기계번역은 자연어 처리 및 인공지능 분야에서 가장 어려 운 태스크 중의 하나로 인식되어 왔다. 이는 정확한 번역이란 텍스트에 대한 이해 없이는 불가능하기 때문이다. 그러한 이유로 연구자들은 한때 기계번역에 대한 부정적인 결론에 도달하기도 하였다. 지금까지 기계번역을 위해 다양한 방법이 연구되어 왔으며 이들 연구에서는 주로 두 언어에 대한어휘나 구의 대역사전, 숙어사전, 개별 언어의 문법, 혹은 변환규칙 및 변환사전, 문장생성에 관련된 지식, 의미나 실세계 지식, 도메인에 적합한 지식 등 번역의 방식과 목적에 따라 다양한 형태의 지식과 알고리즘이 적용되었으며 그 대부분은 방대한 양의 수작업에 의존적이었다.(중략)
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.8
no.1
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pp.1-7
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1997
The inference process for medical expert system is mostly formed by diagnostic knowledge on the if-then rule base. Oriental medicine diagnostic knowledge, however, may involve uncertain knowledge caused by ambiguous concept. In this paper, we analyze an oriental medicine diagnostic process by a rule-based inference system, and propose a method for representing and processing uncertain oriental medicine diagnostic knowledge using CLP( R ) which is a kind of constraint satisfaction program.
비즈니스 지식은 기업 업무 수행에 필요한 제반 지식들을 포괄적으로 의미하는 것으로 업무수칙, 수행방안 규정 등을 포함하며, ERP CRM 등 기업 응용 시스템 내의 프로그램 코드 내에 혼재되어 구축되어 왔다. 이러한 기업 응용 시스템은 급변하는 경영환경에 따라 비즈니스 지식의 변화로 잦은 수정 등 유지보수의 어려움과 개발에 많은 시간이 소요된다. 규칙관리 시스템은 기업 어플리케이션에 혼재 되어 있는 비즈니스 지식을 규칙의 형태로 분리하여 개발시간의 단축 및 유지보수의 용이성 등 전체적인 시스템의 품질 향상을 가능하게 한다. 본 논문에서는 비즈니스 지식의 규칙 표현과, 이를 이용한 규칙관리 시스템 설계 및 구현 방안을 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.376-379
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2007
오늘날 컴퓨팅 기능의 급격한 발달은, 시스템의 효율뿐만 아니라 지능화에 대한 요구를 증대시키고 있다. 지능화된 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서는, 제공하려는 도메인에 대한 지식 처리 기능이 필수적이다. 시스템의 지능적인 행동은 그 시스템이 보유하고 있는 지식의 질(質)에 영향을 받기 때문에, 사용되는 지식의 질적 우수성을 보장하려는 시도가 이루어지고 있지만, 문제는 지식의 질이 높아질수록, 지식 관리의 비용이 증가한다는 점이다. 따라서 품질과 비용 사이의 균형점을 맞추기 위한 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용하려는 지식의 품질과 시스템에서 요구하는 지식의 품질을 비교함으로써, 이 균형점을 맞추는 방법을 제안한다. 이를 위해, 시스템이 제공하려는 서비스 시나리오를 대상 지식으로 표현 및 처리한다. 시스템 관리자는 이 결과를 바탕으로 채택하려는 지식과 자신의 시스템 사이의 괴리를 손쉽게 판단 할 수 있고, 그 차이를 없애기 위해 지식의 확장 및 축소의 부분을 결정하고, 수정할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.376-378
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2002
현재 전자상거래 시스템에서 도메인에 대한 전문적 지식이 없는 사용자는 원하는 상품을 찾기 어렵다. 또한, 다양한 전자상거래 시스템간의 공통적인 상품 정보에 대한 표준이 부족하므로 원하는 상품을 찾기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 언어를 확장하여 퍼지 상품 지식베이스를 구축하고 지능적 질의 처리가 가능한 지능형 에이전트를 제안한다. 상품 지식베이스를 퍼지 온톨로지를 통해 구축함으로서 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자를 지원하고, 서로 다른 시스템간에 표준적인 상품 지식으로서 질의 처리에 사용될 수 있다.
