지식처리시스템은 지식의 표현과 그 추론을 필요로 한다. 그 표현방법과 추론방법은 여러 가지가 있으나 논리(first order predicate logic)과 prolog가 무엇인지 설명하고, 논리언어를 빠르게 추론해 주는 논리머신은 어떤 종류가 있는지 살펴 보기로 한다.
가상현실은 현실처럼 구성된 가상공간과 그 속에서 살아가는 에이전트들로 구성되어 있다. 여기서 가상공간이란 시각적 표현뿐만 아니라 질량, 중력, 마찰력등과 같은 물리속성들과 법칙들에 의해 규율되는 질서 있는 공간을 의미한다. 이러한 가상공간을 구축하기 위해서는 인간과 유사한 행동을 하는 가상 에이전트와 그를 둘러싼 환경을 설계해야 한다. 정해진 공간이나 기억에 대하여 설계자의 지식에 따라서 그대로 반응하게 만들어진 기존의 반응형 에이전트의 행동방식을 개선하여 능동적 행동이 가능하기 위해서는 에이전트의 활동 공간에 관련된 다양한 지식이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 지식중에서 공간적 지식에 관한 표현구조를 설계하고 구현한다. 이와 같은 지식표현은 사실적이고 효율적인 물리적 가상환경을 구축하는 바탕으로 사용됨과 동시에 가상에이전트들의 지식을 표현하는 구조로 이용된다.
공중 전화 통신망에서의 가입자 선로에 대한 고장진단을 전문적인 지식을 이용하여 수행하는 전문가 시스팀 (expert system)을 LAMBDA 2x2 /PLUS에서 ZetaLISP를 이용하여 개발하였다. 본고에서는 이를 위한 현장 지식의 습득과 모델화, 지식을 표현하기 위한 소프트웨어의 개발과 지식의 표현 방법, 그리고 시험 환경의 구성을 통한 시험에 대해 기술하였다. 본 시스팀에는 추론을 위해 룰과 프레임을 혼합하여 사용하였으며 사용이 용이한 사용자 인터페이스를 구성하였다.
학생들의 오류에 대한 교사의 정확한 해석과 설명은 이후 교수학적 처치의 방향을 결정한다. 학생들의 개념적 학습의 어려움을 진단하고 해석하는 과정에서 가장 중요하게 작용하는 교사지식은 전문내용지식(SCK)이다. 이에 본 연구는 무리수 개념과 표현에 관한 학생들의 반응에 대한 교사들의 해석과 설명을 분석하여 무리수 개념에 관한 학생의 오류와 어려움 해석에 필요한 교사들의 SCK의 특징을 밝히고자 하였다. 이를 위해 무리수의 개념과 표현에 대한 학생들의 오류가 반영된 교사용 질문지를 개발하여 세 명의 현직교사에게 적용하는 사례연구를 수행하였다. 분석 결과, 학생들이 제시한 무리수 표현의 집중과 간과 현상을 해석하는 과정에서 발현된 SCK는 근호라는 기호 표현에 고착된 특징이 있다는 것과 유 무리수 판단 기준에 대해서 교사들도 학생들과 마찬가지로 '분수 표현'과 '소수 표현'이 동시에 제시된 상황에서 소수 표현에 더 집중하는 현상을 확인하였다. 또한 오류를 해석하는 교사들의 수학적 판단이 학생들의 반응에 영향을 받고 있다는 것과 무리수의 수직선 표현으로의 번역에 대한 해석에는 무리수의 개념-과정 관점과 실무한의 관점에 대한 내용지식이 가장 중요한 내용지식임을 확인하였다.
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.
일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 그래프로 표현하여, 자연어 처리의 하위 작업들에 적용할 수 있도록 하는 구조화된 지식 표현 방법이다. 현재 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ATOMIC [1]이 있다. 하지만 한국어를 주요 언어로 하는 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존에 존재하는 영어 기반의 지식 그래프와 일반 상식 기반의 한국어 데이터셋을 활용해서 한국어 일반 상식 기반 지식 그래프를 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제작한 지식 그래프를 평가하여 구축하는 방법론에 대한 타당성을 검증한다.
