• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.48-50
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• 2000

본 논문은 사용자를 대신해서 웹상의 여러 곳에 존재하는 정보를 추출하고 통합하여 사용자에게 제공하기 위한 에이전트 시스템을 설계하고자 한다. 정확한 정보 추출을 위해서는 추출하고자 하는 정보의 위치를 찾아내는 정보 추출 규칙이 요구된다. 이러한 규칙을 알아내기 위해서 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML로 기술된 도메인 지식을 이용한다. 이 도메인 지식은 논리적 라인의 의미 분석에 사용되며, 논리적 라인의 의미를 기반으로 도메인 문서에서 추출해야 하는 정보의 패턴을 학습한다. 학습된 패턴에서 XML로 기술된 규칙을 생성하는데, 이 규칙은 Wrapper이 된다. 이렇게 생성된 규칙을 이용해서 정보를 추출하게 되며, 추출된 정보를 통합해서 사용자에게 제공하게 된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.12
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• pp.2987-2992
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• 2015

In this paper, we propose the framework under a standardized task configuration to improve data accuracy and to provide unified system for the outfitting production design in shipyards. Due to the mismatching engineering data, the wrong designs or drawings were produced. With these wrong information, the production process can be broken and faced a big problem during production stage. In this study, we propose novel framework and its components which can offer better supporting for the design task and its process to improve productivity and efficiency with knowledge based engineering support system.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.15 no.1
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• pp.43-67
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• 2004

The purpose of this study is to design semantic web and policy direction for national knowledge and information management. The paper describes all the components needed to accomplish the objective: 1) creating unchangeable and unique identifiers for metadata elements, resources, and ontology classes and properties; 2) recommending active use of XML namespaces; 3) establishing metadata and application profile standards for national integrated searching; 4)developing a metadata registry to promote semantic interoperability among metadata; 5) discussing the need of creating ontologies using W3C OWL and ISO Topic Maps; 6) providing intelligent search services based on metadata; and 7) presenting future directions and tasks of national knowledge and information management.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.117-120
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• 2018

테크놀로지의 발달에 따라 Technological Pedagogical Content Knowledge(TPACK)의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 김성원과 이영준(2017)은 TPACK에서 테크놀로지의 도구를 프로그래밍까지 확장한 TPACK-Programming(TPACK-P) 교육 모델을 제안하였다. 또한, TPACK-P 교육 모델을 기반으로 TPACK-P 교육 프로그램을 개발하였으며, 예비 교사에게 적용하여 효과를 검증하였다. 그 결과, 다른 영역의 지식 발달에는 효과적이지만, Technological Content Knowledge(TCK)와 Technological Knowledge(TK)에는 영향을 주지 못하였다. 본 연구는 TPACK-P 교육 프로그램이 모든 영역의 지식 발달에 효과적이도록 만들기 위해서 예비 교사를 대상으로 TPACK-P 교육 프로그램을 적용하고, TPACK-P 교육 프로그램에 대한 인식을 조사하였다. 그 결과, 예비 교사는 프로그래밍 학습, 교과와 교육과정에 맞는 프로그램 설계, 프로그램 제작 과정에서 어려움이 있는 것으로 나타났다. 또한, 이러한 어려움을 극복하기 위해서 프로그래밍 학습의 강화와 프로그래밍 수업 설계 예시의 탐색이 필요하다고 말하였다. 이러한 연구 결과를 통하여 TCK와 TK의 향상을 위하여 프로그래밍을 효과적으로 가르치기 위한 교육 방안과 예비 교사의 교과 내용과 프로그래밍의 연결을 촉진하기 위한 내용이 TPACK-P 교육 모델에 보완되어야 한다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.552-556
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• 2004

This paper surveys the design of the adaptive information filtering agents to retrieve the useful information within a large scale database. As the information retrieval through the Internet is generalized, it is necessary to extract the useful information satisfied the user's request condition to reduce the seeking time. For the first, this module is designed by the Rough reduct to generate the reduced minimal knowledge database considered the users natural query language in a large scale knowledge database, and also it is executed the soft computing by the fuzzy composite processing to operate the uncertain value of the reduced schema domain.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.112-114
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• 2006

최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.5 no.2
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• pp.268-278
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• 2001

This study is design and implementation of diagnosis module using item response theory to assess level of student's knowledge in web-based instruction systems. Item response theory uses responses to items on a test or survey questionnaire to simultaneously locate both the items on the latent trait defined by the set of items while simultaneously scaling each item on the very same dimension. Existing method of measurement in web-based instruction system provided dichromatic learning after to be assess just with the total scores of exam. This measurement has an error that do not consider the level of student's knowledge. Moreover, this method can't perform an exact diagnosis of student knowledge and make student modeling to construct intelligent tutoring system. In this study, we present that design and implement a diagnosis module using item response theory to assess level of student's knowledge in web-based instruction systems

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.142-144
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• 2002

대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.76-95
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• 1993

본 연구에서는 비.반구조적 문제의 구조화 과정을 지원하는 지식기반(knowledge-based) 의사결정지원시스템을 설계. 개발하였다. 문제의 구조화란 당면한 문제에 대한 인식을 한 후, 문제의 핵심과 관련된 요인을 추출하여 그들간의 관계를 모델화하는 것으로서, 본 연구에서는 구조화기법으로 방향성 그래프구조인 영향도(Influence Diagram)를 채택하였다. 특히 본 연구에서 제시된 시스템은, 의사결정자가 지식베이스에 자신의 관심영역에 관한 지식을 저장하여 사용할 수 있도록, 영역독립적(domain-independent)인 쉘(shell)의 구조로 설계되었다. 개발된 프로토타입인 IDMS를 R&D 평가와 관련된 의사결정분야에 적용하여 그 구조화과정을 보임으로써 현실문제에의 적용가능성을 제시하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.2
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• pp.55-68
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• 1996

인공 지능의 주요 분야 중 하나의 전문가시스템 기술은 현재 산업현장에서 여러 가지 분야의 문제해결에 이용되고 있다. 본 논문은 축 대칭 원통형 제품의 deep drawing 공정 설계를 위한 전문가시스템 DOX(Deep drawing Opertion eXpert)의 개발에 관한 것이다. 시스템의 입력은 원통형 제품의 형상 정보와 재질 정보이며 자동 인식 또는 수동입력의 방법으로 입력된다. 시스템은 이러한 정보를 받아들여 deep drawing 공정설계에 필요한 다수의 요소들을 결정하며, 최종결과로서 process layout 도면을 CAD 시스템에서 자동 출력한다. 개발된 전문가시스템의 지식베이스는 산업 분야 전문가의 전문 지식과 경험지식을 획득, 분석하여 구성하였으며, 추론 전략으로는 규칙기반추론(rule-based reasoning)을 이용하였다.