KM은 조직의 지식을 공유하는 차원에서 이미 많은 기업들이 도입하였고, 현재 도입 진행 중인기업들 또한 많다. 국내 기업은 대략 84개의 기업이 도입을 시행 검토하고 있다. 지식경영의 제 과정에서 가장 중요한 단계는 지식창조이다. 지식창조는 조직 구성원 개개인의 지식함양을 의미하는 것이 아니라, 조직지(Organizational Knowledge)의 창출을 의미한다. 조직지는 지식이 쓰이는 상황에 따라 중요성의 정도가 다르게 평가된다. 또한 조직내의 지식 공유는 한 도매인내에서 뿐 만 아니라 여러 도매인에 걸쳐서 이루어진다. 따라서, 본 연구에서는 KM21 프로토타입(Prototype)을 구현하여 조직 내에서 지식 공유를 활성화하기 위한 지식 평가 Architecture를 제시하고자한다.
In this paper, we propose a spatial query processor, SQUERY, which can derive rich query results through spatial reasoning on the initial knowledge base, as well as, process both qualitative and quantitative queries about the topological and directional relationships between spatial objects. In order to derive richer query results, the query processor expands the knowledge base by applying forward spatial reasoning into the initial knowledge base in a preprocessing step. The proposed query processor uses not only qualitative spatial knowledge describing topological/directional relationship between spatial objects, but also utilizes quantitative spatial knowledge including geometric data of individual spatial objects through geometric computation. The results of an experiment with the OSM(Open Street Map) spatial knowledge base demonstrates the high performance of our spatial query processing system.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.102-108
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1997
기존의 품사 태깅 방법에서 독립적으로 사용해온 언어 지식과 통계 정보는 품사 태깅의 정확도와 처리 범위의 향상을 위해서 상호 보완적인 특성을 갖는다. 이에 본 논문은 언어 지식과 통계 정보의 보완적 특성을 이용한 규칙 우선 직렬 품사 태깅 방법을 제안한다. 제안된 방법은 언어 지식에 의한 품사 태깅 결과를 선호함으로써 규칙 기반 품사 태깅의 정확도를 유지하며, 언어 지식에 의해서 모호성이 해소되지 않은 어절에 통계 정보에 의한 품사 태깅 결과를 할당함으로써 통계 기반 품사 태깅의 처리 범위를 유지한다. 또한, 수정 언어 지식에 의해 태깅 결과의 오류를 보정함으로써 품사 태깅의 정확도를 향상시킨다. 약 2만 어절 크기의 외부 평가 코퍼스에 대해 수행된 실험 결과, 규칙 우선 직렬 품사 태깅 시스템은 통계 정보만을 이용한 품사 태깅의 정확도보다 32.70% 향상된 95.43%의 정확도를 보였다.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1995.10a
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pp.129-134
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1995
본 연구에서는 경보에 관한 지식을 획득하는 방법으로 경보간의 논리적 물리적 상관관계를 평가하여 지식구조를 설정하는 방법을 사용하고 있다. 이 지식구조를 지식기반으로 추론하여 주어진 상황에서 필요 없는 경보를 제거하거나 억제하며, 표시된 경보에 대해서도 운전원 조치의 긴급성을 운전상황에 따라 평가하여 우선순위를 동적으로 표시하는 지식기반 다이나믹 경보처리기술을 개발한다. 이를 위해 경보 운전절차서에 나타난 개별 경보들 중에서 주요계통경보들을 운전모드별로 분류하고, 연동신호에 의한 경보와 물리적인 원인-결과의 연동관계의 경보로 평가, 분석하여, 설정된 경보처리기술의 적용가능성을 평가하기 위해 가상 시나리오를 개발하고, 예비 prototype을 구현하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.319-323
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2023
일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 수집하고 구조화하는 지식의 표현 방법이다. 일반 상식 기반의 지식 그래프는 코퍼스 내에 포함되어 있는 다양한 일반 상식의 형태와 관계를 모델링하며, 주로 질의응답 시스템, 상식 추론 등의 자연어처리 하위 작업에 활용할 수 있다. 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ConceptNet [1], ATOMIC [2]이 있다. 하지만 한국어 기반의 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구가 존재했지만, 자연어처리 태스크에 활용하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델과 프롬프트의 활용을 통해 한국어 일반 상식 기반의 지식 그래프를 효과적으로 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제안하는 방법론으로 구축한 지식 그래프와 기존의 한국어 상식 그래프의 품질을 양적, 질적으로 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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