본 연구에서는 지식검색을 위해 개념 속성을 이용하여 사용자 질의에 가장 적합한 정답 문장들을 검색 할 수 있는 정답검색 시스템을 설계하고 평가한다. 이 시스템은 먼저 사용자 질의를 개념 속성에 대한 불리언 연산으로 분석한 다음, 정답 문서 색인 집합에서 해당 문서들을 검색한다. 사용자는 이 검색된 문서들로부터 자신이 요구한 정답 문장들을 검색할 수 있으며, 또한 특정한 문서를 선택함으로써 그 문서에 포함된 정답 문장들을 검색할 수 있다. 이를 위해서 개념어와 속성어의 색인 단위로 색인된 정답 문서들은 각각의 문장들로 분할되어 색인된다. 그래서 분할된 문장들은 개념어와 속성어 형태로 분석되어 문서 색인 단위와의 관련 정도를 평가함으로써 정답 문장들의 위치를 색인한다. 마지막으로, 100개의 사용자 질의에 대해 정답 검색 시스템의 성능을 다양한 방법으로 평가한다.
전기실험 관련 인공과학 실험실은 중.고등학교 교과과정의 전기실험을 중심으로 한 임의의 모의 실험을 컴퓨터 상에서 가상적으로 진행 할 수 있도록 한 기존의 인공화학실험실에 기반한 시스템이다. 본 논문에서는 실험 진행을 위해 사용되는 도구 지식을 구조적으로 표현하였으며 실험 진행을 위한 도구간의 공간관계를 정의하였다. 그리고 실험의 전체상태를 나타내는 실험실 상황판의 도구간 관계정보를 통해 생성되는 계산 모델을 설계하였다. 계산 모델은 추론 진행의 조건이 되는 도구의 속성값을 결정하며, 이를 통해 추론을 효율적으로 진행 할 수 있다.
소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제 표준인 ISO/IEC9126은 소프트웨어 품질 특성 및 측적 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 오류 데이터 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이터 품질 특성을 추출한다. 추출된 데이터 품질 특성을 측정하기 위해, 오류 데이터를 품질 속성으로 하는 데이터 품질 특성을 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이터 품질 메트릭은 지식 공학(knowledge engineering) 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
전통적 혁신 이론에서 과학과 기술은 공공재와 지식으로 다루어지며, 이러한 관점은 선형모델과 기술 결정론을 자연스럽게 도출시킨다. 그러나 과학과 기술을 새롭게 규정하는 신혁신 이론에서는 기술의 사회적 형성을 강조하며, 선형 모델에서 탈피하여 혁신과정의 상호작용, 네트워크, 시스템 측면을 포섭하고 있다.
문화적 배경은 사회 구성원이 특정한 방향으로 인지하고 행동하도록 기여하는 역할을 하므로, 서로 다른 문화적 배경을 가진 고객들은 같은 서비스를 제공받아도 각자 다른 반응을 보인다. 호텔 방문객들은 서로 다른 문화적 배경을 가지고 있으므로, 호텔에서 제공되는 서비스나 시설에 대한 인식과 만족도 또한 다르다. 이에 따라 기존 연구에서는 Hofstede 문화차원을 활용하여, 호텔 방문객들의 문화적 배경에 따라 제공되는 서비스에 대한 만족도가 어떻게 달라지는지 파악하였다. 그러나 기존 연구에서는 호텔 방문객들의 문화적 배경만 고려하였으며, 여행 유형까지 고려한 연구는 많지 않은 실정이다. 그러나 많은 선행 연구에서 여행 유형에 따라 중요하게 고려하는 호텔 서비스 속성 요인들은 서로 상이한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 호텔 방문객의 여행 유형을 비즈니스 방문객과 여가 관광여행 방문객으로 분류하고, Hofstede의 문화차원이 호텔 선택속성에 끼치는 영향이 여행 유형에 따른 차이를 분석하였다. 이를 위해, Hofstede의 6가지 문화차원에 대한 정보는 Hofstede insights에서 제공하는 오픈 데이터를 사용하였고, 호텔 선택속성에 대한 만족도는 대표적인 관광 플랫폼인 TripAdvisor에서 뉴욕 호텔에 대한 선택속성 평점 204,261개를 수집하였다. 따라서 본 연구는 향후 호텔에 방문하는 다양한 문화권 고객들이 어떠한 서비스 속성에 더 중점을 두는지를 파악할 수 있고, 그에 적합한 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
대용량 데이터에서 의미있고 유용한 지식을 추출하는 기법 중의 하나인 연관규칙은 데이터베이스에 존재하는 속성들 사이에 유사성 또는 패턴을 기술하여 사용자에게 데이터에 관한 유용한 정보를 줄 수 있다. 기존에 연구되어 온 연관규칙은 이진(boolean) 데이터베이스에 존재하는 유무에 대한 규칙으로 발견하는 것에 대해서 주로 연구되어왔다. 본 논문에서는 정량적 속성의 데이터를 기호적 속성 값으로 바꾼 후 연관규칙을 추출함으로써, 퍼지개념을 사용한 퍼지 연관규칙을 이용한 지능적 질의 처리 시스템을 제안하고자 한다.
