• Title/Summary/Keyword: 지식의 분산도

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Rete 알고리즘의 병렬 및 분산 처리에 관한 기존 연구 분석 (An Analysis of Existing Studies on Parallel and Distributed Processing of the Rete Algorithm)

  • 김재훈
    • 한국정보기술학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.31-45
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    • 2019
  • 현재 지능적 서비스의 핵심 기술은 딥러닝 즉 신경망, 그리고 GPU 병렬 컴퓨팅 및 빅 데이터와 같은 병렬 분산 처리 기술이다. 하지만 미래의 전 세계적으로 공유된 온톨로지를 통한 지능적 서비스 및 지식 공유 서비스에서는 지식의 표현 및 추론을 위하여 신경망보다 더 나은 방법이 있다. 그것은 시맨틱 웹의 표준 규칙 언어인 RIF 혹은 SWRL의 IF-THEN의 지식 표현이며, 이러한 규칙을 rete 알고리즘을 이용하여 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 단일 컴퓨터에서 동작하는 rete 알고리즘의 처리 규칙 수가 100,000개가 될 경우 그 성능이 수 십 분으로 매우 안 좋아지며, 분명한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 rete 알고리즘의 병렬 및 분산 처리에 대한 과거로부터 현재까지의 연구 내용을 정리 분석하며, 이를 통해 효율적인 rete 알고리즘의 구현을 위해 어떤 측면들이 고려되어야 하는지를 살펴본다.

교사의 구강보건교육 실천과 자기효능감이 구강보건교육 태도에 미치는 영향 (Effect of Oral Health Education Practice and Self-efficacy of Teacher on Oral Health Attitude)

  • 조영식;황유진;배현숙;김서연
    • 치위생과학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.99-108
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    • 2009
  • 본 연구는 교사의 구강보건교육 실천과 자기효능감이 구강보건에 대한 인식에 미치는 영향을 파악하기 위해 주요 관련 변인인 지식, 태도, 자기효능감, 실천의 관계에 대한 몇 가지 인과모형을 설정하였다. 서울시에 있는 특수학교 교사 376명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 217명의 응답자 가운데 198명을 대상으로 t-검정, 일원배치분산분석, 상관분석, 경로분석을 하였다. 1. 교사의 성별, 연령, 경력에 따라 교사의 구강보건지식, 구강보건교육 교육에 대한 자기효능감, 구강보건교육에 대한 태도 수준을 비교한 결과, 교사의 성별에 따른 유의한 차이는 나타나지 않았으나, 교사의 연령에 따라 구강보건교육에 대한 자기효능감(p = 0.001)과 태도(p = 0.013)에 유의한 차이가 나타났다. 또한 교사의 경력에 따라 구강보건지식, 구강보건교육에 대한 자기효능감과 태도는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 2. 교사의 구강보건지식, 구강보건교육에 대한 태도, 자기효능감, 구강보건교육 실천에 대한 상관관계를 분석하였다. 구강보건교육 태도, 자기효능감, 실천 사이에는 통계적으로 유의한 정(+)의 상관관계가 나타났으나, 교사의 구강보건 지식와 실천 사이에는 유의한 상관관계가 나타나지 않았다. 3. 교사의 구강보건 지식이 직접적으로 교사의 구강보건교육 실천에 직접적인 정(+)의 영향을 미치며, 교사의 구강보건교육에 대한 태도의 매개에 의해 교사의 구강보건교육 실천에 영향을 미치는 부분매개 모형(모형1)의 검증 결과, 지식과 태도 사이의 경로(Estimate=0.183, C.R.=0.294, p=0.003)와 태도와 실천 사이의 경로(Estimate=0.398, C.R. =3.090, p=0.002)는 통계적으로 유의하였으나, 지식과 실천 사이의 경로는 유의하지 않았다. 이 경로를 제외한 지식, 태도, 실천 사이의 완전매개 모형(모형1-1)은 모든 적합도 지수의 기준을 총족하였으나($x^2$=0.081, df=1, p=0.776, GFI=1.000, AGFI=0.998, NNFI= 1.178, NFI=0.996, CFI=1.000), 실천의 분산은 지식과 태도에 의해 충분히 설명되지 않았다(SMC=0.05). 4. 교사의 구강보건교육 실천이 구강보건교육에 대한 태도에 직접적인 정(+)의 영향을 미치며, 구강보건교육에 대한 자기효능감의 매개에 의해 교사의 구강보건교육 태도의 매개에 의해 영향을 미치는 부분매개 모형(모형2)의 검증 결과, 실천과 태도 사이의 경로(Estimate=0.273, C.R.=5.734, p<0.001)와 교사효능감과 태도 사이의 경로(Estimate=0.242, C.R.=4.426, p<0.001)는 통계적으로 유의하였으나, 실천과 태도 사이의 경로는 유의하지 않았다. 이 경로를 제외한 실천, 교사효능감, 태도 사이의 완전매개 모형(모형2-1)은 모든 적합도 기준을 충족하였으나($x^2$=2.081, df=1, p=0.149, GFI=0.993, AGFI=0.958, RMSEA=0.074, NNFI=0,942, NFI=0.965, CFI=0.981), 태도의 분산은 실천과 교사효능감에 의해 충분히 설명되지 않았다(0.136). 5. 지식태도실천 모형(모형2-1)에 교사의 구강보건교육에 대한 자기효능감을 매개변인으로 추가한 지식태도 자기효능감실천 모형(모형3)은 적합하게 나타났으며 ($x^2$=3.971, d.f.=3, p=0.271, RMSEA=0.039, GFI=0.990, AGFI=0.967, NNFI=0.971, NFI=0.944, CFI=0.986), 실천의 분산 중 14.3%가 지식, 태도, 자기효능감에 의해 설명되었다.

