• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.88-98
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• 2000

협력적 질의 응답은 질의와 데이터에 관한 지식을 이용해서 초기의 질의에 적절한 인접한 정보나 연관된 정보를 제공한다. 본 논문에서는 제시된 질의에 대한 정확한 검색 결과를 보여주지 못하는 경우에 협력적 질의 응답을 지원하기 위하여 지능적인 질의 응답 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 지능적인 질의 응답 시스템은 하이브리드 지식베이스(Hybrid Knowledge Base)를 이용하여 질의 완화 과정을 수행한다. 질의 완화에 사용되는 하이브리드 지식베이스는 구조적인 접근을 위하여 시멘틱 리스트와 규칙 기반의 지식베이스로 구성된다. 또한, 본 논문은 하이브리드 지식베이스를 기반으로 초기의 질의어를 이용하여 질의 재형성을 하기 위하여 질의 완화 알고리즘을 제안한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2001년도 추계산학기술 심포지엄 및 학술대회 발표논문집
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• pp.224-229
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• 2001

컴퓨터나 데이터베이스에 대한 지식이 없는 사용자들도 데이터베이스에 저장되어 있는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 도와줄 수 있도록 하는 것이 데이터베이스 시스템을 위한 자연어 인터페이스이다. 이 논문은 이 자연어 인터페이스를 고려한 차세대 데이타베이스, 객체 지향 데이타베이스를 바탕으로 질의어 처리를 OQL(Object Query Language)명령문으로 구축 기법을 연구하고자 한다. 여기서 질의어 처리는 한국어 인터페이스를 바탕으로 하며, 질의를 패턴별로 분해, 프레임 변환, 객체 지향 데이타베이스를 위한 OQL 명령문으로 구축한다. 질의의 효과적인 변환을 위해 프레임 기반 질의 분해 기법을 제안하였으며, 이 기법은 분해된 질의구 별로 변환과정을 수행하여, 질의 처리의 성능을 향상시킨다. 질의 프레임을 생성하기 위해 변환규칙을 사용하여 규칙 베이스를 구축하는 기법을 연구하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.855-860
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• 2004

본 논문에서는 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템에서 지식베이스의 최적화에 대해서 논한다. 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템의 지식베이스는 퍼지 규칙과 퍼지 멤버쉽 함수들로 구성되는데, 본 연구에서는 효율적으로 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 적용한 개선된 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단 시스템(A-lDS-DAAP)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 IDS-DAAP, IDS-DAAP-NN과 비교해 볼 때, 진단의 정확성을 높이면서 수행속도를 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권3호
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• pp.380-392
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• 1999

객체지향 분석과정중에 오류를 검출하고 일관성을 점검하여 무결성을 유지하는 것은 중요한 일이다. 그러나, 현재의 객체지향 개발 방법론은 객체지향 분석모델들에 대하여 오류 검출과 일관성 점검을 위한 정형화된 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 논문은 지식베이스를 이용하여 , 객체지향 분석모델들에 대한 오류와 일관성 검증방법을 제안한다. 제안한 방법은 모형화 단계, 정형화 단계, 검증 단계의 세단계로 이루어져 있다. 모형화 단계에서는 시스템을 분석하여 OMT(Object Modeling Technique)방법론의 세 가지 모델인 객체모델, 동적 모델, 기능모델을 생성한다. 이 단계는 OMT의 분석단계에 해당한다. 정형화 단계에서는 이 세가지 모델들을 Atomic Formula 형태로 정형 명세하여 응용 지식베이스에 저장한다. 검증 단계에서는 오류 검출 규칙과 일관성 점검 규칙을 이용하여 오류를 점검하고 일관성을 유지한다. 그리고 본 논문에서 제안한 점검 방법을 적용하여 ATM(Automated Teller Machine)예제의 분석결과를 검증했다. 제안한 방법을 이용하면 보다 더 신뢰할 수 있는 분석모델을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.85-105
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• 2001

o 대량의 데이터베이스로부터 탐색과 분석을 통하여 의미 있는 패턴이나 규칙을 찾아내는 과정 o 분류, 추정, 예측, 유사통합, 군집화, 기술 o 가설검정, 지식발견 (중략)

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.50-63
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• 1994

