• Journal of KIISE
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• v.42 no.12
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• pp.1561-1567
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• 2015

Abstract Semi-supervised learning is an area in machine learning that employs both labeled and unlabeled data in order to train a model and has the potential to improve prediction performance compared to supervised learning. Graph-based semi-supervised learning has recently come into focus with two phases: graph construction, which converts the input data into a graph, and label inference, which predicts the appropriate labels for unlabeled data using the constructed graph. The inference is based on the smoothness assumption feature of semi-supervised learning. In this study, we propose an enhanced label inference algorithm by incorporating the importance of each vertex. In addition, we prove the convergence of the suggested algorithm and verify its excellence.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.3
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• pp.56-66
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• 1998

본 논문에서는 보상 신호를 이용하는 근사 추론에 기반한 개선된 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 근사 추론을 위한 인위적인 퍼지 규칙의 생성이나 소속함수의 정의 없이 자동적으로 퍼지 논리 제어기를 구성할 수 있다. 제안된 퍼지 논리 제어기를 cart-pole 제어에 적용하여 기존의 방법들과의 비교를 통해 제시한 방법의 유용성을 검증한다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.14
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• pp.197-215
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• 2001

최근 수학적 사고력 연구가 구체적 수학내용에 기반한 활동과 조작에 대한 연구보다는 활동이나 조작을 통한 결과로 수학적 사고력에 접근하는 일회성 연구로 이루어지는 경향이 있다. 본고에서는 교육 내용을 선정하기 위해 학교수학에서 아동들이 어떤 수학적 사고를 하는데 장애을 겪는지에 주목하여, 이러한 장애를 극복하는 것을 통해 수학적 사고력의 신장을 생각해보고자 하였다. 이에 대수에서는 문자도입에 따른 추상적 상징의 수용과 이용부분에서, 기하에서는 논증기하의 증명도입과정에서 형식적, 연역적 사고 시작으로 아동이 수학적 사고에 어려움을 겪는다는 사살에 주목하였다. 특히 논증 기하의 연역적, 형식적 증명은 논리와 추론이 바탕이 되어야 한다. 그런데 논리와 추론은 고등학교 1학년과정 집합과 명제부분에 들어있어 아동은 논리와 추론에 대한 어떤 경험도, 교육도 받지 않은 상태에서 증명을 하게 된다. 이에 교육 내용으로 수학적 사고력을 신장을 위해 가장 필요한 내용이 논증 기하가 도입되기 이전에 초등학교 5,6학년 아동을 대상으로한 논리와 추론교육이라고 본다. 또한 교육 방법으로는 컴퓨터를 이용한 교육공학적 접근을 하고자 하였다. 교육공학적 접근이 적극 권장되는 교육적 현실과 정규교육과정에서 이를 받아들일만한 시간적 여유가 없음을 감안하여, 교과 내용과 연계된 컴퓨터 교육을 제안하는 바이다. 이에 논리 및 추론 교육은 컴퓨터 교육으로 초등학교의 특기적성 시간이나 정규수업 시간에 이용할 것을 제안한다. 논리와 추론교육을 위해 무엇을 어떻게 가르칠 것인가에 대한 답으로 논리와 추론교육에 적합한 수학적 내용으로 크게 이산수학과 중등 기하의 초등화하여 탐구하도록 하는 내용을, 교육 방법 측면에서는 논리와 추론 교육을 위한 LOGO 기반 마이크로월드를 설계, 이용하여 수학적 사고력을 신장시키고자 한다. 여기까지가 수학적 사고력을 위한 가능성을 모색한 것이라면 후속연구로 이러한 가능성을 실험연구로 검증하고자 한다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.852-859
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• 2015

As the amount of knowledge information significantly increases, a lot of progress has been made in the studies focusing on how to reason large scale ontology effectively at the level of RDFS or OWL. These reasoning methods are divided into TBox classifications and ABox realizations. A TBox classification mainly deals with integrity and dependencies in schema, whereas an ABox realization mainly handles a variety of issues in instances. Therefore, the ABox realization is very important in practical applications. In this paper, we propose a realization method for analyzing the constraint of the specified class, so that the reasoning system automatically infers the classes to which instances belong. Unlike conventional methods that take advantage of the object oriented language based distributed file system, we propose a large scale ontology reasoning method using spark, which is a functional programming-based in-memory system. To verify the effectiveness of the proposed method, we used instances created from the Wine ontology by W3C(120 to 600 million triples). The proposed system processed the largest 600 million triples and generated 951 million triples in 51 minutes (696 K triple / sec) in our largest experiment.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.9
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• pp.674-685
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• 2014

