• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.44-47
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.369-371
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• 2000

예제 기반 기계번역 시스템에서 해석의 정확도를 높이기 위해서는 대량의 고품질 대역 코퍼스가 필요하다. 이 대역 코퍼스는 예문을 단순히 나열해 놓은 것이 아니라 일정한 표현 형식에 따라서 기술한 대역 패턴들이다. 본 논문에서는 용언과 필수항인 명사구들로 이루어지는 고정표현을 정의하고 한국어와 영어의 대역 패턴을 기술하여 지식베이스를 구축한다. 빈도수가 높은 용언 5,000개를 중심으로 한영사전에 있는 용례 58,000여 개의 고정표현 지식을 구축하였다. 본 논문에서는 고정표현 지식베이스를 구축하는 과정을 기술하고, 고정표현 지식을 기술하면서 발생하였던 여러 가지 문제점을 예와 같이 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.232-235
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• 2011

지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.43-55
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• 2008

본 연구는 학습(learning)을 통해 습득된 추상적 형태의 암묵적인 지식(implicit knowledge)을 전달하거나 명시적인 형태로 재구성(reconstruction)할 때 지식을 어떤 방법으로 표현하거나 재구성해야 하는지, 그리고 어떤 표현 방법이 자신의 생각과 지식을 효과적으로 전달하는데 중요한 요소로 작용하는지에 대한 연구를 다룬다. 현재 대학과 같은 상위수준의 교육기관에서의 교육에서는 교수자가 전달하는 내용을 수업을 통하여 듣게 되고 학습을 통해 그 내용을 자신의 지식구조에 맞도록 습득해 가는 과정을 거친다. 이 과정에서 학습자는 자신이 학습을 통해 습득한 지식을 자신의 인지구조 (cognitive model)에 맞게 재구성하게 된다. 이러한 지식을 다시 전달할 때 어떤 방법을 쓰면 효과적으로 전달할 수 있을지 고민하게 되고 그 결과, 적절한 방법을 찾아 표현하게 된다. 본 연구는 이러한 과정을 실제적으로 실험해보고 자신이 재구성한 지식을 전달하는데 어떤 방법이 효과적이었는지, 또한 상대방의 지식이 어떻게 표현될 때 받아들여 이해하기 쉬운지를 자료에 대한 상호평가 분석을 통해 그 요소를 분석하였다. 본 연구는 효과적인 지식 전달 방법과 지식습득 평가에 활용할 수 있는 기초연구가 될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.105-111
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• 1995

본 논문에서는 중간언어 설계의 일부분으로, 중간의미 표현을 위한 어휘지식 표현 방안에 관하여 논한다. 기존 중간언어들은 단어의 의미 구별법이 단순한 선택적 제한을 기반으로 하고 있으며, 시소러스체계도 단일하게 유지하고 있다. 따라서, 단어의 의미간 중첩성이 반영되지 못하고 단어의 창조적 사용(creative use)에 대한 대처능력도 떨어진다. 또한 단일 시소러스체계를 통해서는 단어들의 명확한 분류기준을 파악할 수가 없다. 이러한 어휘지식 표현체계의 문제점들을 극복하기 위한 해결책으로서 생성사전(Generative Lexicon)을 도입하고, 중간표현의 관계기호를 효과적으로 파악하기 위한 관점에서의 시소러스 분류체계를 제안한다. 또한 이 같은 어휘지식 표현체계를 이용하여 문장의 구문구조로부터 중간표현을 나타내는 과정을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.282-285
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• 2011

