스트의 의미/구조적 분석과 의미적 추론으로 구분되는 텍스트 분류 태스크에서의 성능을 비교 평가하였다. 의미/구조적 분석 실험을 위해 KLUE의 의미유사도와 토픽분류 데이터셋을 이용하였고, 의미적 추론 실험을 위해서 KLUE의 자연어추론 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해, MLM모델의 특성을 반영한 프롬프트기반 텍스트 분류에서는 의미유사도와 토픽분류 태스크에서 우수한 성능을 보였고, NSP모델의 특성을 반영한 헤드기반 텍스트 분류에서는 자연어추론 태스크에서 우수한 성능을 보였다.

• Journal of Korean Elementary Science Education
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• v.42 no.1
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• pp.109-126
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• 2023

In this study, I took the evidence-explanation (E-E) continuum perspective to examine the epistemological implications of scientific reasoning cases designed by preservice elementary teachers during their simulation teaching. The participants were four preservice teachers who conducted simulation instruction on the seasons and high/low air pressure and wind. The selected discourse episodes, which included cases of inductive, deductive, or abductive reasoning, were analyzed for their epistemological implications-specifically, the role played by the reasoning cases in the E-E continuum. The two preservice teachers conducting seasons classes used hypothetical-deductive reasoning when they identified evidence by comparing student-group data and tested a hypothesis by comparing the evidence with the hypothetical statement. However, they did not adopt explicit reasoning for creating the hypothesis or constructing a model from the evidence. The two preservice teachers conducting air pressure and wind classes applied inductive reasoning to find evidence by summarizing the student-group data and adopted linear logic-structured deductive reasoning to construct the final explanation. In teaching similar topics, the preservice teachers showed similar epistemic processes in their scientific reasoning cases. However, the epistemological implications of the instruction were not similar in terms of the E-E continuum. In addition, except in one case, the teachers were neither good at abductive reasoning for creating a hypothesis or an explanatory model, nor good at using reasoning to construct a model from the evidence. The E-E continuum helps in examining the epistemological implications of scientific reasoning and can be an alternative way of transmitting scientific reasoning.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.3
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• pp.409-414
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• 2013

With the increase of multimedia information such as images, researches have been realized on how to extract the high-level semantic information from low-level visual information, and a variety of techniques have been proposed to generate this information automatically. However, most of these technologies extract the semantic information between single images, it's difficult to extract semantic information when a combination of multiple objects within the image. In this paper, we extract the visual features of objects within the image and training images stored in the DB and the features of each object are defined by measuring the similarity. Using ontology reasoner, each object feature within images infers the semantic information by positional relation and associative relation. With this, it's possible to infer semantic information between objects within images, we proposed a method for inferring more complicated and a variety of high-level semantic information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1021-1024
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• 2002

본 연구에서는 인터넷에 존재하는 다양한 XML 문서에서 의미정보를 검색하기 위한 의미정보수집 이동에이전트 시스템을 개발하였다. 이동에이전트는 실행 프로그램이 이기종 분산 환경의 네트웍에서 자율적으로 이동 및 반응하며 실제로 데이터가 존재하고 있는 장소로 이동하여 목적을 수행한다. 의미 정보수집 이동에이전트 시스템의 연구를 위하여, 정보를 개념화하고 포괄적 DTD를 자동으로 생성할 수 있는 DTD생성기를 개발하였으며 의미정보를 추론할 수 있는 추론알고리즘을 연구하였다. 개발된 의미정보수집 이동에이전트 시스템은 정보가 존재하는 원격지 사이트에 파견되어 비정형 XML 문서를 대상으로 포괄적 DTD와 추론엔진을 이용하여, 의미정보를 추출하고 전송하는 임무를 수행한다. 따라서, 의미정보수집 이동에이전트 시스템을 이용한 정보수집은 정보의 질을 향상시키고 네트워크의 부하를 감소시킨다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.327-330
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• 2005

