• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권3호
• /
• pp.307-319
• /
• 2015

현재 대용량 온톨로지를 추론하기 위해 하둡 기반의 분산 클러스터 환경을 구축한 후, 맵-리듀스 알고리즘을 기반으로 추론을 수행하는 방식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 본 논문에서는 분산 클러스터의 메모리 환경에서 대용량 OWL Horst Lite 온톨로지 추론을 위한 기법을 제안한다. 대용량 온톨로지 추론에 사용되는 규칙 기반 추론 방식은 데이터가 더 이상 추론 되지 않을 때까지 트리플 형식으로 표현된 온톨로지에 추론 규칙을 반복적으로 수행한다. 따라서 컴퓨터 디스크에 적재된 대용량의 온톨로지를 대상으로 추론을 수행하면 추론 시스템의 성능이 상당히 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 논문에서는 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 Spark를 기반으로 온톨로지를 메모리에 적재한 후, 추론을 수행하는 기법을 제안한다. Spark에 적합한 OWL Horst Lite 온톨로지 추론 시스템을 구현하기 위해서 대용량 온톨로지를 적절한 크기의 블록으로 분할한 후, 각각의 블록을 분산 클러스터를 구성하는 각 노드의 메모리에 분산 적재하여 작업을 수행하는 방법론을 제안하였다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험하였다. 대표적인 맵-리듀스 기반 온톨로지 추론 엔진인 WebPIE와 비교 실험한 결과, LUBM8000(11억개 트리플, 155GB)에 대해서 WebPIE의 추론 처리량이 19k/초보다 3.2배 개선된 62k/초의 성능 향상이 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.731-737
• /
• 2007

본 논문에서는 계층적인 퍼지추론 기법을 기반으로 한 영양상태 분석 시스템을 제안한다. 제안된 방법에서 계층적인 퍼지 추론 기법은 각 개인의 비만정도와 과거의 영양상태 그리고 식습관 패턴으로부터 영양상태의 변화과정을 분석하기 위해서 사용되었다. 또한 계층 퍼지추론 시스템에서 각 계층의 추론결과들의 신뢰성을 향상시키기 위해서 이전 계층으로부터 얻은 비퍼지화된 추론결과들의 통계적인 정보를 사용하여 다음 계층의 퍼지 소속구간들의 선택방법에 대해서도 논의하였다. 제안된 시스템의 효과성을 보이기 위해서, 65세 이상의 노인 113명의 신체계측 정보와 생화학적 검사로부터 획득한 정보 그리고 영양 밀도 지수(INQ)로부터 영양상태를 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.20-29
• /
• 2003

웹에서 정보의 양이 급속히 증대됨에 따라 자신에게 맞는 정보를 찾는데 더 많은 시간을 투자하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 검색에이전트가 사용자의 선호도나 검색 목적에 따라 개인화된 검색기능을 제공하여야한다. 따라서 검색에이전트가 이러한 기능을 제공하기 위해 본 연구에서는 사용자가 과거에 검색과 관련된 경험적 지식을 축적하고 이 지식을 이용하여 새로운 질의어가 주어졌을 때 가장 관련성이 높은 카테고리 그룹을 결정하는 유사도 평가 방법을 통해 각 개인의 검색성향을 통계적으로 고려한 사례기반 추론기법을 제안한다. 사례기반 추론기법과 다른 일반검색 방법이 함께 적용된 검색엔진에서 실시한 성능 평가는 사례기반 추론기법이 일반 검색 방법에 비해 정확률에서 우수한 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.301-304
• /
• 2000

전자상거래 지원 시스템에서 판매지원 에이전트는 고객의 취향을 파악하여 구매자에게 가장 적절한 상품을 탐색하여 사용자의 만족도를 극대화할 수 있어야 한다. 이에 인공지능 기법에 하나인 사례기반 추론기법을 이용한 판매지원 에이전트와 감성공학을 응용한 신제품 디자인 개발지원 에이전트를 결합한 다중 에이전트 시스템을 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제4권1호
• /
• pp.89-102
• /
• 1998

본 논문에서는 저장조 설계에 필요한 설계용 입력데이타의 자동생성을 위한 지식베이스 구축과 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 지식베이스는 전문가의 오랜 경험을 통해 축적된 지식을 전문가의 도움을 받아 객체지향 모델링 기법들을 이용하여 구축하였으며, 추론기법은 전문가시스템 내에 전향추론 기법과 후향추론 기법을 모두 갖고서 사용자와 지식베이스간의 인터페이스와 사용자가 쉽게 시스템을 사용할 수 있게 하기 위하여 윈도우 환경에서 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 이렇게 개발된 전문가시스템을 과거 수행했던 저장조 설계 프로젝트에 적용해 봄으로써, 비전문가도 전문가의 도움 없이 저장조를 설계할 수 있었으며, 표준화된 절차에 의하여 설계함으로써 설계상의 오류를 줄일 수 있었고, 약 88%의 비용을 감소시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권10호
• /
• pp.51-57
• /
• 2016

