• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.32-37
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• 2014

비구조 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지 기반 지식베이스를 구축하는 연구가 최근 국내외로 다양하게 진행되고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 자연어 텍스트에서 나타난 지식요소들의 다양한 속성들을 표현할 수 있는 온톨로지를 필요로 한다. 디비피디아 역시 위키피디아의 지식들을 표현하기 위하여 디비피디아 온톨로지를 사용한다. 그러나 디비피디아 온톨로지는 위키피디아의 인포박스에 기반한 온톨로지로서, 요약된 정보를 설명하기에는 적합할 수 있으나 자연어 텍스트로 표현된 다양한 지식표현을 충분히 커버하는 것은 보증되지 않는다. 본 논문에서는 자연어 텍스트로 쓰여진 지식을 디비피디아 온톨로지가 충분히 표현할 수 있는지를 검토하고, 또한 그 불완전성을 프레임넷이 어느정도까지 보완할 수 있는지를 살핀다. 이를 통해 한국어 텍스트로부터 지식베이스를 자동구축하는 온톨로지 인스턴스 자동생성 연구의 방향으로서 디비피디아 온톨로지와 프레임넷의 효용성을 전망한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.273-283
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• 2002

2000년 7월 인간게놈프로젝트 (Human Genome Project)가 완성되면서 Biotechnology(BT)산업에 대하여 많은 관심이 집중되고 있다. BT산업은 기술집약적·지식집약적인 산업 특성을 가지고 있고 R&D 활동의 중요성이 두드러진다. 이에 따라 방대한 데이터와 지식에 대한 효율적인 관리 등 R&D 전 과정에 걸쳐 생성되는 지식들에 대한 체계적인 관리가 요구된다 본 연구에서는 BT산업의 기초 조직인 BT연구실의 효과적이며 효율적인 업무 수행을 지원하기 위하여 기존의 지식경영시스템(Knowledge Management System, KMS)에 실험실정보관리시스템(Laboratory Information Management System, LIMS)이 통합된 BT실험실의 지식경영시스템 모델을 제시하였다. 이를 위해 BT연구실에서 생성되는 지식들의 체계를 분류하고 지식경영시스템 구축에 있어서의 핵심성공요인을 분석하였으며, 분석 결과를 바탕으로 모델을 개발하여 대학교 유전자 연구실에 실제 적용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.63-69
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• 2015

웹의 비구조 문서로부터 자동으로 인스턴스를 생성하기 위한 다양한 연구가 제안되었다. 영어권의 기존 연구들에서는 간단한 규칙과 정규식 기반의 패턴을 활용하였다. 영어에서는 단순한 정규식 기반의 패턴만으로도 충분히 높은 정확도를 보여주었지만. 한국어는 영어와 다른 언어적인 특성으로 인하여 기존의 정규식 형태의 패턴으로는 적합한 패턴을 생성할 수 없다. 이에 본 논문에서는 한국어에 적합한 패턴 및 인스턴스 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 문장의 의존 관계를 고려함으로써 높은 정확도를 가지는 패턴 집합을 생성한다. 또한 인스턴스의 주어(subject)와 목적어(object) 판별을 위하여 조사 정보를 함께 활용함으로써 한국어의 자유로운 어순으로부터 오는 제약을 해결한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 생성 방법이 단순 어순만을 고려하여 생성된 패턴들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 한국어 대상 자동 인스턴스 생성에 적합함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.116-118
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• 2000

생성 규칙은 지식 기반 시스템의 지식표현 기법 중 가장 많이 사용되고 많은 장점을 갖고 있음에도 불구하고 지식의 일관성 유지가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그런데 지식의 일관성이 추론 결과의 신뢰도에 직결된다는 점에서 지식의 일관성을 유지할 수 있는 시스템이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 새로 첨가될 지식이 기준 지식과 일관성이 유지될 경우에만 지식을 첨가하는 일관성 유지시스템과 지식베이스는 물론 데이터 베이스 내의 선언적 지식과 절차적 지식 등 다양한 지식을 호출할 수 있는 기능을 갖춘 지식 기반 시스템을 구축하였다.

• 정보관리학회지
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• 제6권1호
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• pp.93-117
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• 1989

본 연구에서는 자연언어 텍스트 분석을 통해 초록을 생성하기 위하여 특정 주제분 야의 지식에 입각하여 운영되는 지식 기반 시스템을 설계하였다. 주제 영역은 상표법 관계 대법원 판결서를 대상으로 하였으며 지식 베이스는 판결서의 내용을 담을 수 있는 틀과 상 표법 조문 지식, 상품 구분 지식을 프레임과 의미 네트워크로 표현하여 구성하였다. 초록을 생성하는 과정은 (1) 텍스트를 이해하기 위하여 필요한 주제분야지식을 미리 체계적으로 조 직하여 지식 베이스를 구성하고 주요 정보가 들어갈 자리를 괄호로 둔 채 그 정보들을 연결 하는 일반적인 내용만 기술한 예비 초록을 각 경우별로 준비한 다음 (2) 이러한 지식에 입 각하여 입력 테스트를 분석하고 초록에 필요한 주요 정보를 추출하며 (3) 입력 테스트에 해 당하는 예비 초록을 호출하여 그의 괄호 안에 필요한 정보를 채워 초록을 완성하는 3 단계 로 구성된다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
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• pp.71-75
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• 2007

