웹의 비구조 문서로부터 자동으로 인스턴스를 생성하기 위한 다양한 연구가 제안되었다. 영어권의 기존 연구들에서는 간단한 규칙과 정규식 기반의 패턴을 활용하였다. 영어에서는 단순한 정규식 기반의 패턴만으로도 충분히 높은 정확도를 보여주었지만. 한국어는 영어와 다른 언어적인 특성으로 인하여 기존의 정규식 형태의 패턴으로는 적합한 패턴을 생성할 수 없다. 이에 본 논문에서는 한국어에 적합한 패턴 및 인스턴스 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 문장의 의존 관계를 고려함으로써 높은 정확도를 가지는 패턴 집합을 생성한다. 또한 인스턴스의 주어(subject)와 목적어(object) 판별을 위하여 조사 정보를 함께 활용함으로써 한국어의 자유로운 어순으로부터 오는 제약을 해결한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 생성 방법이 단순 어순만을 고려하여 생성된 패턴들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 한국어 대상 자동 인스턴스 생성에 적합함을 확인하였다.
최근 대부분 기업들 환경에서의 정보 시스템들은 지역적으로 분산되어 있고 다양한 이종의 데이터 소스들로 구성되어 있다. 따라서 사용자가 의사 결정을 위해 정보를 얻는 것은 어렵다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고, 이기종 시스템들 간에 구축된 데이터베이스 시스템들은 각각 독립성을 유지하면서 하나의 인터페이스처럼 투명성을 제공할 필요성이 있다. 본 논문에서는 카테고리, 표준 온톨로지, 로케이션 온톨로지, 지식베이스로 구성된 XMDR을 제안한다. 표준 온톨로지는 데이터 표현에 사용되는 명칭, 속성, 관계성에 대한 이질적인 문제를 해결한다. 로케이션 온톨로지는 각 레거시 시스템을 연결하는 중간자(mediation)역할을 수행한다. 지식 베이스는 용어 공유를 위한 관계성을 정의한다. 적응적 검색은 로케이션 온톨로지에 의한 사이트 가중치의 반영과 지식 베이스의 다양한 형태의 지식 공유 및 통합을 통한 검색 시스템을 제안하고, 구조화되지 않은 지식들을 어떻게 공유할 것인가에 대한 개념적인 도메인 모델을 제시한다.
정보통신부는 지식정보 강국의 실현을 위해 2000년부터 지식정보자원관리사업을 추진하여 오고 있다. 이 사업으로 역사, 교육, 문화, 과학기술 등의 주요한 지식정보자원이 디지털화되어 인터넷 서비스되고 있다. 역사분야에서는 경상대학교 문천각, 국가보훈처, 국사편찬위원회, 독립기념관, 민족문화추진회, 민주화운동기념사업회, 서울대학교규장각, 성균관대학교 존경각, 전쟁기념관, 한국국학진흥원, 한국여성개발원, 한국학중앙연구원 등의 12개 기관이 참여하였다. 12개의 역사분야 정보시스템은 상이한 기능적 사용자 인터페이스를 가지고 있어 사용자들의 정보시스템 사용에 혼란을 주고 있다. 따라서 사용자의 편리성 증대를 위해 기능적 사용자 인터페이스의 표준화가 시급한 과제이다. 이글에서는 정보검색과 검색결과제시의 두 측면에서 12개의 역사분야 인터넷 정보시스템이 채택한 기능적 사용자 인터페이스의 공통점과 차이점을 기술하여 표준화된 기능적 인터페이스 마련을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다.
사례기반 추론은 이전에 해결된 문제에 대한 해를 재사용 함으로써 새로운 문제를 해결한다. 그러나 과거의 사례와 새로운 문제 사이에는 차이가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 사례기반 추론 시스템은 이전 사례의 해를 새로운 상황에 맞게 적응 시켜야 한다. 최근의 사례기반 추론 시스템에서, 사례 적응은 시스템 개발자에 의해 손으로 코딩된 규칙을 사용하는 규칙기반 방법을 이용한다. 따라서 시스템 설계자는 과거의 전통적인 전문가 시스템 설계에서 발견되는 지식획득의 병목방법을 제안하였다. 적응 지식을 학습하기 위해 사례 베이스의 사례들을 비교하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 여행 가격 결정을 위한 영역에서 실험하였다. 실험 결과 사례 추출만을 지원하는 시스템보다 해에 대한 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.
