• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.717-720
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• 2003

비즈니스 지식은 기업 업무 수행에 필요한 제반 지식들을 포괄적으로 의미하는 것으로 업무수칙, 수행방안 규정 등을 포함하며, ERP CRM 등 기업 응용 시스템 내의 프로그램 코드 내에 혼재되어 구축되어 왔다. 이러한 기업 응용 시스템은 급변하는 경영환경에 따라 비즈니스 지식의 변화로 잦은 수정 등 유지보수의 어려움과 개발에 많은 시간이 소요된다. 규칙관리 시스템은 기업 어플리케이션에 혼재 되어 있는 비즈니스 지식을 규칙의 형태로 분리하여 개발시간의 단축 및 유지보수의 용이성 등 전체적인 시스템의 품질 향상을 가능하게 한다. 본 논문에서는 비즈니스 지식의 규칙 표현과, 이를 이용한 규칙관리 시스템 설계 및 구현 방안을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.125-130
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• 2022

최근 자연어처리 연구로 지식 기반 대화에서 대화 내용에 자유로운 주제와 다양한 지식을 포함하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지식 기반 대화는 대화 내용이 주어질 때 특정 지식 정보를 포함하여 이어질 응답을 생성한다. 이때 대화에 필요한 지식이 검색 가능하여 선택에 제약이 없는 오픈 도메인(Open-domain) 지식 기반 대화가 가능하도록 한다. 오픈 도메인 지식 기반 대화의 성능 향상을 위해서는 대화에 이어지는 자연스러운 답변을 연속적으로 생성하는 응답 생성 모델의 성능 뿐만 아니라, 내용에 어울리는 응답이 생성될 수 있도록 적합한 지식을 선택하는 지식 검색 모델의 성능 향상도 매우 중요하다. 본 논문에서는 오픈 도메인 지식 기반 한국어 대화에서 지식 검색 성능을 높이기 위해 밀집 벡터 기반 검색 방식과 주제어(Keyword) 기반의 검색 방식을 함께 사용하는 것을 제안하였다. 먼저 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하고 학습된 모델로부터 고난도 부정(Hard negative) 지식 후보를 생성하고 주제어 기반 검색 방식으로 고난도 부정 지식 후보를 생성하여 각각 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하였다. 성능을 측정하기 위해 전체 지식 중에서 하나의 지식을 검색했을 때 정답 지식인 경우를 계산하였고 고난도 부정 지식 후보로 학습한 주제어 기반 검색 모델의 성능이 6.175%로 가장 높은 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1551-1554
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• 2003

최근 다양한 의료정보 시스템이 개발되어, 그 사용이 급증하고 있다. 이 들 각각의 의료정보 시스템에서 발생, 축적된 의료정보는 분산 이질의 형태를 가지며, 또한 같은 의미를 갖는 의료정보가 각기 다른 구조와 용어로 기술되어 축적되는 것이 일반적이다. 이와 같이 개별적으로 개발, 활용되어 온 의료정보를 웹 상에서 통합하여, 단일화 된 의료정보 검색 기능을 제공하기 위해서는 이들 의료정보의 의미적 연관성을 고려한 정보의 통합, 검색 기술의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 의미적 의료정보의 통합을 위한 UMLS와 LOINC 데이터베이스 기반의 연관 값 지식베이스의 설계 및 개발 방식을 제안한다. 웹 상에 존재하는 각종 분산 이질 형태의 의료정보는 XML을 공통 데이터 구조로 하여 통합되며, 정보 통합의 과정에서 연관 값 지식베이스를 참조하여 의미적 관련도가 높은 의료정보(구조 정보와 내용 정보)는 상호 연결되어, 진정한 의미의 정보 통합을 구현하게 된다. 지식베이스는 용어별로 식별자, 요소명, 연관값, 복수형, 동의어, 한글 이름 등의 필드틀 가지며, 현재 상담, 처방, 보험, 의료용어, 증상, 임상결과 등 적용분야 별로 작성된 연관 값 지식베이스가 구현되어 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.5
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• pp.634-644
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• 1995

In this paper, we propose a mechanism to transform more effective and semantically equivalent queries by using appropriately represented three kinds of knowledge. Also we proposed a mechanism which transforms partially omitted components or expressions into complete queries so that users can use more simple queries. The knowledges used to transform and optimize are semantic, structural and domain knowledge. Semantic knowledge includes semantic integrity constraints and domain integrity constraints. Structural knowledge represents physical relationship between relations. And domain knowledge maintains the domain information of attributes. The proposed system optimizes to more effective queries by eliminating/adding/replacing unnecessary or redundant restrictions/joins.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.877-880
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• 2017

