• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.877-880
• /
• 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 Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.273-279
• /
• 2005

월드와이드웹 (WWW) 기반의 전자상거래는 주로 데이터베이스를 기반으로 서비스를 제공하고 있다. 그러나 월드와이드웹 기반의 전자상거래는 단순 키워드 검색에만 의존하고 있다. 이러한 검색은 데이터베이스 자체로는 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 1999년 말에 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기 할 수 있는 시맨틱 웹 이 제안되었다. 시맨틱 웹은 의미적인 정보를 담고 있는 지식베이스(Knowledge Bases)인 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온툴로지의 생성은 많은 부분을 휴리스틱에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 비용이 소비된다. 따라서 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 데이터베이스에서 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않아 시간과 비용의 소비를 줄 일 수 있는 장점이 있다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프$^{1}$ 를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성하는 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 온톨로지를 생성을 함으로서 제안된 생성 방법을 검증한다. 제안한 방법으로 생성된 온톨로지는 단순 키워드 검색에서 의미적인 검색을 할 수 있는 시맨틱 웹 서비스의 기반이 되므로 의미적 검색이 가능한 전자상거래 서비스를 구축하는데 시간과 비용의 소비를 줄임으로 차세대 전자상거래의 초석이 된다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.514-519
• /
• 2007

컴퓨터 네트워크 모니터링에 의한 보안장비는 많은 트래픽 자료를 분석하여, 이상유무를 판단하고, 대응해야 한다. 기존의 보안장비들은 이미 알려진 패턴에 대한 규칙을 이용하는 오용탐지방법(misuse detection)과 의미를 파악하기 어려운 많은 자료들을 제시하고 있는데 머물고 있다. 보다 나은 보안을 위해서는 정상적인 동작에서 벗어나는 이상징후를 탐지하여 침입을 탐지하는 이상탐지방법(anomaly detection)의 채용이 필요하고, 보안장비에서 제시되는 많은 트래픽 자료들은 보안전문가의 전문적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 이상탐지방법과 보안전문가의 전문적인 보안지식에 의한 분석, 대응, 관리를 위한 지식처리 기법을 사용할 수 있는 지능형 IPS(intrusion Detection System) 프레임워크를 제안한다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.33 no.4
• /
• pp.363-371
• /
• 2006

In spite of computer's development, the present state of a lot of electronic documents overflowed it's going to be more difficult to get appropriate information. Therefore it's more important to get meaningful information than to focus on the speed of processing. Semantic web enables and intelligent processing by adding semantic meta data on your web documents. Also as the semantic web grows, the knowledge resource is more important. In this paper, we propose a RDF storage system using relational database model aimed at intelligent processing by adding semantic meta data on your web documents, also a query processor aimed at query processing through the storage system. By using relational model, we could overcome a weakness of object or memory model.

• Language and Information
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.19-34
• /
• 2005

Ontology is an indispensable component in intelligent and semantic processing of knowledge and information, such as in semantic web. However, ontology construction requires vast amount of data collection and arduous efforts in processing these un-structured data. This study proposed a methodology to automatically construct and generate ontologies from Sejong Electronic Dictionary. As Sejong Electronic Dictionary is structured in XML format, it can be processed automatically by computer programmed tools into an OWL(Web Ontology Language)-based ontologies as specified in W3C . This paper presents the process and concrete application of this methodology.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.12A no.6 s.96
• /
• pp.539-546
• /
• 2005

Recently, as the number of Internet users are growing explosively, e-learning has been applied spread, as well as remote evaluation of intellectual capacity However, only the multiple choice and/or the objective tests have been applied to the e-learning, because of difficulty of natural language processing. For the intelligent marking of short-essay typed answer papers with rapidness and fairness, this work utilize heterogenous linguistic knowledges. Firstly, we construct the semantic kernel from un tagged corpus. Then the answer papers of students and instructors are transformed into the vector form. Finally, we evaluate the similarity between the papers by using the semantic kernel and decide whether the answer paper is correct or not, based on the similarity values. For the construction of the semantic kernel, we used latent semantic analysis based on the vector space model. Further we try to reduce the problem of information shortage, by integrating Korean Word Net. For the construction of the semantic kernel we collected 38,727 newspaper articles and extracted 75,175 indexed terms. In the experiment, about 0.894 correlation coefficient value, between the marking results from this system and the human instructors, was acquired.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.11 no.5
• /
• pp.451-457
• /
• 2005

In spite of the development of computers, the present state that a lot of electronic documents are overflowing makes it more difficult for us to get appropriate information. Therefore, it's more important to focus on getting meaningful information than processing the data quickly In this context, Semantic Web enables an intelligent processing by adding semantic metadata on yow web documents. Also, as the Semantic Web grows, the knowledge resources as well as web resources are getting more and more importance. In this paper, we propose an OWL storage system aiming at an intelligent Processing by adding semantic metadata on your web documents, plus a system aiming at an OWL-QL Query Processing.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.237-244
• /
• 2006

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.12 no.10
• /
• pp.1499-1507
• /
• 2009

With the abundance of digital contents, the necessity of precise indexing technology is consistently required. To meet these requirements, the intelligent software entity needs to be the subject of information retrieval and the interoperability among intelligent entities including human must be supported. In this paper, we analyze the unifying framework for multi-modality indexing that Snoek and Worring proposed. Our work investigates the method of improving the authenticity of indexing information in contents-based automated indexing techniques. It supports the creation and control of abstracted high-level indexing information through ontological concepts of Semantic Web skills. Moreover, it attempts to present the fundamental model that allows interoperability between human and machine and between machine and machine. The memory-residence model of processing ontology is inappropriate in order to take-in an enormous amount of indexing information. The use of ontology repository and inference engine is required for consistent retrieval and reasoning of logically expressed knowledge. Our work presents an experiment for storing and retrieving the designed knowledge by using the Minerva ontology repository, which demonstrates satisfied techniques and efficient requirements. At last, the efficient indexing possibility with related research is also considered.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.11 no.2 s.40
• /
• pp.93-99
• /
• 2006

Ontology is an indispensable component in intelligent and semantic processing of knowledge and information, such as in semantic web. Ontology is considered to be constructed generally on the basis of taxonomy of human concepts about the world. However. as human concepts are unstructured and obscure, ontology construction based on the taxonomy of human concepts cannot be realized systematically furthermore automatically. So, we try to do this from the relation among linguistic symbols regarded representing human concepts, in short, words. We show the similarity between taxonomy of human concepts and relation among words. And we propose a methodology to construct and generate automatically ontologies from these relations mon words and a series of algorithm to convert these relations into ontologies. This paper presents the process and concrete application of this methodology.