의미 체계는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할수 있다. 이러한 의미 체계가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정되어야한다. 국어 사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 사전편찬시의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미 속성에 의한 명사의미체계를 구축하고 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할수 있다.
영상이나 비디오에 담긴 장면을 이해하는 것은 컴퓨터 비전의 궁극적인 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 장면을 구성하는 각 물체들과 그들 간의 공간 관계, 개별 물체들의 다양한 속성들을 탐지해, 지식 그래프를 생성해주는 심층 신경망 기반의 물체 속성 및 공간 관계 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 복합 시각 인식 작업을 동시에 수행하는 탐지 모델의 구성에 대해 설명하고, 대규모 벤치마크 데이터 집합인 CLEVR을 이용한 탐지 모델의 성능 분석 실험 결과를 소개한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.89-98
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1999
현대전에서는 첩보와 정보의 수집 및 분석 능력과 이를 이용한 효과적인 의사결정을 전쟁의 승패를 좌우할 수 있는 중요한 요소이다. 이를 위하여 첩보와 정보 수집 및 분석을 자동화하기 위한 전장정보분석 자동화에 관한 연구가 국방과학연구소 주관으로 실시되고 있다. 따라서 이와 연계된 의사결정 자동화에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응할 수 있는 전장정보를 활용한 의사결정의 중요한 한 분야인 화력분야를 자동화하기 위한 전문가시스템 지식베이스의 분석 및 설계에 관한 연구이다. 화력분야 의사결정은 아군의 가용 화력자산을 효과적으로 운용하는 화력분배가 중심이 되며 이 업무는 화력분배에 전문적인 지식을 가진 장교에 의해 실시된다. 이러한 화력분배 자동화를 위하여 본 논문에서는 화력분배와 관련된 현행 업무 관련 지식을 획득 및 분석하고 이를 바탕으로 규칙집합을 추출하였으며 규칙 집합들간의 상호관계, 입력요소, 출력결과 등을 식별하였다. 또한 규칙집합별로 세부적인 규칙을 도출하였고 객체지향기법을 이용한 클래스, 객체, 속성들을 식별하여 에디터를 이용해 지식베이스를 구축할 수 있도록 설계를 완료하였다.
소프트웨어산업은 대표적인 지식산업이면서 동시에 개인, 기업 및 정부에 이르는 각 경제주체의 지식창출과 활용 그리고 파급에 있어서 핵심적 역할을 하는 21세기 지식정보화 시대의 기간산업으로 다른 산업과 비교할 때 연구개발 및 지적노동의 투입이 월등히 높은 지식집약적인 고부가가치산업이다. 본 연구에서는 소프트웨어가 갖는 속성과 소프트웨어산업이 갖는 경제적 특징에 대해 살펴보고, 우리나라 소프트웨어산업의 현주소에 대한 동향도 살펴보았다. 그리고 소프트웨어 산업의 구조가 어떻게 변해 왔는가에 대해 IT산업을 IT기기산업, IT서비스업, 소프트웨어산업으로 구분하여 산업연관분석을 통해 살펴보았다. 본 연구에서는 2000년, 2005년 그리고 2009년도 산업연관표를 통하여 IT산업내의 소프트웨어 산업에 대한 과거 10년간 구조변화를 비교분석함으로써, 소프트웨어산업 구조변화의 분석결과에 대한 정책적 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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