차세대 검색 엔진의 모형으로 일컬어지는 질의/응답 시스템을 개발하는데 있어서 보다 정확하고 유연한 검색 결과를 제공하기 위하여 개념망에 기반한 지식베이스 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 기존의 개념망에 속성 구조를 추가한 확장 개념망과 속성에 의해 분류되는 정답문서 집합으로 구성되는 지식베이스를 이용한 질의/응답 시스템을 제안한다. 본 논문의 지식베이스에서 정의한 속성은 질의/응답에서 정답문서를 효과적으로 연계시켜 사용자에게 보다 유연한 정답을 제공할 수 있게 한다. 본 논문에서는 경제 분야의 지식베이스의 활용예를 설명한다.
본 논문에서는 베이지안 네트워크를 기반으로 생성하고 평가한 가상예제를 활용하여 범주속성 및 수치속성 데이터에 대한 분류 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 가상예제를 활용하는 종래의 연구들은 주로 수치 속성 데이터를 대상으로 한 반면 본 연구에서는 범주속성 데이터에 대해서도 가상예제를 적용하여 효과를 확인하였다. 그리고 대상 도메인에 특화된 지식을 활용하여 특정 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한 기존 연구들과는 달리 본 연구에서는 도메인에 특화된 지식을 활용하는 대신 주어진 훈련 집합을 기반으로 만든 베이지안 네트워크로부터 가상예제를 생성하고, 그 예제가 네트워크의 조건부 우도를 증가시키는데 기여할 경우 유용한 것으로 선별한다. 이러한 생성 및 선별과정을 반복하여 적절한 크기의 가상예제 집합을 수집하여 사용한다. 범주 속성 데이터와 수치 속성을 포함한 데이터를 대상으로 한 실험 결과, 여러 가지 학습 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다.
데이터베이스에서의 지식발견은 데이터베이스로부터 관심있는 지식을 발견하고 고수준의 언어로 지식을 표현하는 학습형태로서 여러 가지 기법들이 있으나, 단 하나의 기법의 적용으로는 각기 한계성 때문에 유용한 지식의 발견이 불충분하므로 이들의 특징을 잘 통합하고 발전시킨 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터베이스의 일반화를 위한 개념계층의 상승방법과 불필요 속성의 감축 방법을 통합 적용함으로써 유용하고 간략한 최소 결정규칙을 자동적으로 생성하는 효율적 데이터 마이닝 방법을 제안한다.
관계마케팅 파라다임에서 판매원은 단순히 판매뿐 아니라 고객에게 가치를 창조해 주고 장기적인 관계를 발전시키는 중요한 역할을 한다. 본 연구는 판매원에 대한 선행연구에서 다루어지지 않았던 소매상황에서 의류판매원의 평가속성을 파악하고, 이의 측정도구를 우리나라 상황에 맞게 개발하고, 그 속성의 중요도를 파악하는데 있다. 아울러 백화점 의류판매원 속성 평가에 영향을 미치는 소비자 변인으로 소비자 지식과 제품관여 및 인구통계적 특성의 영향을 살펴보았다. 백화점 의류판매원의 속성차원은 개별면접과 선행연구를 바탕으로 개발되었으며, 이를 백화점 고객을 대상으로 실증 조사하였다. 그 결과 우리나라 백화점 의류판매원의 평가속성은 서비스 마인드, 판매노력, 수수한 인상, 판매유도기술 및 제품지식의 5차원으로 밝혀졌다. 백화점 고객은 의류판매원의 서비스 마인드를 가장 중요시하였으며, 그 다음으로는 판매노력, 제품지식, 수수한 인상, 판매유도기술의 순으로 중요시하는 것으로 나타났다. 소비자 지식, 제품관여 및 인구통계적 변인은 소비자의 의류판매원 속성 지각에 부분적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과에 근거하여 학문적, 경영적인 시사점을 제시하였다.
최근 제품리뷰 형태의 SNS 광고가 늘어나고 있다. 이들 광고는 효과와 영향력에 비해 관리와 규제를 덜 받고 있어 소비자 불만 역시 증가하고 있다. 본 연구는 정보성, 오락성, 신뢰성, 친근성 등 제품리뷰 SNS 광고 속성이 소비자의 구매의도 및 브랜드 태도에 끼치는 영향을 알아보고자 하였다. 이 때 높아진 소비자 불만들로 인해 개개인이 구축한 설득지식은 광고효과에 영향을 끼칠 수 있을 것으로 예상되어 이를 조절효과로 살펴보았다. 240명의 제품리뷰 SNS 광고 이용자를 대상으로 설문한 결과, 광고 속성이 구매의도에 끼치는 영향 관계에서 설득지식의 조절효과는 오락성, 정보성이 채택되었고 광고 속성이 브랜드 태도에 끼치는 영향 관계에서는 오락성, 정보성, 친근성이 채택되었다.
