• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.71-79
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• 2015

클라우드와 빅네이터의 새로운 시대에서 필요한 데이터를 방대한 데이터 풀로부터 어떻게 찾아내고 활용하느냐는 매우 중요한 일이다. 이러한 빅데이터의 시대에는 무엇보다도 방대하고도 변화무쌍한 데이터를 잘 처리하고 유용한 정보를 신속하게 획득할 수 있는 진화된 형태의 효율적 지능적 지식시스템 설계를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 진화된 지능 시스템 연구의 하나로서 구조적으로 재구성될 수 있는 동적 개인적 지식네트워크를 제안하고자 한다. 작은 공간에 큰 세계를 매핑하여 효율적으로 처리할 수 있는 인간 두뇌의 기능과 이 안에서 일어나는 뉴로다이나믹스 메커니즘에 착안하여 구조적 유연성을 갖는 지능 시스템을 설계하였다. 서로 다른 네트워크의 구조적-기능적 결합이 가능하도록 개인 지식네트워크를 구조화하고 핵심 영역에 속하는 공통 노드를 찾아 결합을 하며 재구성하는 기능을 부여하였다. 또한 시스템이 재구성된 지식네트워크로부터 최적 경로를 추출하며 추출된 경로를 가지고 추론 프로세스를 진행하는 기능 갖도록 구상하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.3-5
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• 1998

본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.

• 인지과학
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• 제10권4호
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• pp.71-83
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• 1999

기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.49-63
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• 2017

본 연구는 인문사회기반 융합연구 지원과제를 대상으로 연구 분야간 협력적 연계관계 구조와 그 속성을 분석하고자 하였다. 학제간 연구협력은 공동의 문제를 해결하는데 있어서 개별 연구 분야들이 보유한 지식, 정보, 자원 등을 다른 분야들과 결합하고 공유하는 상호 협력적인 연구 활동이라고 볼 수 있다. 2009년부터 2015년까지 한국연구재단이 지원한 183개 융합과제를 대상으로 98개의 연구 분야를 추출하고 이를 관계형 네트워크 데이터로 구축하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 다양한 분야들이 상호 연계되어 군집을 형성하고 이를 통해 협력적 융합연구 활동이 고르게 분포되는 구조적 속성을 확인할 수 있었다. 둘째, 외향 및 내향 연결 중심성이 높은 분야들이 전체 년도구간에서 학제적 연구협력의 주요 기능을 담당하는 것으로 판단되었다. 셋째, 연결자(Liaison)의 중개 역할이 전체 네트워크에서 이종 지식과 정보의 흐름을 중개하는 연구 분야의 대표적인 특성이라는 점도 확인되었다. 본 연구는 학제간 연구협력 네트워크의 구조적 속성을 파악하고 융합연구에 있어서 네트워크 방법론의 적용이 가지는 정책적 함의를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.157-160
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• 2007

네트워크로 연결된 온라인상의 게임은 상호 작용이라는 특성을 통해 빠르게 성장하고 있다. 이와 함께 흥미로운 요소를 가진 있는 게임의 장점과 온라인 교육의 장점을 결합한 교육용 게임이 등장하고 있는 추세이다. 하지만 이러한 온라인 교육용 게임은 단지 게임과 교육을 결합 하는 것에만 치중하여 심층적인 학습이 이루어지지 못할 뿐만 아니라 인터페이스 또한 교육효과에 크게 영향을 미치지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 이러한 문제점에 초점을 맞추고 이를 위해 새로운 방법을 제안하였다. 교육의 방법에 있어서 퍼즐이라는 게임의 형식을 기반으로 세 단계 계층구조를 통한 지식전달의 체계를 제안하고 있으며 누구나 쉽게 접근 가능한 인터페이스 방법 또한 함께 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.20-23
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• 2020

개체 연결이란 문서에서 등장한 멘션(Mention)들을 지식 기반(Knowledge Base)상의 하나의 개체에 연결하는 문제를 말한다. 개체 연결은 개체를 찾는 멘션 탐지(mention detection)과정과 인식된 멘션에 대해 중의성을 해결하여 하나의 개체를 찾는 개체 중의성 해결(Entity disambiguation)과정으로 구성된다. 본 논문에서는 개체 정보를 강화하기 위해 wikipedia2vec정보를 결합하여 Entity 정보를 강화하고 문장 내에 모든 개체 정보를 활용하기 위해 집합적 개체를 정의하고 그래프 구조를 표현하기 위해 GNN을 활용하여 기존보다 높은 성능을 이끌어내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.83-90
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• 2008

