• Journal of KIISE
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• v.45 no.2
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• pp.113-125
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• 2018

Recently, with the advent of the Big Data era, we have gained the capability of acquiring vast amounts of knowledge from various fields. The collected knowledge is expressed by well-formed formula and in particular, OWL, a standard language of ontology, is a typical form of well-formed formula. The symbolic reasoning is actively being studied using large amounts of ontology data for extracting intrinsic information. However, most studies of this reasoning support the restricted rule expression based on Description Logic and they have limited applicability to the real world. Moreover, knowledge management for inaccurate information is required, since knowledge inferred from the wrong information will also generate more incorrect information based on the dependencies between the inference rules. Therefore, this paper suggests that the SWAT, knowledge management system should be combined with the SWRL (Semantic Web Rule Language) reasoning based on ATMS (Assumption-based Truth Maintenance System). Moreover, this system was constructed by combining with SWRL reasoning and ATMS for managing large ontology data based on the distributed In-memory framework. Based on this, the ATMS monitoring system allows users to easily detect and correct wrong knowledge. We used the LUBM (Lehigh University Benchmark) dataset for evaluating the suggested method which is managing the knowledge through the retraction of the wrong SWRL inference data on large data.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.4
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• pp.766-780
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• 1996

This paper presents a mapping scheme for parallel processing using an accurate characterization of the communication overhead. A set of objective functions is formulated to evaluate the optimality of mapping a problem graph into a system graph. One of them is especially suitable for real-time applications of parallel processing. These objective functions are different from the conventional objective functions in that the edges in the problem graph are weighted and the actual distance rather than the nominal distance for the edges in the system graph is employed. This facilitates a more accurate qualification of the communication overhead. An efficient mapping scheme has been developed for the objective functions, where two levels of assignment optimization procedures are employed: initial assignment and pairwise exchange. The mapping scheme has been tested using the hypercube as a system graph.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.47-49
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• 2018

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 문서에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 개체간의 관계를 분류하지 못한다. 이는 높은 수준의 관계를 정의하지 못함으로써 올바르게 데이터를 정형화지 못하는 중대한 문제이다. 해당 논문에서는 이러한 문제를 타파하기 위하여 여러 문장에 걸쳐서 개체간의 상호작용 관계도 파악하는 전역 수준의 관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 전처리 단계에서 문서를 분석하여 사전 지식베이스, 개체 연결 그리고 각 개체의 언급횟수를 파악하고 문서 내의 주요 개체들을 파악한다. 이후 언급 수준의 관계 추출을 통하여 1차적으로 단편적인 관계 추출을 실행하고, 주요개체와 관련된 관계는 외부 메모리에 샘플로 저장한다. 이후 단편적 관계들과 외부메모리를 이용하여 여러 문장에 걸쳐 표현되는 개체 간 관계를 알아낸다. 해당 논문은 이러한 모델의 구조도와 실험방법의 설계에 대하여 설명하였고, 해당 실험의 기대효과 또한 작성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1437-1440
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• 2003

의사결정지원시스템으로서의 DW는 기업정보시스템에서 두뇌역할을 담당하는 만큼 전략적 중요도에 있어서 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 이러한 추세와 더불어 많은 기업들이 DW구축에 엄청난 예산을 투입하여 시스템을 구축하지만 프로젝트의 실패 역시 흔하게 찾아 볼 수 있는 사실이다. 이러한 실패의 주요인은 기술적인 문제에서 발생하기 보다는 낮은 시스템 활용도와 명확하지 않은 분석요구사항에서 주요원인을 찾아 볼 수 있는데 이는 구축단계에서 이용자와 이해관계자들이 DW의 시스템적 목적을 제대로 이해하지 못하여 사용자 관점의 요구사항을 제대로 제시하지 못하고 이에 따라 시스템의 활용도 역시 낮아지는 데에서 본질적인 원인을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 시스템의 사용자가 요구사항을 적극적으로 제시하고 시스템에 끊임없는 관심을 같도록 유도하여 이용자의 요구사항을 충족시킨 수 있는 정확한 주제분야와 분석관점을 발굴함과 통시에 시스템의 활용도를 높이기 위한 방안으로 정형화되고 주기적인 분석정보를 제시하기 위하여 정적 Reporting을 위한 Web Reporting Tool과 함께 시스템의 이용자와 주기적으로 Communication을 유지하여 시스템에 지속적으로 관심을 갖도록 하기 위한 상호 Communication기능을 통한 문제의 해결방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1428-1430
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• 2015

