• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.15B no.4
• /
• pp.365-374
• /
• 2008

In this paper, we propose a model to enrich an ontology by incrementally extending the relations through variations of patterns. In order to generalize initial patterns, combinations of features are considered as candidate patterns. The candidate patterns are used to extract relations from Wikipedia, which are sorted out according to reliability based on corpus frequency. Selected patterns then are used to extract relations, while extracted relations are again used to extend the patterns of the relation. Through making variations of patterns in incremental enrichment process, the range of pattern selection is broaden and refined, which can increase coverage and accuracy of relations extracted. In the experiments with single-feature based pattern models, we observe that the features of lexical, headword, and hypernym provide reliable information, while POS and syntactic features provide general information that is useful for enrichment of relations. Based on observations on the feature types that are appropriate for each syntactic unit type, we propose a pattern model based on the composition of features as our ongoing work.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.27 no.12
• /
• pp.1202-1210
• /
• 2000

본 논문에서는 효과적인 앙상블 머신의 구축을 위한 새로운 방안을 제시한다. 효과적인 앙상블의 구축을 위해서는 앙상블 멤버들간의 상관관계가 아주 낮아야 하며 또한 각 앙상블 멤버들은 전체 문제를 어느 정도는 정확하게 학습하면서도 서로들간의 불일치 하는 부분이 존재해야 한다는 것이 여러 논문들에 발표되었다. 본 논문에서는 주어진 문제의 다양한 면을 학습한 다수의 앙상블 후보 네트웍을 생성하기 위하여 건설적 학습 알고리즘과 능동 학습 알고리즘을 결합한 형태의 신경망 학습 알고리즘을 이용한다. 이 신경망의 학습은 최소 은닉 노드에서 최대 은닉노드까지 점진적으로 은닉노드를 늘려나감과 동시에 후보 데이타 집합에서 학습에 사용할 훈련 데이타를 점진적으로 선택해 나가면서 이루어진다. 은닉 노드의 증가시점에서 앙상블의 후부 네트웍이 생성된다. 이러한 한 차례의 학습 진행을 한 chain이라 정의한다. 다수의 chain을 통하여 다양한 형태의 네트웍 크기와 다양한 형태의 데이타 분포를 학습한 후보 내트웍들이 생성된다. 이렇게 생성된 후보 네트웍들은 확률적 비례 선택법에 의해 선택된 후 generalized ensemble method (GEM)에 의해 결합되어 최종적인 앙상블 성능을 보여준다. 제안된 알고리즘은 한개의 인공 데이타와 한 개의 실세계 데이타에 적용되었다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘에 의해 구성된 앙상블의 최대 일반화 성능은 다른 알고리즘에 의한 그것보다 우수함을 알 수 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.15 no.12
• /
• pp.983-987
• /
• 2009

One of the critical themes in the language acquisition is its exposure to linguistic environments. Linguistic environments, which interact with infants, include not only human beings such as its parents but also artificially crafted linguistic media as their functioning elements. An infant learns a language by exploring these extensive language environments around it. Based on such large linguistic data exposure, we propose a machine learning based method on the cognitive mechanism that simulate flexibly and appropriately infant's language learning. The infant's initial stage of language learning comes with sentence learning and creation, which can be simulated by exposing it to a language corpus. The core of the simulation is a memory-based learning model which has language hypernetwork structure. The language hypernetwork simulates developmental and progressive language learning using the structure of new data stream through making it representing of high level connection between language components possible. In this paper, we simulates an infant's gradual and developmental learning progress by training language hypernetwork gradually using 32,744 sentences extracted from video scripts of commercial animation movies for children.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
• /
• 2002.05b
• /
• pp.63-70
• /
• 2002

This paper is to illuminate the dynamic relationship between the technological learning mechanism and international political intervention. Besides conventional techno-economic factors, international political factors are emphasized as external factors in the technological learning mechanism. Being influenced by international political intervention, the evolutionary path of technological capabilities is not incrementally cumulated and organizational process is not autonomously performed, either. In order to mitigate the impact of the international political intervention, DCs make efforts to develop technological capabilities step-by-step in line with current and future civilian industrial demand.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2005.04a
• /
• pp.193-197
• /
• 2005

점진적 개념 학습 알고리즘인 COBWEB은 클래스 정보가 주어지지 않은 사례들(instances)을 분류하기 위하여 사례의 속성과 값에 근거하여 학습하며 각 노드가 유사한 사례들의 집합인 클래스에 해당하는 분류 트리를 생성하는 알고리즘이다. 유사한 사례들을 같은 클래스로 분류하기 위한 기준으로 category utility가 사용되며 이는 클래스 내부의 유사도와 클래스간의 차이점을 최대화하는 방향으로 클래스를 분류한다 기존의 COBWEB에 사용되는 category utility는 클래스 사이즈와 예측 정확성 사이의 tradeoff 관계로 볼 수 있으며, 이로 인하여 예측 정확성은 약간 감소하나 클래스 사이즈가 커지는 방향으로 학습이 진행 될 수 있는 편향성(bias)를 가지고 있다. 이는 분류 트리에 불필요한 클래스 노드들(spurious nodes)을 생성하게 하여 학습 결과인 클래스 개념을 이해하는뎨 어렵게 한다. 본 논문에서는 클래스와 그에 속하는 사례들의 속성-값 분포를 고려하여 클래스와 속성의 연관성에 비례한 가충치를 더한 변형된 category utility를 제안하고, dataset에 대한 실험을 통하여 제안된 category utility가 기존의 큰 클래스 사이즈를 선호하는 bias를 완화시킴을 보이고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartC
• /
• v.12C no.5 s.101
• /
• pp.649-658
• /
• 2005

