• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.214-219
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• 2007

생성 규칙(Production Rule)과 이를 기반으로 하는 규칙 엔진(Rule Engine)을 기반으로 한 OWL 추론 엔진은 메타 규칙((Meta Rule)에 의존해 왔다. 메타 규칙은 OWL의 의미론 (Semantics)을 표현하기 용이하여 보다 손쉽게 OWL 추론 엔진을 구현할 수 있다는 장점을 제공하였으나 OWL 추론 성능에 있어 추론 속도와 대용량 온톨로지 처리 측면에서 모두 만족할 만한 성과를 얻지 못하였다. 본 논문은 DLP(Description Logic Programming)의 번역 접근법을 기반으로 한 번역 규칙(Translation Rules)을 메타 규칙과 혼용하는 OWL 추론 기법을 소개한다. LUBM 벤치마크를 통해 이 기법이 메타 규칙만을 이용했을 때 보다 100% 이상 추론 성능을 향상시켰을 뿐 아니라 메모리 사용량도 대폭 축소시켰음을 확인할 수 있었다. 또한, 번역을 통해 제한없는 차수 제약(Cardinality Restriction) 관련 추론을 지원하는 등 보다 넓은 범위의 OWL 추론을 지원할 수 있다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1993년도 추계학술대회논문집
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• pp.236-242
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• 1993

소비자들이 원하는 제품의 감성을 언어로 표현하여 줄 때, 이를 퍼지추론하여 칼라를 선택해주는 시스템을 개발하였다. 시스템은 감성언어입력, 감성언어퍼지화, 칼라추론, 추론규칙, 출력 등 모두 5개 의 모듈로 구성되어 있다. 시스템은 감성언어를 색상, 채도, 명도로 변환시킨 후 이를 다시 R, G, B 값으로 변환시키게 된다. 이때, 색상, 채도, 명도로의 변환에는 퍼지화규칙이 사용되게 되며, R,G,B 값으로의 변환 에는 칼라추론규칙이 사용되게 된다. 퍼지화규칙을 만들기 위해 S.D.(의미미분)법에 의한 감성언어의 요인 분석을 실시하였으며, 동시에 문헌조사를 통해 얻은 칼라와 관련한 감성정보를 if-then 규칙 형태로 시스템에 구현하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.285-292
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• 2013

최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제8권1호
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• pp.1-26
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• 1998

본 연구에서는 사례기반추론, 인공신경망, 선형계획법 모형을 결합한 새로운 개념의 지능적인 경영전략수립 및 상충관계 해결 추론메카니즘을 제안한다. 본 연구에서 제안한 경영전략추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 (1) 과거 문헌조사 결과와 (2) 비쥬얼 베이직 언어로 구현한 프로토타입인 CANNIE-SP (CAse-based Neural Network Inference Engine for Strategic Planning)를 제시하였다. 특히 본 연구에서 제안하는 인공신경망은 순방향 추론과 역방향 추론이 가능하도록 설계하여서 What-If분석 및 Goal-Seeking분석이 가능하도록 하였다. 또한 사례기반추론기관은 마이크로 소프트사의 데이터베이스 엔진인 엑세스(Access)를 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 우리나라 화장품 시장의 실제자료를 가지고 실험하였으며 그 결과 매우 의미가 있음을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.95-100
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• 2000

시뮬레이션 모델과 전문가 시스템의 학제간 연구는 그동안 많은 학자에 의해 진행되어 왔다. 전문가 시스템은 추론 기관과 지식베이스로 구성되며, 지식베이스는 사실과 규칙으로 구성된다. 사실과 규칙은 추론 기관의 추론을 위한 정보로 사용된다. 요즘의 정보 시스템은 데이터베이스를 가지며 데이터베이스의 정보를 기반으로 모든 처리가 진행된다. 이러한 정보 시스템에 삽입되어 사용되는 시뮬레이션 모델의 전문가 시스템도 데이터베이스의 정보를 사용하여 추론을 행한다. 데이터베이스의 정보는 전문가 시스템의 추론을 위한 사실로 사용되고, 추론 결과를 저장하기 위한 저장 장소로 사용된다. 본 연구에서는 전문가 시스템의 사실과 데이터베이스 사이의 사상을 정리하고, 이를 위한 사실 클래스를 제안한다. 이 사실 클래스는 데이터베이스 데이터를 전문가 시스템이 사용할 수 있도록 필링하는 기능과 추론을 위한 의미 분석의 기능을 갖는다. 또한, 데이터베이스에 추론 결과를 저장할 때 생기는 데이터의 일치성과 무결성 문제를 해결한다. 이 사실 클래스를 갖는 전문가 시스템 기능을 갖는 시뮬레이션 모델을 그래이팅 생산 공정의 시뮬레이션에 적용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.247-251
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• 2001

