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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.