• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.125-129
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• 1996

동적인 지식을 처리하기 위하여 객체지향방법을 이용하여 클래스와 객체들을 생성시키고 객체지향 구조에서 제공하는 분류학적 구조와 조직 구조이외에 사용자가 클래스 계층구조 자체를 정의할 수 있게 함으로써 생성된 클래스와 객체들간의 관계를 효율적으로 표현할 수 있게 하는 지식획득 시스템을 제안한다. 규칙 베이스에 내장된 여러 가지 규칙들을 사용하여 사용자의 지식 베이스 구축 시 사용자가 보다 쉽게 지식 베이스를 구축할 수 있도록 도와준다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1992.04b
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• pp.82-90
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• 1992

본 논문은 어떤 시스템 (예를들면, 자동화된 제조시스템)에서 발생하는 징후에 대한 고장진단 모델을 개발하는 것이 목적이다. 이 모델은 계층적 시스템이론(Theory of Hierarchical Systems)과 인공지능의 혼성추론기법(Hybrid Reasoning Approach)을 사용한다. 일반적으로, 시스템은 스트라타(strata)와 에셸론(echelons)으로써 표현될 수 있으며, 한편 시스템에 대한 지식은 근본지식 (deep knowledge)과 경험지식(shallow knowledge)으로 나뉘어 질 수 있다. 이 모델에서의 고장진단에 대한 추론전략은 근본지식베이스에 의한 근본적 추론을 먼저하고 그 다음에 경험지식베이스에 의한 경험적 추론을 하는 혼성추론기법이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.235-238
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• 2000

대용량의 데이터베이스에서 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 불필요한 지식을 제거한 지식베이스의 구축이 필요하다. 사용자의 언어적인 질의에 대해 대용량의 데이터베이스에서 불필요한 규칙을 제거한 최소지식베이스를 구축한다. 또한 불완전한 데이터베이스로부터 규칙들을 일반화한 근사함수에 기반하여 규칙 추출의 중요도를 나타낸다. 그리고 앞에서 생성된 최소지식베이스를 통해 언어적 변수에 대한 퍼지 연산을 수행하여 추론값을 도출할 수 있는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.249-252
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• 2001

본 논문은 사출성형제품의 런너시스템 설계를 합리적으로 수행하기 위해 사출금형설계전문가의 축적된 지식과 경험을 발췌ㆍ정리하여 지식베이스를 작성하였으며, 설계에 필요한 제품의 형상정보를 제공하기 위해 총칭형상과 특징형상 개념을 이용하여 특징형상을 정의하였다. 또한 지식베이스를 통해 산출된 설계결과를 기하학적 모델러와의 인터페이스를 통해 3차원 형상으로 보여지도록 하였으며, 최종 생성된 3차원 기하학적 형상정보는 CAE 모듈이나 CAPP 모듈에서의 후속작업을 위해 제공될 수 있도록 구축되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.198-202
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• 2000

차세대 검색 엔진의 모형으로 일컬어지는 질의/응답 시스템을 개발하는데 있어서 보다 정확하고 유연한 검색 결과를 제공하기 위하여 개념망에 기반한 지식베이스 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 기존의 개념망에 속성 구조를 추가한 확장 개념망과 속성에 의해 분류되는 정답문서 집합으로 구성되는 지식베이스를 이용한 질의/응답 시스템을 제안한다. 본 논문의 지식베이스에서 정의한 속성은 질의/응답에서 정답문서를 효과적으로 연계시켜 사용자에게 보다 유연한 정답을 제공할 수 있게 한다. 본 논문에서는 경제 분야의 지식베이스의 활용예를 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.163-166
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• 2017

본 논문에서는 학생들에게 자신의 진로결정에 도움이 될 수 있는 비교과 및 교과 정보 제공 시스템을 제안한다. 이는 교수들의 학생 수강지도에 활용되어 정확한 진로 지도에 도움을 줄 수 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위하여, 온톨로지 기반 지식베이스를 구축한다. 온톨로지 지식베이스는 강의, 역량, 능력단위, 직무, 기업 정보로 구성이 되어있으며 유지보수가 쉬운 구조로 설계하였다. 또한 온톨로지 지식베이스가 가진 정보로 새로운 지식들을 추론한다. 이 추론 결과를 웹 인터페이스를 활용해, 사용자가 개념들 간의 관계를 파악하고 자신에게 맞는 과목 및 직무를 추천받을 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.385-388
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• 2007

지식베이스 시스템의 중요한 구성 요소로는 유용한 지식베이스의 어떤 조합이 주어진 과업을 위해서 선택된 문제 해결자의 요구사항을 만족시키는지를 고찰하는 지식베이스 집합과 문제 해결자들의 집합을 들 수 있다. 가능한 조합을 인식하는 것은 일련의 제약만족문제를 실험하는 것과 해결될 수 없는 것을 제거하는 것을 필요로 하는데, 제약만족 문제의 모순성 발견을 신속히 하기 위해 본 연구에서는 제약을 제거함에 의해서 제약만족문제를 완화시키는 방법을 사용하였다. 완화 접근법을 시험하기 위해서, 기존의 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단 시스템(A-IDS-DAAP)과 제약을 제거함에 의해서 제약만족문제를 완화시키는 방법을 적용한 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단 시스템(CR-IDS-DAAP)을 가지고 실험을 하여 평균 수행시간을 감소시켜 시스템의 성능을 향상시키게 되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.95-100
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• 2003

본 논문에서는 현실 세계가 가지고 있는 지식이 어느 정도 체계적으로 정제되어 있는 국어사전, 백과사전 등을 중심으로, Hybrid Method를 이용한 통계(Statistics)기반 지식베이스와 어휘분류(Lexicon Classification)기반 지식베이스를 효율적으로 구축하여 질의응답시스템에 활용한다. 또한 특정한 문서를 보여주는 일반적인 질의응답시스템과는 달리, 이러한 지식베이스를 이용하여 사용자에게 정확한 개념어(정답어)를 습득하게끔 해주고, 사용자의 인지 체계 속에 어렴풋이 내포되어 있는 개념적 지식을 더욱더 표면적으로 확장해 나갈 수 있는 질의응답시스템을 구축하는 방안을 제시한다.

• 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 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.