• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.275-283
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• 2005

시맨틱 웹이나 지식기반 시스템에서 지식 검색의 핵심 컴포넌트는 온톨로지이다. 하지만 현재 실용적인 온톨로지가 구축된 경우를 찾아보기는 어렴다. 실용적인 온톨로지 구축을 위해서는 특정 도메인의 지식 전문가에 의한 지식의 개념화와 온톨로지 설계자에 의한 지식의 명세화가 필요하며 이를 바탕으로 개발 팀원들 사이에 공유할 수 있는 자세한 온톨로지 생성 가이드라인이 필요하다. 그러나 기존의 온톨로지 생성 방법론은 은톨로지 구축 프로세스의 단계들을 상위 수준에서 나열하는 절차 중심의 방법론이다 본 논문에서는 철학 학문의 지식을 구조화하는 실용적인 온톨로지를 구축하는 방법으로서 텍스트 내용에 들어있는 지식을 온톨로지로 생성하는 토픽맵 기반의 덱스트 온톨로지 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 지식 자원으로부터 지식을 분석하고 추출하는 온톨로지 모델링 단계와 형식 언어와 데이타 모델을 이용하여 온톨로지를 생성하는 온톨로지 구현 단계로 구성된다. 방법론과 함께 본 논문에서는 철학 온톨로지에 기반한 철학 지식 검색의 효율성을 보이기 위해 철학 지식 포털을 구현하였다.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제5권1호
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• pp.99-109
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• 2005

This paper introduces an approach to an ontology-based multi-level knowledge framework for a knowledge management system for discrete-product development. Participants in a product life cycle want to share comprehensive product knowledge without any ambiguity and heterogeneity. However, previous knowledge management approaches are limited in providing those aspects: therefore, we suggest an ontology-based multi-level knowledge framework (OBMKF). The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so ambiguity can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain knowledge and guides the engineer to process their engineering decisions. The middle level is then classified further into more detailed levels, such as generic product level, specific product level, product version level, and manufactured item level, according to the various viewpoints. The top level is specialized knowledge for a specific domain that gives the solution of a specific task or problem. It is classified into three knowledge types: expert knowledge, engineering function knowledge, and data-analysis-based knowledge. This proposed framework is based on ontology to accommodate a comprehensive range of knowledge and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.76-89
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• 1993

The evaluation of the Fuzzy Expected Value (FEV) as a typical value requires complete knowledge about the domain of the evaluation, and the distribution of the population in that domain [1]. Since in many situations it is not possible to gather complete knowledge regarding the domain, it is necessary to relax some of the restrictions involving the evaluation of FEV. In this paper we discuss solutions to this problem by using the concept of the Fuzzy Expected Interval (FEI).

• 정보관리학회지
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• 제6권1호
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• pp.93-117
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• 1989

본 연구에서는 자연언어 텍스트 분석을 통해 초록을 생성하기 위하여 특정 주제분 야의 지식에 입각하여 운영되는 지식 기반 시스템을 설계하였다. 주제 영역은 상표법 관계 대법원 판결서를 대상으로 하였으며 지식 베이스는 판결서의 내용을 담을 수 있는 틀과 상 표법 조문 지식, 상품 구분 지식을 프레임과 의미 네트워크로 표현하여 구성하였다. 초록을 생성하는 과정은 (1) 텍스트를 이해하기 위하여 필요한 주제분야지식을 미리 체계적으로 조 직하여 지식 베이스를 구성하고 주요 정보가 들어갈 자리를 괄호로 둔 채 그 정보들을 연결 하는 일반적인 내용만 기술한 예비 초록을 각 경우별로 준비한 다음 (2) 이러한 지식에 입 각하여 입력 테스트를 분석하고 초록에 필요한 주요 정보를 추출하며 (3) 입력 테스트에 해 당하는 예비 초록을 호출하여 그의 괄호 안에 필요한 정보를 채워 초록을 완성하는 3 단계 로 구성된다.

