• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.664-666
• /
• 2005

이 논문에서는 기존의 지식관리시스템과 P2P방식을 접목한 P2P 지식관리시스템을 제안하고 제안된 시스템의 구조와 효율적으로 지식을 검색하기 위한 지능형 에이전트 대하여 기술하였다. 에이전트의 종류는 지식추출과 추천 에이전트가 있으며, 지식추출 에이전트는 대량의 데이터에서 지식을 추출하고, 개인 맞춤형 지식 추천 에이전트는 추출된 지식에서 사용자가 관심 있는 분야의 지식을 추천해 주는 것이다. 제안된 시스템의 구조와 에이전트 기법은 회사나 단체에 속한 사용자들이 방대한 데이터, 정보 또는 사용자들의 전문성과 경험으로 축적된 지식을 빠르고 쉽게 검색하게 해주어 양질의 지식을 사용자들이 추천 받아 사용하도록 함으로써 전체 구성원의 지식도를 높이며, 이러한 지식들을 재활용하여 더욱 많은 지식과 부가 가치를 창출하도록 지원하여 준다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2016.10a
• /
• pp.147-151
• /
• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2016.10a
• /
• pp.147-151
• /
• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체 중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1326-1329
• /
• 2015

최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.564-567
• /
• 2021

스미싱은 SMS 문자를 통해 피해자를 현혹시켜 개인정보나 금전 등을 갈취하는 범죄이다. 발전하는 스미싱 범죄 수법에 대응하기 위해선 새로운 스미싱 범죄 사례에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기존 시스템에 통합하여 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 빠른 스미싱 대응을 위해 전처리를 하지 않은 SMS 문자 텍스트에서 지식베이스를 자동으로 추출하고 저장하는 자동 지식베이스 추출 모듈을 제안하며, 추출 시스템 지식베이스를 바탕으로 입력된 SMS가 스미싱인지 판별하는 스미싱 SMS 탐지 모듈을 통합한 자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 시스템을 제시한다. 제시된 스미싱 SMS 탐지 모델은 UCI SMS Spam Collection Dataset을 기준으로 90.9 (F1 score)의 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.79-88
• /
• 1999

전문가 시스템의 지식베이스 구축에 필요한 규칙추출에 관련되는 지식공학자의 인력 부족자 전문분야에 적합한 지식공학자 확보에 따른 비용 증가, 지식공학자 수행 프로세스의 비 정형화로 인하여 특정한 전문가 시스템의 개발 때마다 관련된 지식획득 과정의 어려움 발생, 전문가 시스템의 지식베이스 특성이 고려되지 않은 개발 과정 수행에 따른 비현실적인 지식베이스 구축 등의 현존 문제점은 효율적인 전문가 시스템 개발의 장애 요인이 되고 있다. 이 논문에서는 전문가 시스템 개발에 있어서 체계적인 규칙추출을 위하여 지식베이스 구축에 관한 분석단계까지를 5개 단계로 세분화하여 지식획득과정을 강화하였고, 각 단계별로 지식공학자가 수행해야 하는 프로세스와 각 프로세스별로 지식공학자가 실질적인 작업을 통해 결과를 산출하는 태스크를 정형화하였다. 규칙추출 프로세스/태스크를 체계적으로 정형화하는 것은 성공적인 전문가 시스템의 개발에 도움을 줄 것이며, 개발자가 지식공학자의 역할을 대행할 수 있으므로 지식공학자의 확보 문제를 해결할 수 있다. 또한, 전문가 시스템의 적용 분야에 대한 확대 효과가 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2014.10a
• /
• pp.228-232
• /
• 2014

지식 베이스(Knowledge Base)는 주어진 질의 문에 대한 잠재적인 답과 답에 대한 단서가 될 수 있는 구조화된 형태의 정보를 포함하고 있기 때문에 질의응답 시스템에서 매우 중요하다. 하지만 비록 DBpedia, Freebase, YAGO 등과 같이 이용 가능한 여러 개의 지식 베이스가 존재함에도 불구하고 이러한 지식 베이스에 포함되어 있는 정보는 웹(Web)상에 존재하는 정보에 비하면 매우 제한적이다. 본 논문에서는 무제한 정보 추출 기술을 이용하여 정형화되지 않은 텍스트로부터 트리플(Triple)을 추출하고, 추출된 트리플의 각 개체 및 관계 어휘를 대상 온톨로지(Ontology) 상의 어휘에 사상시킴으로써 지식 베이스를 확장 시키는 방법을 제안한다. 이를 통하여 무제한 정보 추출 방법과 명확화(Disambiguation) 기술이 지식 베이스를 확장시키는데 어떻게 사용될 수 있고, 어떠한 요소가 전체 시스템의 주된 성능 저하를 일으키며 개선되어야 하는지 알아보도록 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.5 no.11
• /
• pp.569-584
• /
• 2016

In this paper, we present a spatial knowledge extractor implemented in Hadoop MapReduce parallel, distributed computing environment. From a large spatial dataset, this knowledge extractor automatically derives a qualitative spatial knowledge base, which consists of both topological and directional relations on pairs of two spatial objects. By using R-tree index and range queries over a distributed spatial data file on HDFS, the MapReduce-enabled spatial knowledge extractor, MRSPAKE, can produce a web-scale spatial knowledge base in highly efficient way. In experiments with the well-known open spatial dataset, Open Street Map (OSM), the proposed web-scale spatial knowledge extractor, MRSPAKE, showed high performance and scalability.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.371-375
• /
• 2021

문서 기반 대화 시스템은 주어진 배경 지식 문서와 이전 대화를 바탕으로 대화에 이어지는 적절한 응답을 생성하는 시스템이다. 문서 기반 대화 시스템은 지식 추출 작업과 응답 생성 작업으로 나뉘며, 두 하위 작업은 서로 긴밀한 관계를 가지고 있다. 즉, 주어진 배경 지식 문서와 관련된 올바른 응답을 생성하기 위해서는 정확한 지식 추출이 필수적이며, 응답 생성에 필요한 지식을 정확히 추출하지 못하는 경우 생성 응답에 배경 지식이 반영되기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 추출된 지식을 확장하는 방법을 통해 생성에 필요한 지식의 재현율을 높이고 이를 활용할 수 있는 임베딩 확장 방법을 제안함으로써 SacreBLEU 기준 3.51의 성능 향상을 보였다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.2 no.5
• /
• pp.9-19
• /
• 2001

In this paper. we develop associate knowledge extraction method for finding and expanding user preference knowledge automatically from web document database. To reflect user interest or preferences, agent explores and extracts relevant information to central term involving the intent of users from the example documents. To do so, we apply association rule exploration data-mining method to the extraction of the relevant objects in the web documents. Also, to give the weighted-value to the extracted and relevant information, we present associate tag block-based weighting method. We applied to bioinformatics above associate knowledge extraction method to find related keywords.