• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.491-496
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• 2022

최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.12
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• pp.285-292
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• 2014

Intelligent systems are systems that mainly use knowledge rather than data or information. Therefore, knowledge representation is an important factor for intelligent system construction. Conceptual graph is a logical knowledge representation language which has graphical form and it can represent knowledge efficiently. It is, however, cumbersome to use conceptual graphs directly for programming. Various tools were developed to overcome this difficulties. In this paper, we survey on functions and characteristics of conceptual graph tools that can be utilized for constructing intelligent systems by using conceptual graphs. The result of this survey will be very helpful to use conceptual graphs for development of intelligent systems.

• Proceedings of the Korean Society for the Gifted Conference
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• 2003.11a
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• pp.131-132
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• 2003

창의력 검사와 지능 검사와의 상관이 높게 나타남에 따라 창의력 검사가 지능 검사와 차별화된 능력을 측정하고 있는 지에 의문이 생겨났다. 본 연구에서는 유동성 지능과 결정성 지능을 측정하고, 이들과 창의력 검사와의 상관 관계를 조사함으로써 두 검사 사이에서 나타나는 상관관계의 원인을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 창의력 검사로 널리 이용되는 Torrance Tests of Creative Thinking (TTCT)의 도형과 언어검사, 유동성지능을 측정하는데 대표적으로 이용되는 Raven's Advanced Progressive Matrices (RAPM), 유동성지능과 결정성지능 모두를 측정하는 Wechsler Adult Intelligence Scale (WAIS)을 과학고와 일반고 50명의 학생들을 대상으로 실시하였다. 실험결과 TTCT 도형과 언어 검사 모두 RAPM과의 상관은 유의미하지 않았으나 WAIS와의 상관은 유의미했다. WAIS 지능점수에 따라 학생들을 두 개의 그룹으로 구분했을 때 지능이 높은 그룹에서는 TTCT와 RAPM, WAIS의 상관결과가 모두 유의미하지 않았다. 지능이 낮은 그룹에서는 TTCT와 RAPM과의 상관은 유의미하지 않았으나 TTCT 도형 검사와 WAIS와의 상관은 유의미했다. TTCT와 WAIS 11개 소검사간의 상관 상관을 알아보았다. 분석결과 유동성지능을 잘 대표하는 소검사인 토막짜기, 모양맞추기, 숫자외우기는 TTCT 도형과 언어 검사 모두에서 유의미한 상관을 보이지 않았으며, 결정성지능을 잘 대표하는 소검사인 기본지식문제는 TTCT 도형과 언어 검사 모두에서 유의미한 상관을 보였다. WAIS 11개 소검사를 독립변인으로 하고 TTCT 전체 점수를 종속변인으로 하여 회귀분석을 한 결과 TTCT 도형과 언어 검사 모두 WAIS 소검사중의 기본지식문제가 TTCT 전체점수에 가장 높은 영향력을 미쳤다. 지능이 높은 그룹과 낮은 그룹에 대해 WAIS 11개 소검사와 TTCT 전체점수와의 상관을 구한 결과, 지능이 높은 그룹에서는 유의미한 상관을 의미는 소검사가 거의 없었던 것과는 달리, 지능이 낮은 그룹에서는 결정성지능을 대표하는 소 검사와 TTCT 도형검사 점수간의 상관이 유의미하게 나타났다. 이상의 결과를 통해 TTCT는 도형과 언어 검사 모두 유동성지능 보다는 결정성지능과 상관이 있음을 알 수 있는데, 이는 창의력 검사가 문제 해결 상황에 기존의 지식을 이용하는 능력을 측정하고 있기 때문으로 추정된다. 또한 지능이 낮은 그룹에서 높은 그룹에 비해 창의력 검사와 지능 검사 사이의 상관의 정도가 높았는데, 이는 일정 수준까지는 창의적 능력이 결정성 지능에 의해 제한을 받으나 일정 수준 이상의 결정성 지능을 갖게 되면 더 이상 결정성 지능이 창의적 능력을 제한하지 않기 때문인 것으로 해석된다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.15 no.3
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• pp.43-50
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• 1988

대다수의 사람들이 갖고 있지 않은 특정분야-예를 들어 의학, 법률, 과학적 분석, 회로설계 등-의지식을 요하는 일은 이에 필요한 지식을 갖춘 전문가에 의해서만 가능하였으나 최근 컴퓨터 기술의 발달로 이런 일을 해주는 프로그램의 탄생을 보게 되었으며 이런 프로그램을 전문가 시스템이라고 하고 전문가 시스템을 구축하는 일을 지식공학(knowledge engineering)이라고 한다. 지식공학은 인공지능을 응용면에서 추구하는 바이며 지적기능을 프로그램화하는 과학이라 할 수 있다. 먼저 지식공학을 위한 컴퓨터 구조를 기술하기 전에 인공지능 응용 프로그램의 특징에 대해 언급하고자 한다.