네트워크의 발달은 인터넷을 통한 욕구 충족 대상을 확장시킴으로써 게임 산업의 발전에도 영향을 미치게 되었다. 이러한 네트워크로 연결된 온라인상의 게임은 상호 작용이라는 특성을 통해 빠르게 성장하고 있으며 이와 함께 흥미로운 요소를 지니고 있는 게임의 장점과 온라인 교육의 장점을 결합한 교육용 게임이 등장하고 있는 추세이다. 하지만 이러한 온라인 교육용 게임은 단지 게임과 교육을 결합 하는 것에만 치중하여 심층적인 학습이 이루어지지 못할 뿐만 아니라 인터페이스 또한 교육효과에 크게 영향을 미치지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 이러한 문제점에 초점을 맞추고 이를 위해 새로운 방법을 제안하였다. 교육의 방법에 있어서 퍼즐이라는 게임의 형식을 통해 세 단계 계층구조를 통한 지식전달의 체계를 제안하고 있으며 누구나 쉽게 접근 가능한 인터페이스 방법 또한 함께 제안하였다. 본문에서는 이러한 지식의 체계를 강제적 방법이 아닌 게임의 형식을 통해 전체 계층 구조를 쉽고 자연스럽게 이해할 수 있으며 구체적이고 체계적인 학습을 가능하게 하는 장점을 지니고 있는 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.421-428
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• 2006

Intelligent Tutoring System(ITS)이 다양한 학습자 변인을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하여 영역 전문가를 대신할 효율적인 대안으로 인식되어짐에 따라, Learning Companion System(LCS)에 대한 연구도 긍정적으로 검토되어지고 있다. 하지만 LCS에서의 원활한 상호작용을 위해서는 동일한 역할을 하는 복수 LC의 결합이 필요하고, 이는 개별적 지식베이스의 확보를 선행 조건으로 요구한다. 따라서 본 연구에서는 인지구조의 연결주의적 관점을 근거로, 지식베이스 자체의 자기 학습(self learning)이 가능하고, 지식베이스 객체의 소유자에 의해 적응적으로 성장 가능한 지식베이스 객체 모형을 설계하고, 이를 검증하였다. 이 지식베이스 객체 모형은 개별적 지식베이스의 구축을 가능하게 하여, 지식베이스 객체를 이용한 적응적 ITS 개발의 기회를 제공한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.1773-1780
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• 1996

인공지능의 기호적 방법과 수치적 방법을 결합한 지식기반신경망은 다른 기계 학 습모델보다 우수한 성능을 나타내고 있다. 그러나 지식기반신경망은 신경망으로 형성 된 후 동적으로 그 구조를 변경할 수 없어서 영역이론정련화 기능을 갖추지 못하였다. 지식기반신경망의 이러한 단점을 보완하기 위하여 TopGen 알고리즘이 제안되었으나 삽입된 은닉노드를 모두 입력 노드에 연결한 점, 빔탐색을 이용한 등의 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 TopGen의 문제점을 해소하기 위하여 은닉 노드를 다음 하위계층 의 노드에 링크 시켰으며, 역추적을 허용한 언덕 오르기를 이용하는 알고리즘을 설계 하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.7-12
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• 2001

본 논문에서는 스페클 노이즈를 포함하는 SAR 영상에서 도로망과 같은 선형 구조를 검출하기 위하여 하이브리드 특징 검출 방법을 사용하였다. 먼저 국소적으로 이웃한 영역에 대하여 평균 밝기 비율 또는 통계적 특성을 고려하여 국소적 에지를 검출하였고, 도로에 대한 많은 정보를 위하여 양 검출기로부터 검출된 응답을 결합하였으며, 결합된 에지 세그먼트 중 도로에 일치하는 세그먼트를 결정하고, 연결하여 완전한 도로망을 검출하였다. 본 논문에서 도로망의 검출 방법으로 도로에 대한 일반적인 사전 지식을 MRF 모델로 정의하고, 제안한 세그먼트의 상호 작용 포인터 프로세서에 의한 에너지 함수를 최적화하여 도로망을 검출하였다.