The Knowledge service system needs to infer a new knowledge from indicated knowledge to provide its effective service. Most of the Knowledge service system is expressed in terms of ontology. The volume of knowledge information in a real world is getting massive, so effective technique for massive data of ontology is drawing attention. This paper is to provide the method to infer massive data-ontology to the extent of RDFS, based on cloud computing environment, and evaluate its capability. RDFS inference suggested in this paper is focused on both the method applying MapReduce based on RDFS meta table, and the method of single use of cloud computing memory without using MapReduce under distributed file computing environment. Therefore, this paper explains basically the inference system structure of each technique, the meta table set-up according to RDFS inference rule, and the algorithm of inference strategy. In order to evaluate suggested method in this paper, we perform experiment with LUBM set which is formal data to evaluate ontology inference and search speed. In case LUBM6000, the RDFS inference technique based on meta table had required 13.75 minutes(inferring 1,042 triples per second) to conduct total inference, whereas the method applying the cloud computing memory had needed 7.24 minutes(inferring 1,979 triples per second) showing its speed twice faster.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.559-564
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• 2006

최근에 들어서 생체신호분석을 통하여 여러 가지 사용자 상태를 파악하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 대표적인 것이 GSR(전기피부반응, galvanic skin response), BVP(blood volume pressure), 호흡 등의 생체신호가 사람의 흥분 정도, 정신적 부담, 감정변화에 따라 달라지는 특성을 활용하는 것이다. 본 연구에서는 디지털 TV, 혹은 IPTV 의 컨텐츠를 감상하는 환경 하에서 시청자의 생체신호의 변화 패턴을 분석하여, 그 분석 결과로부터 TV 프로그램이나 디지털 컨텐츠에 대해 시청자가 느끼는 만족도, 집중도, 흥미 여부 등을 추론하고자 하였다. 즉, 주어진 컨텐츠를 감상하는 동안 시청자로부터 얻어낸 생체신호를 분석한 시청 정보 데이터가 프로그램에 대한 선호도와 관련을 가질 수 있는지 검증한 기초 연구 결과를 제시한다. 또한 이 결과를 통해 프로그램에 대한 시청자의 반응을 객관적으로 측정하고 실시간으로 반영할 수 있도록 하는 TV 프로그램 추천 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.604-607
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• 2022

본 논문은 사용자의 질의에 대한 답변을 제공하는 질의 응답 시스템에서, 제공하는 답변이 사용자의 질의에 대하여 문서에 근거하여 올바르게 대답하였는지 검증하는 QDR validator에 대해 기술한 논문이다. 본 논문의 과제는 문서에 대한 주장을 판별하는 자연어 추론(Natural Language inference, NLI)와 유사한 과제이지만, 문서(D)와 주장(R)을 포함하여 질의(Q)까지 총 3가지 종류의 입력을 받아 NLI 과제보다 난도가 높다. QDR validation 과제를 수행하기 위하여, 약 16,000 건 데이터를 생성하였으며, 다양한 입력 형식 실험 및 NLI 과제 데이터 추가 학습, 임계 값 조절 실험을 통해 최종 83.05% 우수한 성능을 기록하였다

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.6
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• pp.36-41
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• 2001

SW이란 컴퓨터가 스스로 웹상의 자료를 처리할 수 있도록 하기 위한 차세대 지능형 웹을 말한다. 현재 웹을 무시하고 전혀 새로운 웹을 만들고자 하는 시도가 아니고 현재까지 검증된 기술에 추가적인 기능을 부가하여 추론 등의 기능을 구현하고자 하는 시도이다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.3
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• pp.119-147
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• 2007

Actually a diffusion of a semantic web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in semantic web application is construction of the ontology which contents itself with characteristics of semantic web. Proposed a suitable a method of building web ontology for characteristics or semantic web and web ontology as we compared the existing ontology construction ana ontology construction techniques proposed for web ontology construction, and we analyzed. And modeling old ontology to bases to description logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established inference-based web ontology according to proposed ways. Verified performance of ontology established through ontology inference experiment. Also established an web ontology-based intelligence image retrieval system, to experiment systems for performance evaluation of established web ontology, and present an example of implementation of a semantic web application and utilization. Demonstrated excellence of a semantic web application to be based on ontology through inference experiment of an experiment system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.296-301
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• 2012

Currently, in order to develop an intelligent search engine to help users retrieve information effectively, many metodes have been used. The effective retrieval methods of these methods use ontology technology. Ontology technology is the core of the Semantic Web. In the Semantic Web, ontology technology can be used to retrieve related information through the inference engine more accurately and simply on the Semantic Web. In this paper, we implement and design college information retrieval based on ontology to retrieve college class, graduate school class and person class. We have collected the hierarchy structure about the College, graduate school and person informations, and we have used protege editor of the ontology developing tool to design some ontologies with the College informations collected. We also tested the designed ontology with the Inference Engine(Pellet) of protege editor, and implemented college information retrieval system using Inference Engine(Jena) for web services.