본 논문에서는 에너지관리의 효율성 향상을 위하여 데이터 추론기법과 클라우드 호스팅 기법을 활용한 최적의 에너지 관리시스템을 제안하였다. 에너지 절약 및 효율적인 관리 기법이 에너지 생산 및 공급을 줄이기 위해서 매우 유용하다는 점에 대한 관심이 부각되고 있다. 에너지 관리시스템은 컴퓨터를 사용하여 합리적인 에너지 이용과 함께 쾌적하고 기능적인 업무 환경을 효율적으로 유지 보전하기 위한 제어 관리시스템을 의미한다. 제안 시스템은 에너지관리를 위해 다양한 설비를 제어하고, 에너지 소비 환경의 변화로부터 추론을 위한 데이터를 획득하며, 에너지를 사용하는 환경의 변화에 최적으로 적응함으로써 효율적인 에너지 관리가 가능하도록 구현되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 대상 설비에 대한 추론엔진이 작동하는 서버에서 월간 전력사용량을 고려한 실험을 실시하였고, 그 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.287-295
• /
• 2007

본 연구에서는 한국종합주가지수 (KOSPI)의 예측을 위하여 사례기반추론에서의 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 자료편집기법을 제안한다. 사례기반추론은 복잡한 문제 해결에서의 편의성과 강점으로 인하여 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 사례기반추론은 다른 기계학습기법에 비하여 낮은 예측정확도를 나타내기에 비판을 받아 왔다. 일반적으로 사례기반추론으로부터 성공적인 성과를 도출하기 위해서는 주어진 문제에 유용한 선행 사례를 효과적으로 추출하는 것이 핵심이다. 그러나 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출방법을 설계하는 것은 여전히 논란이 있는 연구 주제이다. 본 연구에서는 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출을 위하여 유전자 알고리즘이 동시에 속성 가중치와 적합한 사례를 선택하는 것을 최적화한다. 본 연구에서는 제안된 모형을 주식시장분석에 응용한다. 실험결과는 유전자 알고리즘 접근법이 사례기반추론에서 유망한 사례편집기법이라는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
• /
• pp.237-240
• /
• 2007

본 논문에서는 유전자 발현데이터로부터 유전자 조절네트워크를 추론하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 근래에 유전자 알고리즘을 이용하여 유전자 조절네트워크를 추론하려는 시도가 있었으나 그리 성공적이지 못하였다. 우리는 본 논문에서 유전자 조절네트워크를 보다 효율적으로 추론할 수 있게 하기 위하여 새로운 유전자 인코딩 기법을 개발하여 적용하였다. 선형 유전자 조절네트워크로 모델링 된 인공 유전자 조절네트워크를 사용하여 실험한 결과 대부분의 경우에 있어서 주어진 인공 유전자 조절네트워크와 유사한 네트워크를 추론하였으며 완전히 동일한 유전자네트워크를 추론하기도 하였다. 향후 실제 유전자 발현 데이터를 이용하여 추론해 보는 것이 필요하다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.217-242
• /
• 2006

본 연구는 국내 문헌정보학분야의 대표적인 4개 학술지에 2001부터 2004까지 발표된 792편의 연구논문 중 추론통계를 사용한 86편의 연구논문에서 활용한 데이터 수집방법과 추론통계기법을 비평적으로 고찰하였다. 표집방법별로 그리고 신뢰도검사와 가설과 모형의 검정에 사용된 통계기법별로 대표 연구논문을 소개하고, 사용된 기법으로 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 보인 문제점들을 논의하였다. 분석된 연구에서 표집방법으로는 확률표집보다는 비확률표집이 주로 사용되었으며, 질문지를 이용하여 데이터를 수집한 연구의 평균응답률은 74.47%로 분석되었으나, 응답률이 낮을 경우 무응답으로 인한 표집과정의 오류를 밝히려는 노력은 부족한 것으로 파악되었다. 추론통계기법 중 특히 신뢰도검사, 교차분석, 다중회귀분석, 요인분석, 다차원척도를 사용하는데 문제가 있는 것으로 분석되었다.

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