본 논문에서는 사용자에게 보다 유용한 정보를 제공하기 위하여 개념의 활용분야에 따른 속성 분류 기법이라는 새로운 분류 기법을 제안하고, 이를 활용해 정답문서집합 지식베이스를 자동으로 구축하는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 범주간의 구분이 유동적인 속성의 특성을 반영하기 위하여 속성 특징(clue)을 활용함으로써 분류 정확도를 높이고, 개념망에 정의된 개념들 사이의 관계를 참조함으로써 지식베이스를 구축하기 위한 노력과 비용을 최소화하여 점진적인 분류기 생성을 가능하게 한다. 실험을 통해 제안된 방법의 정확도와 효율성을 입증하였으며, 정답문서기반 정보검색 시스템을 위한 정답문서집합 구축과정에 적용시킨 결과를 제시함으로써 방법의 실제 효용성을 보였다.
최근의 여러분야에서 검색되어지고 있는 인터넷 도메인 용어의 전문성의 표시화는 온톨리지를 통한 지식의 축적의 목표가 되고 있다. 도메인 용어의 중요성을 표시화 한다면 기계가 온톨리지를 이용하여 정보의 관리 및 해석을 스스로 하는 것이 가능할 것으로 본다. 본 논문에서는 온톨로지의 중요성 (weight)을 구성하는 속성을 확장된 퍼지를 사용하여 기존 웹문서의 구조정보로부터 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 속성정보로 구성된 도메인 지식을 표시화 함으로써 속성추출 알고리즘을 개선하고, 추출결과의 품질을 향상시킨다. 5만문서를 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과 약 94%의 신뢰도의 속성정보를 추출할 수 있었다.
멀티 에이전트(Multi-Agent)들이 상호 연동하여 공통의 목적을 수행하기 위해서는 에이전트를 관리하는 매니지먼트 에이전트(Management Agent)가 요구되고, 주어진 환경에서 획득한 제한된 지식을 효율적으로 이용하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 네이브 베이즈 이론을 적용하여 각 에이전트의 속성값(Attribute Value)에 따라 매니지먼트 에이전트가 각 에이전트를 효율적으로 관리할 수 있는 NBMA(Naive Bayes Management Agent)를 제안하고 이를 이용한 미팅 참가 결정 에이전트를 제안한다. NBMA는 고유한 속성을 지닌 여러 개의 하위 에이전트와 그들을 관리하는 매니지먼트 에이전트로 구성되어 있으며 매니지먼트 에이전트는 하위 에이전트들의 고유한 속성에 대한 메타지식을 이용하여 관리 하도록 한다. 하위 에이전트간에는 상호 조건부 독립(mutually conditional independence) 가정하에 복수의 속성값을 취하며 이러한 속성값에 따라 매니지먼트 에이전트가 조정과 의사결정을 하도록 한다.
본 연구에서는 속성중심 귀납법에서 사용하는 개념 계층의 상승 기법, 결정트리에 의한 귀납법에서 사용하는 정보 획득량의 측정 기법, 그리고 라프셋에 의한 지식감축 방법을 복합하여 저수준의 데이터를 고수준 정보로 일반화하고, 불필요한 속성들을 감축하여 간략화된 결정규칙을 도출하는 통합방법의 지식 발견 시스템을 시험적으로 구현했다. 여기서 추출한 최소화 결정 규칙은 대규모 데이터베이스에서 추출할수 있는 유용한 지식으로 의사결정에 사용하는 정보가 된다. 생성된 규칙지식은 각기 방법들보다 간결하다. 그리고 개념 일반화에 의해 유도된 지식이 고수준의 추상으로 표현된다.
개념과 범주는 관찰하지 못한 속성을 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 무의미 속성을 사용한 범주기반 속성추론 연구들은 범주 및 속성의 유사성이 추론을 설명하는 핵심 요인이라는 것을 제안했다(Rips, 1975; Osherson et al., 1990). 이후 연구들은 사람들의 사전지식이 범주기반 추론에 막대한 영향을 미치며 심지어 유사성 효과가 완전히 사라지는 경우도 있음을 보고했다. 본 연구는 범주 속성들이 사전지식의 한 종류인 인과적 지식에 의해 사슬구조로 연결되었을 때의 범주기반 속성추론을 검증했으며 그 결과를 예측하는 속성추론모형을 제안했다. 참가자들은 네 개의 속성들이 사슬구조를 이루는 인과적 범주를 학습한 뒤 해당 범주의 다양한 범주 예시들의 숨겨진 속성에 대한 추론을 실시했다. 그 결과 인과적으로 직접 연결된 속성뿐만 아니라 다른 속성 노드에 의해 차폐된 속성들도 추론에 영향을 미치는 비독립성이 나타났다(인과적 마코프 조건의 위배). 인과모형이론(Sloman, 2005)에 기반한 속성추론모형을 적용하여 참가자들의 추론을 모델링한 결과 인과적 연결의 직접 효과뿐만 아니라 간접 효과 즉 인과추론의 비독립성도 예측하는 것으로 나타났다. 다만 간접적으로 연결된 속성들은 인과적 거리와 무관하게 참가자들의 추론평정에 동일하게 영향을 미쳤지만 모형은 거리가 멀어짐에 따라 추론에 미치는 영향이 작아짐을 예측했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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