• 한국경영과학회지
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• 제19권1호
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• pp.17-40
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• 1994

The objectives of this paper are to apply fuzzy cognitive map (FCM)- related techniques to (1) extract causal knowledge from a specific problem-domain and (2) perform a series of causal analysis in complicated decision making area. We propose a set operation-based augmentation (SOBA) algorithm to combine multiple FCMs developed by multiple experts. Based on the SOBA knowledge acquisition algorithm, we can obtain a causal knowledge base fairly representing multiple experts' knowledge about a problem domain. The causal knowledge base built by SOBA algorithm can be described as a matrix form, guaranteeing mathematically compact operation compared with a production (if-then) knowledge base. We applied out method to stock market analysis problem whichis a typical of highly unstructured problems in OR/MS fields.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.228-231
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• 1998

Artificial Intelligence literatures have recognized that stock market is a highly unstructured and complex domain so that it is difficult to find knowledge that belongs to that domain. This paper demonstrates that the proposed QCOM can derive global knowledge about stock market on the basis of a set of local knowledge and express it as a digraph representation. In addition, inference mechanism using quantitative causal reasoning can describe the qualitative and quantitative effects of exogenous variables on stock market.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권8호
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• pp.41-53
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• 1993

The tasks which detect and track moving objects, by analyzing dynamic images taken at a constant time interval, are essential in various applications. This paper suggests how to utilize domain-specific knowledge and motional knowledge for detecting and tracking moving objects. That is, The trajectory information of a moving object is to be used for generating hypotheses on expected motion and expected position of moving objects, and the domain-specific knowledge is to be used for verifying the generated hypotheses.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.67-77
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• 2006

기존의 도메인 지식 기반의 랩퍼 학습 방법은 도메인에 대한 정보를 바탕으로 해당 정보 소스에 대한 랩퍼를 생성한다. 용용 분야에 맞게 정의된 도메인 지식을 이용함으로써 정보 소스에서 제공하는 다양한 텍스트의 의미와 형태를 이해할 수 있다. 그러나 정보 소스에서 제공되는 모든 텍스트에 의미 인식의 근거가 되는 레이블이 붙어서 제공되는 것이 아니기 때문에 도메인 지식만을 이용해서 랩퍼를 학습하는 방법은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 인터넷에 존재하는 다양한 웹 정보 소스에서 효율적이고 정확하게 랩퍼를 생성하는 도메인 지식 기반의 확률적 랩퍼 생성 시스템을 제안한다. 효율적이고 정확한 랩퍼 생성 시스템을 구축하기 위해서 도메인 지식뿐 아니라 상세 정보로 연결되어 있는 하이퍼링크와 엔티티 인식을 위한 확률 모델을 이용한다. 이와 같은 방법을 적용함으로써 사용자의 개입 없이 다양한 정보 소스에 대해서 보다 추출 성능이 좋은 랩퍼를 생성할 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.346-351
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• 2023

With the release of numerous open driving datasets, the demand for domain adaptation in perception tasks has increased, particularly when transferring knowledge from rich datasets to novel domains. However, it is difficult to solve the change 1) in the sensor domain caused by heterogeneous LiDAR sensors and 2) in the environmental domain caused by different environmental factors. We overcome domain differences in the semi-supervised setting with 3-stage model parameter training. First, we pre-train the model with the source dataset with object scaling based on statistics of the object size. Then we fine-tine the partially frozen model weights with copy-and-paste augmentation. The 3D points in the box labels are copied from one scene and pasted to the other scenes. Finally, we use the knowledge distillation method to update the student network with a moving average from the teacher network along with a self-training method with pseudo labels. Test-Time Augmentation with varying z values is employed to predict the final results. Our method achieved 3rd place in ECCV 2022 workshop on the 3D Perception for Autonomous Driving challenge.

• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 1999년도 제15회 하계 학술발표회 논문집
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• pp.98-118
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• 1999

This study deals with the knowledge acquisition activities along the growth stages of Korean ventures. This issue is very important in the three reasons. First, the target of the study-new ventures- is a pending issue and can be regarded as the engine of innovation in the Korean economy. Second, venture activities is so dynamic compared to those of the established companies and the study reflects its dynamic features. Third, the knowledge is becoming more important one among various resources, and knowledge management can be a timely issue. The main research questions are as follows : - How does the degree of knowledge domain, vary along the growth stages\ulcorner - Which knowledge domains are more influential on the performance along growth stages\ulcorner Major findings of the study are as follow: First, technological knowledge acquisition effort are most intensive at the start-up stage, while the management knowledge efforts are active at the growth stage. The degree of market knowledge acquisition efforts is almost the same along the stages. Second, the important knowledge domain, which influences on the performance, varies along the stages. The acquisition effort for product technology knowledge is more influential on the sales growth rate and has a negative effect on the return on assets at the start-up stage, while the management knowledge about administration is more influential on the return on assets at the growth stage. Finally the academic contributions and managerial implications of the study are presented and the future research directions are also suggested.