• Journal of KIISE
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• v.41 no.9
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• pp.686-698
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• 2014

Recently, large-scale streaming sensor data have emerged due to explosive supply of smart phones, diffusion of IoT and Cloud computing technology, and generalization of IoT devices. Also, researches on combination of semantic web technology are being actively pushed forward by increasing of requirements for creating new value of data through data sharing and mash-up in large-scale environments. However, we are faced with big issues due to large-scale and streaming data in the inference field for creating a new knowledge. For this reason, we propose the RDFS rule based parallel reasoning scheme to service by processing large-scale streaming sensor data with the semantic web technology. In the proposed scheme, we run in parallel each job of Rete network algorithm, the existing rule inference algorithm and sharing data using the HBase, a hadoop database, as a public storage. To achieve this, we implement our system and evaluate performance through the AWS data of the weather center as large-scale streaming sensor data.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.100-103
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• 2002

사례 기반 추론(case-based reasoning)은 과거에 유사하게 수행된 적이 있는 사레를 유추하고, 유추된 사례의 해를 이용하여 현재의 문계를 해결하는 기법으로서 규칙 기반 추론과 함께 여러 분야에 이용되고 있다. 하지만 사례기반 추론시 사레베이스로부터의 유사성에 근거한 검색을 해야 하므로 사례베이스의 크기가 증가하게 되면 검색시간이 길어지게 되거나 적절하지 못한 사레가 조회될 수 있다 특히 사레베이스 내의 모든 사례에 대하여 유사도를 계산하게 되기 때문에 수행속도가 현저히 저하되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 규칙 및 퍼지 클러스터링에 의한 사레기반추론을 이용한 E-FFIS(Enhanced-Fire Fighting Intelligent System)를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 H-FFIS(Hybrid-Fire fighting Intelligent System)와 비교해 보았을 때 수행시간을 감소시키면서 정확성을 높이게 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.149-152
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• 2001

선박이 해상에서 운항시, 선체는 파도에 의해 심하게 동요되기 때문에 승선감과 안전성이 저하된다. 따라서 선박의 안전항해, 쾌적한 승선감, 구조적인 안전 보장을 위한 선체제어를 위한 필요성이 증대되어 왔다. 기존의 PID 제어기법 등은 정상편차가 적어 과도응답의 문제점 및 오차누적의 문제점이 있고, 퍼지제어 기법은 최적화가 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 퍼지추론 기법을 이용한 선체자세 제어기법으로 운동체에 관한 전문가의 지식과 경험을 바탕으로 퍼지집합과 퍼지규칙을 설정하고 설계된 퍼지 추론을 통해 현재의 운동상황을 판단함으로써 효과적인 최적화와 자세계산을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 퍼지추론을 이용한 자세제어 알고리즘을 제안하고 실시간 시뮬레이션을 통하여 시험한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.341-344
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• 2003

사례 기반 추론(case-based reasoning)은 현재의 문제를 해결하기 위해서 과거에 유사하게 수행된적이 있는 사례를 유추하여, 유추된 사례의 해를 이용하는 기법으로서 규칙 기반 추론과 함께 여러분야에 응용되고 있다. 하지만 사례기반 추론 시 새로운 사례를 해결하기 위하여 사례베이스 안의 모든 사례를 검색해야 하기 때문에 수행시간이 증가되는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 규칙 및 K-Means 클러스터링 알고리즘에 의한 사례 기반 추론을 이용한 ADS-DAAP(Advanced Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 CDS-DAAP(Combined Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)와 비교해 볼 때, 수행시간을 감소시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.352-357
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• 2023

자연어 추론은 두 문장(전제, 가설)간의 관계를 이해하고 추론하여 함의, 모순, 중립 세 가지 범주로 분류하며, 전제-가설-라벨(PHL) 데이터셋을 활용하여 자연어 추론 모델을 학습한다. 그러나, 새로운 도메인에 자연어 추론을 적용할 경우 학습 데이터가 존재하지 않거나 이를 구축하는 데 많은 시간과 자원이 필요하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 자연어 추론을 위한 학습 데이터인 전제-가설-라벨 삼중항을 자동 생성하기 위해 [1]에서 제안한 문장 변환 규칙 대신에 거대 언어 모델과 Chain-of-Thought(CoT), Program-aided Language Models(PaL) 등의 프롬프팅(Prompting) 방법을 이용하여 전제-가설-라벨 삼중항을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과, CoT와 PaL 프롬프팅 방법으로 자동 생성된 데이터의 품질이 기존 규칙이나 기본 프롬프팅 방법보다 더 우수하였다.

