최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.
본 논문에서는 E-mail을 적용한 지능형 E-mail 지식관리시스템을 제안하고자 한다. E-mail은 사용자에게 익숙하고, 정형화된 정보로 표현이 쉽고, 이미 많이 구축되어 있는 시스템이다. 이러한 E-mail의 정보를 활용하여 사용자에 따라 지식을 평가하고, 지식그룹 생성이 가능한 지식 관리 시스템을 설계한다. 이를 위해서 클러스터링을 이용해 지식간의 유사 정도에 따라 유사한 지식을 그룹화 시키는 지식그룹(Knowledge Group) 생성 알고리즘을 제안하고 사용자의 선호도(preference)를 반영하기 위해 사용자 프로파일(User Profile)을 설계하고, 사용자의 선호도에 적합한 지식을 검색하는고리즘을 제안한다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.407-424
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1997
지리정보 시스템에 기반한 응용 시스템 개발에 있어 필수적인 기능으로 지도작성, 데이타 관리, 해석 기능 외에 지식 표현 및 추론 기능을 들 수 있다. 본 논문에서는 지식베이스 관리 및 연역 추론 기능을 갖는 지식기반 지리정보 시스템의 개발과 연역 기능을 활용한 시스템 기능 확장에 대하여 논한다. 본 시스템에서는 사용자 인터페이스(Visual Basic), 지리정보 시스템(ArcView, ArcInfo), 추론 시스템(Eclipse)을 상호 밀결합 방식으로 결합, 구현하였으며, 각 서브 시스템은 서로 중간 파일 시스템의 사용없이 데이타 및 명령어의 전송 및 공유가 가능하다. 또한 사용자는 사용자 인터페이스를 통하여 개개의 서브 시스템을 인식하지 않고 단일화된 환경하의 작업이 가능하다. 시스템의 연역 기능은 일반적으로 거론되는 지식베이스 관리, 의사결정 지원 기능 외에도 사용자 환경개선, 복합 공간 객체의 표현, 공간질의 연산자 구현 등의 시스템 기능 확장에 활용될 수 있다. 특히 본 시스템에서는 사용자 환경 개선에 초점을 맞추어 사용자가 정보의 내부 구조나 문제 영역, 명령어 사용 방법 등을 잘 알지 못하더라도 유용한 정보를 얻도록 지원, 유도하는 협력질의 응답 기능과 명령어 자동 생성 기능을 제공한다. 또한 본 논문에서는 이들 방식을 이용한 두가지 응용 시스템(여행정보 시스템, 환경관리 시스템)의 구현 예를 들어 본 시스템의 실용성과 유용성을 보인다.
본 논문에서는 지식베이스 완성을 위한 새로운 모델, KBCNN을 소개한다. KBCNN 모델은 CNN을 기반으로 지식베이스의 개체들과 관계들 사이의 연관성을 포착한다. KBCNN에서 각 트리플 <주어 개체, 관계, 목적어 개체>는 3개의 열을 가진 행렬로 표현되며, 각각의 열은 트리플의 각 원소를 표현하는 임베딩 벡터다. 트리플을 나타내는 행렬은 여러 개의 필터를 가지고 있는 컨볼루션 레이어를 통과한 뒤, 하나의 특성 벡터로 합쳐진다. 이 특성 벡터를 가중치 행렬과 내적 하여 최종적으로 해당 트리플의 신뢰도를 출력하게 된다. 이 신뢰도를 바탕으로 트리플의 진실 여부를 가려낼 수 있다. 지식베이스 완성 연구에서 가장 많이 사용되는 데이터셋인 FB15k-237을 기반으로 한 실험을 통해 KBCNN 모델이 기존 임베딩 모델들보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문은 유비쿼터스 헬스케어 서비스 기반의 환자 치료를 위한 임상프로토콜 지식표현 방법을 제안한다. 제안한 방법은 프로토콜 태스크 관리 모듈, 이벤트 스케줄링 모듈, 그리고 자동실행 및 지식 공유를 위해 XML형식의 저장 모듈을 지원한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 모바일(cell phone, PDA)과 웹 어플리케이션을 사용하여 야뇨증 환자치료를 지원하기 위한 유비쿼터스 헬스케어 서비스 기반의 임상 프로토콜 기술방법을 적용하였다.
