• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.161-163
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• 2014

자연어 처리를 이용한 다양한 응용 시스템에서 지식베이스는 중요한 요소이다. 지식베이스의 대표적인 예로 YAGO와 디비피디아 등이 있다. YAGO는 고성능의 지식베이스지만 한국어를 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 그리고 디비피디아는 한국어를 지원하지만 트리플의 속성이 세분화되어 있어서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 YAGO와 디비피디아의 트리플을 매칭하여 디비피디아 트리플의 속성을 YAGO에서 사용하는 관계명으로 변환하고 MEM을 이용해 매칭되지 않은 트리플의 속성을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안한 방식으로 실험한 결과 F1-Measure 79.04%의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1994.04a
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• pp.486-486
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• 1994

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.3
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• pp.232-241
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• 2000

This study suggests an integrated method based on concept hierarchies, information gain, and rough set theory for efficient discovery rules from a large amount of data, and implements an optimal rules discovery system. Our approach applies attribute-oriented concept ascension technique to extract generalized knowledge from a database, knowledge reduction technique to remove superfluous attributes and attribute values, and significance of attributes to induce optimal rules. The system first reduces the size of database by removing the duplicate tuples through the condition attributes which have no influences on the decision attributes, and finally induces simplified optimal rules by removing the superfluous attribute values by analyzing the dependency relationships among the attributes. And we induce some decision rules from actual data by using the system and test rules to new data, and evaluate that the rules are well suited to them.

• Archives of design research
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• v.15 no.4
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• pp.337-346
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• 2002

Among many design processes such as learning, storing, retrieving and applying, the process that learns design knowledge is very important for producing creative results that solve design purposes in design computations. The computer should have the ability similar to human in learning design knowledge. It should recognize not only physical properties but also high level design knowledge constructed from the first level physical properties. The high level design knowledge are recognised in terms of isometric translation relationships. This paper explains properties of isometric translation and methods how the computer can recognize high level shape design knowledge using shape pattern representation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.484-486
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• 2005

본 논문은 백과사전 도메인의 지식베이스 설계 및 통계기반 정보추출 방법을 이용한 속성정보 인식에 대하여 기술한다. 층 13개 카테고리로 구성된 백과사전에 대해 99개의 템플릿과 285개의 속성을 정의하였으며, 각 표제어의 추출 대상인 속성정보는 표제어를 설명하는 본문에서 통계기반 기계학습모델인 CRF(Conditional Random Fields)를 적용하여 추출하였다. 백과사전 카테고리 별로 균일하게 선정된 4천 5백 문서를 학습에 사용하였고 테스트 문서셋 500문서에 대해 속성인식률을 측정하였다. 성능 평가한 결과, $F1\;55.76\%\;(P\;74.89\%,\;R\;44.42\%)$의 성능을 나타내었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.8
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• pp.194-208
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• 2015

The Power and Knowledge are attractive materials that could be used in all of cultural content genre with storytelling. Because he, whether or not own knowledge, could be an important tool of narrative strategy for popularity keeping with a confrontation and conflict. This study aimed to explore the power and knowledge appearing in . For this purpose, it used the structuralistic methodologies of Saussure and Levi-Strauss, analyzing binary oppositions between the characters mainly connected with the knowledge and power. Three categories was analytic object, 'Place(abbey, book repository)' 'Debate on laughter', 'The argument for heresy.' As a result, we found the three materials had narrative strategy fully following binary oppositional structure. In that movie, which was deployed in a basis with knowledge and power, we eventually found that contemporary reality veiled the truth was paradoxically revealed with these narrative strategy. And we confirmed that it was very important the attribute of knowledge and power in narrative processing.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.37-40
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• 2001

본 논문에서는 전문가 시스템에서 지식에 대한 규칙을 감소시키기 위해 러프 집합을 이용한 지식 감축 방법을 제안한다. 또한, 속성 항을 클래스로 분류하여 각 클래스와 이웃하는 클래스의 항들을 비교하여 리덕트와 코어를 구하여 최소화하였다. 이러한 방법은 방대한 양의 규칙을 최소화함으로써 의사결정 시간을 단축시킬 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.10
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• pp.109-118
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• 2020

In this study, the selection attributes of contemporary dance audience were constructed based on prior study and the selection attributes of contemporary dance performance were identified through EFA(Exploratory Factor Analysis). Therefore, Six attributes were derived: physical evidence, tickets, people, information, product, and reputation. Based on these attributes, the selected attributes were identified through 'ETPB(Extended Theory of Planned Behavior)' to see if they affect ticket purchase behavior. In result, Among the selection attributes of contemporary dance performances, three attributes of reputation, people and product influenced the audience's attitude, while only product and human attributes influenced the purchase intention of tickets. Among the variables of ETPB to enhance the ability to purchase intention of tickets, audience attitude, perceive behavior control, and prior knowledge have had a positive effect on purchase intention of tickets, except for subjective norm. Therefore, it is meaningful that this study presented and verified empirically the attributes of select centered on visitors, which can improve the intention of purchasing tickets for contemporary dance performances.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.609-614
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• 2008

본 연구는 정보를 자원으로 지식사회에 있어 사용자들이 필요로 하는 지식 데이터베이스 모델링 기법에 대한 설계 및 구축에 대한 연구를 실시 하였다. 기존의 Key-word검색을 통한 나열식 정보 서비스 관점에서 벗어나, 디지털 정보들의 속성을 분해, 연계, 창출하는 3단계 Framework을 통해 지식 데이터베이스를 구축하는 과정과 활용에 대한 Case Study를 통해 지식 데이터베이스를 활용방안을 제시하고 있다. 지식 데이터베이스를 통해 기존의 데이터베이스모델링 패러다임에서 벗어나 사용자에게는 지식탐험의 즐거움과 서비스 및 지식제공자 들에게는 새로운 수익창출의 기회를 제시해 주고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.349-350
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• 2008

지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.