감시 카메라 환경에서 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 관리하는 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 움직이는 돼지들이 근접해 있을 경우 돼지들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 돼지들을 분할하는 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스에서의 근접 돼지 분할 문제를 연속 프레임간의 전경 픽셀 정렬 문제로 정형화하여 해결하는 방법을 제안한다. 즉, 돈사에서 top-view로 획득한 영상 중에서 움직이는 돼지들이 근접한 경우, 돼지들의 경계가 구분된 이전 프레임의 정보를 현재 프레임에 투영한다. 이 때 개별 돼지의 움직임이 독립적임을 고려하여 이전 프레임의 개별 돼지 영역을 현재 프레임의 전경 영역에 각각 정렬함으로써 현재 프레임의 근접한 돼지를 개별적으로 분할한다. 실험결과, 제안 방법을 이용하여 3마리 이상의 근접한 돼지를 개별적으로 분할할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.11
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• pp.21-28
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• 2023

In manufacturing companies that focus on small-scale production of multiple product varieties, defective products are manually selected by workers rather than relying on automated inspection. Consequently, there is a higher risk of incorrect sorting due to variations in selection criteria based on the workers' experience and expertise, without consistent standards. Moreover, for non-standardized flexible objects with varying sizes and shapes, there can be even greater deviations in the selection criteria. To address these issues, this paper designs a quality inspection system using artificial intelligence-based unsupervised learning methods and conducts research by experimenting with accuracy using a dataset obtained from real manufacturing environments.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.4
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• pp.91-100
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• 2014

사람의 말소리를 문자로 변환하여 기기의 제어명령으로 활용하는 것이 음성인식 기술이다. 음성인식에 대한 기술개발 요구는 수십 년 전부터 있어 왔고, 꾸준히 제품화되고 있는 분야라 하겠다. 제품으로의 상용화가 가능한 알고리즘 및 데이터 처리체계는 HMM(Hidden Markov Model)이라는 수학적 모델링으로 정형화되어 있으며, 대규모의 반복적 데이터 수집과 정교한 학습 데이터베이스의 구축이 음성인식기술의 핵심요소라는 것이 일반적인 시각이다. 이러한 이유로 인해, 대용량 음성인식 데이터베이스의 수집, 가공 등이 가능한 인프라를 갖춘 기관 및 업체들이 음성인식기술 시장을 점유할 수 있는 것이다. 그러나, 이러한 음성인식의 서비스 제공 체계는 사물인터넷 또는 웨어러블 디바이스 등으로 음성인식 사용자 인터페이스가 확대되고 통신 및 네트워크가 연결이 불가한 경우 그 한계를 보일 수 있다. 본고에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 내장형 음성인식기의 하드웨어가속기 기술개발에 대한 내용과 국내외 현황을 살펴보기로 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.310-318
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• 1993

현대는 연구개발부문의 다양화, 복잡화에 따라 기술정보량이 급격히 증가하고 있는 반면 기존의 연구소에서는 연구개발의 know-how 축적도 되어있지 않은 상태였으며, 연구개발조직의 분화로 인한 정보교환의 단절로 인하여 연구개발부문의 중복투자가 새로운 문제로 대두되었다. 따라서 이러한 기술정보를 체계화 하고 효과적으로 활용함으로써 연구개발의 과학 및 선진화를 추구할 수 있는 기초환경 조성의 일환으로 기술 Document시스템화의 필요성이 부각되었다. 이러한 배경하에서 당사는 연구소 개발업무의 체계화를 위하여 '92년 초부터 JMAC주관하에 진행되어온 연구관리코드체계를 근간으로 기술 Document시스템을 개발하게 되었다. 기술 Document시스템의 추진 목표는 document작성의 정형화, know-how의 체계적인 축적을 위한 기술개발전산화의 기반구축, 다양한 data들을 처리하기 위한 미래지향적 정보관리기반구축, on-line정보교환체제구축을 통한 연구생산성 향상, 이미 개발된 S/W의 효과의 극대화등이다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.2 no.1
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• pp.90-100
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• 1999

유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.584-586
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• 2018

사이버 공격 기법이 다양해지고 지능화됨에 따라 침해사고 발생이 증가하고 있으며, 그에 따른 피해도 확산되고 있다. 이에 따라 보안 기업들은 다양한 침해사고를 파악하고 빠르게 대처하기 위하여 위협정보를 정리한 인텔리전스 리포트를 배포하고 있다. 하지만 인텔리전스 리포트의 형식이 정형화되어 있지 않고 점점 증가하고 있어, 인텔리전스 리포트를 수작업을 통해 분류하기 힘들다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개체명 인식 시스템을 활용하여 비정형 인텔리전스 리포트에서 위협정보를 자동으로 탐지하고 추출할 수 있는 모델을 제안한다.