• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.363-365
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• 2012

데이터의 규모 및 활용도, 그리고 사용자 접근성 측면에서 실세계 데이터에서 가장 중요한 이슈가 되는 것은 비디오 데이터이다. 장르나 등장인물, 배경 등이 매우 상이한 대량의 비디오 데이터들이 등장하고 있기 때문에, 통일된 사전지식을 이용한 비디오 데이터 분석이 매우 비현실적이 되어가고 있으며 사전지식을 활용하지 않는 비디오 분석기법의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 진화 파티를 필터링과 우점 이미지를 이용하여 비디오 데이터를 분절(Segmentation)하는 기법을 소개한다. 이미지 분절화 과정에서 해결해야 할 난점은 시점 변화 및 움직임 등에 의해 발생하는 사소한 변화가 컴퓨터 관점에서는 무시하기 어려운 큰 변화로 해석될 수 있다는 점이다. 동일장면에서의 시점 변화와 같은 사소한 변화로 인하여 동일 세그먼트를 추정하지 못하는 어려움을 해결하기 위하여 우리는 이미지 일부를 표현하는 파티클의 개체군을 생성하여 협력적인 방식으로 개별 이미지 세그먼트를 표현하는 방법을 개발하였다. 또한 동일 인물의 움직임과 같은 변화에 대응할 수 있도록 진화 파티를 필터링 방법을 컬러 히스토그램 방법과 결합하여 추론 성능을 한층 개선하였다. 실제 TV 드라마에 대하여 수행된 인간 평가자의 분절 평가 결과와 비교하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.138-145
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• 2000

본 논문은 정보거래 자동 중개 시스템을 위한 한국어 문형 표준안에 대하여 기술한다. 정보거래 자동 중개 시스템은 인터넷상에서 지식정보자산의 공급자와 수요자를 자동으로 연결해주는 시스템으로서 텍스트로 기술되는 수요자의 의도와 공급자의 지식정보 내용을 정확히 연결할 수 있는 신뢰성을 보장한 고품질의 정보검색 기술이 필수적이다. 그러나 자연어의 복잡성과 불규칙성은 정확한 언어처리 기술이 필수적인 고품질의 정보검색을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문은 한국어 문장 표현 방식을 표준화하여 언어처리 기술 적용의 한계를 극복해보자는 데 그 목적이 있다. 또한 일반 사용자의 언어 표현을 문형 표준안으로 유도하는 방법에 대하여 기술한다. 문형 표준안의 구성은 표준 문형, 표준 문형 유도 방법, 어휘부로 구성되어 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1987.11a
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• pp.325-329
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• 1987

In this paper, attempts have been made to extract elemental knowledges from contours of industrial mechanical elemental parts for efficient boundary representation ( chain coding) of their contours. These elemental knowledges could be used to know-ledge representation for representing boundaries of various industrial mechanical parts. Analysis is focused on elemental knowledges of line and circle boundaries, which compose basic elements of the contours of industrial mechanical parts.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.323-332
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• 2002

전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.2
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• pp.430-440
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• 1997

The knowledge repressenatation technique by production rule has been popular method to represent to represent the experts'dxpertise in expert systems.In this paper,we propose a method to verify the integrity of rule base.Proposcd method models rule base as a Petri net and utilizes the systematic strucutural properties of the petri net for berifi-cation.We describe the pricesure to check rule base at both local and global level intermal verification.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.51-69
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• 2002

In the supply chain environment on the web, collaborative problem solving and case-based modeling has been getting more important, because it is difficult to cope with diverse problem requirements and inefficient to manage many models as well. Hence, the approach on case-based modeling is required. This paper provides a framework that generates a goal model based on multiple cases, modeling knowledge, and forward chaining and it also develops a search algorithm through sensitivity analysis to reduce the modeling effort.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.2
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• pp.33-55
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• 1995

포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.306-315
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• 2005

기존 전자상거래 플랫폼과 컨텐츠는 데이터의 확장 및 통합이 고려되지 않은 HTML을 중심으로 한 표현 기반 기술로 되어 있고, 각 사이트별로 상품 정보에 대한 분류체계가 상이하여 구매자들이 상품별 비교와 검색에 있어서 많은 시간을 낭비하는 등 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 전자상거래 사이트들 간의 효율적인 정보 공유의 필요성이 제기 되고 있다. 또한 정보의 공유가 어려운 기술로 인하여 판매자와 구매자들의 다양한 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최근 차세대 웹기술로 각광받고 있는 시맨틱 웹 기반 기술인 RDF/RDFS를 이용하여 기존의 상점에 제시된 상품정보를 Wrapper 기술을 이용하여 필요한 정보만을 추출한 뒤, 이것을 기반으로 RDF 트리플과 문서로 생성한다. 상품 정보에 대한 온톨로지를 설계한 뒤 이를 Web Ontology Language (OWL)를 사용하여 상품 지식 기반 온톨로지를 구축하고, 이를 RDF 트리플과 문서와의 분석과 매칭을 통하여 이종의 상점에 표현된 상품들을 실시간으로 비교 검색하고 동적으로 상품에 대한 지식 기반 온톨로지를 생성하는 웹 온톨로지 시스템을 설계 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.463-465
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• 2001

본 논문에서는 패턴 기반의 시각적 속성 명세 연구를 통해 모든 명세 논리를 포괄하는 요구성 명세의 단일 프레임워크와 자동화 지원 도구를 제시한다. 또한 유도 질문을 통한 속성 명세와 속성의 구조 및 상호관계 표현 방법을 보인다. 본 연구에서는 패턴 기반의 시각적 속성 명세 언어(PVSL)를 정의했다. 요구 속성은 속성도를 통해 표현되며 패턴 다이어그램과 속성 and-or 트리로 의미 및 구조를 해석한다. PVSL 과 속성도는 검증자의 기존 지식을 최대한 활용할 수 있도록 계층형 유한 상태 기계의 표기법을 활용한다. 그리고 Nu-SMV 에서 실제 사용된 CTL 예제를 속성도로 명세하고 이를 해석하는데 적용했다. 그 결과 배경 지식을 최소화할 수 있었으며 빠른 명세와 해석이 가능했다. 또한 명세의 오류를 방지할 수 있었으며 속성의 구조와 상호관계를 쉽게 파악할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.377-380
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• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.