가정이나 사무실 등과 같은 다양한 현실 세계에서 서비스 로봇이 자율적으로 동작하기 위해서는 복잡한 작업을 수행할 수 있어야만 한다. 다양한 센서 데이터가 있는 서비스 환경에서 고수준의 의미 정보를 이해하는 것은 지식 기반 로봇에게 필수적인 능력 중 하나이다. 본 논문에서는 서비스 로봇에게 다양한 환경에서 주어진 작업을 효과적으로 해결할 수 있도록 저레벨의 센서 데이터와 고레벨의 의미 정보를 통합하는 인간-로봇 상호작용 온톨로지를 소개한다. 지능형 로봇 지식에는 다양한 서비스의 확장성을 위해 사용자, 로봇, 인지, 환경, 행위 5가지 온톨로지로 분류한다. 지능형 로봇 지식은 일반 지식 뿐만 아니라 로봇의 수행 능력, 구성요소 등의 전문 지식까지 정의하고 서비스 에이전트 간 상호작용을 위한 인터페이스를 표준화함으로써 지능형 로봇에 적합한 지능을 제공한다. Turtlebot2을 이용한 실험을 통해 온톨로지 기반의 통합 로봇 지식의 높은 효율성을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1211-1214
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• 2011

OLAP(On-Line Analytical Processing) 툴은 조직 운영에서 발생하는 데이터의 양이 많아짐에 따라 분석 수요도 함께 급증하며 전문 분석가의 역량만으로는 처리할 수 없는 분석 요구 사항을 충족시키기 위한 툴이다. OLAP 에서는 다양한 사용자가 직접 데이터베이스에 접근하여 대화식으로 질의를 던지고 응답을 받아 분석 업무를 진행할 수 있다. 이렇게 많은 사용자들이 데이터베이스에 직접 접근을 하게 됨에 따라 조직의 민감한 데이터를 지키기 위한 보안 정책이 필수가 되었다. 하지만 기존 연구에서는 OLAP 의 기능적인 분석에 치중하여 MDX(Multidimensional Expressions)와 XMLA(XML for Analysis) 등의 기법으로 기능을 구현하는 것에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 OLAP 보안 관련 연구를 분석하고 보안 모듈을 설계하여 효율적인 정보 보호를 위한 데이터 접근 제어 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.759-761
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• 2011

스마트폰이 발전함에 따라 모바일 단말기를 이용해 외부에서 회사 업무를 처리할 수 있는 모바일 오피스 업무 시스템이 증가 하고 있는 실정이다. 개인 휴대 기기의 특성상 이용자의 부주의로 인해 기기 및 메모리카드 등을 도난, 분실 할 수 있으며 이에 따라 개인 및 기업의 정보 유출이 가능하다. 그러므로 본 방식 연구에서는 모바일 오피스 환경에 보다 효율적이고 정보보호를 위한 인증 방법으로 키스트로크(KeyStroke) 방식과 모바일의 IMSI / IMCI 방식을 연구 분석하여 강력하고 적합한 인증 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.563-566
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• 2020

지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문에 대한 이해뿐만 아니라, 기반이 되는 지식 그래프상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 요구한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프상의 추론 과정에서 추른 경로를 명확히 하기 위한 노드의 양방향 특정 전파와 이웃 노드들 간의 맥락 정보까지 각 노드의 특정값에 반영할 수 있는, 표현력이 풍부한 쌍 선형 그래프 신경망 (BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스 Freebase와 자연어 질문 응답 데이터 집합 WebQuestionsSP를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.519-521
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• 2023

온라인 뉴스 플랫폼의 발전은 에코 챔버(echo chamber) 효과와 정치적 양극화를 심화시키며, 이를 완화하기 위한 선행 연구로 뉴스 기사의 정치적 성향을 판단하는 연구가 필요하다. 기존 연구는 외부 지식 그래프를 활용하여 뉴스 기사의 텍스트 정보를 더욱 풍부하게 표현한다. 그러나, 외부 지식을 임베딩하는 지식 그래프 임베딩(knowledge graph embedding, KGE) 방법은 다양하며, 각 KGE 방법이 정치적 성향 예측 정확도에 미치는 효과에 대해서 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 정치적 성향 예측에 외부 지식의 활용을 최대화하기 위한 다양한 KGE 방법들의 효과를 분석한다. 실험 결과, 외부 지식 그래프 내의 개체들 간 복잡한 관계를 간단하고 정확하게 표현 가능한 ModE 방법을 활용하는 것이 정치적 성향 예측에 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.550-552
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• 2003

최근 네트워크의 활성화로 인하여 많은 지식 정보들이 생겨나고 있다. 지식 정보들은 구조적인 정보로 표현되고 응용 프로그램들 상에서 대량으로 처리하기 위해 관계형 데이터베이스 시스템을 이용하여 많이 구축된다. 그러나 대부분의 응용 프로그램들 상에서 관계형으로 구성된 지식 정보들을 적당히 표현할 방법이 부족하다. 또한 이들을 가공 처리하여 표현하는 응용 프로그램들을 유지하는 데 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 웹 상이나 응용 프로그램 등에서 XML과XSLT를 이용하여 관계형화 된 지식 정보들에 대해 효율적으로 가시화 시킬 수 있도록 지원하는 시스템을 제시한다. VAS의 효율성을 보이기 위해 다양한 OS 플랫폼 상에서의 응용 프로그램들을 구축하였다.