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Spark 프레임워크를 적용한 대용량 SHIF 온톨로지 추론 기법 (An Approach of Scalable SHIF Ontology Reasoning using Spark Framework)

  • 김제민;박영택
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권10호
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    • pp.1195-1206
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    • 2015
  • 지식 관리 시스템을 운영하기 위해서는 대량의 지식 정보를 자동으로 추론 및 관리하는 기술이 필요하다. 현재, 이러한 시스템의 대다수는 컴퓨터간의 지식 정보를 자동으로 교환하고 스스로 새로운 지식을 추론하기 위해 온톨로지를 적용하고 있다. 따라서 대용량의 온톨로지를 대상으로 새로운 정보를 추론하는 효율적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 분산 클러스터의 메모리상에서 MapReduce와 유사한 작업을 수행하는 Spark 프레임워크를 적용하여, SHIF 수준으로 작성된 대용량의 온톨로지를 규칙 기반으로 추론하는 기술에 대해서 제안한다. 이에 본 논문은 다음 3 가지에 초점을 맞추어 설명을 한다. 클러스터내의 분산된 메모리상에서 대용량 추론을 실시하기 위해서, 먼저 각 추론 규칙에 따라 대용량의 온톨로지 트리플을 효과적으로 분류하여 적재하기 위한 자료구조, 두 번째 규칙간의 종속 관계와 상호 연관성에 따른 규칙 실행 순서와 반복 조건 정의, 마지막으로 규칙 실행에 필요한 명령을 정의하고 이러한 명령어를 실행하여 추론을 수행하는 알고리즘에 대해 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험을 수행하였다. 대표적인 분산클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론 엔진인 WebPie와 비교 실험한 결과, LUBM에 대해서 WebPie의 추론 처리량이 553 트리플/초 인데 비해 284배 개선된 157k 트리플/초의 성능 향상이 있었다.

분산 이동 컴퓨팅 환경에서의 다중 이동 에이전트 시스템 모델 (A Multiple Mobile Agent System Model for Distributed Mobile Computing Environment)

  • 신동길;정동원;백두권
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.49-51
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    • 2003
  • 분산 시스템 아기텍처에 기반한 이동 에이전트는 현재 클라이언트/서버 패러다임을 이어갈 새로운 패러다임으로 인식되고 있다. 이에 따라, 분산 컴퓨팅 환경에 적합한 시스템 구성을 위해 에이전트와 이동 에이전트 등에 대한 많은 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 지금까지 에이전트, 이동 에이전트, 다중 에이전트에 대한 연구들이 기능적인 특성에만 집중되어 왔다. 기능적인 특성은 에이전트와 이동 에이전트가 가지는 기본적인 특성으로서 에이전트들 간의 협동, 협력, 지능을 위한 합리성, 지식 모델링, 추론 방법이다. 그러나 분산 컴퓨팅 환경에서 분산 시스템 구성을 위해 전체 시스템의 성능(Performance), 확장성(Scalability), 안정성(Stability)등이 간과되어서는 안된다. 이런 연구 영역은 기능적인 특성을 다루는 연구영역에 비해 실용적인 면에서 더욱 중요하며, 그 중요성이 점점 더 증가하고 있다. 본 논문은 시스템 성능 향상을 위해 에이전트 간 협력과 협의 레벨의 계층 구조에 중점을 둔다.

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EOL Reasoner : 온톨로지 기반 지식 추론 엔진 (EOL Reasoner : Ontology-based knowledge reasoning engine)

  • 전형백;이건수;김민구
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.663-668
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    • 2008
  • 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 다양한 요구에 부응하기 위하여 지식을 활용한 서비스의 필요성이 증가하고 있다. 온톨로지는 이같은 분산 컴퓨팅 오브젝트들 사이에서 지식 공유를 위한 표현 방법으로 많이 사용되고 있다. 이러한 온톨로지를 표현하고 처리하기 위해 본 연구에서는 Description Logic 기반 지식 표현 언어인 EOL을 바탕으로 지식을 활용하기 위한 추론 엔진을 구현하였다. EOL 은 간결하고 직관적인 문법으로 비전문가도 EOL을 사용해 지식을 쉽게 표현 및 활용할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 EOL 로 표현된 지식을 보다 효율적으로 처리하기 위해 지식의 표현 범위에 따라 각기 다른 추론 알고리즘을 사용하는 추론 엔진을 구현하였다.

