• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.741-744
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• 2014

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.898-900
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• 2019

SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.1040-1043
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• 2013

최근 IT기술의 발전은 교육의 패러다임을 변화시키는 중요한 요소로 작용하고 있다. 이러한 IT의 기술이 학습환경을 변화시키며 학습모형에도 영향을 미치고 있는 것이다. 특히 창의적인 생각이나 새로운 아이디어를 중요시 하는 국가적 교육 경쟁력이 핵심으로 작용하면서 창의력 증진을 위한 학습모형 개발 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 지식보다는 그룹의 지식이 강조되는 집단지성 기반의 창의력 증진 학습모형 개발에 대한 연구를 진행하였다. 기존의 학습모형은 교수자 중심적으로 지식을 전달하는 방식 이였다면, 본 연구에서는 교수자와 학습자, 참여자라는 집단의 생성과 학습 자료의 공유, 개방을 극대화 한 창의력 증진학습 모형을 제시하고자 한다. 또한 창의력 증진 학습모형을 위한 기술과 교육 그리고 소셜 네트워크의 통합적 적용 설계 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.530-531
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• 2023

딥러닝에서 지식 증류 기법은 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여 작은 모델의 성능을 개선하는 방식이다. 지식 증류 기법은 모델 경량화, 학습 속도 향상, 학습 정확도 향상 등에 활용될 수 있는데, 교사 모델이라 불리는 큰 모델은 일반적으로 학습된 딥러닝 모델을 사용한다. 본 연구에서는 학습된 딥러닝 모델 대신에 수치 기반 시뮬레이션 모델을 사용함으로써 어떠한 효과가 있는지 검증하였으며, 수치 모델을 활용한 기상 예측 모델에서의 지식 증류는 기존 단독 딥러닝 모델 학습 대비 더 작은 학습 횟수(epoch)에서도 동일한 에러 수준(RMSE)까지 도달하여, 학습 속도 측면에서 이득이 있음을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.421-428
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• 2006

Intelligent Tutoring System(ITS), which offers individualized learning environment that consider many learners' variable, is realized by the effective alternative to take the place of domain expert. Accordingly, research on Learning Companion System(LC) is currently noticing. However, to develop LCS which applies effective interaction, it is necessary to combine several LCs, and personalized knowledge base have to be made first. Therefore, in this paper, we propose the 'Knowledge Base Object Medel', which is based on connectionist' in cognition structure, represents learner's knowledge to self-learnig object, and grows adaptive object by proprietor, verify the validity. This model lays the groundwork for design of personalized knowledge base, offers clue to development of adaptive ITS using knowledge base object.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.593-598
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• 2003

Machine learning organizes knowledge for efficient and accurate reuse. This paper is concerned with methods of concept learning from examples, which glean knowledge from a training set of preclassified ‘objects’. Ideally, training facilitates classification of novel, previously unseen objects. However, every learning system relies on processing and representation assumptions that may be detrimental under certain circumstances. We explore the biases of a well-known learning system, ID3, review improvements, and introduce some improvements of our own, each designed to yield accurate and pedagogically sound classification.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.151-158
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• 1992

자연어를 분석하는데 있어 가장 중요한 것은 지식 베이스(Knowledge Base)가 얼마나 정확하고 많이 구축되어 있는가 하는 것이다. 일반적으로 이 지식 베이스는 사전으로 구성될 수 있는데 이를 전자 사전이라 한다. 또 지식 베이스의 정보들은 계속적으로 유지, 수정되는데 이는 말뭉치의 분석을 통해 얻어질 수 있다. 본 논문은 전자사전의 구성및 말뭉치의 분석과 관리를 구문 분석기를 통해서 알아본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.124-128
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• 2002

질의응답시스템을 활용한 지능형 케릭터 시스템에서는 지능형 케릭터가 사용자(게이머)의 질의에 대해 응답할 때 해당 케릭터에 특정 지식이 주어지지 않은 경우에 대비하여 해당 지식을 질의의 주체인 사용자 혹은 다른 외부변수로부터 획득하는 방법론과 획득한 지식을 지능형 케릭터의 지식구조에 저장하는 방법론에 대한 연구가 병행되어 왔다. 본 논문에서는 지능형 케릭터가 사용자가 입력한 자연어 문장으로부터 특정 지식을 획득하고 획득한 지식을 정해진 방법에 따라 지능형 케릭터가 이해할 수 있는 지식구조로 구조화하는 방법론에 대해 구체적인 예를 통해 상세하게 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.183-186
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• 2012

IT 기술의 급격한 발달로 인해 개인의 생활뿐만 아니라 국내 기업들의 업무 환경까지도 많은 변화가 일어나고 있다. 이러한 변화 중 가상화 기술을 이용하여 업무의 효율성 증대와 경제적이며 관리 능률의 향상을 기대하며 가상화 환경을 도입하려는 기관이 많이 생겨나고 있다. 하지만 가상화 기술은 안정적인 서버의 운영이 뒷받침 되지 않는다면 막대한 피해를 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 데스크탑 가상화 환경에서 프로비저닝(Provisioning) 과정을 이용하여 가상 서버의 시스템 자원을 최적화시키고, 최적화된 가상 서버에 사용자VM(Virtual Machine)을 할당하는 부하 분산 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.658-660
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• 2012

현재 전 세계의 스마트폰 사장은 아이폰과 안드로이드폰의 구도로 되어 있다고 해도 과언이 아니다. 아이폰의 앱 스토어에 어플리케이션을 올리기 위해서는 애플의 검증을 거쳐야 가능하지만, 안드로이드의 안드로이드마켓은 구글의 검증 없이 누구나 자유롭게 올릴 수 있다. 그렇기 때문에 스마트폰의 보안문제가 대두되고 있는 요즘, 안드로이드마켓에서 내려 받는 어플리케이션에 대한 신뢰성이 떨어지는 것이 사실이다. 본 논문에서는 이러한 안드로이드 어플라케이션의 신뢰성 검증을 위한 인증 어플리케이션을 제안함으로써 사용자가 악의적으로 변조된 어플리케이션에 대한 대응이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 테스트를 통하여 본 연구의 효율성 및 타당성을 입증하였다.