• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.157-159
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• 2004

시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.59-61
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• 2023

본 논문에서는 감정 분류 성능 향상을 위한 초거대 언어모델로부터의 추론 데이터셋 활용 방안을 제안한다. 이 방안은 Google Research의 'Chain of Thought'에서 영감을 받아 이를 적용하였으며, 추론 데이터는 ChatGPT와 같은 초거대 언어 모델로 생성하였다. 본 논문의 목표는 머신러닝 모델이 추론 데이터를 이해하고 적용하는 능력을 활용하여, 감정 분류 작업의 성능을 향상시키는 것이다. 초거대 언어 모델(ChatGPT)로부터 추출한 추론 데이터셋을 활용하여 감정 분류 모델을 훈련하였으며, 이 모델은 감정 분류 작업에서 향상된 성능을 보였다. 이를 통해 추론 데이터셋이 감정 분류에 있어서 큰 가치를 가질 수 있음을 증명하였다. 또한, 이 연구는 기존에 감정 분류 작업에 사용되던 데이터셋만을 활용한 모델과 비교하였을 때, 추론 데이터를 활용한 모델이 더 높은 성능을 보였음을 증명한다. 이 연구를 통해, 적은 비용으로 초거대 언어모델로부터 생성된 추론 데이터셋의 활용 가능성을 보여주고, 감정 분류 작업 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 제시한 방안은 감정 분류뿐만 아니라 다른 자연어처리 분야에서도 활용될 수 있으며, 더욱 정교한 자연어 이해와 처리가 가능함을 시사한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.214-219
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• 2007

생성 규칙(Production Rule)과 이를 기반으로 하는 규칙 엔진(Rule Engine)을 기반으로 한 OWL 추론 엔진은 메타 규칙((Meta Rule)에 의존해 왔다. 메타 규칙은 OWL의 의미론 (Semantics)을 표현하기 용이하여 보다 손쉽게 OWL 추론 엔진을 구현할 수 있다는 장점을 제공하였으나 OWL 추론 성능에 있어 추론 속도와 대용량 온톨로지 처리 측면에서 모두 만족할 만한 성과를 얻지 못하였다. 본 논문은 DLP(Description Logic Programming)의 번역 접근법을 기반으로 한 번역 규칙(Translation Rules)을 메타 규칙과 혼용하는 OWL 추론 기법을 소개한다. LUBM 벤치마크를 통해 이 기법이 메타 규칙만을 이용했을 때 보다 100% 이상 추론 성능을 향상시켰을 뿐 아니라 메모리 사용량도 대폭 축소시켰음을 확인할 수 있었다. 또한, 번역을 통해 제한없는 차수 제약(Cardinality Restriction) 관련 추론을 지원하는 등 보다 넓은 범위의 OWL 추론을 지원할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.195-198
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• 2005

최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.928-935
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• 2009

온톨로지 스키마 추론은 개념의 정합성을 테스트하고 계층구조를 자동으로 생성해 준다. 이를 위해 개념의 검색과정은 반드시 수행하여야 한다. 온톨로지 스키마 추론은 온톨로지에 정의된 모든 개념들간의 포함관계를 테스트함으로써 수행된다. 이러한 포함관계 테스트 결과는 개념의 완전 그래프 생성여부에 따라 결정되며 이는 추론의 전체적인 성능에 결정적인 영향을 준다. 일반적으로 완전 그래프 생성 과정은 복잡도가 높은 과정으로 알려져 있으며 이는 낮은 추론성능을 유발시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 개념들간의 포함관계 테스트시 개념의 향상된 검색방법을 통해 불필요한 포함관계 테스트를 생략함으로써 온톨로지 스키마 추론의 성능을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. 이 향상된 검색방법은 개념의 포함관계 테스트 결과를 정의상 연관된 다른 개념에 전파함으로써 이루어진다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.151-162
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• 2006

W3C의 권고안인 RDF Semantics는 RDFS 추론에 사용할 RDFS 함의 규칙을 제안하였다. 널리 사용되고 있는 RDF 저장소 시스템인 Sesame는 전방향 추론 방식을 사용하여 RDBMS 기반 RDFS 추론을 지원한다. Sesame의 전방향 추론 전략을 사용할 때에는 데이타 저장 시에 추론을 하기 때문에 추론 성능이 데이타 저장 성능에 영향을 미친다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 RDBMS 기반의 전방향 추론 엔진의 성능 향상을 위한 RDFS 함의 규칙 적용 순서를 제안한다. 제안한 규칙 적용 순서는 추론 과정을 대부분의 경우 추론 과정의 반복 없이 한번에 끝낼 수 있도록 하며 완벽한 추론 결과를 보장한다. 또한 앞서 적용한 규칙에 의해 생성된 결과를 추측할 수 있어 추론 과정에서 중복된 결과 생성을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 실제 사용하는 RDF 데이타들을 사용하여 Sesame와의 추론 성능을 비교하며 제안한 방법이 RDFS 추론 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1316-1319
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• 2015

본 논문에서는 대규모 분산 병렬 컴퓨팅 환경인 하둡 클러스터 시스템을 이용하여, 공간 객체들 간의 위상 관계를 효율적으로 추론하는 대용량 정성 공간 추론기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 추론 작업의 순차성과 반복성을 고려하여, 작업들 간의 디스크 입출력을 최소화할 수 있는 인-메모리 기반의 아파치 스파크 프레임워크를 이용하여 개발하였다. 따라서 본 추론기에서는 추론의 대상이 되는 대용량 공간 지식들을 아파치 스파크의 분산 데이터 집합 형태인 PairRDD와 RDD로 변환하고, 이들에 대한 데이터 오퍼레이션들로 추론 작업들을 구현하였다. 또한, 본 추론기에서는 추론 시간의 많은 부분을 차지하는 이행 관계 추론에 필요한 조합표를 효과적으로 축소함으로써, 공간 추론 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 대용량의 공간 지식 베이스를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 정성 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.634-636
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• 2005

지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권4호
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• pp.254-263
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 온툴로지 기반의 상황정보 모델은 추론을 통한 개념적 상황정보의 획득, 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 널리 사용되고 있다. 이 중에서 추론은 상황인지 어플리케이션이 센서로부터 직접 얻을 수 없는 개념적 상황정보를 이용할 수 있도록 해준다. 하지만 추론의 경우, 그 처리 시간이 대상이 되는 상황정보의 크기가 커질수록 증가하게 되며, 이때 야기되는 시간 지연은 상황인지 어플리케이션의 실제적인 동작을 방해한다. 본 논문에서는, 추론 속도를 향상시키기 위해 작업 메모리에서 처리되는 상황정보의 크기를 줄이는 상황정보 선인출 기법을 제안한다. 우리는 상황인지 어플리케이션의 질의와 관련이 있는 상황정보를 결정하기 위해 기존의 쿼리트리를 이용한 방법을 확장한다. 제안한 기법을 이용하여 선인출된 상황정보만 작업 메모리에 유지함으로써, 온툴로지 기반의 상황정보가 제공하는 이점을 유지하면서 추론에 의해 야기되는 시간 지연을 줄일 수 있다. 우리는 제안한 기법을 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어, Active Surroundings에 적용시키고 실험을 통해 성능 향상을 보였다.