• 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.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.213-228
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• 1999

지식정보화사회의 도래로 지식ㆍ정보가 경제성장ㆍ발전의 핵심으로 등장하고, 디지털기술ㆍ정보통신기술의 발전으로 - 정보처리 및 이용이 멀티미디어화되는 멀티미디어 사회가 도래하고 있음. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1147-1150
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• 2001

인천국제공항의 수많은 사업을 수행하면서 축적된 지식정보자원들을 web기반의 자료구조의 규격 언어인 XML을 이용한 전자적 공유체계인 전자메뉴얼시스템을 구축한 사례를 소개함으로써 XML에 대한 이해와 지식정보화 사업추진에 대한 이해에 도움이 되고자 한다. 또한, 앞으로 XML이 자리를 잡아감에 따라 XML은 점차 더많은 기업에 의해 도입될 것이고, 아울러 B2B, CRM 외에 e-비즈니스 전분야로 조만간 시장이 확대해 나갈 수 있을 것이다. 또한 지식정보 공유체계기반이 기업경쟁력의 극적인 제고와 개인의 지식창출에 기여함으로써 지식사회가 창조사회로 발전하는 기폭제가 되길 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.905-906
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• 2009

오늘날 사회의 많은 조직들은 치열한 경쟁에서 살아남기 위해 고비용을 투자하여 고유한 경험, 연구 노하우, 신기술과 같은 새로운 지식을 축적하고 이를 잘 관리하기 위하여 지식관리시스템을 구축한다. 하지만, 시스템이 잘 구축됐음에도 불구하고 사용자의 낮은 활용으로 인하여 실패하는 사례가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 점을 극복하기 위하여 기간 시스템과의 연계를 통한 지식 획득 방안을 제시하고 본 연구원에서 생산되는 자료의 특성인 공간정보를 관리할 수 있는 지식관리시스템을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.611-614
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• 2024

최근 많은 분야에서 인공지능을 사용한 산업이 각광을 받고 있고 그중 챗-GPT 로 인하여 챗봇에 관한 관심도가 높아져 관련 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 질문에 대한 답변을 생성해주는 분야에 대한 연구가 많이 이루어지고 있는데, 질문-답변의 데이터 셋에 대한 학습 방식보다는 질문-답변-배경지식으로 이루어진 데이터 셋에 대한 학습 방식이 많이 연구가 되고 있다. 그러다 보니 배경지식을 어떤 방식으로 모델에게 이해를 해줄 지가 모델 성능에 큰 부분 차지한다. 그리고 최근 연구에 따르면 이러한 배경지식 정보를 이해시키기 위해 잠재 변수 모델링 기법을 활용하는 것이 높은 성능을 갖는다고 하고 트랜스포머 기반 모델 중 생성 문제에서 강점을 보이는 BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformer)[1]도 주로 활용된다고 한다. 본 논문에서는 BART 모델에 잠재 변수 모델링 기법 중 잠재 변수를 어텐션에 곱하는 방식을 이용한 모델을 통해 답변 생성 문제에 관한 해결법을 제시하고 그에 대한 결과로 배경지식 정보를 담은 답변을 보인다. 생성된 답변에 대한 평가는 기존에 사용되는 BLEU 방식과 배경지식을 고려한 방식의 BLEU 로 평가한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.342-345
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• 2023

최근 자연어처리 연구 중 오픈 도메인 지식 기반 대화는 많은 관심을 받고 있다. 연구를 위해서는 오픈 도메인 환경을 갖추고 적절한 지식을 사용한 대화 데이터셋이 필요하다. 지금까지 오픈 도메인 환경을 갖춘 한국어 지식 기반 대화 데이터셋은 존재하지 않아 한국어가 아닌 데이터셋을 한국어로 기계번역하여 연구에 사용하였다. 이를 사용할 경우 두 가지 단점이 존재한다. 먼저 사용된 지식이 한국 문화에 익숙하지 않아 한국인이 쉽게 알 수 없는 대화 내용이 담겨있다. 그리고 번역체가 남아있어 대화가 자연스럽지 않다. 그래서 본 논문에서는 자연스러운 대화체와 대화 내용을 담기 위해 새로운 오픈 도메인 한국어 지식 기반 대화 데이터셋을 구축하였다. 오픈 도메인 환경 구축을 위해 위키백과와 나무위키의 지식을 사용하였고 사용자와 시스템의 발화로 이루어진 1,773개의 대화 세트를 구축하였다. 시스템 발화는 크게 지식을 사용한 발화, 사용자 질문에 대한 답을 주지 못한 발화, 그리고 지식이 포함되지 않은 발화 3가지로 구성된다. 이렇게 구축한 데이터셋을 통해 KE-T5와 Long-KE-T5를 사용하여 간단한 실험을 진행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.16-18
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황을 인지해 각 사용자에게 필요한 서비스를 자동으로 제공하거나, 사용자로부터 요청받은 서비스를 주어진 환경에서 성공적으로 수행하기 위해서는 그 서비스를 수행하는 각각의 장치들은 일정 수준 이상의 지능을 갖고 있어야 한다. 본 연구에서는 일차 술어 논리를 사용하는 규칙 기반 추론 엔진으로 JRM-S를 개발하였다. 본 엔진은 위치 기반 상황 모델 구축을 위해 공간지식 처리 기능을 갖고 있으며, 유비쿼터스 환경에 존재하는 서비스 장치들에게 상황을 인식할 수 있는 지능을 부여하기 위한 지식 처리기로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.61-66
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• 2001

21세기 지식기반사회를 맞이하여 도서관은 정보를 지식화하고, 지식화된 정보를 자동으로 추출하여 제공할 수 있는 사용자 편의를 지향한 정보서비스를 필요로 하고 있다. 정보의 지식 처리를 위해서는 문서가 다양한 의미를 표현할 할 수 있는 XML 문서의 형태로 되어야 한다. 본 연구는 문서의 효율적인 교환과 제공을 위하여 XML 문서의 데이터 모델링 개념을 활용하여, 일반 텍스트 문서를 XML 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.201-205
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• 2012

지식검색은 방대한 지식정보 데이터를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변을 검색하는 시스템이다. 이러한 사용자 참여로 구축된 지식정보는 잘못된 답변으로 인한 신뢰성 부족과 중복 답변 등의 문제점이 있어, 원하는 답변을 찾기 위해서는 지식검색에서 다수의 답변을 읽고 그 답변의 진위여부를 판단해야만 한다. 만일 정답에 포함되는 단어나 어구가 답변들에서 나타내는 통계적 특성을 활용하여 사용자가 원하는 답변을 제시할 수 있다면, 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 지식정보 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 질의어의 답변을 요약하는 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 TF와 IDF, 어휘 간의 거리 정보를 통해서 중요 단어를 추출하여 각 유형에 적합한 형식의 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로서 제시한다.