대부분의 생물학에서는 많은 지식을 도출 할 수 있는 공리(axiom)에 의한 응용 프로그램보다는 기존의 지식을 적용하고 있으며, 바이오인포매틱스 데이터베이스에 저장된 복잡한 생물학 자료는 추가, 변경이 자주 발생한다. 이러한 바이오인포매틱스의 데이터베이스와 응용 프로그램에서 지식을 표현하는 방법으로써 온톨로지의 사용이 제시되고 있다. 온톨로지는 사람과 컴퓨터간의 공유되는 지식을 개념화하고, 이를 명세화 하는 것으로 정의된다. 즉, 온톨로지는 도메인 내의 지식을 개념화한 구체적인 형식이며, 개념화와 개념화간의 관계를 표현할 수 있다. 또한, W3C에서 제안한 시맨틱 웹은 온톨로지는 중요 기술로 사용하고 있으며, 온톨로지를 통한 추론과 컴퓨터가 이해 가능한 형식을 제공하여 상호운영성등을 향상시킨다. 본 논문에서는 기존의 바이오 온톨로지들에 대해서 알아보고, 바이오 온톨로지 시스템의 설계와 시스템의 각 구성 요소에 대해서 제시한다. 마지막으로 이러한 시스템을 구축할 때에 고려되어야 하는 이슈들에 대해서 설명한다.
지리정보 시스템에 기반한 응용 시스템 개발에 있어 필수적인 기능으로 지도작성, 데이터 관리, 해석 기능 외에 지식 표현 및 추론 기능을 들 수 있다. 본 논문에서는 지식베이스 관리 및 연역 추론 기능을 갖는 지식기반 지리정보 시스템의 개발과 연역 기능을 활용한 시스템 기능 확장에 대하여 논한다. 본 시스템에서는 사용자 인터페이스(Vusual Basic), 지리정보 시스템(ArcView, ArcInfo), 추론 시스템(Eclipse)을 상호 밀결합 방식으로 결합, 구현하였으며, 각 서브 시스템은 서로 중간파일 시스템의 사용없이 데이터 및 명령어의 전송 및 공유가 가능하다. 또한 사용자는 사용자 인터페이스를 통하여 개개의 서브 시스템을 인식하지 않고 단일화된 환경하의 작업이 가능하다. 시스템의 연역 기능은 일반적으로 거론되는 지식베이스 관리, 의사결정 지원 기능 외에도 사용자 환경개선, 복합 공간 객체의 표현, 공간질의 연산자 구현 등의 시스템 기능 확장에 활용될 수 있다. 특히 본 시스템에서는 사용자 환경개선에 초점을 맞추어 사용자가 정보의 내부 구조나 문제 영역, 명령어 사용 방법 등을 잘 알지 못하더라도 유용한 정보를 얻도록 지원, 유도하는 협력질의 응답 기능과 명령어 자동 생성 기능을 제공한다. 또한 본 논문에서는 이들 방식을 이용한 두가지 응용 시스템(여행정보 시스템, 환경관리 시스템)의 구현 예를 들어 본 시스템의 실용성과 유용성을 보인다.
최근 사용자, 상품, 그리고 상품의 메타 정보 사이의 관계를 표현한 지식 그래프 (knowledge graph) 가 추천 시스템 분야에서 많은 관심을 받고 있으며 활발히 이용되고 있다. 하지만 기존의 지식 그래프는 각 노드 (사용자, 상품, 메타 정보 등) 사이의 단순한 사실 관계만을 표현하고 있으며, 이는 사용자의 선호도를 정확히 파악하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 지식 그래프의 정보 부족 문제를 보완하기 위해 각 상품에 남겨진 텍스트 리뷰를 감정 분석 (sentiment analysis) 하고, 이를 각 노드 간의 선호도 정보로 활용하여 지식 그래프를 구축하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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