• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.588-591
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• 2021

다중추론 질의응답 태스크는 하나의 문서만 필요한 기존의 단일추론 질의응답(Single-hop QA)을 넘어서 복잡한 추론을 요구하는 질문에 응답하는 것이 목표이다. IRQA에서는 검색 모델의 역할이 중요한 반면, 주목받고 있는 Dense Retrieval 모델 기반의 다중추론 질의응답 검색 모델은 찾기 어렵다. 본 논문에서는 검색분야에서 좋은 성능 보이고 있는 Dense Retrieval 모델의 다중추론을 위한 사전학습 방법을 제안하고 관련 한국어 데이터 셋에서 이전 방법과의 성능을 비교 측정하여 학습 방법의 유효성을 검증하고 있다. 이를 통해 지식 베이스, 엔터티 링킹, 개체명 인식모듈을 비롯한 다른 서브모듈을 사용하지 않고도 다중추론 Dense Retrieval 모델을 학습시킬 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.100-102
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• 2006

연구자 간 협업을 지원하기 위한 정보 유통 플랫폼은 통제 가능한 검증된 정보의 유통을 보장하여야 한다. 그렇지만, 기존의 정보 유통 관련 연구들은 어떠한 유형의 정보를 유통시킬 것인가, 또는 어떤 명세로 플랫폼을 설계 할 것인가에만 국한되어 왔다. 본 연구에서는 기존 정보 유통 연구들이나 P2P 시스템들에서 다루지 못한 정보 검증과 추적에 초점을 맞추고 있으며, 연구자들을 위한 추론 서비스 제공까지도 가능한 플랫폼의 설계와 구현을 기술한다. 본 정보 유통 플랫폼을 통해 제공되는 서비스는 연구자들의 자발적 정보 교류를 지원하는 정보 유통 서비스와 단순 정보 검색이나 질의 응답으로 제공하기 힘든 지식 서비스로 구성된다. 지식 서비스는 다시 온톨로지를 이용한 지식화 과정과 시멘틱 웹 기반 추론 엔진을 이용한 추론 서비스로 나누어진다. 특히, 본 연구에서는 기존의 시멘틱 웹 기반 시스템들이 보여주지 못한 동적인 지식 추가와 이를 반영한 추론 과정을 연구자 간 협업 지원 서비스 시나리오에 맞추어 구현하였다. 국가 R&D기반 정보 모델링을 위해 온톨로지를 구축하였으며, 한국과학기술정보연구원 내부 성과 정보 2,300여 건으로부터 얻어진 37,656 RDF Triple들을 이용하여 연구자 네트워크, 연구자 추적, 연구 맵 등 세 가지 추론 서비스를 제공할 수 있도록 하였다. 본 연구는 실제적인 시멘틱 웹기반 정보 유통 플랫폼의 실현 가능성을 보여주었다는 데 그 중요성이 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.171-176
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• 2005

본 논문에서는 진단시스템의 추론성능을 향상시키기 위한 방법으로서, 사례 기반 추론을 통해서 규칙 기반 추론의 단점을 보완하여 성능을 향상시키는 혼합형 추론 모델을 제안한다. 본 모델의 특징은 규칙 기반 추론의 확장성 문제와 규칙화 할 수 없는 예외적인 상황에 대한 문제점을 사례 기반 추론에서 사례로 저장하여 규칙 기반 추론의 단점을 보완하는데 있다. 이런 두 모델의 문제점을 해결하는 과정은 첫째로, 문제에 따라 규칙기반추론 모듈의 베이스를 통해서 적절한 규칙을 적용 후 추론을 적용하여 근접한 해를 얻어낸다. 두 번째로, 규칙베이스에 저장되어 있지 않은 문제에 대해서는 사례 라이브러리를 검색하고 유사성 검사를 통해서 저장된 사례를 찾아 입력된 사례에 적용하여 문제를 해결한다. 셋째로, 해결된 문제에 대해서 수정작업을 통해 사례 라이브러리를 확장한다. 이와 같이 세 과정을 통해 본 논문에서 제안하는 방법론의 성과를 측정하기 위하여 정비 메뉴얼을 규칙화하여 규칙베이스를 구축하였고 전문가들의 경험적인 지식에 대해서는 사례라이브러리로 구축하였다. 또한 지식베이스를 통해서 진단을 수행하고 해결된 문제에 대해서 정확도 검사를 통해 진단의 정확성을 측정하여 혼합형추론엔진의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.261-264
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• 2007