시멘틱웹이란 컴퓨터가 정보의 의미를 이해하고 그 의미를 조작 할 수 있는 웹으로서 기존의 웹으로는 불가능했던 데이터의 자동처리를 가능하게 하는 차세대 웹 기술을 말한다. 이러한 웹을 위해서는 표준화된 데이터 표현 방법을 통해 기술된 내용을 기계가 이해할 수 있도록 해주는 온톨로지 시스템이 필요하다. 온톨로지 시스템은 일반적으로 OWL(web ontology language)로 표현된 온톨로지와 지식을 처리하는 추론시스템으로 구성되어 있으며 추론시스템으로는 연구 구현 예가 많은 LP(Logic Programming)방식의 추론시스템이 많이 사용된다. 하지만 LP방식의 추론기법들은 온톨로지를 처리하는데 있어 여러 가지 제약사항을 가지며 이로 인해 온톨로지 정보의 추론에 대한 효용성은 떨어진다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 정보를 추론하기 위해 사용되는 기존 시스템들을 조사해 분류하고 문제점과 장점을 파악한 후 추론엔진의 효용성을 높이는데 필요한 최소한의 기능이 무엇인지 파악하여 기존의 LP엔진을 최대한 활용한 OWL추론엔진을 개발하는데 이용하고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.3
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• pp.579-586
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• 2020

There is a large amount of multimedia data on the web page, and a method of extracting semantic information from low level visual information for accurate retrieval is being studied. However, most of these techniques extract one of information from a single image, so it is difficult to extract semantic information when multiple objects are combined in the image. In this paper, each low-level feature is extracted to extract various objects and backgrounds in an image, and these are divided into predefined backgrounds and objects using SVM. The objects and backgrounds divided in this way are constructed with ontology, infer the semantic information of location and association using inference engine. It's possible to extract the semantic information. We propose this method process the complex and high-level semantic information in image.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.271-274
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• 2007

본 논문에서는 한방 온톨로지 기반의 자가진단 시스템을 위해 Jena API를 이용해 한방 온톨로지 기반의 관계를 검색하고, 이를 통해 검색 결과에 대한 정의와 속성 그리고 관계정보를 출력하는 시스템을 설계하고 구축하였다. 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스를 이용함으로써, 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공한다. 온톨로지 기반의 추론시스템은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 의미정보가 존재함으로써 검색가 틀려도 의미를 통한 추론이 가능하다. 둘째, 의미와 관계의 추론을 통해 정확한 매치가 없을 경우 유사 개념으로 매칭이 가능하다. 셋째, 단순한 키워드의 매칭이 아닌 의미정보를 이용한 정확한 매칭이 가능하다. 넷째, 관계정보를 이용하여 검색의 관련 정보를 추론할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.241-243
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• 2003

지능형 정보 에이전트 시스템에서 사용되는 디폴트 규칙 시스템의 결론 집합을 생성하기 위한 추론 과정에서 불일치를 발생할 수 있는 새로운 오순 상황을 제시하고, 이를 해결할 수 있는 새로운 의미론을 정의한다. 확장 논리 프로그램은 추론된 결과 집합에서 같은 심벌이 양의 부호와 음의 부호를 동시에 가진 형태로 존재하는 경우에 모순이 발생하게 된다. 막장 논리 프로그램에 기반을 둔 디폴트 추론 시스템에서도 이런 모순을 가지게 되며, 이 문제를 해결하기 위한 방법이 정의되어 있다. 하지만, 비단조 추론을 하는 디폴트 규칙 시스템에서는 이런 문제 외에도 모순이 발생하게 된다. 하지만, 기존의 연구에서는 이러한 문제를 해결하는 방범이 고려되지 않았다. 최근에 들어서 디폴트 규칙 시스템은 지능형 에이전트에 내재되면서 에이전트간의 협상과 업데이트 등에 많이 사용되고 있다. 만일, 에이전트 내에서 규칙 시스템이 모순 상황이 발생하는 경우 예기치 않은 손실이 발생하게 된다. 따라서 결론 집합을 일관성 있게 추론하는 것은 지능형 에이전트 시스템의 신뢰성을 높이기 위해서 반드시 필요한 사항이다. 더욱이 에이전트 시스템의 사용분야가 지속적으로 늘어나는 상황에서 기존에 제안된 모순 이외에 각 분야에서 특성에 따라서 발생 가능한 모순이 발생하게 되며, 이 문제를 해결하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 기존에 정의된 모순 외에 발생 가능한 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 새로운 규칙 시스템의 의미론을 정의하였다.