컴퓨터가 인식할 수 있는 지식의 표현방식에 대한 연구는 오래전부터 인공지능 분야에서 이루어져 왔다. 현재는 대규모의 지식베이스를 구축하고 공유하기 위한 Knowledge Sharing Effort(KSE) 프로젝트가 진행중인데, 여기에서는 도메인별로 어휘와 개념을 체계적으로 정의하여 Ontology로 구축하고 있다. 이 논문에서는 객체지향 소프트웨어 개발 방법론에서 모델링언어로서 널리 받아들여지고 있는 UML을, KSE에서 표준으로 제시하고 있는 컴퓨터가 인식할 수 있는 지식의 형태인 Knowledge Interchange Format 형태로 변환하는 방법을 제시하고 이를 통해 추론과 같은 보다 유연한 지식의 처리가 가능함을 보인다.
현재 기관이나 조직 내에 수많은 양의 데이터가 축적되어 존재하고 있으나 대부분의 데이터는 각 기관이나 조직에 따라 정형화된 형태로 남아있는 실정이다. 정형화된 정보는 정보의 교환 및 공유에 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 지식정보자원관리라는 새로운 개념이 도입되었으며, 축적된 데이터들을 공유 및 관리하기 위한 지식정보자원의 디지털화가 실행되고 있다. 특히 과학기술 또는 교육학술 분야에서는 지식정보자원의 교환 및 공유에 필요한 데이터를 구조적으로 처리하고자 XML을 도입하려는 움직임이 일고 있으며, 이들 분야의 전자문서 안에 사용되어지는 수많은 수학식의 표현이 이미지나 텍스트 등의 비구조적인 데이터로 처리됨에 따라 검색과 인덱싱 또는 재사용성 등의 제한사항이 발생하게 된다. 이를 극복하고자 MathML을 이용한 수학식의 처리에 관심이 집중되고, MathML을 구조적인 문서상에 쉽고 효율적으로 처리할 수 있는 솔루션이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 지식정보자원을 목적으로 하는 전자문서의 구조적인 처리를 용이하게 하고, MathML에 대한 전문적인 지식이 없어도 구조적인 문서상에 쉽게 MathML을 생성 및 표현할 수 있는 XML 문서 편집 시스템을 구현하였다.
인터넷은 공동작업과 지식정보 공유를 보다 쉽고 효율적으로 하기 위해 시간과 공간을 초월하는 동적인 협업시스템이 필요하게 되었다. 새로운 형태의 지식공유 시스템인 위키(WIKI)는 연구원간의 자유스러운 정보교환을 보장하는 협업공간을 제공함으로써 지식정보의 생산성과 효율성을 극대화시킨다. 하지만 정보량이 방대해짐에 따라 공동의 주제를 가진 문서들이 중복되어 생성됨으로써 주제의 분산이 이루어져 정보공유의 힘을 약화시키는 문제점을 야기시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해 파서(parser), 문서 분류시스템, 유사성 측정시스템으로 구성된 협업문서 생성제어 시스템을 제안한다.
Decentralized 정보는 여러 도메인에 대한 heterogeneous한 독립적인 정보가 자율적으로 존재하며 이들 정보간의 관계성의 고려한 전체에 대한 global view가 존재하지 않기 때문에 inter-domain에 대한 마이닝을 수행하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 intra-domain knowledge discovery, intra 및 inter-domain problem solving method라는 접근방법으로, decentralized 데이터 환경에서 문제 해결에 필요한 정보 추출을 위한 데이터 tailoring과 분산 데이터에 대한 목표-지향 데이터마이닝(goal-oriented data-mining)을 통해 문제 해결을 위해 필요한 지식을 생성하고 이들 간의 관련 정보를 탐색하여 문제를 해결하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 생성된 지식간의 협동 문제 처리를 멀티 에이전트 패러다임을 이용하기로 한다. 제안 프레임워크는 산재되어 있는 데이터들로부터 문제 해결에 유용한 지식 차원의 정보를 추출해내고 생성된 지식을 바탕으로 각 도메인 정보에 대한 개별적인 사용뿐 만 아니라 서로 cooperation을 통한 문제 해결을 지원함으로써, 개방된 분산 환경하에 decentralized 되어 있는 여러 도메인 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 문제 해결 방법이라고 할 수 있다.
본 연구는 인공지능의 한 응용분야인 전문가 시스팀중, 그의 핵심 영역인 지식베이스와 추론기제를 문헌정보검색을 위하여 개발하였다. 이는 어느 특정주제를 검색하고자 하는 이용자는 일반적으로 그 주제분야에 대한 선행지식이 부족할 것이다는 가정하에 선행지식이 부족한 이용자의 질의어를 시스팀에서 지적으로 처리하도록 지식베이스를 설계하어 결과적으로 정보검색의 효율을 향상시킴을 목적으로 한다. 또한 우리말 문헌정보의 주제어에서 주가 되는 복합명사의 특성을 구조적으로 분석하여 지식베이스에 포함시켰다.