• 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.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.34 no.6
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• pp.100-107
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• 2019

Recently, reinforcement learning (RL) has expanded from the research phase of the virtual simulation environment to a wide range of applications, such as autonomous driving, natural language processing, recommendation systems, and disease diagnosis. However, RL is less likely to be used in these complex real-world environments. In contrast, inverse reinforcement learning (IRL) can obtain optimal policies in various situations; furthermore, it can use expert demonstration data to achieve its target task. In particular, IRL is expected to be a key technology for artificial general intelligence research that can successfully perform human intellectual tasks. In this report, we briefly summarize various IRL techniques and research directions.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.79-88
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• 1999

전문가 시스템의 지식베이스 구축에 필요한 규칙추출에 관련되는 지식공학자의 인력 부족자 전문분야에 적합한 지식공학자 확보에 따른 비용 증가, 지식공학자 수행 프로세스의 비 정형화로 인하여 특정한 전문가 시스템의 개발 때마다 관련된 지식획득 과정의 어려움 발생, 전문가 시스템의 지식베이스 특성이 고려되지 않은 개발 과정 수행에 따른 비현실적인 지식베이스 구축 등의 현존 문제점은 효율적인 전문가 시스템 개발의 장애 요인이 되고 있다. 이 논문에서는 전문가 시스템 개발에 있어서 체계적인 규칙추출을 위하여 지식베이스 구축에 관한 분석단계까지를 5개 단계로 세분화하여 지식획득과정을 강화하였고, 각 단계별로 지식공학자가 수행해야 하는 프로세스와 각 프로세스별로 지식공학자가 실질적인 작업을 통해 결과를 산출하는 태스크를 정형화하였다. 규칙추출 프로세스/태스크를 체계적으로 정형화하는 것은 성공적인 전문가 시스템의 개발에 도움을 줄 것이며, 개발자가 지식공학자의 역할을 대행할 수 있으므로 지식공학자의 확보 문제를 해결할 수 있다. 또한, 전문가 시스템의 적용 분야에 대한 확대 효과가 기대된다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.99-120
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• 1999

지식경？ 전략과 기업 성과에 대한 기존 연구는 연구방법 및 대상이 제한적이었다. 본 연구는 전략과 성과에 대한 영향분석을 위해 국내 기업을 대상으로 설문을 실시하였다. 지식경영 전략은 (ⅰ) 내부 및 외부 지식원천을 이용하고 사람 및 지식 재사용을 모두 강조하는 적극적 전략, (ⅱ) 내부지식을 위주로 한 사람중심 전략(ⅲ) 외부지식 위주의 재사용중심 전략(ⅳ) 지식원천 활용이 저조하고 확실한 지식경영 중심이 미비한 소극적 전략의 4 유형으로 대별된다. 기업성과는 재무적 요소와 비재무적 요소가 고려되었다. 또한 조직구조, 문화, 기술적 특성의 차이도 파악되었는데, 적극적 전략의 기업이 조직구조, 문화, 그리고 정보기술 측면에서 지식경영에 적합하다는 점이 파악되었다. 내부지식 위주의 사람 중심형 기업은 조직 공동의 문화형성에 많은 노력을 기울이는 반면, 외부지식 중심의 재사용 중심형 기업은 정보기술 인프라 구축에서 우수함이 분석되었다. 본 연구결과는 기업의 지식경영 전략 수립에 실제적 지침을 제공할 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.23 no.2
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• pp.13-20
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• 2020

The interest in artificial intelligence is due to an increase in influence on companies, organizations, daily lives and society. The purpose of this study is to analyze the key elements in the teaching subjects of artificial intelligence-related subjects of Korean universities based on the intelligent system area of Computer Science 2013 in terms of human resources development. According to the analysis, there are five out of nine universities that run the required courses. Based on the 12 detailed knowledge domains of intelligent systems, the compulsory subjects of universities are distributed in the field of basic search theory, basic knowledge expression and reasoning, and inference based on uncertainty. The elective courses of each university covered topics in five to eight areas of the total knowledge area of the intelligent system, with 69.9 percent of universities with the highest average ratio of areas involving the subject of teaching subjects and 46.3 percent of universities with the lowest. This study has implications for the fact that prior to entering an artificial intelligence graduate school, we were able to grasp the level of knowledge about artificial intelligence at the undergraduate level.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.10a
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• pp.168-168
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• 2003