오늘날 지능형 교수 시스템은 과거와는 달리 전문영역 지식, 학습자 지식과 융통적인 개별 학습과 개인교수를 지원하기 위한 교수 전략에 대한 지식이 사용되고 있다. 학습자들이 배웠던 내용이 무엇인지를 설명하고 가르칠 도메인 지식을 전문영역 지식으로 표현한다. 교수법 모듈은 학습을 제어하거나 가르치기 위한 모든 결정을 한다. 학생 모형은 학습자의 지식을 기술하고 학습자 개개인에 대한 특정한 정보를 저장한다. 본 논문에서는 지능형 교수 시스템의 구성 요소인 학습자 모형의 지식을 기존의 인공지능에서의 지식 표현 기법인 생성 시스템의 절차 지식을 온톨로지를 사용하여 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.329-332
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• 2000

지식기반시스템에서 지식의 일관성을 유지하는 것은 신뢰성 있는 추론 결과를 위해서 필수적인 요소이다. 추론은 지식을 기반으로 행해지기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 새로운 지식이 지식베이스에 첨가되기 전에 기존의 지식베이스의 지식들과 첨가될 지식과의 일관성 여부를 검사한 후 일관성이 유지될 때만 지식이 첨가되는 시스템을 구축하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.49-52
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• 2003

워크플로우 관리시스템(WfMS: Workflow Management System)은 업무 프로세스를 컴퓨터에 의해 정의, 실행 및 관리하기 위한 소프트웨어 시스템이다. WfMS에서는 업무 프로세스의 로직을 컴퓨터가 이해 가능한 언어로 표현하므로 다수의 사용자가 이기종의 분산된 환경에서 참여하는 업무 흐름을 관리 하는데에는 효율적이나 지식경영 측면에서의 지원은 미약하다. 본 연구에서는 WfMS 구조하에서 효과적인 지식 관리를 위해 인공지능 기법의 하나인 사례기반추론(CBR: Case Based Reasoning)을 활용하여 업무 흐름상에서 발생하는 지식을 생성, 저장, 추출되도록 하는 업무 지원 시스템을 개발한다. 지식의 생성을 위해 폼 기반 워크플로우 관리 시스템을 활용하고 CBR 엔진은 제약 조건의 형태로 이뤄지는 쿼리에 대해 유사 사례 추출을 담당한다. 사례 베이스의 저장 형식은 XML(extensible Markup Language)을 이용한다. 본 연구에서 개발된 업무 지원 시스템을 활용함으로써 업무 조정자만으로서의 WfMS의 한계를 벗어나 지식경영 도구로서의 WfMS를 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.754-756
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• 2005

진화 알고리즘이 최근 게임의 전략을 설계하기 위한 방법으로 많이 활용되고 있다. 이 방법은 후보 전략들이 서로 경쟁하면서 보다 나은 전략을 스스로 찾아나가는 방식으로 체커의 경우 마스터 수준의 컴퓨터 프로그램이 생성되기도 했다. 진화방식은 전문가의 도움을 최소화 하면서 높은 수준의 게임 전략를 생성해 낼 수 있다는 장점이 있는 반면에 손쉽게 정의될 수 있는 널리 알려진 전문지식을 찾는데 매우 많은 세대를 필요로 하기도 한다. 본 논문에서는 잘 정리되어져 있는 체커의 오프닝 마무리 지식을 진화 과정 중에 이용하여 진화의 속도와 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 일반진화와 종분화 진화 각각에 대해 전문지식을 삽입한 후 결과를 비교해 본다. 실험결과 종분화 진화에 전문지식을 삽입한 경우가 가장 좋은 성능을 보였으며 전문지식의 사용이 진화의 속도 및 성능 향상에 기여하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권11호
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• pp.1082-1087
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• 2000

신경회로망 구조의 정제(精製)는 회로망의 일반화능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 feed-forward neural networks로부터 은닉지식을 추출하는 방법을 사용하여 네트워크 재구성을 통한 정제방법을 제안한다. 먼저, 효율적인 if-then rule 추출방법을 제시하고 그 추출된 룰들을 사용하여 룰기반 네트워크로 변환하는 과정을 보여준다. 생성된 룰기반 네트워크 fully connected network에 비하여 상당히 축소된 연결 복잡도를 가지게 되며 일반적으로 더 우수한 일반화능력을 가지게 된다. 본 연구는 도메인 지식이 없이 데이타만 사용하여 어떻게 정제된 룰기반 신경망회로를 생성하고 있는가를 보여준다. 도메인 데이타들에 대한 실험결과도 제시하였다.