This study proposes the knowledge discovery process for the effective mining of knowledge on the web. The proposed knowledge discovery process uses the Prior knowledge base and the Prior knowledge management system to reflect tacit knowledge in addition to explicit knowledge. The prior knowledge management system constructs the prior knowledge base using a fuzzy cognitive map, and defines information to be extracted from the web. In addition, it transforms the extracted information into the form being handled in mining process. Experiments using case-based reasoning and neural network" are performed to verify the usefulness of the proposed model. The experimental results are encouraging and prove the usefulness of the proposed model.
최근 자연어 처리 분야에서 단어의 모호성을 해소하기 위해서 다양한 기계 학습 방법이 적용되고 있다. 지도 학습에 사용되는 데이터는 정답을 부착하기 위해 많은 비용과 시간이 필요하므로 최근 연구들은 비지도 학습의 성능을 높이기 위한 노력을 지속적으로 시도하고 있다. 단어 모호성 해소(word sense disambiguation)를 위한 비지도 학습연구는 지식 기반(knowledge base)를 이용한 방법들이 주목받고 있다. 이 방법은 학습 데이터 없이 지식 기반의 정보을 이용하여 문장 내에서 모호성을 가지는 단어의 의미를 결정한다. 지식 기반을 이용한 방법에는 그래프 기반방식과 유사도 기반 방법이 대표적이다. 그래프 기반 방법은 모호성을 가지는 단어와 그 단어가 가지는 다양한 의미들의 집합 간의 모든 경로에 대한 의미 그래프를 구축한다는 장점이 있지만 불필요한 의미 경로가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 그래프 구축을 위해 불필요한 간선들을 배제하면서 반복적으로 그래프를 재구축하는 모델을 제안한다. 또한, 구축된 의미 그래프에서 더욱 정확한 의미를 예측하기 위해 하이브리드 유사도 예측 모델을 적용한다. 또한 제안된 모델은 다국어 어휘 의미망 사전인 BabelNet을 사용하기 때문에 특정 언어뿐만 아니라 다양한 언어에도 적용 가능하다.
In this research, an expert system has been developed to select optimum well-matched fusible interlinings with a face fabric. First, a database of face fabrics and fusible interlinings has been constructed. And knowledge acquisition has been performed from the previous studies about the properties of fusible interlinings and fused composites as well as fusing prsocess quality control. Then, a rule-based knowledge-base has been constructed through knowledge classification. Finally, we have constructed an inference engine with the knowledge-base. The expert system enables us to easily select optimum fusible interlinings for a face fabric considering high quality fused composites and fashion trend.
Start-ups do not have enough resources such as financial capital and established customer base. Knowledge base of start-up team members is the crucial and unrivaled resource. This study tries to explicate the knowledge sharing process occurring in this knowledge base of start-up teams. Adopting the knowledge process view, detail process of knowledge sharing process model is constructed consisting of knowledge sharing speed, quality and quantity in a form of nomological net and empirically tested. In addition, preceding antecedents and consequential outcomes of this knowledge sharing is also posited as part of the research model : knowledge state of the team leading to team creativity and agility via the explicated knowledge sharing process model. Also, as this knowledge based view are triggered by the advance of IT in general, IT support is conceptualized as an antecedent and measures are operationalized. 230 data points were collected from start-up teams. Via data analysis using PLS, theoretical relationships from knowledge state, IT support, knowledge sharing process and knowledge consequences are found to be empirically supported except a few not supported. Most of all, team agility and team creativity are theoretically supported and empirically validated as critical outcome variables beyond performance measures. Though agility and creativity has been discussed as critical construct in start-up teams, it has not be much validated empirically. Also, interestingly, IT support are found to be significantly impacting the knowledge sharing process as expected. Academic contributions and implications for practice are discussed at the end with limitations and further research.
