본 논문에서는 가중 퍼지 페트리네트에 기반을 둔 규칙기반시스템을 위한 가중 퍼지 후진추론 알고리즘을 제안한다. 규칙기반시스템에 있는 퍼지 생성규칙은 가중 퍼지 페트리네트로 모형화된다. 여기에서 퍼지 생성규칙에 나타나는 퍼지 명제의 진리값과 규칙의 확신도는 퍼지 숫자로 표현한다. 그리고 규칙에 나타나는 퍼지 명제의 가중값도 퍼지 숫자로 표현하다. 제안한 가중 퍼지 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 초기노드까지 후진추론 통로를 생성한 후 목표노드의 확신도를 계산한다. 우리가 제안한 알고리즘은 규칙기반시스템이 더 유연하고 사람과 같은 방법으로 가중 퍼지 후진추론을 하는 것을 가능하게 한다.
퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이었다. 본 논문에서는 퍼지 규칙에서 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지규칙의 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 기존의 규칙 감축 방법에 따른 출론 결과와 비교 검증하였다.
본 논문에서는 구간값 퍼지집합 추론의 퍼지 Pr/T 네트 표현을 제안한다. 여기에서 퍼지생성규칙은 지식표현을 위해 사용하고, 퍼지생성규칙의 믿음값은 구간값 퍼지집합으로 표현한다. 제안한 구간값 퍼지집합 추론 알고리즘은 퍼지생성규칙의 전제부와 결론부에 있는 퍼지개념에 따라서 적절한 믿음값평가함수를 사용하기 때문에 다른 방법보다 사람이 사용하는 직관과 추론에 더 가깝다.
지능 홈-케어 시스템 또는 외부 통신 채널의 환경 인식이 가능한 모바일 통신기기와 같은 상황 인식 시스템이 외부 상태를 감지하여 현재 상창을 인식하고 대처하기 위해서는 수 백개 이상의 규칙들을 이용한 추론을 필요로 한다. 이들 규칙들의 효과적인 추론을 위해서는 룰-베이스 시스템에 기반을 둔 추론 기법을 적용시킬 수 있다 이 룰-베이스 시스템의 추론 규칙의 매칭을 위해서 RETE 알고리즘이 사용되어 왔다. 하지만 RETE 알고리즘은 그 특성상 Von Neumann 구조의 컴퓨터 시스템에서는 규칙의 증가에 따른 그 성능의 저하가 필연적이다. 본 논문에서는 RETE 네트워크를 이용한 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 RETE 네트워크 하드웨어 가속기의 구조에 대해서 논한다. 이 RETE 네트워크 하드웨어 가속기은 Von Neumann의 구조적 제약점을 병렬처리 구조를 사용하여 제거하였다.
본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.
W3C에서는 온톨로지의 표준 언어로 OWL(Web Ontology Language)을 발표하였고 이를 활용한 온톨로지가 다양한 곳에 적용되어 구축이 되고 있다. 하지만, DL(Description Logic)기반인 OWL언어가 표현할 수 있는 규칙의 한계로 인하여 이를 확장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통하여 W3C에서는 OWL과 RuleML(Rule Markup Language)을 통합하여 규칙(Rule)에 대한 표현력이 더욱 향상된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 언어를 제안하였다. 현재 이러한 연구는 OWL, SWRL 온톨로지 언어를 활용하고 Racer, Jess와 같은 엔진을 통하여 추론을 하는 형태로 활성화 되어 가고 있다. 하지만 이러한 형태로 온톨로지를 구축하는데 있어서 Racer를 이용한 DL추론, Jess를 이용한 Rule-base추론이 병행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 온톨로지를 추론하기 위한 엔진으로 Racer와 Jess의 병행이 아닌, Jess를 이용하여 DL기반언어인 OR온톨로지를 추론하는 것 뿐 만 아니라 SWRL언어의 규칙 또한 추론할 수 있도록 한다. 이러한 시스템을 구축하기 위해 OWL을 Jess언어를 이용하여 추론할 수 있도록 개발된 OWLJessKB라는 툴과 SWRL언어를 추론하기 위해 Jess언어로 변환하여 이를 추론하는 SWRL Factory, 그리고 이출 이용하여 통합 추론하기 위한 세가지 통합 추론 플랫폼을 제안한다.
