• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.759-760
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• 2020

최근 사용자, 상품, 그리고 상품의 메타 정보 사이의 관계를 표현한 지식 그래프 (knowledge graph) 가 추천 시스템 분야에서 많은 관심을 받고 있으며 활발히 이용되고 있다. 하지만 기존의 지식 그래프는 각 노드 (사용자, 상품, 메타 정보 등) 사이의 단순한 사실 관계만을 표현하고 있으며, 이는 사용자의 선호도를 정확히 파악하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 지식 그래프의 정보 부족 문제를 보완하기 위해 각 상품에 남겨진 텍스트 리뷰를 감정 분석 (sentiment analysis) 하고, 이를 각 노드 간의 선호도 정보로 활용하여 지식 그래프를 구축하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.319-323
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• 2023

일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 수집하고 구조화하는 지식의 표현 방법이다. 일반 상식 기반의 지식 그래프는 코퍼스 내에 포함되어 있는 다양한 일반 상식의 형태와 관계를 모델링하며, 주로 질의응답 시스템, 상식 추론 등의 자연어처리 하위 작업에 활용할 수 있다. 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ConceptNet [1], ATOMIC [2]이 있다. 하지만 한국어 기반의 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구가 존재했지만, 자연어처리 태스크에 활용하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델과 프롬프트의 활용을 통해 한국어 일반 상식 기반의 지식 그래프를 효과적으로 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제안하는 방법론으로 구축한 지식 그래프와 기존의 한국어 상식 그래프의 품질을 양적, 질적으로 검증한다.

• The Science & Technology
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• v.6 no.11 s.54
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• pp.38-40
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• 1973

우리나라 「지식의 댐」을 자처하고 있는 한국과학기술정보센터는 새로운 정보활동에 계속 여념이 없다. 공식 또는 비공식적으로 수집처리되는 이 새로운 지식은 국제적인 흐름을 직감할 수 있으며 우리의 장래설계에도 훌륭한 길잡이가 되고 있다. 이 새로운 지식을 활용, 내일의 밝고 건전한 산업육성에 기여할수 있도록 콜스틱(KORSTIC)이 수집한 해외의 중요 목록을 게재한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.117-120
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• 2013

스마트폰의 보급으로 모바일 소셜 네트워크 게임(SNG: Social Network Game)을 즐기는 사용자들이 증가하고 있다. 그러나, SNG의 특성에 맞는 자원 활용률을 고려한 효율적인 게임서버에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 논문은 가상화 기반으로 SNG게임서버를 설계 및 구현한다. 또한 가상화 기반 분산 게임서버의 CPU 사용률과 Memory 사용량을 분석하여 게임서버의 자원 활용률을 보인다. 이를 토대로 SNG게임서버 환경구축의 기반지식을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1460-1462
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• 2011

지식지도는 대량의 정보 속에 숨겨진 특별한 형태와 패턴을 찾아서 그 의미를 파악할 수 있도록 가시적인 형태의 결과를 보여주는 것이다. 기존의 지식지도를 살펴보면, 대부분 빈도수나 평균 증가율과 같은 단순한 정보 분석에 그친다는 것을 알 수 있다. 그러나 사용자에게 보다 고차원적인 정보 분석을 통해 주어진 분석대상에 관한 유용한 지식 전달이 필요하다. 본 논문에서는 2000년부터 2009년까지의 컴퓨터 공학 분야의 학술 논문 데이터베이스를 활용하여 지식지도 구축을 시도한다. 이를 위해 학술논문 데이터베이스를 네트워크의 관점에서 분석한다. 그 결과, 네트워크 내에서 패턴을 발견할 수 있었다. 네트워크에서 이러한 분석방법은 학술 분야의 연구동향 패턴을 이해할 수 있게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.44-47
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.361-364
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• 2010

Knowledge Ecosystem은 지식이 자연생태계와 유사한 속성을 가지고 있다는 가정과 관점으로부터 출발한다. 이는 지식과 지식 그리고 이를 생성하고 활용하는 주체와 주체가 생태계의 복잡한 네트워크로 연결되어 다양한 진화와 소멸의 과정을 거치는 과정으로 이해하고 이를 현실세계에 반영하여 긍정적 측면에서 지식을 확대재생산하거나 강화하고 부정적 측면을 약화시키는 과정으로 이해할 수 있다. 이러한 과정은 인위적 개입이나 통제보다는 생태계의 자연스러운 현상에 기반하여 이를 활성화하는데 근본적인 목적이 있다. 본 논문에서는 과학기술정보를 활용하여 연구개발을 수행하고 이를 통해 신제품개발 및 사업화를 수행하는 과학기술정보 커뮤니티에 Knowledge Ecosystem을 개발, 적용한 사례를 중심으로 시스템의 개념과 성과에 대해 설명하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.376-379
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• 2007

오늘날 컴퓨팅 기능의 급격한 발달은, 시스템의 효율뿐만 아니라 지능화에 대한 요구를 증대시키고 있다. 지능화된 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서는, 제공하려는 도메인에 대한 지식 처리 기능이 필수적이다. 시스템의 지능적인 행동은 그 시스템이 보유하고 있는 지식의 질(質)에 영향을 받기 때문에, 사용되는 지식의 질적 우수성을 보장하려는 시도가 이루어지고 있지만, 문제는 지식의 질이 높아질수록, 지식 관리의 비용이 증가한다는 점이다. 따라서 품질과 비용 사이의 균형점을 맞추기 위한 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용하려는 지식의 품질과 시스템에서 요구하는 지식의 품질을 비교함으로써, 이 균형점을 맞추는 방법을 제안한다. 이를 위해, 시스템이 제공하려는 서비스 시나리오를 대상 지식으로 표현 및 처리한다. 시스템 관리자는 이 결과를 바탕으로 채택하려는 지식과 자신의 시스템 사이의 괴리를 손쉽게 판단 할 수 있고, 그 차이를 없애기 위해 지식의 확장 및 축소의 부분을 결정하고, 수정할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.304-306
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• 2000

다양한 문제의 해결을 위하여 요구되는 각종 지식의 처리는 인공 지능 분야의 중요한 주제가 되어 왔다. 본 논문에서는 여러 종류의 지식중에서 많이 연구되어 있지 않은 삽화 지식의 획득과 저장에 관하여 논의하며, 삽화 지식은 플랜 인지의 과정을 통해 알아낸 목표의 연속체로서 자동 에이전트의 영구 기억에 저장되어야 한다고 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.411-414
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• 2000

KM은 조직의 지식을 공유하는 차원에서 이미 많은 기업들이 도입하였고, 현재 도입 진행 중인기업들 또한 많다. 국내 기업은 대략 84개의 기업이 도입을 시행 검토하고 있다. 지식경영의 제 과정에서 가장 중요한 단계는 지식창조이다. 지식창조는 조직 구성원 개개인의 지식함양을 의미하는 것이 아니라, 조직지(Organizational Knowledge)의 창출을 의미한다. 조직지는 지식이 쓰이는 상황에 따라 중요성의 정도가 다르게 평가된다. 또한 조직내의 지식 공유는 한 도매인내에서 뿐 만 아니라 여러 도매인에 걸쳐서 이루어진다. 따라서, 본 연구에서는 KM21 프로토타입(Prototype)을 구현하여 조직 내에서 지식 공유를 활성화하기 위한 지식 평가 Architecture를 제시하고자한다.