기존의 지식 기반 시스템들은 그 지식의 형태를 대부분 규책을 통해서 처리하고 있다. 그리고 이런 규책들은 일반적으로 사람에 의해서 외부에서 주어진며 주어진 규칙은 학습이 진행됨에 따라 그 형태가 바뀌게 된다. 그러나 실생활에서 일어나는 대부분의 일들은 주어진 한정된 수의 규칙에 의해서만 수행되기보다는 반복수행 또는 점진적인 학습에 의해서 동적으로 그 수와 적용범위가 바뀌게 된다. 본 논문에서는 외부로부터 얻어지는 데이터를 통해서 그들 사이의 관계를 알아내고, 이를 통해 새로운 규칙을 생성하며, 계속적으로 학습이 진행됨에 따라서 능동적으로 규칙의 수와 적용범위가 변화하는 시스템을 제안한다. 동적 규칙 생성시스템의 유용성을 검증하기 위해서, 세 선분이 연결된 막대기의 한쪽 끝을 고정시킨 상태에서, 다른 쪽 끝이 원하는 위치에 도달하게 하는 문제에 적용하여 로보트 팔의 자동 조절 및 기계 학습의 자동화에 기여할 수 있음을 보여준다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.210-215
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• 2000

최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 일반적인 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 대량의 문서로부터 유용한 지식 정보를 찾기 위하여 의미적으로 연관된 전문 용어들끼리 클러스터링 하기 위한 방법을 제안하였다. 학술 논문을 대상으로 전문 용어를 추출하여 관련된 용어들끼리 클러스터를 구성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.103-110
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• 1998

기존의 규칙베이스 추론(Rule-Based REasoning : RBR)과 사례베이스 추론 (Case-Base : CB)가 통합되어 추론되고 있지만, 많은 수의 규칙(Rule)과 사례(Case)에 의해 추론 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 해결하기 위하여, 다중 의미 또는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 라프집합 (Rough Set)을 이용하여 RB와 CB를 간략화한 새로운 추론 방법을 제안한다. 라프집합의 식별(classification)과 근사(aprroximation)개념을 이용하여, RB와 CB를 통치 클래스(equivalence class)로 분류하여 각각을 각략화하고, 간략화된 RB와 CB를 이용하여 통합 추론하여, 상호 보완적인 역할에 의해 결정 해를 얻고자 하는 것이다.

• 전기의세계
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• 제39권8호
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• pp.14-24
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• 1990

전문가 시스템 개발과정에서 완전한 경험적 규칙들을 얻는 것은 극히 어려운 작업이다. 전문가들이 확고한 경험적 규칙들을 얻기위해서는 오랜 시간이 걸리며, 그 얻어진 지식조차 확신할 수 없다. 또한 같은 분야 지식도 전문가들 사이에서 큰 차이를 보일 수 있다. 이러한 상황에서 전문가 시스템이 보다 완전한 지식베이스를 얻어, 주어진 영역에서 기존의 고도 전문가 수준의 전문성을 갖는 완전한 전문가로 활약하기 위해서는 지식 배제, 둘째 기존의 경험적 탐색 공간은 물론 보다 다양한 문제 해결 전략이 가능한 심층적 탐색공간을 제공하여 그로부터 새로운 문제 해결 지식을 학습하는 자기 학습기능이 필요하다. 본지에서는 이러한 자기학습 기능을 갖는 전문가 시스템의 알고리즘을 검토하였다. 그리고 끝으로 전력계통에 대한 적용예로서 전압제어 전문가 시스템을 설명하였다. 아직 전문가 시스템의 자기학습 기능의 구현은 초보적 연구에 머물고 있으며, 그들의 학습 능력조차 낮은 수준에 불과하다. 그러나 전문가 시스템 연구자들은 기존 전문가 시스템의 문제점과 그 적응능력의 중요성을 인식하고 있기 때문에 보다 진보된 개념(데이타들로부터 이론과 원리를 학습하는)이 도입된 자기학습 전문가 시스템의 적용연구는 앞으로 여러분야에서 폭넓게 이루어 질 것으로 기대된다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.101-108
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• 2000

기업에서 보유한 전문 지식 정보가 급속도로 증가함에 따라 대량의 문서에 저장된 지식 정보를 효과적으로 탐색하여 기업 경영에 활용하기 위한 지식경영시스템 도입이 확산되고 있다. 이러한 지식경영시스템에서 핵심적인 구성 요소는 전문 분야의 지식 정보를 체계적으로 분류하고 효율적으로 검색하기 위한 지식 탐사 기법이다. 본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 문서를 자동적으로 분류하기 위한 새로운 모델을 제안하였다. 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 학습용 문서 집합으로부터 세부 분야를 대표하는 색인어 집합을 구성하였다. 세부 분야별 색인어 집합에 대하여 전체 문서에 대한 비중에 따라 가중치 배열을 구성하여 문서를 자동으로 분류하기 위한 기준으로 삼았다. 임의의 문서를 자동적으로 분류하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 검정하였다.