국방정보체계는 종류가 다양하고 대규모로 추진되기 때문에 소프트웨어 개발을 위한 사업관리에 어려움이 많이 따른다. 더구나, 현재 국방정보체계의 사업관리는 자동화시스템을 이용하여 체계적으로 실시하지 않고 수동으로 처리하기 때문에 많은 문제점이 야기되고 있고 현재의 소프트웨어 개발 표준인 ISO 12207을 수정 없이 그대로 대규모 실시간 국방정보체계의 소프트웨어 개발사업에 적용하는 것도 한계가 있다. 따라서 본 논문의 목적은 효율적인 국방정보체계 소프트웨어 개발 사업관리를 위해서 국방정보체계별로 적절한 개발 생명주기 모델을 선정하고, 각 단계별로 사업관리자가 수행할 태스크를 식별하는 등의 도메인 지식을 개발하여 궁극적으로 국방정보체계 사업관리용 전문가 시스템을 개발할 때 활용함과 동시에 국방정보체계 사업관리의 일환으로 최종 산출물에 대한 품질을 높일 수 있도록 체계적인 시험평가 방안에 대한 도메인 지식도 개발하여 사업관리용 전문가 시스템 구축 시에 활용하고자 하는 것이다. 이를 위해서 국방정보체계의 소프트웨어 개발 사업관리에 영향을 미치는 요소들을 식별하고 이를 이용하여 국방정보체계 소프트웨어 개발 사업관리를 위한 전문가 시스템을 구축할 수 있도록 생명주기 모델 선정을 위한 도메인 지식, 생명주기 각 단계별 세부활동을 위한 도메인 지식, 시험평가 방안선정을 위한 도메인 지식을 개발하여 제시하였다. 본 논문에서는 이러한 도메인 지식을 전문가 시스템 개발도구에서 지원되는 각종 에디터에 사용되는 형태나 IF A, THEN B 형태로 개발하지 않고 사업관리용 전문가 시스템의 지식베이스에 포함될 지식들을 식별하는 것을 중심으로 개발하였다. 즉, 본 논문에서는 국방정보체계 사업관리용 전문가 시스템 개발의 필요성과 가능성을 검증하는 용역연구과제로써 프로토타입 혹을 완벽한 사업관리용 전문가 시스템을 개발한 것이 아니며, 전문가 시스템 개발 시 가장 어렵고 중요한 지식베이스 모듈속에 포함될 도메인 지식을 개발하는 것이 이 연구의 목적이다. 이러한 연구는 궁극적으로는 이러한 도메인 지식이 국방정보체계의 사업관리를 위한 전문가 시스템의 지식베이스 모듈 구축 시 기초/기반 및 핵심 지식으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 prolog을 저자 언어로 사용한 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 습득 모듈, 튜터링 콘크롤러, 전문가 지식의 3부분으로 구성하여 UNSW prolog로 실행시켰다. 습득 모듈은 기존의 지식에 새로운 정보를 첨가하여 사용하는 모듈이고 튜터링 콘트롤러는 시스템 사이의 정보를 상호 조정하는데 사용한다. 전문가 지식은 전문가의 지식을 저장한 내부 지식 베이스로서 가르칠 내용에 대한 정보와 해를 구하는 해결 모듈을 포함하고 있다. 특히 애매한 지식 처리를 위하여 퍼지 이론을 적용하였다. 하지만 지능형 튜터링 시스템의 구현을 위하여 먼저 고려해야 할 것이 전문가 지식에서 지식의 변환 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 frame과 시멘틱 네트의 성질을 결합하여 계측적 frame 상태로 지식을 포현하였다. 계층적 frame에서 설정된 frame을 goal을 나타내게 하여 G frame이라 하였다. G-frame을 AND-OR 그래프 특성에 따라서 prolog언어를 저자 언어로 사용하여 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 설계 하였다.
본 논문은 한국어를 대상으로 하는 자연언어 처리 시스템을 개발하는데 있어서 기초가 되는 지식베이스의 구축에 대하여 논한다. 한국어의 일반문에서 단문을 분리해 내기 위하여 형태소 해석의 결과로부터 도출한 구 단위를 한-일 기계번역 시스템의 구문, 의미 해석기(VCPN) 을 적용하여 절단위로 결합한다. 그리고 이들 단위절에 대하여 대명사의 조응관계, 생략에의 재생을 위한 추론, 부정어, 시제일치 등을 처리하여 논리적 지식베이스를 구성하는 방법을 제안한다. 본 논문은 입력문장에 제한을 두지 않고 단문으로부터 장문에 이르기까지 광범위한 일반문을 대상으로 하여 Horn Clause 이론을 확장한다.
일반적으로 2차원 공간에서 물체간의 공간정보를 표현하기 위해 정량 지식이나 정성 지식이 사용된다 본 연구는 기존의 정량 지식과 정성 지식의 각 단점을 보완하기 위해 두 지식의 결합된 사용을 고려한다. 그리고 2차원 공간에서 한 이동물체가 n-개의 고정물체 사이를 이동하거나 방향 전환을 할때 이동물체와 고정물체들간의 위치 관계를 계속 유지하는 방법론을 제시한다. 또한 고정물체간의 공간정보를 나타내는 네트워크에 새로운 위치 관계가 추가될 경우 그 관계를 계속 수정해 주는 알고리즘을 제시하고, 본 연구의 응용 차원에서 도로에서 건물들과 이동하는 자동차간의 위치 관계를 알려주는 위치 관계 안내시스템을 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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