• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.587-591
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• 2004

수많은 데이터로부터 우리가 이용할 수 있는 의미 있는 연관성 규칙을 찾는 것은 대단히 중요하다. 연관성 규칙은 데이터베이스의 각 트랜잭션을 분석하여 이에 대한 각종 측정치를 수집하여 이루어지는데 대단히 많은 시간과 노력을 요한다. 본 논문에서는 통계적 추론을 이용하여 탐색도중 주어진 조건을 만족하는 항목에 대하여 의사결정을 내려 탐색시간은 단축할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 추론에 따른 오류발생을 최소화 할 수 있는 기법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.30-32
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• 2008

이 논문에서는 생성시스템 규칙 조건부의 일부만 입력 사실로 주어져도 행동부를 실행하여 유용한 결과를 제시할 수 있는 방법을 제안한다. 규칙 또는 페트리 넷의 변이(transition)의 격발(firing) 규칙을 개선하여 고안된 이 방법은 퍼지 추론이 추구하였지만 이루지 못한 불확실, 불충분한 조건을 통한 결론 도출이라는 과제의 매우 실용적인 해답이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.48-57
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• 2001

퍼지 논리의 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링 하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경 논리망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리망을 기반으로 하는 추론네트워크를 확장하여 퍼지 추론 네트워크를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용한다. 퍼지 추론 네트워크상에서 퍼지규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1138-1146
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• 1996

퍼지 논리는 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편, 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경논리망 (neural logic network)을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경논리망을 기반으로 하는 추론 네트워크를 확장하여 퍼지추론 네트워크(fuzzy inference network)를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙 (propagation rule)을 보완하여 적용한다. 퍼지추론 네트워크 상에서 퍼지 규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해서 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교·평가한다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제5권1호
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• pp.13-37
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• 1998

인터넷 등의 컴퓨터 통신 네트워크의 발달로 인하여 분산된 정보자원의 공유를 통한 자원에 대한 재사용성의 필요성이 대두되었다. IRD(Information Resource Dictionary)는 조직 내에서 관련된 모든 정보에 대한 데이터가 논리적으로 중앙화된 정보저장소(repository)이다. IRD 내의 데이터는 다른 데이터를 기술하므로 이른바 메타 데이터라고 하기도 한다. IRD의 사전(dictionary) 요소는 정보자원의 종류, 정보자원의 의미, 정보자원의 논리적 구조, 정보자원의 위치, 그리고 정보자원의 접근방법 등을 기술한다. FIPS ANSI의 IRDS는 이항 관계를 이용하여 무결성 제약조건을 표현하므로 제약조건 규칙의 표현과 일반적인 추론 규칙의 표현이 제한되어 있으며, 다양한 형태의 무결성 제약조건의 표현과 IRD와 관련된 여러 정보의 도출 또는 추론 및 관리에 관한 사항은 IRD 응용 고유의 문제로 간주하여 언급하고 있지 않다. 한편, FIPS IRDS는 사용자가 SQL 및 IRD에 대한 전문적 지식이 없이는 사용자 질의 작성이 어려운 점등에 대한 문제점을 안고 있다. 본 논문은 FIPS IRDS의 기본모델에서 정보자원 표현, 정보자원들간의 관계, 정보자원의 관리 정보 구분을 명확히 하기 위해 정보자원 모델을 정보자원 표현요소와 정보자원 관리요소의 두 부류로 나누어 구분하고, 각 부류에 대한 자격 질의(competency question)를 통하여 유추된 요소들을 FIPS ANSI IRDS 기본 모델의 스키마 기술 레벨과 스키마 레벨에 첨가함으로써 그 기본 모델을 확장한다. 그리고, FIPS ANSI IRDS가 제공하는 IRD 기술과 관리 기능을 그대로 포함하면서 앞에서 문제점으로 지적된 제약조건 표현과 추론규칙 표현을 위하여 확장된 기본 모델을 중심으로 각 레벨의 구성 요소들의 형식적 의미(formal semantics)와 레벨 내 혹은 레벨 구성요소들간의 관계성(relationship), 그리고 제약조건의 표현과 질의 추론 규칙들을 식별하여 FOPL(First Order Predicate Logic)로 표현한다. 또한, 본 논문은 FOPL로 표현된 predicate들과 규칙들을 구현하기 위하여 Prolog로 변환하기 위한 이론적 방법론을 제시하고 정보자원 관리를 위한 기본 함수들과 스키마 진화(schema evolution)를 위한 방법론을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권2호
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• pp.125-133
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• 2009

