• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.101-103
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• 1999

Decentralized 정보는 여러 도메인에 대한 heterogeneous한 독립적인 정보가 자율적으로 존재하며 이들 정보간의 관계성의 고려한 전체에 대한 global view가 존재하지 않기 때문에 inter-domain에 대한 마이닝을 수행하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 intra-domain knowledge discovery, intra 및 inter-domain problem solving method라는 접근방법으로, decentralized 데이터 환경에서 문제 해결에 필요한 정보 추출을 위한 데이터 tailoring과 분산 데이터에 대한 목표-지향 데이터마이닝(goal-oriented data-mining)을 통해 문제 해결을 위해 필요한 지식을 생성하고 이들 간의 관련 정보를 탐색하여 문제를 해결하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 생성된 지식간의 협동 문제 처리를 멀티 에이전트 패러다임을 이용하기로 한다. 제안 프레임워크는 산재되어 있는 데이터들로부터 문제 해결에 유용한 지식 차원의 정보를 추출해내고 생성된 지식을 바탕으로 각 도메인 정보에 대한 개별적인 사용뿐 만 아니라 서로 cooperation을 통한 문제 해결을 지원함으로써, 개방된 분산 환경하에 decentralized 되어 있는 여러 도메인 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 문제 해결 방법이라고 할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.898-900
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• 2019

SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.672-676
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• 2023

지식 추적 (knowledge tacing)은 주어진 학습자의 과거 문제 해결 기록을 기반으로 학습자의 지식 습득 정도를 파악하여 목표 문제에 대한 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 이전 연구에서는 이진 분류 기반의 모델을 사용하여 정답 유무만 예측하였기 때문에 학습자의 답변에 존재하는 정보를 활용하지 못한다. 최근 연구에서는 이를 생성 태스크로 변환하여 컴퓨터과학 분야에서 프로그래밍 질문에 대한 지식 추정을 수행하는 open-ended knowledge tracing (OKT)이 제안되었다. 하지만 최적의 OKT 모델에 대한 연구는 진행되지 않았으며 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 학습자의 지식 상태에 따라 답변 생성을 조정하는 새로운 OKT 방법론을 제안한다. 실험을 본 논문에서 제안하는 방법론의 우수성과 효율성을 증명한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.43-49
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• 1995

대부분 자연 언어 이해 시스템이나 중간 언어 방식을 이용한 기계 번역 시스템에서 자연 언어 문장을 이해하고 번역하기 위해서는 대량의 지식을 이용한 의미 구조의 생성이 요구된다. 따라서 개념 그래프를 이용하여 한국어 문장의 내부 의미 구조를 생성하기 위해서는 각 단어에 해당하는 개념과 개념들 사이의 개념적 관계를 나타내는 지식들이 요구된다. 그러나 이를 위한 의미 구조 생성 방법과 요구되는 지식 베이스를 정확하게 구축하는 것은 어렵고 응용 도메인에 종속한다는 문제가 있다. 본 논문에서 우리는 문형 이론을 도입하여 문형을 중심으로 의미 구조 생성을 위한 변환 규칙을 설계하고 이를 이용하여 방대한 지식 베이스의 구축없이 의미 구조를 생성할 수 있는 방법에 논의한다. 또한 본 논문에서 문형을 이용하면 몇 가지 모호성 문제를 해결할 수 있음을 보이고 문형의 한계에 대해서도 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.135-139
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• 2002