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블록체인 기반의 지식공유 플랫폼 연구 (A Study on the Blockchain based Knowledge Sharing Platform)

  • 김협
    • 한국전자거래학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.95-109
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    • 2022
  • 블록체인 기반의 플랫폼은 거래기록의 분산처리 및 암호화 기술 적용을 통해 데이터 무결성, 신뢰성, 보안성을 확보할 수 있다. 기존 지식공유 플랫폼에서는 정보 비대칭, 중앙화 등의 이유로 창출된 지식이 충분히 공유되거나 활용되지 못하는 문제점이 존재하지만 이에 관한 연구는 그동안 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 블록체인 기술, 토큰 이코노미, 지식공유, 동기이론, 사회적 교환 이론의 선행연구를 바탕으로 블록체인 기반의 지식공유 플랫폼에 대한 사례 연구와 발전 가능성에 대하여 살펴보고자 한다. 블록체인 기반의 플랫폼은 정보 비대칭성을 해소하고, 지식공유 흐름의 일원화 및 탈중앙화를 통한 권한 집중화 배제를 통해 불필요한 업무 절차를 간소화하고, 플랫폼이 생산하는 지식에 대한 접근과 활용을 강화하여 지식공유의 활성화에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

디지털도서관의 통합검색 방식에 관한 연구 (A Study on the Methods of Integrated Search in Digital Libraries Environment)

  • 이수상
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.127-144
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    • 2006
  • 이 연구는 디지털도서관에서 제공 가능한 통합검색 방식의 유형과 특성을 분석할 목적으로 다음의 세 가지작업을 수행하였다. 첫째, 이용자 관점에서 디지털도서관의 발전단계와 일반적인 통합 방식의 특성을 정리하였다. 둘째, 현재 국내외 대표적인 도서관 포털의 모범사례인 영국의 JISC IE, 미국의 NSDL의 OCKHAM, 그리고 한국의 국가지식포털을 대상으로 통합검색의 현황과 특성에 대하여 검토하였다. 셋째, 디지털도서관에 영역에서 많이 적용되고 있는 통합검색 방식의 유형을 메타통합검색과 분산검색으로 구분하여 각각의 기법적 특성을 도출하였다.

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은닉 마코프 모델 기반 병렬음성인식 시스템 (A Parallel Speech Recognition System based on Hidden Markov Model)

  • 정상화;박민욱
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제27권12호
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    • pp.951-959
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    • 2000
  • 본 논문의 병렬음성인식 모델은 연속 은닉 마코프 모델(HMM; hidden Markov model)에 기반한 병렬 음소인식모듈과 계층구조의 지식베이스에 기반한 병렬 문장인식모듈로 구성된다. 병렬 음소인식 모듈은 수천개의 HMM을 병렬 프로세서에 분산시킨 수, 할당된 HMM에 대한 출력확률 계산과 Viterbi 알고리즘을 담당한다. 지식베이스 기반 병렬 문장인식모듈은 음소모듈에서 공급되는 음소열과 지안하는 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터와 Parsytec CC 상에 구현되었다. 실험결과, 병렬 음소인식모듈을 통한 실행시간 향상과 병렬 문장인식모듈을 통한 인식률 향상을 얻을 수 있었으며 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.

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하둡 클러스터 기반의 대용량 정성 공간 추론기의 설계 (Design of a Large-Scale Qualitative Spatial Reasoner Based on Hadoop Clusters)

  • 김종환;김종훈;김인철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1316-1319
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    • 2015
  • 본 논문에서는 대규모 분산 병렬 컴퓨팅 환경인 하둡 클러스터 시스템을 이용하여, 공간 객체들 간의 위상 관계를 효율적으로 추론하는 대용량 정성 공간 추론기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 추론 작업의 순차성과 반복성을 고려하여, 작업들 간의 디스크 입출력을 최소화할 수 있는 인-메모리 기반의 아파치 스파크 프레임워크를 이용하여 개발하였다. 따라서 본 추론기에서는 추론의 대상이 되는 대용량 공간 지식들을 아파치 스파크의 분산 데이터 집합 형태인 PairRDD와 RDD로 변환하고, 이들에 대한 데이터 오퍼레이션들로 추론 작업들을 구현하였다. 또한, 본 추론기에서는 추론 시간의 많은 부분을 차지하는 이행 관계 추론에 필요한 조합표를 효과적으로 축소함으로써, 공간 추론 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 대용량의 공간 지식 베이스를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 정성 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.