• Information Systems Review
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• v.2 no.1
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• pp.13-23
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• 2000

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.185-189
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• 2023

Text to SPARQL은 지식 그래프 기반 질의응답의 한 형태로 자연어 질문을 지식 그래프 검색 쿼리로 변환하는 태스크이다. SPARQL 쿼리는 지식 그래프의 정보를 기반으로 작성되어야 하기 때문에 기존 언어 모델을 통한 코드 생성방법으로는 잘 동작하지 않는다. 이에 우리는 거대 언어 모델을 활용하여 Text to SPARQL를 해결하기 위해 프롬프트에 지식 그래프의 정보를 증강시켜주는 방법론을 제안한다. 이에 더하여 다국어 정보 활용에 대한 영향을 검증하기 위해 한국어, 영어 각각의 레이블을 교차적으로 실험하였다. 추가로 한국어 Text to SPARQL 실험을 위하여 대표적인 Text to SPARQL 벤치마크 데이터셋 QALD-10을 한국어로 번역하여 공개하였다. 위 데이터를 이용해 지식 증강 프롬프팅의 효과를 실험적으로 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.423-426
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• 2002

Fourier 변환은 연속이며, 무한 회 미분 가능한 함수인 반면, Wavelet 변환은 시간적으로도, 주파수적으로도 국재화 시키는 함수를 사용하는 점에서 차이가 있다. Fourier 변환에 비해 Wavelet 변환은 고주파 성분에 대해서는 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수 분해능이 높아지므로, 주어진 신호에 대한 지식이 없이도 시간-주파수 해석이 가능하고, 고주파 성분을 갖는 특이점의 검출에도 적합하다. 그러므로 Wavelet 변환의 이러한 성질을 이용하여 변압기의 출고전 권선의 완전한 절연을 검증하고자 한다. 이때 시행하는 뇌 임펄스 내전압 시험 시 나타난 푸리에 변환과 Wavelet 변환 곡선을 비교 분석 및 해석을 통하여 유의수준 및 신뢰 구간 둥의 통계학적 분석을 이용, 해석하여 보다 정확한 그래프를 산출하므로서 과도구간에 대한 정밀한 해석을 하고자 한다.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.9 no.1
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• pp.19-38
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• 2005

There are differences in manner to be shown according to a basic point of view about knowledge in division which is traditional algorithm. The 1st and 2nd stage show didactic transpositions less systemic. The 3rd stage, which were influenced by the new math, uses logical mechanism. The 4th stage shows conceptual knowledge of the division independently. The 5th and 6th stage use concrete models which shows a course. The 7th stage constitutes contents systematically and shows many chances which focus on the formation of knowledge. The suggestions derived from such transition should be considered in the practice class and an elementary mathematics textbooks for meaningful learning.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.413-415
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• 2003

최근 바이오인포매틱스의 발전과 함께 생물 관련 정보들이 기하급수적으로 증가하고 있다. 연구 대상도 DNA, RNA, 단백질에서 더 나아가 이들의 상호작용 및 조절 메커니즘에 의해 기능들이 어떻게 수행되는지에 관한 Biopathway까지 포함하게 되었다. Biopathway는 광대한 양의 정보를 포괄하며 구성체 사이의 유기적 관계를 나타내고 있는 것이므로 다양한 형태의 지식을 통합하며 지식의 특성에 맞게 정보를 관리하고 표현함으로써 컴퓨터 프로세싱을 용이하게 하여 정보의 부가가치를 높이는 것이 중요하다. 이러한 Biopathway를 지식표현 관점에서 체계화하고 이를 확장함으로써 궁극적으로 바이오 정보의 거대한 지식베이스를 형성할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 Biopathway 지식을 프래임 형식에 기반하여 보다 명료하고 효율적으로 표현할 수 있는 UniPath 표기법을 제안하였다. 또한 이 표기법을 적용하여 Biopathway 지식을 그래프 형태로 편집함으로써 그 정보를 등록하며, XML 포맷으로 쉽게 변환할 수 있는 시스템을 설계하고 실제 데이터에 적용함으로써 타당성을 검증하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.147-151
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• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.147-151
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• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체 중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.11
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• pp.1082-1087
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• 2000

신경회로망 구조의 정제(精製)는 회로망의 일반화능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 feed-forward neural networks로부터 은닉지식을 추출하는 방법을 사용하여 네트워크 재구성을 통한 정제방법을 제안한다. 먼저, 효율적인 if-then rule 추출방법을 제시하고 그 추출된 룰들을 사용하여 룰기반 네트워크로 변환하는 과정을 보여준다. 생성된 룰기반 네트워크 fully connected network에 비하여 상당히 축소된 연결 복잡도를 가지게 되며 일반적으로 더 우수한 일반화능력을 가지게 된다. 본 연구는 도메인 지식이 없이 데이타만 사용하여 어떻게 정제된 룰기반 신경망회로를 생성하고 있는가를 보여준다. 도메인 데이타들에 대한 실험결과도 제시하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.33-40
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• 1985

의료의 고도화를 위해서는 각종 생체현상의 계측기술이 중요시된다. 그림1과 같은 생체현상의 계측과 감시를 위한 계통도에서와 같이 생체에서 얻어지는 정보를 바르게 계측하여 평가하기 위해서는 앞에서 기술한 생체의 물성에 관한 지식이 필요하다. 다음에 전극, 변환기등의 각종 새로운 센서의 개발이 중요하며, 그리고서 얻어지는 데이터를 증폭하여 전송하는 기술과 데이터를 처리하여 표시하거나 기록하는 방법도 중요하다. 지금까지는 측정이 불가능하다고 생각되어진 것들을 가능하게 하기 위한 새로운 센서의 개발과 정성적으로만 측정되었던 것들까지도 정량적으로 측정되는 새로운 계측시스템이 고안되어 비관혈계측의 경향으로 연구되고 있다. 이들 센서들 중에는 생체의 활동전위를 검출하는 전극과, 활동전위 이외의 일반생체현상을 변환기(transducer)를 이용하여 전기신호로 변환하여 검출하는 센서가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.507-509
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• 2003

본 논문에서 제안하는 영어 Parser는 Bottom-Up Best-First Chart Parser를 기반으로 영어 구문 분석과 동시에 영$\longrightarrow$한 구조변환을 수행한다. 따라서, 영어 입력문에 대한 파서의 결과는 한국어 구운 Tree가 된다. 구문 분석과 변환을 동시에 수행하므로, 번역 과정을 단순화하고 번역지식 관리가 용이하여 번역기의 튜닝이 용이하다. 구현된 파서는 대규모 문법 규칙에 대응하기가 용이하고. 새로운 규칙의 추가가 용이하여 번역기의 점진적인 성능 향상이 가능하다.