• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1326-1329
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• 2015

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.769-772
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• 2014

Jeopardy 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는 인물, 지리, 사건, 역사 등을 포함하는 광범위한 지식베이스와 이를 토대로 한 빠른 시공간 추론 능력이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 하둡/맵리듀스 프레임워크를 이용하여 방향 및 위상 관계를 추론하는 효율적인 대용량의 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크의 특성을 고려하여 병렬 분산처리의 효과를 높이기 위해, 지식 분할 문제를 맵 단계에서 해결하고, 이것을 토대로 리듀스 단계에서 효과적으로 새로운 공간 지식을 유도하도록 설계하였다. 또한, 본 알고리즘은 초기 공간 지식베이스로부터 새로운 지식을 유도할 수 있는 기능뿐만 아니라 초기 공간 지식베이스의 불일치성도 미연에 감지함으로써 불필요한 지식 유도 작업을 계속하지 않도록 설계하였다. 본 연구에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제시한 공간 추론 알고리즘과 공간 추론기의 높은 성능을 확인 할 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.569-584
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• 2016

In this paper, we present a spatial knowledge extractor implemented in Hadoop MapReduce parallel, distributed computing environment. From a large spatial dataset, this knowledge extractor automatically derives a qualitative spatial knowledge base, which consists of both topological and directional relations on pairs of two spatial objects. By using R-tree index and range queries over a distributed spatial data file on HDFS, the MapReduce-enabled spatial knowledge extractor, MRSPAKE, can produce a web-scale spatial knowledge base in highly efficient way. In experiments with the well-known open spatial dataset, Open Street Map (OSM), the proposed web-scale spatial knowledge extractor, MRSPAKE, showed high performance and scalability.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2010.04a
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• pp.31-31
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• 2010

고등학교 지구과학에서 다루는 천문학 개념의 위계를 밝히고, 그에 따른 교수-학습의 효과를 알아보기 위해 지식공간론을 활용하여 학습과제 속에서 내재되어 있는 학습자의 지식상태를 분석하였다. 고등학교 학생들의 천문학적 공간개념에 대한 구성 요인 간 위계는 '공간위치 $\rightarrow$ 공간추리 $\rightarrow$ 공간변화' 순이었다. 학습자의 천문학적 공간개념 점수가 같아도 개념의 구조화( 지식상태 )가 다르게 나타나는 경우가 있었다. 이는 학습자에 따라 개별화 학습의 처방이 달라져야 함을 시사한다. 천체관측 개념의 위계는 '지구운동 $\rightarrow$ 천구좌표계 $\rightarrow$ 천체관측( 망원경 원리 $\rightarrow$ 망원경 설치 $\rightarrow$ 망원경 관측 )' 순으로 분석되었으며 2007개정교육과정에서 제시하는 순서와는 차이가 있었다. 고등학생들의 천체관측 개념에 대한 지식상태 분석에서 개념의 구조화가 잘 이루어진 학생의 경우에는 하위 위계를 이루는 지구운동과 천구좌표계, 망원경 원리에 관한 문항을 잘 맞추었고, 상위 위계에 있는 망원경 설치와 관측 문항에서 정답률이 낮았다. 그러나 개념의 구조화가 덜 이루어진 학생의 지식상태는 하위 위계를 이루는 지구 운동 관련 문항에서 더 많이 틀렸고, 최상위 위계( 망원경 설치, 관측 )를 이루는 문항에 대한 정답률이 높았다. 지구과학I의 천체관측 단원에 대하여 학습자의 심리적 위계와 교과서의 논리 위계에 따라 학습과제를 제시하여 교수-학습한 결과, 개념의 형성률은 심리적 위계에 따라 수업한 경우가 유의미( p & .05 )하게 더 높았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.148-150
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• 2005

