• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.440-442
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• 1999

본 연구에서는 전자연동장치의 확장성과 신뢰성 제고를 위해 전자연동장치의 실시간 연동전략으로 활용될 수 있는 연동 지식베이스를 자동 생성, 구축할 수 있는 지능형 연동지식베이스 자동 구축 소프트웨어(IIKBAGS)를 개발한다. IIKBAGS의 추론부는 주어진 역 모델의 동적탐색하에서 휴리스틱 규칙들의 우선순위에 따라 모든 진로를 탐색함은 물론 각 진로들에 대해 진로상 신호설비들간의 연쇄관계를 확인하여 연동패턴들을 자동생성하는 연동지식 자동생성기능을 가진다. 지식베이스는 전자연동장치상의 실시간 전문가 시스템이 직접적으로 활용할 수 있는 구조로 설계됨으로써 연동도표 입력과정에서 발생할 수 있는 오류를 배제, 연동장치의 정확성과 신뢰성을 높인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권8호
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• pp.560-569
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• 2001

지식 기반 정보검색 시스템에서의 질의 확장은 단어간의 의미 관계를 고려한 지식베이스를 필요로 한다. 기존의 단순 마이닝 기법은 사용자의 선호도를 고려하지 않은 채 연관 단어를 추출하므로 재현율은 향상되나 정확도는 저하된다. 본 논문에서는 단어간의 의미 관게를 고려한 연관 단어 중에서 사용자가 선호하는 연관 단어만을 포함하는 정확도가 향상된 최적화된 연관 단어 지식베이스 구축을 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 분야의 웹문서를 8개의 클래스로 분류하고, 각 클래스별 웹문서에서 명사를 추출한다. 추출된 명사를 대상으로 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관 단어를 추출하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자가 선호하지 않은 연관 단어를 지식베이스의 구축 대상에서 제외시킨다. 본 논문에서 제안된 Apriori 알고리즘과 유전자 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Apriori 알고리즘은 상호 정보량과 Rocchio 알고리즘과 비교하며, 유전자 알고리즘은 TF.IDF를 이용한 단어 정제 방법과 비교한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.452-457
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• 2015

본 논문에서는 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 다양한 정성적, 정량적 질의 처리 기능을 제공할 뿐만 아니라, 초기 지식 베이스에 관한 공간 추론을 통해 보다 풍부한 질의 결과를 도출할 수 있는 공간 질의 처리기인 SQUERY를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기는 풍부한 질의 결과 도출을 위해, 초기 공간 지식베이스에 전향 공간 추론을 수행하여 공간 지식베이스를 미리 확장해둔다. 또한, 본 시스템은 공간 객체들 간의 위상 및 방향 관계를 나타내는 정성적 공간 지식들뿐만 아니라, 개별 공간 객체의 기하학적 데이터를 포함하는 정량적 공간 지식들도 기하학적 연산을 통해 공간 질의 처리에 이용할 수 있는 기능을 제공한다. OSM(Open Street Map) 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.516-522
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• 2001

본 논문에서는 한국어 형태소 분석기가 처리할 수 없는 어휘적 중의성 해결을 위한 방법으로 부분 문장 분석 기법을 연구한다. 부분 문장 분석 기법의 신뢰도를 높이기 위해서 말뭉치를 이용한 데이터를 통해 학습한 경험적 규칙을 이용한다. 학습한 경험적 규칙을 오류 유형에 따라 확장하고 전문화하여 축적된 연구결과를 지식 베이스로 삼아 한국어 맞춤법 및 문법 검사기에서 사용하는 부분 문장 분석기의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 사용한 확장하고 전문화한 지식 베이스는 말뭉치에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.137-143
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• 1999

전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과 정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야하고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가 시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules 이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다. MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.139-150
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• 2009

본 논문에서는 가상 에이전트의 행동 계획을 위한 인터렉티브 지식베이스 구축과 인터렉티브 지식베이스를 바탕으로 하는 계획시스템에 관한 방법을 제안한다. 고정적인 지식베이스는 고정적인 계획 수립만 가능하기 때문에 환경의 변화에 잘 대처하지 못한다. 그래서 이 논문에서는 다양한 환경에서 적용이 가능한 인터렉티브한 지식베이스의 구축과 인터렉티브 지식베이스를 활용할 수 있는 인공지능 계획시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 인터렉티브 지식베이스는 동기, 행동, 사물, 실행의 4가지로 이루어지며 지식베이스의 입력과 지식베이스들 사이의 연관관계는 개발된 자동화 툴을 사용하여 설정한다. 이 툴을 사용하여 사용자는 쉽게 지식베이스에 구성요소들을 추가 또는 수정할 수 있다. 이 지식베이스를 바탕으로 캐릭터는 행동가능한 모든 항목들을 계획을 세우게 되며 이 중 한 가지를 선택하여 행동을 하게 된다. 후에 캐릭터의 환경이 변하게 되더라도 지식베이스의 업데이트를 통해 새로운 행동을 적용시킬 수가 있기 때문에 가상현실 콘텐츠제작자의 입장에서는 상당히 유용하다. 본 논문에서는 확장성이 있는 인터렉티브 지식베이스 구성요소와 구성요소들 사이의 관계설정 그리고 이를 쉽게 입력할 수 있는 툴과 인터렉티브 지식베이스에 적합한 계획시스템의 알고리즘을 제안하여 가상도서관이라는 가상환경에서 실험을 통해 결과를 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

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

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.102-104
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• 1998

본 시스템은 현재 연구 개발중인 정보에이전트 시스템의 일부로서 특정분야에 대한 사용자의 관심 주제에 관련된 정보와 함께 적절한 문서를 제공하는 지식 기반 시스템이다. 이러한 목적을 위해서 본 시스템의 지식베이스는 구조적인 방식으로 표현된 BKB(Biology Knowledge Base)와 DIC(DICtionary)로 구성된다. DIC는 특정분야에서 일반적으로 사람들이 사용하는 용어와 학명을 기준으로 하는 시스템에서 사용하는 용어와의 관계와 그러한 용어들간의 동의어 관계를 갖고 있다. 또한 BKB는 동물에 관련된 지식베이스로써 상위.하위 개념과 함께 사용자가 원하는 정보를 제공하기 위해 객체의 속성과 이에 관계된 값들을 포함한다. 본 시스템은 문서를 검색할 때 사용자 초기 질의를 상위.하위 개념 그리고 동의어로 확장할 뿐만 아니라 사용자 의도의 정확한 표현을 위해서 제공하는 다양한 질의 형식에 따른 질의 처리 결과로도 확장하므로 효과적인 문서 검색 결과를 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2786-2796
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• 1998

대용량의 공간(spatial) 데이터베이스에서 사용자에게 관심있고 일반화된 지식을 추출하는 것은 지형 정보 시스템이나 지식 베이스 시스템의 개발에 중요한 기법중의 하나이다. 본 논문은 공간 데이터 마이닝에 널리 사용되는 일반화(generalization) 방법을 확장한 공간 데이터 마이닝 모듈에 공간 데이터를 추론할 수 있도록 구축된 규칙베이스(rulebase)를 통합한 공간데이터 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위한 전위기로서 공간 데이터 우선(spatial data dominated)과 비공간 데이터 우선(nonspatial data dominated) 마이닝을 병합한 방식과 다중 주제도(multiple thematic map)가 주어졌을 때의 공간 지식을 추출해 낼 수 있는 방식을 제안한다. 또한 후위기로서 공간 객체들간의 위상 관계(topological relationship)를 추론하기 위한 공간 규칙 베이스를 구축한다.