RDF(Resource Description Framework)는 시맨틱 웹에서 메타 정보를 기술하는 온톨로지 언어로 많이 사용되고 있다. 온톨로지는 실세계에 대한 모델링을 기반으로 하기 때문에 끊임없이 갱신이 발생한다. 이런 갱신을 찾고 분석하는 일은 지식 관리 시스템에서 핵심이 된다. 기존의 RDF 모델에 대한 변경 탐지 기법들은 구조적 변경에 초점을 두었으나 RDFS 함의 규칙을 적용하여 좀 더 작은 크기의 변경 부분을 찾는 연구들이 소개되고 있다. 하지만 RDF 모델의 추론은 데이타 크기와 시간의 증가에 영향을 미친다. 본 논문에서는 RDFS 함의 규칙을 효율적으로 사용하는 변경 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후방향 전진 추론 기반으로 모델 일부분에만 추론을 적용하여 변경 내용을 계산한다. 실제 사용하는 RDF 데이타들을 사용하여 기존의 변경 탐지 기법과의 비교 실험을 통해 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 인지과학
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• 제1권2호
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• pp.347-360
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• 1989

Knowledge의 믿음이 추론 모형은 기존의 모형들이 갖고 있는 단점들을 해결하였으나,단순한 믿음에 대해서만 증명 기법을 제시하고 있고,여러가지 추론 규칙 스키마가 존재한느 믿음과 지식 시스템에 대해서는 증명 기법을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 여러가지 추론 규칙 스키마가 존재하는 지식과 믿음의 통일된 증명 기법을 제시하였으며,이의 정당성과 완전성을 증명하였다.이 증명 기법은 과거의 기능체계 모형으로는 표현할수 없는 추론 규칙 스키마들까지도 처리가 가능하다. 또한,이 증명 기법을 사용하는 정리 증명 시스템을 구현함으로써 이의 실용성과 유용성을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.75-82
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• 2008

기존의 대기행렬시스템 추론에 관한 연구들은 서비스시작시점과 서비스종료시점을 이용하여 수행되었다. 그러나 서비스시작시점은 시스템 내부 관측치로서 실제로 관측하기 어려울 때가 많다. 본 논문에서는 서비스시작시점 대신 외부 관측치인 도착시점을 이용하여 대기행렬시스템을 추론한다. 도착 및 이탈시점에 근거한 대기행렬 모형의 분석은 서비스시작시점의 결정이 관건이다. 본 연구의 선행연구로서 선입선출 및 후입선출 시스템에 대한 서비스시작시점의 결정방법은 이미 개발되었다. 본 논문에서는 임의순서규칙 대기행렬시스템으로 추론 범위를 확장한다. 구하고자 하는 성능척도는 평균대기시간과 평균서비스시간이며 이들의 분산을 구함으로써 통계적 분석기법의 사용이 가능하도록 하였다. 마지막으로 시뮬레이션 결과로부터 얻은 데이터를 이용하여 본 연구의 추론방법을 적용함으로써 그 타당성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.293-298
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• 2000

대단히 많은 수의 퍼지 규칙을 갖거나 대용량의 퍼지 데이터를 갖는 퍼지 전문가 시스템 또는 퍼지 데이터베이스 시스템에서는 많은 추론 시간을 요구한다. 따라서 이러한 추론 시간을 줄이기 위해서는 고성능 병렬 퍼지 컴퓨팅 환경을 필요로 한다. 본 온문에서는 병렬 컴퓨팅 환경에서 병렬 퍼지 추론 기법을 제안한다. 여기에서 퍼지 규칙은 분산되어 있고 동시에 수행된다. ONE_TO_ALL 알고리즘은 모든 노드에 퍼지 입력 백터를 broadcasting하는데 사용한다. MIN/MAX 연산의 결과는 ALL_TO_ONE 알고리즘에 의해 출력 프로세서로 전송된다. 퍼지 규칙 또는 데이터의 병렬 처리로 인해, 병렬 추론 알고리즘은 효과적인 병렬성의 추출 및 속도 향상을 가져온다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.360-362
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• 2012

교통수단의 발달과 생활수준의 향상으로 도로에 차량이 많이 늘어나고 교통사고가 많이 발생함에 따라, 교통사고 자동인식 시스템에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라의 위치에 따라 두 객체의 관심영역 사이의 겹침을 해석하는 것이 달라져 규칙이 변하는 것을 방지하고, 사람의 추론과정과 같이 교통사고를 퍼지 규칙으로 모델링하여 획득한 데이터가 부정확할 경우에 발생하는 잘못된 추론을 보정하기 위한 퍼지 규칙기반 시스템을 제안한다. 카이스트 삼거리에서 촬영한 9개의 사고 시나리오 데이터에 대해 실험하여 DR 87.34%, CDR 89.13%, FAR 10.75%의 결과를 얻었고, 이를 기존의 규칙기반 시스템, 규칙-확률 시스템과 비교하였다.