Since the Network based attack Is extensive in the real state of damage, It is very important to detect intrusion quickly at the beginning. But the intrusion detection using supervised learning needs either the preprocessing enormous data or the manager's analysis. Also it has two difficulties to detect abnormal traffic that the manager's analysis might be incorrect and would miss the real time detection. In this paper, we propose a traffic attributes correlation analysis mechanism based on self-organizing maps(SOM) for the real-time intrusion detection. The proposed mechanism has three steps. First, with unsupervised learning build a map cluster composed of similar traffic. Second, label each map cluster to divide the map into normal traffic and abnormal traffic. In this step there is a rule which is created through the correlation analysis with SOM. At last, the mechanism would the process real-time detecting and updating gradually. During a lot of experiments the proposed mechanism has good performance in real-time intrusion to combine of unsupervised learning and supervised learning than that of supervised learning.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.50-63
• /
• 1994

기존의 지식 기반 시스템들은 그 지식의 형태를 대부분 규책을 통해서 처리하고 있다. 그리고 이런 규책들은 일반적으로 사람에 의해서 외부에서 주어진며 주어진 규칙은 학습이 진행됨에 따라 그 형태가 바뀌게 된다. 그러나 실생활에서 일어나는 대부분의 일들은 주어진 한정된 수의 규칙에 의해서만 수행되기보다는 반복수행 또는 점진적인 학습에 의해서 동적으로 그 수와 적용범위가 바뀌게 된다. 본 논문에서는 외부로부터 얻어지는 데이터를 통해서 그들 사이의 관계를 알아내고, 이를 통해 새로운 규칙을 생성하며, 계속적으로 학습이 진행됨에 따라서 능동적으로 규칙의 수와 적용범위가 변화하는 시스템을 제안한다. 동적 규칙 생성시스템의 유용성을 검증하기 위해서, 세 선분이 연결된 막대기의 한쪽 끝을 고정시킨 상태에서, 다른 쪽 끝이 원하는 위치에 도달하게 하는 문제에 적용하여 로보트 팔의 자동 조절 및 기계 학습의 자동화에 기여할 수 있음을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2006.10e
• /
• pp.32-39
• /
• 2006

본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미 관계로 사상하는 의미역 결정 문제에 대해 다루고 있다. 한국어의 경우 대량의 학습 말뭉치를 구하기 힘들며, 이를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요한 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 학습 말뭉치를 직접 태깅하지 않고 격틀사전을 이용하여 자동으로 학습 말뭉치를 구축하고 간단한 확률모델을 적용하여 점진적으로 모델을 학습하는 수정된 self-training 알고리즘을 사용하였다. 실험 결과, 4개의 부사격 조사에 대해 평균적으로 81.81%의 정확률을 보였으며, 수정된 self-training 방법은 기존의 방법에 비해 성능 및 실행시간에서 개선된 결과를 보였다.

• Journal of the Korean association of regional geographers
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.529-541
• /
• 2002

This paper aims to provide a context-specific interpretation on the shifting process of in-house R&D spaces in a large Korean firm in the context of rapidly changing markets and technology. Drawing on the case study of LG Electronics Company, one of the Korea's flagship companies, I examine the causes and mechanisms leading to a shift in domestic R&D spaces and the nature of learning processes between R&D teams and between R&D and other organizational units, particularly manufacturing. It appears that the current reshaping processes of domestic R&D spaces in LGE focus more on the clustering of core R&D laboratories than the geographical integration of conception and execution. However, it should not simply be viewed that such a move would be reduced to the linear model of innovation and organizational learning. Instead, it involves the firm-specific mode of regulating organizational competences. As contextual variables to induce such a firm-specific mode of organizational change, I consider the spatial form of organization, the spatial sources of knowledge and learning, and the powers of relational learning that can be made between distanciated actors and teams.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.288-293
• /
• 2017

교수-학습 발화는 발화 턴 간에 규칙화된 인과관계가 강하고 자연 발화에서의 출현율이 낮다. 일반적으로 어휘부, 표현 제시부, 대화부로 구성되며 커리큘럼과 화제에 따라 구축된 언어자원이 필요하다. 기존의 말뭉치는 이러한 교수-학습 발화의 특징을 반영하지 않았기 때문에 한국어 교육용 튜터링 챗봇을 개발하는 데에 활용도가 떨어진다. 이에 따라 이 논문에서는 자연스러운 언어 사용 수집, 도구 기반의 수집, 주제별 수집 및 분류, 점진적 구축 절차의 원칙에 따라 교수-학습의 실제 상황을 반영하는 준구어 말뭉치를 구축한다. 교실에서 발생하는 언어학습 상황을 시나리오로 구성하여 대화 흐름을 제어하고 채팅용 메신저와 유사한 형태의 도구를 통해 말뭉치를 구축한다. 이 연구는 한국어 튜터링 챗봇을 개발하기 위해 말뭉치 구축용 챗봇과 한국어 학습자, 한국어 교수자가 시나리오를 기반으로 발화문을 생성한 준구어 말뭉치를 최초로 구축한다는 데에 의의가 있다.