객체 영상에서 색, 모양과 같은 특징은 객체의 특성을 명확하게 표현하지 못한다. 따라서 제한된 특징 정보는 객체 영상인식의 애매성을 야기한다. 최근에는 객체 인식에서의 애매성을 줄이기 위해 지식베이스에 기반한 영상의 인식에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 영상은 수치적 정보로 표현되고 지식베이스는 개념적 정보로 표현되어 영상과 지식 베이스의 결합이 쉽지 않다. 본 논문에서는 영상과 지식베이스의 정보 표현의 차이를 줄이기 위해 온톨로지를 이용하여 지식베이스를 구성한다. 그리고 내부 객체 정보를 이용하여 객체 영상 인식 과정에서의 애매성을 줄이는 객체 영상 인식 방법을 제안한다. 또한, 과일 영역에서의 객체 영상 인식 실험을 통해 제안한 방법의 효용성을 확인한다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 연구되어 왔다. 특히 데이터웨어하우스의 등장은 이러한 데이터마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또한 관련성 없는(Trivial, Spurious and Irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적인 이러한 데이터마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관규칙탐사(Associations)로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하였고, 이를 위해 도메인 지식(Domain Knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현방법으로 관계형 술어논리(RPL : Relational Predicate Logic)를 개발하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대한 RPL로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(Explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 설명기반 데이터마이닝 구조(Explanation-based Data Mining Architecture)를 제시하였다.
본 논문은 웹 온톨로지 데이터를 접근, 표현 및 처리 할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 생성하기 위한 시스템이다. 시멘틱 웹의 대두로 인해 웹 상에 존재하는 데이터의 특성에 따라서 접근 할수 있는 방법도 다양화 되었다. 이에 웹 상에서 산재되어 있는 지식들을 가져와 각 도메인에 맞게 새로운 온톨로지를 생성하고 서로 다른 언어로 표현된 온톨로지를 계층 어휘들을 이용하여 시멘틱웹 환경에서 지식을 처리하기 위해 웹 온톨로지를 구축하고 처리할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 제공하고, 온톨로지 객체 모델 API를 통해 외부 어플리케이션과의 정보를 교환한다. 본 논문에서는 웹 온톨로지를 표현하기 위한 모델을 계층별로 구별하여 프레임 기반의 상위 온톨로지(frame-based ontology layer), 다른 도메인에서도 사용이 가능한 공통된 어휘(vocabulary)를 표현한 핵심 온톨로지(generic ontology layer)와 각각의 온톨로지 언어에 의존적인 어휘를 표현한 기능 온톨로지(functional ontology layer)로 구성하여 표현의 중복을 없애고 재 사용성을 높이기 위한 모델을 제공함으로써, 온톨로지 추론, 병합 및 저작 도구 등의 외부 어플리케이션이 온톨로지 객체 모델에 손쉽게 접근할수 있고, 온톨로지에 대한 쉬운 지식 표현 및 핸들링을 제공할 수 있다.
가상세계 기반 몰입형 가정교사 시스템을 개발하기 위해 상황의 다양성과 사실성을 최대화하기 위한 공간적 측면에서의 시뮬레이션을 개발하고자 한다. 이를 위해서는 가상공간의 모델링과 함께 가상인간들의 지식 및 지능적 사유기능이 필요하다. 먼저 공간의 계층적이고 다면적인 구성과 그에 상응하는 가상인간들의 지식을 모사하기 위한 정보구조가 필요하다. 구체적으로 2.5차원 공간분포표현, 복잡한 공간관계표현, 객체표현, 사건들의 시공간적 표현을 위한 네 개의 구조를 각각 개발한다. 그리고 이와 같이 표현된 지식을 사용하여 공간적인 이동을 하는데 필요한 가상인간의 공간적 사유 기능을 개발한다. 일반적으로 사건은 힘을 매개로 인접하거나 연결된 다른 객체들에게도 연쇄적으로 영향을 미쳐서 다양한 상황들이 펼쳐지며 관련된 가상인간들이 다음 행동을 계획하는 데에 반영된다. 이를 위해 시공간 표현구조 상에 역사적 흐름에 따라 사건들의 전개를 기록한다. 전형적 사건을 구현하여 가상인간의 복잡한 공간속에서의 자주적 행동의 실현가능성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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