전문가 시스템은 여려 분야에서 활용되고 있으나 여러 가지 문제점을 발생시키고 있다. 그 문제점 중 하나로 전문가로부터 지식을 추출해 내는 과정에서 발생하는 어려움들이 있다. 즉, 전문가로부터의 지식들을 추출하여 그것들을 지식 베이스화하는 작업과 그 지식을 추론할 수 있도록 추론 망으로 구성하는 것이다. 비록 이런 문제점들을 해결한다고 하여도 규칙화 된 추론망을 구성하는 데는 시간적 요소와 전문적인 지식을 가진 인적 자원이 많이 소모되므로 전문가 시스템을 구성하는 것은 실질적으로 불가능하다. 본 논문에서는 전문가는 단순히 자신이 가진 단편적인 지식들의 특징들을 입력하고, 이 특징들로부터 지식을 추출하여 지식 베이스화하고, 이를 이용한 추론망 구성을 자동 추론망 생성 시스템이 대신하는 기법을 제시한다. 실제 구성된 추론망은 규칙 기반의 추론 망으로 구성하여 지식 베이스화 한다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1
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• pp.3-27
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• 1999

최근 기업의 경쟁력 강화를 위하여 기업내의 지식을 중요한 자원으로 인식하고 활용하는 지식경영의 필요성이 강력히 대두되고 있다. 이러한 지식경영의 주요 활동을 지원할 구체적인 방법론으로 정보기술의 활용 방안이 다각도로 제시되고 있으나, 실제적인 연구는 아직 초보단계에 있다고 하겠다. 본 연구에서는 지식의 생성, 저장, 그리고 추출 및 활용이라는 지식경영의 주요 과제를 효과적으로 해결하는 방안으로써 인공지능기법인 사례기반추론과 유전자 알고리즘을 이용한 통합방법론을 제시한다. 본 연구에서 제시하고 있는 방법론은 생성된 지식의 표현, 저장, 그리고 추출에 사례기반추론기법을 활용하였다는 점 이외에 다음과 같은 두 가지 특징을 가지고 있다. 첫째로는, 해결하고자 하는 문제에 가장 적절한 과거 지식이 추출되도록 함으로써 활용 효과를 높일 수 있도록 하였다는 점이다. 둘째로는, 환경의 변화를 반영할 수 있는 방안을 제시하고 있다는 점이다. 본 인공지능 통합방법론은 신용평가부서의 지식관리모형을 통해 검증해 본 결과 그 효과가 입증되었다.

• Journal of KIISE
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• v.45 no.2
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• pp.134-140
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• 2018

A chat system is a computer program that understands user's miscellaneous utterances and generates appropriate responses. Sometimes a chat system needs to answer users' simple information-seeking questions. However, previous generative chat systems do not consider how to embed knowledge entities (i.e., subjects and objects in triple knowledge), essential elements for question-answering. The previous chat models have a disadvantage that they generate same responses although knowledge entities in users' utterances are changed. To alleviate this problem, we propose a knowledge entity embedding method for improving question-answering accuracies of a generative chat system. The proposed method uses a Siamese recurrent neural network for embedding knowledge entities and their synonyms. For experiments, we implemented a sequence-to-sequence model in which subjects and predicates are encoded and objects are decoded. The proposed embedding method showed 12.48% higher accuracies than the conventional embedding method based on a convolutional neural network.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.3
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• pp.251-267
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• 2004

The purpose of this study is to generate the local level knowledge structure of a single document, similar to end-of-the-book indexes and table of contents of printed material through the use of term clustering and cluster representative term selection. Furthermore, it aims to analyze the functionalities of the knowledge structure. and to confirm the applicability of these methods in user-friend1y information services. The results of the term clustering experiment showed that the performance of the Ward's method was superior to that of the fuzzy K -means clustering method. In the cluster representative term selection experiment, using the highest passage frequency term as the representative yielded the best performance. Finally, the result of user task-based functionality tests illustrate that the automatically generated knowledge structure in this study functions similarly to the local level knowledge structure presented In printed material.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.9
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• pp.60-65
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• 2002

지식 정보의 생산을 활성화하기 위해서는 데이터의 수집 및 생성, 가공, 관리, 검색하는 기술과 지식정보와 지식 정보간의 연동, 지식정보와 이용자간의 유통 등의 지식정보 시스템과 관련된 기술을 상호 호환할 수 있도록 이에 관한 적절한 지침 및 표준이 필요하다.