명사 의미 부류 체계는 언어 처리의 다양한 분야에서 그 필요성이 부각되고 있다. 예를 들어, 기계 번역에 있어서의 단어 의미의 중의성 해소(word sense disambiguation), 정보검색 시스템에서도 재현율과 정확률의 향상, 추론 시스템 등을 위하여 명사 의미 부류는 중요한 역할을 한다. 명사 의미 부류 체계의 이러한 중요성 때문에 여러 온톨로지(ontology)가 기존에 구축되어 있다. 그런데 이러한 온톨로지들은 대개 순수한 개념적 기준에 입각한 것이며 단어의 통사적 특성을 별로 고려하고 있지 않다. 정보검색 시스템이나 추론 시스템의 경우에는 통사적 고려가 별로 중요하지 않을 수 있으나 기계번역의 경우 통사적 특성에 대한 고려가 매우 중요하다. 이러한 점에 주목하여 21세기 세종계획 전자사전 분과에서는 개념적 기준과 통사적 기준을 모두 고려하여 명사 의미 부류 체계를 구축하고 있다. 즉, 해당 부류에 속하는 명사들이 결합할 수 있는 술어(적정 술어) 등의 통사적 요인을 중요시하여 명사들을 분류하고 있는 것이다. 이에 따라 세종 체언 사전의 모든 명사들에 대해 의미부류 정보가 주어지고, 용언 사전의 용언의 각 논항에 대한 선택제약 정보도 이 명사 의미부류 체계를 이용하여 제시되고 있다. 이러한 정보들은 한국어 처리에 중요한 자료로 이용될 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.677-684
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• 2016

이미지와 같은 멀티미디어 정보들의 증가로 저수준의 시각 정보에서 고수준의 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이러한 정보를 자동으로 생성하는 다양한 기술들이 연구되고 있다. 일반적으로 이미지 검색에 있어서 색상과 모양 등의 유사도를 이용하여 검색하는 경우가 많다. 색상과 모양이 비슷하다고 하여 의미까지 같은 이미지를 검색하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지에서 객체를 인식하기 위해 중간 계층 기술값을 이용하여 중간 계층의 의미 값으로 변환하며, 세그멘테이션의 성능을 높이기 위해 K-means알고리즘을 이용하여 각각의 이미지에 적합한 K값을 구하는 방법을 제안한다. 이렇게 세그멘테이션을 이용한 저수준 특징을 이용하여 객체를 추출하고, 온톨로지를 이용하여 의미관계를 추론한다. 제안하는 방법은 사용자가 생각하는 의미적으로 유사한 이미지를 보다 효율적으로 검색할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.559-561
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• 2003

최근 차세대 Web 기술로서 Semantic Web이 주목 받고 있다. Semantic Web에서는 Web상에 존재하는 문서에 Web Resource들에 대한 Ontology를 기반으로 Semantic Annotation을 하고 Ontology 추론 Agent를 통하여 의미 기반으로 Web을 검색할 수 있도록 해준다. 이와 같은 Semantic Web 기술의 핵심 요소는 Web Ontology이며 W3C에서는 이를 표현 할 수 있는 표준 언어로서 RDF기반의 OWL(Web Ontology Language) 명세를 제정하고 있다. 따라서 표준 Web Ontology 언어인 OWL을 위한 추론 시스템은 Semantic Web 검색 Agent의 구현을 위한 필수적인 기반 기술이라 할 수 있으나 아직 그 개발이 미비한 상태이다. OWL 추론 시스템을 구현하기 위해서는 OWL의 이론적인 기반을 제공하는 DL(Description Logic)을 추론할 수 있는 엔진을 사용하는 것이 한가지 방법이 될 수 있으나 OWL이 Rule과 같은 DL의 범주를 벗어나는 Vocabulary를 지원하는 언어로 확장되는 경우에 이를 처리하기가 어렵다. 또 다른 방법으로서 Logic Programming을 통하여 OWL 언어의 Semantic을 기술하고 정리 증명(Theorem Proving)을 통하여 Ontology를 추론하는 공리화(Axiomatisation) 기법이 있는데 이러한 방법의 장점은 기반이 되는 Logic의 범주 내에서 새로운 언어를 위한 Vocabulary의 확장이 용이하다는 점이다. 본 논문에서는 Axiomatisation 방법을 이용하여 OWL로 기술된 Ontology를 추론할 수 있는 시스템의 설계 및 구현에 대해 설명하기로 한다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2000년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.41-62
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• 2000

현실적으로 통계추론 방법의 적용시, 그 정당성이 보장되는 기본가정이외에도 추가적인 가정이 불가피하여, 본래의 정당성이 퇴색되는 경우가 흔히 발생한다. 따라서 이런 경우에는 통계추론의 평가가 필수적일 것이나, 많은 경우에 분석적 평가를 하기에는 너무 복잡하여, 특정상황을 상정한 모의분석 평가가 주류를 이루고 있다. 본 고에서는 보다 일반적 상황에서의 통계추론의 평가를 위해 브트스트랩방법과 같이 관찰값에 의존한 모의방법(observation-based simulation)을 이용한 평가방법을 제안한다. 우선 설득력 있는 평가요소로서 구간추정시 포함확률(coverage probability)와 같은 빈도성질(frequency property)를 선택하였다. 빈도성질은 고전적 통계추론은 물론 베이지안 통계추론을 대상으로도 의미있는 평가기준으로 판단되는 바, 이를 평가요소로서 선택하고, 이의 추정을 위한 방법과, 그 추정결과의 해석과 나아가 이를 기준으로 한 통계추론 결과의 조정 방법까지 일련의 절차에 대한 방법론을 제시하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 4호통권143호
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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.