• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.109-118
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• 2012

본 논문에서는 워크플로우 협력네트워크 지식의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 지식을 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델을 구성하는 액티버티들과 그들의 수행자들간의 협력네트워크 지식을 "워크 플로우 협력네크워크 지식"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, information control net)기반 워크플로우 협력네트워크 지식 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 협력네트워크 지식을 성공적으로 생성할 수 있음을 증명함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.39-41
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• 1999

데이터베이스에서의 지식발견은 데이터베이스로부터 관심있는 지식을 발견하고 고수준의 언어로 지식을 표현하는 학습형태로서 여러 가지 기법들이 있으나, 단 하나의 기법의 적용으로는 각기 한계성 때문에 유용한 지식의 발견이 불충분하므로 이들의 특징을 잘 통합하고 발전시킨 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터베이스의 일반화를 위한 개념계층의 상승방법과 불필요 속성의 감축 방법을 통합 적용함으로써 유용하고 간략한 최소 결정규칙을 자동적으로 생성하는 효율적 데이터 마이닝 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.33-35
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• 1999

대용량 데이터베이스의 데이터로부터 지식을 발견하는 방법으로 사용되고 있는 연관 규칙 발견은 기존에는 알려지지 않았던 지식을 찾아 이를 이용할 수 있는 형태로 제공된다. 하지만, 제공되는 형태는 단순한 데이터베이스에 포함되어 있는 정보만을 이용하여 보여주므로, 특정한 부분에만 제한적으로 활용된다. 따라서, 본 연구에서는 데이터로부터 연관 규칙을 발견하여 이를 개념 계층구조를 이용하여 일반적인 규칙으로 확장하는 방법을 제안한다. 또한 발견된 규칙을 기반으로 전자 상거래 에이전트를 위해 어떻게 활용될 수 있는지를 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.71-77
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• 2019

개체 연결은 자연어 문장 안에서 나타난 개체를 지식베이스의 URI에 연결하는 작업이다. 그러나 지금까지는 새로운 개체를 지식베이스에 등록하여 지식베이스를 확장하려는 시도가 아직 없었다. 본 논문에서는 지식베이스에 새로운 개체를 등록하는 방법인 "개체 발견" 과정과, 이를 평가하는 방법인 "반복적 개체 연결"에 대한 순서와 실험 방법을 정의하였다. 실험 결과를 통해 개체명을 많이 등록할수록 새로운 URI를 잘 찾아내는 장점이 있지만, 기존의 개체 연결 성능에 악영향을 미쳐 적절한 개체 검증 과정이 필요함을 보였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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• pp.421-430
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• 1998

지식경영을 위한 다양한 대상 업무중에서 텍스트 데이터의 마이닝은 특히 중요하다. 그 이유는 텍스트 데이터가 양적인 면에서 가장 풍부하고, 또 발견할 수 있는 지식을 가장 많이 포함하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 텍스트 데이터베이스에서 지식발견을 위한 한 과정으로 텍스트 데이터베이스 내의 텍스트들을 분류하는 기법을 기술한다. 특히 문서 분류 방법은 데이터베이스의 일부 데이터를 훈련, 예제로 간주하여 교사 학습 알고리즘을 통해 학습한 후 나머지 데이터를 이용해 분류 정확성을 검증 및 향상시킨다. 시험 데이터로는 인터넷의 뉴스그룹의 기사를 이용하였고, 시험 결과 분류의 정확성은 한글 및 영문 모두 최소 70% 이상으로 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제26권6호
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• pp.765-774
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• 2006

이 연구의 목적은 과학적 문제발견 능력을 신장시키기 위한 수업 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해서 연구 대상자들은 협동 활동과 개별 활동을 통해 낮게 구조화된 과학적 문제 상황에서의 문제발견 과제를 수행하였으며, 문제발견 활동에 대한 심층적인 분석을 하였다. 분석 결과, 협동 문제발견 활동은 '문제 상황 탐색', '기존 지식 및 경험 표출', '잠정적 문제의 적절성 논의', '다양한 문제 생성', '최선의 문제 선택'의 다섯 단계를 거치는 것으로 나타났다. 또한 협동 문제발견 활동은 기존 지식이나 직간접 경험에 크게 의존하며, 문제 상황과 관련된 다양한 과학적 개념이 자연스럽게 표출되는 것으로 나타났다. 협동 활동을 통해 발견된 문제에 대한 창의성 요소 점수와 독창적 문제선택에 대한 일치 정도는 대체로 높은 편으로 나타났다. 또한 열린 문제 상황에서 발견된 문제의 유형이 닫힌 상황보다 더 다양한 것으로 나타났다. 또한 학생들은 문제발견 활동이 과학적 개념이나 사고력 및 탐구 능력을 신장시키는데 긍정적인 영향을 준 것으로 인식하고 있었다. 따라서 교사는 첫째, 문제발견에 필요한 지식이나 정보를 탐색할 수 있는 교육적 환경을 조성해야 한다. 둘째, 과학 지식과 경험의 폭을 넓힐 수 있는 다양한 기회를 제공해야 한다. 셋째, 학생들의 지식과 경험을 자유롭게 표출할 수 있는 수업 분위기를 조성해야 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.416-420
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• 1997

다양한 응용 목적의 대규모 실용적 언어지식 구축을 위해서는 한국어의 모든 언어현상을 수용할 수 있는 이상적인 언어지식(optimal linguistic knowledge) 획득을 목표로 연구해 나가야 한다. 본 연구에서 언어지식의 획득은 주어진 말뭉치의 분석을 통해 이루어진다. 주어진 말뭉치에서 새로운 언어현상이 발견되었을 경우, 기존의 언어지식은 새로운 언어현상을 수용할 뿐만 아니라 기존에 발견되었던 언어현상도 함께 수용할 수 있도록 바뀌어져야 한다. 이러한 변화의 원칙이 보장되어야만 언어지식의 양적 확장과 함께 질적 확장을 이룰 수 있다. 본 연구에서는 언어지식의 질적 확장을 언어지식의 수렴성이라고 정의하고 수렴성 보장을 위한 방법론을 연구한다. 수렴성 보장을 위해서는 먼저 언어지식 획득과정이 공정화, 자동화되어야 하고 언어지식이 변화할 때 수렴을 확인하는 과정이 필요하다. 수렴을 확인하기 위하여 구문구조 데이터베이스와 역사전(Inverted Dictionary)을 이용하는 방법을 제안한다. 지금까지는 언어지식의 양적 확장에만 치중해 왔으나 본 연구에서 제안된 방법으로 언어지식이 구축된다면 질적 확장도 함께 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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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.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
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• pp.300-305
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• 2007

발견학습이란 학습자에게 가르쳐야 할 내용을 최종적인 형태로 제공하는 것이 아니라 그 최종 형태를 학습자 스스로 조직하도록 요구되는 상황에서 일어나는 학습이라 한다. 지식과 정보가 끊임없이 창출되고 있는 현실에서 그 많은 지식과 정보를 모두 학습한다는 것은 불가능하며 무모한 일에 지나지 않는다. 그러므로 발견학습이 그 무엇보다도 중요하다고 할 수 있겠다. 그러나 교육 현장에서는 단위 시간의 부족과 발견학습에 적용시킬 자료의 부족함으로 인해 학습자에게 가르쳐야 할 내용을 최종적인 형태(개념 및 원리)를 교사가 전통적인 방법으로 가르치고 있다. 본 연구는 위의 문제점을 해결하고자 플래시를 활용한 자료 제시와 웹을 통해 교사와 상호작용할 수 있는 발견학습모형을 적용한 웹코스웨어를 설계하고자 한다.