• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.900-903
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• 2017

캡슐내시경은 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 보통 캡슐내시경 영상을 판독하기 위해 의사는 해부학적 지식과 병리학적 지식과 같은 도메인 지식을 활용하여 영상에 내재된 정보를 획득한다. 이와 같은 내재된 정보는 도메인 지식을 활용하여 분석될 수 있는 의미적 정보라고 할 수 있다. 본 논문에서는 의미적 정보를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의하고, 의미 기반 분석 과정에서 요구되는 도메인 지식 모델링 기법을 제안하고자 한다. 캡슐내시경의 의미 기반 분석 과정은 크게 이미지 특징 추출, 해부학적 분석, 병리학적 분석으로 구성되며, 이와 같은 분석 과정에 활용될 수 있는 해부학 모델과 병리학 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 영상의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 모델로 효과적인 영상 판독을 보조할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1885_1886
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• 2009

Wiki시스템은 공유와 참여의 장점을 갖고 있지만 이로 인해 정확성과 유효성을 보장하지 못하고 잘못된 자료들이 많아 질수 있는 점과 재사용이 어렵다는 취약점이 있다. 그러므로 효율적으로 지식의 획득, 유지, 및 공유할 수 있는 지식관리가 필요하다. 본 논문에서 제안하는 지능형 문서검색 시스템은 메타데이터를 활용하여 지식그룹을 생성하고 랭킹기법을 활용한 지능형 문서검색 시스템을 제안한다. Dokuwiki를 활용한 지능형 문서검색 시스템은 이동성과 효율성 정확성이란 특징을 갖는다. Dokuwiki는 미니 웹 서버에서 실행되기 때문에 Mobile또는 PDA등 이들 첨단 정보통신 기기를 사용한다면 지식관리가 자유롭기 때문에 더욱 편리하고 효율적인 지식관리 시스템이 가능할 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.7 no.2
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• pp.65-81
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• 2001

This paper presets the process of knowledge aquisition by partitioning the phase of analysis & design for knowledge-base module construction of Expert System into five steps to derive rule systematically. Also, this paper presents the process and the task that knowledge engineer must do work each step. The knowledge-base module of STAFS expert system was constructed by considering the destruction rate and the commander\`s intention using the proposed rule derivation methodology.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2008.10a
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• pp.437-439
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• 2008

본 논문은 연구조직의 창조성을 극대화시키고 창출된 창조지식의 공유도를 전사차원으로 확대시켜, 지속적인 창조적 혁신이 가능하도록 하는 "창조지식 경영시스템"의 개념적 설계를 목적으로 한다. 본 연구에서는 우선, R&D활동 시 발생하는 기술적 문제의 해결뿐만 아니라, 새로운 혁신의 시즈탐색을 위한 연구조직의 창조성을 향상시키고, 그 창조지식을 획득, 처리, 공유하는 "창조경영시스템"을 설계한다. 그리고 이렇게 발현된 창조지식을 전사적으로 공유시킬 뿐만 아니라, "창조경영시스템"에 다양한 정보를 지원하는 "지식경영시스템"을 설계한 후, 이 두 시스템의 유기적 통합을 행한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.12 no.1
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• pp.48-57
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• 1995

연삭가공중에 발생하는 트러블의 인식과 처리는 공학적 원리에 입각한 방법과 현장 숙련기술자의 경험적 지식을 바탕으로한 방법이있다. 그러나, 연삭가공은 관계되는 가공변수가 많아, 이들 상호간의 관계를 정량적으로 규명할 수 없어 대부분이 숙련자의 지식에 의존하는 것이 현실정이다. 본 논문은 이와같은 점에 착안하여 원통연삭을 대상으로 현장숙련자가 갖고 있는 경험적이고도 정성적인 지식의 호과적인 활용을 위해 계층분석으로 도입하여 이들이 갖고 있는 노하우를 정량화하고, 아울러 공학적원리를 가미한 연삭가공을 트러블 진단. 처리 시스템을 구축하였다. 또한 시스템 구성에 신뢰성을 높이기 위해 폴트 진단 모델을 도입하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.9-11
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• 1998

Ripple Down Rules(RDR)이론은 지식베이스시스템을 지식공학구축기술 또는 지식공학자의 도움 없이 특수분야전문가에 의해 효율적으로 유지보수, 구축되어진다. 특히 시스템의 운용 중 지식베이스의 수정을 효율적으로 처리할 수 있다. 본 논문은 단일결론을 생성하는 RDR이론의 확장인 복수(複數)결론(multiple classification)을 유도하는 MCRDR이론에 대하여 설명한다. MCRDR은 복잡한 복수결론을 허락하면서 RDR이론의 최대 장점인 지식베이스의 간편한 유지보수 기증을 유지한다. MCRDR의 KA과정, 기초케이스 문제해결방법, 그리고 복수결론 추론문제에 대하여 논할 것이다. MCRDR시스템의 우수성을 모의전문가를 이용한 시스템 수축과 실험으로 증명해 보일 것이다. 이 실험을 통하여 복수결론을 지원하는 MCRDR이론이 단일결론을 지원하는 RDR이론을 통하여 효율적으로 증명하고, 또한 기존의 기계학습방법과의 차이점도 보여줄 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.21-23
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• 1998

본 연구에서는 속성중심 귀납법에서 사용하는 개념 계층의 상승 기법, 결정트리에 의한 귀납법에서 사용하는 정보 획득량의 측정 기법, 그리고 라프셋에 의한 지식감축 방법을 복합하여 저수준의 데이터를 고수준 정보로 일반화하고, 불필요한 속성들을 감축하여 간략화된 결정규칙을 도출하는 통합방법의 지식 발견 시스템을 시험적으로 구현했다. 여기서 추출한 최소화 결정 규칙은 대규모 데이터베이스에서 추출할수 있는 유용한 지식으로 의사결정에 사용하는 정보가 된다. 생성된 규칙지식은 각기 방법들보다 간결하다. 그리고 개념 일반화에 의해 유도된 지식이 고수준의 추상으로 표현된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.793-795
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• 2005

지식 시스템(knowledge system)을 구축한다는 것은 구조적인 지식(structured knowledge)과 추론 모델(reasoning model)을 개발하기 위한 활동을 모델링하는 것을 말한다. 특별히 모델을 재사용한다는 것은 새로운 응용(application)을 만드는 데 있어서 비용과 시간을 감소시켜 준다. 서로 다른 응용과 영역(domain)에서 지식 구성요소를 재사용 한다는 것은 전문가 지식의 습득과 추론 과정을 정확하게 기술하는데 도움을 주게 된다. 본 연구에서는 문제해결방법 재사용에 대한 기존의 몇 가지 방법들을 함께 사용함에 의해서 급성복통과 관련된 질환 진단 태스크를 모델링할 수 있는 진단시스템을 제안하여 기존 시스템과 비교했을 때 지식 획득율을 향상시키게 되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.118-125
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• 2004

인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.19 no.4
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• pp.349-381
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• 2002

The 21st century survive only who creating, taking, and managing to knowledge. Digital contents industry becomes to the core in the future. That is, to win in a competition have to the digitalizing knowledge contents to all knowledge and information resources. Therefore, it needs to the digital contents management and the distribution framework. This study aims to propose a model stages in the knowledge contents-decision process, KM Matrix, and KMI Score founded on digital contents framework and diffusion of innovation.