본 논문에서는 가중 퍼지 Pr/T 네트에 기반을 둔 규칙기반시스템을 위한 가중 퍼지 추론알고리즘을 제안한다. 이때 퍼지 생성규칙의 확신도, 규칙에 나타나는 술어의 진리값과 술어의 중요도를 나타내는 가중값을 퍼지 숫자로 표현한다. 제안한 추론알고리즘은 퍼지 생성규칙에 있는 술어의 중요도에 따라 부여한 가중값을 이용하여 추론하기 때문에 $\circled1$ 술어의 가중값 없이 퍼지 생성규칙의 확신도만을 기반으로 단순하게 min과 max 연산을 하거나[10], $\circled2$ 술어의 가중값 없이 퍼지 생성규칙에 있는 퍼지 개념에 따라 믿음값 평가함수로 퍼지 생성규칙의 믿음값을 평가하는[12] 방법보다 더 유연하고 사람의 직관과 추론에 가깝다.
문장 서술의 일관성이나 진 위를 신속 정확히 파악하기 위해서 컴퓨터의 힘을 빌릴 수 있다. 따라서 문장논리의 컴퓨터프로세싱으로 문장 전체 서술의 일관성이나 진 위를 신속 정확히 파악하기 위한 연구가 있을 만하다. 이런 필요에 따라 본 연구에서는 컴퓨터프로세싱과정을 기획하고, 그 프로세싱에 필요한 테이블을 작성하고, 그리고 5개 논리규칙의 테이블을 우선 개발하여 활성화해본다. 그래서 차후 연구에서 10개의 기본추론규칙과 11개의 파생추론규칙 각각의 테이블을 개발하고, 그 다음 개발된 테이블들을 활성화하여 구축한 DB 위에 서버 프로그래밍 JSP와 클라이언트 프로그래밍 JAVA를 이용하여 문장논리규칙을 프로세싱하는 토대를 마련한다. 2장에서 프로세싱과정의 기획은 먼저 논리연산테이블을 탐색해서 논리규칙과 추론규칙을 공식으로 구분하고, 공식에 사용할 조합을 구분해서 순번으로 열거하는 작업을 하도록 하여, 변수 테이블, 논리기호 테이블, 입력처리 테이블을 작성한다. 그래서 차후 연구에서 주어부와 술어부를 활성화한 DB 위에 서버 프로그래밍 JSP와 클라이언트 프로그래밍 JAVA를 이용하여 문장의 참 거짓을 판명하도록 준비한다. 3장에서는 2장에서 작성 준비한 테이블을 참고해서 문장논리를 위해 명제적 계산, 문장논리 계산 혹은 진술논리 계산에 사용되는 5개의 논리규칙 즉, 이중부정규칙, 드모르간규칙, 교환규칙, 결합규칙 그리고 분배규칙 모두의 테이블을 개발하고, 마지막 4장에서는 개발한 테이블의 활성화로 DB 구축과 더불어 논리규칙 프로세싱하는 단계까지 이론적 구상을 해본다.
RGB 모델을 통한 정적인 추론 규칙을 적용한 기존의 색채 정보 인식 방법은 RGB모델이 가지는 인간 시각과의 괴리감과 특정한 환경에서만 적용할 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 HSI 모델을 적용하여 색채에 대한 인간 인식 과정과 유사한 형태의 추론 방식과, 사용자에 의해서 추론규칙을 추가, 수정, 삭제 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 H, S, I 각각의 소속구간에 대하여 H는 Sine, Cosine 함수를 사용하여 소속구간을 설계하였으며, S, I는 삼각 타입의 소속 함수로 설계하였다. 설계된 각각의 소속구간에 대하여 소속구간 병합을 적용하여 소속도를 계산하고, 계산된 결과들은 미리 제시된 추론규칙에 적용하여 색채를 추론한다. 제안된 두 가지 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 비교적 직관적이며 효율적인 형태로 결론을 도출할 수 있음을 확인하였다.
인터넷이 발전함에 따라 폭발적으로 증가하는 웹 데이터를 효율적으로 관리하는 방법이 요구되었으며, 기존 웹에 대한 대안으로 제시된 것이 시멘틱 웹이다 시멘틱 웹에서 단순 단어의 나열로 검색하는 방법을 사용하는 것이 아닌 온톨로지 추론을 이용하여 사용자가 입력한 쿼리에 대한 의미를 찾아내는 방법이다. 이 논문에서는 기본적으로 온톨로지에서 제공하는 기본 공리 이외에 부가적인 추론규칙을 만들어 추가하고 추가된 추론규칙을 이용하여 웹 온톨로지와 연관된 지식창고(Knowledge Base)를 확장하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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