Journal of information and communication convergence engineering
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제20권2호
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pp.113-124
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2022
News in the form of web data generates increasingly large amounts of information as unstructured text. The capability of understanding the meaning of news is limited to humans; thus, it causes information overload. This hinders the effective use of embedded knowledge in such texts. Therefore, Automatic Knowledge Extraction (AKE) has now become an integral part of Semantic web and Natural Language Processing (NLP). Although recent literature shows that AKE has progressed, the results are still behind the expectations. This study proposes a method to auto-extract surface knowledge from English news into a machine-interpretable semantic format (triple). The proposed technique was designed using the grammatical structure of the sentence, and 11 original rules were discovered. The initial experiment extracted triples from the Sri Lankan news corpus, of which 83.5% were meaningful. The experiment was extended to the British Broadcasting Corporation (BBC) news dataset to prove its generic nature. This demonstrated a higher meaningful triple extraction rate of 92.6%. These results were validated using the inter-rater agreement method, which guaranteed the high reliability.
Knowledge Ecosystem은 지식이 자연생태계와 유사한 속성을 가지고 있다는 가정과 관점으로부터 출발한다. 이는 지식과 지식 그리고 이를 생성하고 활용하는 주체와 주체가 생태계의 복잡한 네트워크로 연결되어 다양한 진화와 소멸의 과정을 거치는 과정으로 이해하고 이를 현실세계에 반영하여 긍정적 측면에서 지식을 확대재생산하거나 강화하고 부정적 측면을 약화시키는 과정으로 이해할 수 있다. 이러한 과정은 인위적 개입이나 통제보다는 생태계의 자연스러운 현상에 기반하여 이를 활성화하는데 근본적인 목적이 있다. 본 논문에서는 과학기술정보를 활용하여 연구개발을 수행하고 이를 통해 신제품개발 및 사업화를 수행하는 과학기술정보 커뮤니티에 Knowledge Ecosystem을 개발, 적용한 사례를 중심으로 시스템의 개념과 성과에 대해 설명하고자 한다.
프로그램을 디버깅하는 과정은 원래 사고력이 집중적으로 필요한 작업이다. 이 프로세스를 수행하는 프로그래머를 돕기 위해서는 지식기반의 도구를 개발하는 것이 적절하다고 생각된다. 이 논문은 그러한 시스템에 대한 설계를 발표하기 위한 것이다. 주로 정형적 프로그램 기술과 자동 프로그램 이해에 기반을 둔 대부분의 지식기반 디버깅 도구들과는 달리 이 도구는 디버깅 휴리스틱에 기반을 둔 것이다. 이 도구는 지식베이스에 저장된 디버깅 휴리스틱을 이용하여 프로그램을 디버깅하는 프로그래머에게 무엇을 그리고 어느 곳을 살펴봐야 하는지 제안만을 하는 보조 도구이다. 이 논문에서는 여러 가지 유용한 디버깅 휴리스틱이 설명되며 그것들의 디버깅 프로세스에서의 사용법이 기술된다. 그 다음에는 그 지식들을 지식베이스에서 체계화하는 방안과 그 지식을 이용한 프로그램 디버깅 보조도구를 제안하고 토의한다.
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.
In context awareness and user intention tasks, dataset construction is expensive because specific domain data are required. Although pretraining with a large corpus can effectively resolve the issue of lack of data, it ignores domain knowledge. Herein, we concentrate on data domain knowledge while addressing data scarcity and accordingly propose a multi-channel long short-term memory (LSTM). Because multi-channel LSTM integrates pretrained vectors such as task and general knowledge, it effectively prevents catastrophic forgetting between vectors of task and general knowledge to represent the context as a set of features. To evaluate the proposed model with reference to the baseline model, which is a single-channel LSTM, we performed two tasks: voice phishing with context awareness and movie review sentiment classification. The results verified that multi-channel LSTM outperforms single-channel LSTM in both tasks. We further experimented on different multi-channel LSTMs depending on the domain and data size of general knowledge in the model and confirmed that the effect of multi-channel LSTM integrating the two types of knowledge from downstream task data and raw data to overcome the lack of data.
