• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.486-486
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• 1994

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.232-241
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• 2000

본 연구는 대량의 데이터에서 효율적으로 최적 규칙을 발견하기 위해 개념 계층과 정보 이득 및 라프셋 이론에 딕반한 통합 방법을 제시하고,이를 최적 규칙 발견 시스템으로 구현한다. 본 방법은 데이터베이스에 있는 데이터에서 일반화된 지식을 추출하기 위한 속성중심의 개념 상승 기법과 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위한 지식 감축 기법을 적용하며, 최적 규칙의 도출을 위해 속성의 중요도를 사용한다. 본 시스템은 먼저, 속성값 개념의 일반화에 의해 종복 튜플을 제거함으로써 데이터 베이스의 크기를 줄이고, 결정속성에 뎡향을 주지않는 조건속성을 제거하여 간략화된 최적 규칙을 유도한다.그리고 실제 데이터에 적용하여 결정 규칙을 유도하고 그 규칙을 새로운 데이터에 테스트햐 봄으로써 새로운 데이터에도 잘 적용됨을 보인다.

• 디자인학연구
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• 제15권4호
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• pp.337-346
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• 2002

디자인 지식의 습득, 저장, 검색 및 응용과 같은 컴퓨터를 이용한 디자인 과정에 있어서, 창조적이며 디자인 요구에 적당한 결과물을 생산하는데 필요한 디자인 지식을 인지하고 습득하는 과정은 매우 중요하다 하겠다. 특히 인간의 인지능력과 유사한 기능을 같고 중요한 형태 디자인 지식을 습득하는 것은 필수적이다. 형태의 물리적인 속성에 의하여 인지되는 1차원적인 형태 지식이 아닌, 이들로부터 형성되는 2차원 또는 그 이상의 차원에서 인지되는 형태 디자인 지식을 인지해야만 한다. 지식의 인지 및 습득은 기억 장치에 저장되어 있는 지식과 인지되는 지식을 비교하여 동일하거나 유사한 경우 그 디자인 지식이 습득된다. 이때 1차원적인 디자인 지식은 형판 매칭과 속성 매칭에 의하여 그 유사성이 쉽게 인지되지만, 2차원 이상의 디자인 지식에 대해서는 인간은 쉽게 인지하나 컴퓨터를 이용한 인지에는 어려움이 많다. 본 연구는 컴퓨터에 이러한 능력을 부여하기 위하여 형태패턴 표현을 이용한 형태의 유사성을 판별하는 방법에 대하여 설명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.194-208
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• 2015

'지식과 권력'의 문제는 이야기 구조를 가진 모든 문화콘텐츠장르에서 쓰일 수 있는 매력적인 소재다. 지식을 소유한 자와 소유하지 않은 자는 서로 대립과 갈등의 구도를 가지면서 대중성을 확보할 수 있는 중요한 서사전략의 도구가 될 수 있기 때문이다. 이 연구는 영화<장미의 이름>에 나타난 지식과 권력의 속성을 탐색하고자 했다. 소쉬르와 레비스트로스의 구조주의적 방법론을 활용해 지식과 권력을 중심으로 관계를 맺고 있는 인물들 간 이항대립의 관계를 중심으로 풀어봤다. 분석대상은 '장소(수도원과 장서관)', '웃음논쟁', '이단논쟁'으로 세 가지이다. 연구결과 분석대상으로 삼은 이 세 가지 소재가 이항대립구조에 충실한 서사전략을 보이고 있음을 확인했다. 영화는 지식과 권력의 문제를 토대로 이야기가 전개됐는데, 세 가지 소재의 심층적 의미를 추적하는 과정에서 진리가 은폐됐던 당시의 현실이 역설적 서사전략으로 폭로되고 있음을 발견했다. 또한 서사 과정에서 지식과 권력의 속성이 매우 중요하게 활용되고 있음을 확인했다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.109-118
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• 2020

본 연구는 현대무용관람객의 선택속성을 선행연구를 바탕으로 구성하고, 현대무용공연 관람 경험이 있는 관람객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이후 탐색적 요인분석을 통해 현대무용공연의 선택속성을 규명하였으며, 이에 물리적 증거, 티켓, 사람, 정보, 작품, 명성 이라는 6가지 속성이 도출되었다. 이 속성을 바탕으로 티켓구매행동에 영향을 주는지 알아보기 위해 '확장된 계획적 행동이론'을 통하여 선택속성이 관람태도와 티켓 구매의도에 미치는 영향을 알아보았다. 그 결과, 현대무용공연의 선택속성 중에서는 명성, 사람, 작품의 세 가지 속성이 관람태도에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 티켓구매의도에는 작품과 사람속성만이 정(+)의 영향을 미쳤다. 티켓구매의도에 설명력을 높이기 위한 확장된 계획행동이론의 변수 중에서는 주관적 규범을 제외한, 관람태도와 지각된 행동통제, 사전지식이 티켓구매의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 이에 본 연구는 현대무용공연의 티켓구매의도를 향상시킬 수 있는 관람객 중심의 선택속성을 제시하고 실증적으로 확인하였다는 것에 의의가 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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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.