최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 관심이 증대되면서, 방대하고 다양한 형태의 데이터에 대한 효율성과 효과성을 고려한 지식 탐사방법연구의 필요성이 제기되었다. 기존의 지식 탐사방법에 대한 연구들은 방대한 비공간 데이터들의 지식을 효율적으로 탐사하고자 하였다. 그러나 기존의 연구는 탐사된 지식의 효율성안을 고려하여 유용한 지식탐사를 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 공간 데이터 타입을 포함하는 대용랑의 데이터들로부터 효과성을 보장하는 특성화 지식 탐사방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 특성화 지식 탐사기법은 공간 및 비공간 데이터들의 특성을 나타내는 요약된 지식을 제공하며, 밀도 기반의 클러스터링 기법을 적용하여 특성화 지식 탐사의 효과성을 높인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.101-104
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• 2005

최근 GIS 시스템, 위성사진, 원격 탐사 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 방대한 양의 공간 데이터에서 지식을 발견하는 공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 공간 데이터마이닝에 대한 연구들은 방대한 비공간 데이터들의 지식을 효율적으로 탐사하고자 하였다. 그러나 기존의 시스템은 발견된 지식의 효과성을 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 공간 데이터 타입을 포함하는 대용량의 데이터들로부터 효과성을 보장하는 특성화 지식 탐사시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 특성화 지식 탐사시스템은 밀도 기반의 클러스터링 기법을 적용하여 탐사된 특성화 지식의 효과성을 높였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.7
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• pp.452-457
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• 2015

In this paper, we propose a spatial query processor, SQUERY, which can derive rich query results through spatial reasoning on the initial knowledge base, as well as, process both qualitative and quantitative queries about the topological and directional relationships between spatial objects. In order to derive richer query results, the query processor expands the knowledge base by applying forward spatial reasoning into the initial knowledge base in a preprocessing step. The proposed query processor uses not only qualitative spatial knowledge describing topological/directional relationship between spatial objects, but also utilizes quantitative spatial knowledge including geometric data of individual spatial objects through geometric computation. The results of an experiment with the OSM(Open Street Map) spatial knowledge base demonstrates the high performance of our spatial query processing system.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.6 no.2
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• pp.27-45
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• 1995

In this paper, we suggest the "Fuzzy Behavior Knowledge Space(FBKS)" and explain how to utilize the FBKS when aggregating decisions of individual classifiers. The concept of "Behavior Knowledge Space(BKS)" is known to be the best method in the context that each classifier offers only one class label as its decision. However. the BKS does not considers measurement value of class label. Furthermore, it does not allow the heuristic knowledge of human experts to be embedded when combining multiple decisions. The FBKS eliminates such drawbacks of the BKS by adapting the fwzy concepts. Our method applies to the classification results that contain both class labels and associated measurement values. Experimental results confirm that the FBKS could be a very promising tool in pattern recognition areas.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.31 no.3
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• pp.259-266
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• 2010

High school students' understanding hierarchy of astronomical concepts and an individual student's knowledge state are analyzed by using the knowledge space theory that allows one to infer an individual's entire knowledge on a subject based on fragmentary information coming from that student's answers. The hierarchy of astronomical space concepts is: spatial position$\ll$spatial reasoning$\ll$spatial variation. In addition, an analysis of assessment materials using the knowledge space theory shows not only the relationship of assessment questions but also the knowledge state of individual students, which the current evaluation method is not able to reveal. Therefore, the assessment analysis of this study using the knowledge space theory becomes critically instrumental in providing information of an instructional differentiation amenable to individual learners for deciding their level of understanding and selecting suitable curriculum.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.33-36
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• 2002

최근 수학구조 및 교수-학습과 관련된 연구에 지식공간 이론을 응용하고자하는 논문들이 많이 나오고 있다. 실제로 유의미 학습과 관련된 수행평가와 수학문제를 푸는 능력에 관한 평가를 연구하는데 지식구조가 응용되고 있지만 이를 활용하는데는 많은 애로사항이 있으며 이를 보완하기 위한 여러 가지 방법이 연구되어오고 있다. 특히, Schrepp교수는 스피드문제의 경우로 제한하여 지식공간론을 응용한 일반화된 수학구조의 연구방법을 제시하였다. 본 논문에서는 주관적 지식의 평가를 하게되는 수학구조 및 공간에 관한 연구를 하는데 효과적으로 응용될 수 있는 퍼지지식공간론에 관한 전반적인 기초 이론을 정의하고 그 성질들을 연구하고자한다.