In recognizing knowledge as a new resource in gaining organizational competitiveness, knowledge management suggests a method in managing and applying knowledge for improving organizational performance. Much knowledge management research has focused on identifying, storing, and disseminating process related knowledge in an organized manner. Applying knowledge to decision making has a significant impact on organizational performance than solely processing transactions for knowledge management. In this research, we suggest a method of knowledge-based decision-making using system dynamics, with an emphasis to strategic problems. The proposed method transforms individual mental models into explicit knowledge by translating partial and implicit knowledge into an integrated knowledge model. The scenario-based test of the organized knowledge model enables decision-makers to understand the structure of the target problem and identify its basic cause, which facilitates effective decision-making. This method facilitates the linkage between knowledge management initiatives and achieving strategic goals and objectives of an organization.
As pervasive computing technology, which aims to get linked to useful knowledge, information or services anytime, anywhere, using any devices and/or artifacts, is proliferating, desirable impacts on knowledge management systems are now available. The pervasive computing technology will potentially enable the knowledge management systems to realize individualization and socialization and ultimately increase the knowledge processing productivity. However, researchers who apply the pervasive computing methodologies to novel way of knowledge management have been very few. These result in unsatisfactory consideration of establishing pervasive knowledge management systems. Hence, the purpose of this paper is to cast the vision of pervasive knowledge management and search for a couple of possible research issues and possibilities. This paper suggests a framework of ubiDSS, an amended knowledge management system for the next generation deploying pervasive and autonomous knowledge acquisition capabilities of ubiquitous computing technologies. Also the CKAM, context-based knowledge acquisition module, is illustrated as a prototype of future knowledge management systems.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권1호
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pp.56-61
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2002
In this paper we describe an approach to coordinating the motion of a human with a mobile robot moving in a populated, continuously changing. natural environment. Our test application is a wheelchair accompanying a person through the concourse of a railway station moving side by side with the person. Our approach is based on a method for motion planning amongst moving obstacles known as Velocity Obstacle approach. We extend this method by a method for tracking a virtual target which allows us to vary the robot's heading and velocity with the locomotion of the accompanied person and the state of the surrounding environment.
자연어 처리 응용 분야에서 다양하게 이용할 수 있는 용어들을 자동적으로 획득하고, 나아가 이 과정을 점진적으로 반복하여 수행함으로써 획득할 수 있는 용어의 수를 증가 시키고 그 용어들 간의 의미적 관계도 얻을 수 있다. 점진적인 용어 획득을 위하여 용어의 형태에 변이 규칙을 적용하여 새로운 용어를 획득하는 과정을 반복한다. 우리는 변이의 종류를 단어간의 변이 뿐만 아니라 단어 내의 변이 그리고 이 둘을 결합한 복합 변이로까지 확장하여 새로운 용어 획득 과정을 더욱 다양화하는 기법을 제시한다. 실험은 확장된 변이 규칙으로부터 얻은 용어들 중에서 기존의 단어간의 변이로부터 획득한 용어들의 비율이 전체의 38.6%라는 사실로부터 변이의 종류 및 규칙의 확장이 획득할 수 있는 용어들의 수를 증가 시킬 수 있다는 것을 보여준다.
Ontology is an indispensable component in intelligent and semantic processing of knowledge and information, such as in semantic web. However, ontology construction requires vast amount of data collection and arduous efforts in processing these un-structured data. This study proposed a methodology to automatically construct and generate ontologies from Sejong Electronic Dictionary. As Sejong Electronic Dictionary is structured in XML format, it can be processed automatically by computer programmed tools into an OWL(Web Ontology Language)-based ontologies as specified in W3C . This paper presents the process and concrete application of this methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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