서술논리를 기반으로 하는 OWL 온톨로지는 표준화된 형식적 언어로써 실세계의 도메인 지식을 표현하는데 적합하다. 따라서 논리를 바탕으로 명시적으로 정의된 지식 속에 내재되어 있는 새로운 지식의 추론이 가능하다. 그러나 OWL이 가지는 Open World Assumption(OWA)의 특성은 근거가 불완전하거나 완전한 정보획득이 불가능한 상황에서의 추론을 제한한다. 더불어 OWL이 가지는 또 다른 특성으로 Unique Name Assumption(UNA)의 비지원은 실제적 지식표현을 지원하는 반면, 표현의 불충분으로 인해 결과 도출의 불능을 야기한다. 이러한 특징을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 에이전트 구성을 위한 서술논리 기반 지식 표현 방법을 제안한다. 이는 논리적 정당성을 유지하고 올바른 결과를 이끌어 낼 수 있도록 하며, 항상 논리적 결론 도출이 가능한 지식모델을 구성할 수 있도록 돕는다. 이를 통해, 지식모델에 정의된 불완전한 개념에 있어서 OWL이 가지는 특징으로 인하여 발생할 수 있는 문제점에 대한 해결방안을 제시한다. 이에 있어서, 모바일 온톨로지의 예를 통하여 OWA와 UNA에 따른 추론의 제약을 보이며, 이를 해결할 수 있는 방안을 논리적으로 표현함으로써 본 제안의 정당성을 증명한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
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• pp.71-75
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• 2007

오늘날 지능형 교수 시스템은 과거와는 달리 전문영역 지식, 학습자 지식과 융통적인 개별 학습과 개인교수를 지원하기 위한 교수 전략에 대한 지식이 사용되고 있다. 학습자들이 배웠던 내용이 무엇인지를 설명하고 가르칠 도메인 지식을 전문영역 지식으로 표현한다. 교수법 모듈은 학습을 제어하거나 가르치기 위한 모든 결정을 한다. 학생 모형은 학습자의 지식을 기술하고 학습자 개개인에 대한 특정한 정보를 저장한다. 본 논문에서는 지능형 교수 시스템의 구성 요소인 학습자 모형의 지식을 기존의 인공지능에서의 지식 표현 기법인 생성 시스템의 절차 지식을 온톨로지를 사용하여 설계하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.700-702
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• 2005

유비쿼터스에 대한 연구에서 지식표현 시스템은 반드시 필요하다. 최근 Description Logic을 많이 사용하고 있는데, Description Logic은 다양한 단계를 표현할 수 있다. 단계가 높아질수록 표현력이 커지는 반면 추론이 어려워진다. 유비쿼터스 환경에서는 서비스를 하기 위해 지식들의 상하위 관계나 동일 관계 등을 추론하는 능력이 필요한데, Description Logic의 단계 중에 ALCUN의 표현력이면 이에 필요한 지식을 모두 표현할 수 있다. 본 논문에서는 ALCUN의 표현력을 지니는 언어를 제안하였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.866-871
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• 2008

본 연구는 사회적자본 이론(Social Capital Theory)과 자기표현 이론(Self Expression Theory)을 중심으로, 인터넷 지식공유에 미치는 영향을 밝히고자 시도하였다. 전체 108명의 표본을 AMOS 7.0을 사용하여 구조모형 분석을 실시하였으며, 분석한 결과, 혁신성은 자기표현에 유의한 영향을 주었고, 자기효능감은 사회적자본과 자기표현에 유의한 영향을 주었다. 또한 사회적자본과 자기표현은 지식공유에 유의한 영향을 주고 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1527-1536
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• 2004

전문가의 지식을 다양하고 효율적으로 활용하기 위해서는 복잡한 지식을 구조적으로 표현하고 변화에 유연하게 적응하도록 관리하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 XML 템플릿(template)을 기반으로 한 지식베이스 관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 복잡하고 다양한 정보를 구조적으로 표현하는데 효과적인 XML을 이용하면서, XML 문서의 종류와 개수가 많아지면서 발생하는 문서관리상의 비효율성 문제를 해결하기 위하여, 복잡한 지식을 XML로 표현된 다수의 탬플릿으로 분류하여 작성하고, XML 템플릿들 사이의 연관관계 등을 정의한 메타템플릿을 이용하여 구조적으로 관리한다. 제안한 방법의 효용성을 입증하기 위해 개인의 건강과 체력에 적합한 운동을 처방하는 데 필요한 지식베이스와 운동처방 프로세스 중 대상자의 체력유형을 분류하는 프로그램을 개발하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 XML 템플릿 기반 지식베이스 관리 방법은 복잡한 전문지식을 구조적으로 표현하고, 새로운 유형의 정보가 필요하거나 기존 정보의 변경이 필요할 경우 유연하게 대처할 수 있으며, 메타템플릿을 이용하여 XML 템플릿들을 구조적으로 관리함으로써 효율적으로 추론할 수 있음이 확인되었다.