본 논문에서는 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 다양한 정성적, 정량적 질의 처리 기능을 제공할 뿐만 아니라, 초기 지식 베이스에 관한 공간 추론을 통해 보다 풍부한 질의 결과를 도출할 수 있는 공간 질의 처리기인 SQUERY를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기는 풍부한 질의 결과 도출을 위해, 초기 공간 지식베이스에 전향 공간 추론을 수행하여 공간 지식베이스를 미리 확장해둔다. 또한, 본 시스템은 공간 객체들 간의 위상 및 방향 관계를 나타내는 정성적 공간 지식들뿐만 아니라, 개별 공간 객체의 기하학적 데이터를 포함하는 정량적 공간 지식들도 기하학적 연산을 통해 공간 질의 처리에 이용할 수 있는 기능을 제공한다. OSM(Open Street Map) 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
규칙 기반 지식표현은 전문가 시스템의 지식을 저장하고 조작하는 기법중 가장 많이 사용되는 기법이다. 그런데 이 방법으로 표현된 지식의 양은 점점 많아지며, 그 관계가 복잡해지고 내용이 변경될 수 있기 때문에 지식베이스의 일관성 및 완결성을 유지하는 검증 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 규칙이 첨가될 때 야기될 수 있는 오류를 구조적 측면과 의미론적 측면에서 검증한 후 자체 수정하거나 자체 수정이 불가능할 경우 전문가가 수정하도록 하여 일관성과 완결성이 확증된 후 새로운 규칙이 추가되어질 수 있도록 함으로써 전문가 시스템의 신뢰도를 높이고 효율성을 제고할 수 있는 검증시스탬이 제안되었다.
A learning control method is proposed in this paper, using a knowledge base which contains control rules, data, and patterns of the past experience of a plant. The knowledge for plant control is retrieved from measurement data during operation and continually modified after control performance evaluation. A control method is proposed using tinually modified after control performance evaluation. A control method is proposed using fuzzy model of the plant and a recursive statistic decision method of fuzzy subset for control rule generation. Also, the resulting knowledge-based control algorithm has been applied to aprocess and its performance improvement and proper generation of appropriate control rules have been verified.
본 연구는 효과적인 수한 괴수(teaching)를 위해 괴사들이 갖추어야 할 지식 기반영역들을 소개하고, 지식 기반 영역 중에서도 가장 핵심 영역인 수학적 지식에 대한 다양한 정의와 구조에 관한 모델을 소개하고자 한다. 이를 통해, 본 연구는 교사지식 영역에 대한 전반적인 이해를 제공 할 뿐만 아니라, 수학적 지식에 대한 구체적이고 이론적인 틀을 제공하고자 한다.
본 연구에서는 기술전망과 특허분석에 기반하여 새로운 지식의 등장에 대한 미래숙련수요 분석방법론의 개발을 도모한다. 이차전지산업을 대상으로 하여 특허분류 기반 지식단위를 추출하고, 이러한 지식단위가 향후 이차전지 산업의 패러다임 전환에 대응하여 어떻게 변화하는가를 고찰하였다. 나아가 이에 기반하여 현행 관련 교과목에 대한 진단을 수행하고, 교과과목의 개선 필요사항을 제시하였다. 이러한 본 연구는 미래숙련수요 분석에 특허정보분석이 어떻게 활용될 수 있을지를 보임으로써, 특허 정보분석의 활용도를 높이는 한편 미래숙련수요 분석방법론의 진전을 도모하고자 하였다.
지식베이스는 자연어 처리 기반의 다양한 응용 시스템 성능에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 영어권에서는 WordNet, YAGO, Cyc, BabelNet과 같은 지식베이스들이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 위키백과와 YAGO로부터 YAGO 형식의 한국어 지식베이스(이하 K-YAGO)를 자동 구축하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 YAGO와 위키백과 인포박스간의 간단한 매칭을 통해 초기 K-YAGO를 구축한 뒤, 기계학습을 이용하여 초기 K-YAGO를 확장한다. 실험 결과, 제안 시스템은 초기 K-YAGO 구축 실험에서 0.9642의 신뢰도를 보였고, K-YAGO 확장 실험에서 0.9468의 정확도와 0.7596의 매크로 F1 척도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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