• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.2075-2082
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• 1998

Rule-based knowledge representHtion is, the most popular technique for ,storage and manipulation of domain knowledge in expert system. By the way, the amount of knowledge increases more and more in this representatiun technique, it, relationship becomes complex, and even its contents can be modified. This is the reason why rule-based knowledge representation technique requires a verification ,system which can maintain consistency and completeness of knowledge base. This paper is to propose a verification system for consistency and completeness of knowledge base to promote the efficiency and reliability of expert system. After verifying the potential errors both in structure and in semantics whenever a new rule is added, this system renders knowledge base consistent and complete by correcting them automatically or by making expert correct them if it fails.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.272-275
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• 2019

단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.843-848
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• 2003

의사결정에 관련된 지식을 선별하고 이를 효과적으로 활용하기 위하여 많은 기업들이 지식관리시스템을 도입하여 활용하고 있다. 방대한 지식에서 사용자에게 적합한 지식을 제공하는 지식추천 기능은 지식관리시스템의 주요한 기능 중의 하나이다. 대부분의 시스템들이 사용자에게 직접 관심분야를 입력받고 이 정보를 바탕으로 지식추천을 하고 있으나, 사용자가 과거 지식관리시스템을 활용하면서 보인 관심표명 행동들을 활용한 지능적인 지식 주전 방안에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 지식 카테고리 또는 문서 키워드를 활용하여 지식을 추천하는 방안과 사용자의 관심분야를 표현하는 프로파일 생성을 위한 다양한 방안을 설계하고 각 방안들의 지식추천 성과를 비교하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.15 no.4
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• pp.119-127
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• 2014

Recently, various methods derived from the experiences and the practices to manage knowledge have been proposed. However, the effects of the most of those methods have not been demonstrated quantitatively, but only the successful cases reported. In this paper, a method for knowledge transfer in a group is proposed to evaluate the effect of knowledge management and to express a shape that knowledge is transferred in the group by the multi-agent simulation. Simulation results show that the performance of the entire group is improved by introducing a knowledge database and a knowledge manager. In addition, the experience knowledge of the entire group is shown to be lost by reviewing results of the social issues by the proposed method. As a countermeasure for that, it was confirmed that the introduction of the knowledge database and the knowledge manager is more effective than those of an extension of the retirement age and of an increase of the intermediate recruitment.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.125-129
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• 1996

동적인 지식을 처리하기 위하여 객체지향방법을 이용하여 클래스와 객체들을 생성시키고 객체지향 구조에서 제공하는 분류학적 구조와 조직 구조이외에 사용자가 클래스 계층구조 자체를 정의할 수 있게 함으로써 생성된 클래스와 객체들간의 관계를 효율적으로 표현할 수 있게 하는 지식획득 시스템을 제안한다. 규칙 베이스에 내장된 여러 가지 규칙들을 사용하여 사용자의 지식 베이스 구축 시 사용자가 보다 쉽게 지식 베이스를 구축할 수 있도록 도와준다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1992.04b
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• pp.82-90
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• 1992

본 논문은 어떤 시스템 (예를들면, 자동화된 제조시스템)에서 발생하는 징후에 대한 고장진단 모델을 개발하는 것이 목적이다. 이 모델은 계층적 시스템이론(Theory of Hierarchical Systems)과 인공지능의 혼성추론기법(Hybrid Reasoning Approach)을 사용한다. 일반적으로, 시스템은 스트라타(strata)와 에셸론(echelons)으로써 표현될 수 있으며, 한편 시스템에 대한 지식은 근본지식 (deep knowledge)과 경험지식(shallow knowledge)으로 나뉘어 질 수 있다. 이 모델에서의 고장진단에 대한 추론전략은 근본지식베이스에 의한 근본적 추론을 먼저하고 그 다음에 경험지식베이스에 의한 경험적 추론을 하는 혼성추론기법이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.528-530
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• 1999

컴퓨터가 인식할 수 있는 지식의 표현방식에 대한 연구는 오래전부터 인공지능 분야에서 이루어져 왔다. 현재는 대규모의 지식베이스를 구축하고 공유하기 위한 Knowledge Sharing Effort(KSE) 프로젝트가 진행중인데, 여기에서는 도메인별로 어휘와 개념을 체계적으로 정의하여 Ontology로 구축하고 있다. 이 논문에서는 객체지향 소프트웨어 개발 방법론에서 모델링언어로서 널리 받아들여지고 있는 UML을, KSE에서 표준으로 제시하고 있는 컴퓨터가 인식할 수 있는 지식의 형태인 Knowledge Interchange Format 형태로 변환하는 방법을 제시하고 이를 통해 추론과 같은 보다 유연한 지식의 처리가 가능함을 보인다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.2
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• pp.21-24
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• 1994

공학설계에 있어서 보다 합리적인 최적설계 혹은 최적과 근사한 설계안을 얻기 위해서는 최적화모델에 표현할 수 없는 설계과정의 경험적 지식이나 의사결정과정을 지운할 수 있는 지식기반시스템이 결합되어야 할 필요가 있다. 본 글에서는 수치적인 계산결과만을 제공하는 최적화 기법의 한계와 기호처리에 중점을 두고 있는 지식기반시스탬의 한계를 극복하여, 보다 현실적인 최적 설계안을 도출할 수 있는 지식기반 최적설계시스템에 관한 연구현황과 관련기술을 살펴보았다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.29 no.4
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• pp.123-142
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• 2012

To develop an intelligent search engine to help users retrieve information effectively, various methods, such as Semantic Web, have been used, An effective retrieval method of such methods uses ontology technology. In this paper, we built National R&D ontology after analyzing National R&D Information in NTIS and then implemented National R&D Knowledge Map to represent and retrieve information of the relationship between object and subject (project, human information, organization, research result) in R&D Ontology. In the National R&D Knowledge Map, center-node is the object selected by users, node is subject, subject's sub-node is user's favorite query in National R&D ontology after analyzing the relationship between object and subject. When a user selects sub-node, the system displays the results from inference engine after making query by SPARQL in National R&D ontology.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.6 s.109
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• pp.789-796
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• 2006

Context-aware is the core in ubiquitous environment of sensor network to support intelligent and contextual adaptation service. The new context information model is demanded to support context-aware applications. The model should not depend on a specified application and be shareable between applications in the same environment. Also, it should support various context representation and complex context-aware. In this paper, we define the context information according to context-aware process. Also we design the knowledge of domain as well as applications using ontologies and rules. The domain spatial ontology and application knowledge are represented using the spatial object model and the rules of expanded ontologies, respectively. The expression of abundant spatial ontology represents the context information about distance between objects and adjacent object as well as the location of the object. The proposed context information model which is able to exhibit various spatial context and recognizes complex spatial context through the existing GIS. This model shows that it can adapt to a large scale outdoor context-aware applications such as air pollution and prevention of disasters as well as various context-aware applications.