• 제목/요약/키워드: 자동적 지식 획득

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모바일 기기와 가상 스토리지 기술을 적용한 자동적 및 편재적 음성형 지식 획득 (Mobile Device and Virtual Storage-Based Approach to Automatically and Pervasively Acquire Knowledge in Dialogues)

  • 유기동
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.1-17
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    • 2012
  • 최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.

음성형 지식의 자율적 관리 및 서비스를 위한 애플리케이션 스위트 개발 (Application Suite for Autonomous Management and Service of Verbal Knowledge)

  • 유기동
    • 한국전자거래학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.79-90
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    • 2016
  • 문제 상황에 처한 사용자가 정보기술 역량을 활용하여 언제 어디서든 문제의 해결에 필요한 정보 및 지식을 완전히 자동화된 방식으로 제공받을 수 있도록 하는 자율적 지식서비스는, 사용자의 지적 탐구욕구의 증가와 더불어 정보기술 인프라의 고도화에 따라 더욱 많은 관심을 받고 있다. 기존의 지식서비스는, 지식의 획득과 분배 과정을 모두 다루는 것이 아닌, 지식의 분배 과정에 편향되어 집중되는 문제점을 갖고 있어, 사용자에게 분배되는 지식의 품질요건에 입각한 지식의 획득이 이루어지지 못한다. 따라서 본 연구는 지식이 획득되는 단계부터 사용자에게 분배되는 단계까지 일련의 과정을 완전 자동화하는 자율적 지식서비스의 프레임워크를 제시한다. 또한 이를 구성하는 요소기술을 도출 및 명세하여, 자율적 지식서비스의 프로토타입 시스템인 ASKs(Application Suite for Knowledge Service)를 개발한다. 본 연구를 통해, 특정 기술에 국한되어 정의되는 지식서비스의 범위를 확장하여, 보다 사용자 친화적이며 현실적 적용가능성이 높은 지식서비스의 구현이 촉진될 수 있다.

사전에 나타난 인지정보를 이용한 단어 개념의 지식표현 (Knowledge Representation of Concept Word Using Cognitive Information in Dictionary)

  • 윤덕한;옥철영
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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    • pp.118-125
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    • 2004
  • 인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.

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