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.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.16 no.2
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• pp.75-81
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• 2007

Previous queue inference has been studied with some limits. Larson's inference engine, which is the basis for this paper, also processed with basic assumption that arrival process is poisson process. Our inference method, which relaxes the poisson process assumption, must be a useful tool for looking into unobservable inside of queueing systems, as well as calculating accurate system performance. This paper employs these inference methods and proves the validity. Then we apply this method to system analysis for more complicated models. At first, we suggest methods to system with known number of servers, then expand to unknown number of servers. For validating our inference approach, we run some simulation models and compare true values with our results.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.69-77
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• 2011

This study is to suggest a methodology to overcome the uncertainty and lack of reliability of data. The fuzzy reasoning model and the neural network model were developed in order to overcome the potential lack of reliability which may occur during the process of data collection. According to the result of comparison with the Poisson regression model, the suggested models showed better performance in the accuracy of the accident frequency prediction. It means that the more accurate accident frequency prediction model can be developed by the process of the uncertainty of raw data and the adjustment of errors in data by learning. Among the suggested models, the performance of the neural network model was better than that of the fuzzy reasoning model. The suggested models can evaluate the safety of signalized intersections in operation and/or planning, and ultimately contribute the reduction of accidents.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.2
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• pp.27-40
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• 2015

Inferring firewall policy is to discover firewall policy by analyzing response packets as results of active probing without any prior information. However, a brute-force approach for generating probing packets is unavailable because the probing packets may be regarded as attack traffic and blocked by attack detection threshold of a firewall. In this paper, we propose a firewall policy inference method using an efficient probing algorithm which considers the number of source IP addresses, maximum probing packets per second and interval size of adjacent sweep lines as inference parameters to avoid detection. We then verify whether the generated probing packets are classified as network attack patterns by a firewall, and present the result of evaluation of the correctness by comparing original firewall policy with inferred firewall policy.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.109-112
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• 2008

OntoCS는 웹 기반 온톨로지 구축 시스템으로써 온톨로지 협업 구축이 가능한 장점이 있으나 구축한 온톨로지의 논리 기반 검색이나 추론 기능을 지원하지 않는다. 그로 인해 구축한 온톨로지의 검증 및 확장 작업을 위해서는 전문가의 수작업이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 OntoCS에 JENA Engine을 탑재하여 구축 중인 온톨로지의 논리 검색을 통한 온톨로지 검증과 온톨로지의 확장 구축 및 관리가 가능한 개선된 OntoCS를 제안하고 개발한다. 그리고 온톨로지 추론 전 후의 온톨로지 요소 비교를 통해 JENA에서의 온톨로지 추론 결과를 OntoCS에 반영할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.115-119
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• 1997

본 논문은 색료의 삼원색인 빨강, 노랑 및 파랑을 적절히 혼합하는 경우에 나타나는 색채를 추론하는 문제에 대하여, 퍼지이론을 적용하여 결과를 추론하는 문제를 다루고 있다. 즉, 인간이 색료의 혼합에 있어서 행하는 과정을 모사한 퍼지규칙을 바탕으로 삼원색의 색료가 일정 분량씩 혼합된 경우, 결과적으로 나타나는 색을 직접 실험을 통하지 않고 추론할 수 있는 시스템을 구축하고 있다. 또한, 구축된 시스템에 대하여 여러 가지 예를 통한 모의 실험을 수행하여 본 연구에서 구축된 색채혼합 시스템의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.515-517
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• 2003

BAN 논리와 같은 논리를 사용한 암호학적 프로토콜의 형식적 검증 방식은 프로토콜들의 다양한 결점들을 분석할 수 있다. 그러나 BAN 논리와 BAN의 확장된 논리들은 명시적 가정과 목적을 통해 프로토콜의 목적 성취 유무만을 추론할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 논리들을 비교 분석하여 메시지 의미를 추론하는 규칙에 대한 정확한 해석에 대해 살펴본다. 그리고 암호학적 프로토콜의 보안 요구사항 중 하나인 메시지 무결성(message integrity)을 논리(logic) 범위에서 추론할 수 있는 방법을 제안한다.