• Fire Protection Technology
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• s.47
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• pp.5-14
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• 2009

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.340-345
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• 2006

본 논문에서는 인간의 시각(색채)과 그림 표현의 공간구성에 따른 감성과 심리 상태를 파악하기 위하여 색채 정보와 위치 정보를 분석한다. 그리고 분석한 컬러 정보에 퍼지 논리와 퍼지 추론 규칙을 적용하여 감성 상태를 파악하고 분석한 위치 정보에 퍼지 소속 함수를 적용하여 공간 배치에 따른 심리 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 처리 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성 상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간구성에 따른 심리 상태에 적용한 결과, 제안된 감성 처리 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.3
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• pp.203-210
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• 2001

These days data is being collected and accumulated in a wide variety of fields. Stored data itself is to be an information system which helps us to make decisions. An information system includes many kinds of necessary and unnecessary attribute. So many algorithms have been developed for finding useful patterns from the data and reasoning approximately new objects. We are interested in the simple and understandable rules that can represent useful patterns. In this paper we propose an algorithm which can reduce the information in the system to a minimum, based on a probabilistic rough set theory. The proposed algorithm uses a value that tolerates accuracy of classification. The tolerant value helps minimizing the necessary attribute which is needed to reason a new object by reducing conditional attributes. It has the advantage that it reduces the time of generalizing rules. We experiment a proposed algorithm with the IRIS data and Wisconsin Breast Cancer data. The experiment results show that this algorithm retrieves a small reduct, and minimizes the size of the rule under the tolerant classification rate.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.325-328
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• 2004

본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 인간의 내부 감성상태를 추론하고 불필요한 감성상태를 제거할 수 있는 방법을 나타내었다. 그리고 시스템 설계자의 주관적인 관점을 배제하여 보다 객관적인 감성추론을 위해 응용 심리학에서 주로 사용되는 색채심리를 바탕으로 규칙 베이스를 구성하였고, 실험에서 보다 정확한 감성분류를 위해 $\alpha$-cut을 적용하여 불필요한 감성상태를 제거하여 나타내었다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.1
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• pp.28-41
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• 2020

인공지능의 고속화를 위한 인공지능용 혹은 딥러닝용 하드웨어 및 소프트웨어 시스템에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 또한 딥러닝 모델에 따라 다양한 추론 시스템이 끊임없이 연구되고 소개되고 있다. 최근에는 전세계에서 100개가 넘는 회사들에서 인공지능용 추론 칩을 개발하고 있고, 임베디드 시스템에서 데이터센터 솔루션에 이르기까지 다양한 분야를 위한 것들이 존재한다. 이러한 하드웨어의 개발을 위해서 12개 이상의 소프트웨어 프레임 워크 및 라이브러리가 활용되고 있다. 하드웨어와 소프트웨어가 다양한 만큼 이들을 중립적으로 평가하기가 매우 어려운 실정이다. 따라서 업계 표준의 인공지능을 위한 벤치마킹 및 평가기준이 필요한데, 이러한 요구로 인해 MLPerf 추론이 만들어졌다. MLPerf는 30개 이상의 기업과 200개 이상의 머신러닝 연구자 및 실무자들에 의해 운영되고, 전혀 다른 구조를 갖는 시스템을 비교할 수 있는 일관성 있는 규칙과 방법을 제시한다. MLPerf에 의해 제시된 규칙에 의해 2019년도에 처음으로 다양한 인공지능용 추론 하드웨어가 벤치마킹을 수행했다. 여기에는 14개의 회사에서 600개 이상의 추론 결과를 측정하였으며, 30개가 넘는 시스템이 이러한 추론에 사용되었다. 본 원고에서는 MLPerf의 학습과 추론을 중심으로 하여 최근에 개발된 다양한 회사들의 인공지능용 하드웨어, 즉 가속기 들의 성능을 살펴보고자 한다.