최근 사회망 기반의 검색 서비스들을 중심으로 다양한 방법들이 제시되고 있다. 기존의 추천시스템들은 특정 영역의 전문가를 검색할 수 있지만 검색하고자 하는 전문가에 대한 프로파일과 전문가를 평가하는 항목이 한 시스템에 있어야만 한다. 본 논문에서는 지식베이스와 XMDR을 이용하여 서로 다른 시스템에 존재하는 전문가 프로파일과 전문가를 평가하는 항목 수집을 자동화할 수 있다. 또한 다양한 리소스들을 이용하여 사회망을 동적으로 구축하여 여러 전문가를 추천할 수 있는 시스템을 구성하고자한다. 그러나 다양한 리소스들은 지역적으로 분산되어 있고 이종의 데이터 소스들로 구성되어있기 때문에 사용자 의사결정을 위한 정보를 얻는 것은 어렵다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해서 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고 이종시스템들 간에 구축된 리소스들에는 각각 독립성과 투명성을 제공할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 분산되어있는 전문가 프로파일 추출을 위해 XMDR과 지식베이스를 이용하고 이러한 지식베이스를 사회망과 연계한 전문가 추천 시스템을 설계한다.
정보 검색 시스템은 사용자 질의의 키워드들과 문서들의 유사성(similarity)을 기준으로 관련 문서들을 순서화하여 사용자에게 제공한다. 그렇지만 인터넷 검색에 사용되는 질의는 일반적으로 짧기 때문에 보다 유용한 질의를 만들고자 하는 노력이 지금까지 계속되고 있다. 그러나 키워드에 포함된 정보가 제한적이기 때문에 이에 대한 보완책으로 사용자의 적합성 피드백을 이용하는 방법을 널리 사용하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 적합성 피드백의 가장 큰 단점인 빈번한 사용자 참여는 지양하고, 시스템에 기반한 적합성 피드백에서 배제한 사용자 참여를 유도하는 검색 문서의 분류 정보에 기반한 용어 클러스터 질의 확장 모델(Term Cluster Query Expansion Model)을 제안한다. 이 방법은 검색 시스템에 의해 검색된 상위 n개의 문서에 대하여 분류기를 이용하여 각각의 문서에 분류 정보를 부여하고, 문서에 부여된 분류 정보를 이용하여 분류 정보의 수(m)만큼으로 문서들을 그룹을 짓는다. 적합성 피드백 알고리즘을 이용하여 m개의 그룹으로부터 각각의 용어 클러스터(Term Cluster)를 생성한다. 이 클러스터가 사용자에게 문서 대신에 피드백의 자료로 제공된다. 실험 결과, 적합성 알고리즘 중 Rocchio방법을 이용할 때 초기 질의보다 나은 성능을 보였지만, 다른 연구에서 보여준 성능 향상은 나타내지 못했다. 그 이유는 분류기의 오류와 문서의 특성상 한 영역으로 규정짓기 어려운 문서가 존재하기 때문이다. 그러나 검색하고자 하는 사용자의 관심 분야나 찾고자 하는 성향이 다르더라도 시스템에 종속되지 않고 유연하게 대처하며 검색 성능(retrieval effectiveness)을 향상시킬 수 있다.사용되고 있어 적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract
정보기술혁명 및 네트워크 기반 정보공유 대중화는 국방 분야 디지털콘텐츠 수를 증가시켰다. 이에 따라 급격하게 그 수가 증가한 장기 보존된 디지털화된 공공정보 가운데 사용자 본인에게 적합한 공공정보를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 디지털콘텐츠는 원 자료의 출처 및 생산 시기에 따라 그 형태가 매우 다양하고, 디지털콘텐츠간에는 많은 상호 연관 관계가 존재한다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 공공분야 디지털 아카이브 정보 생산자와 정보 이용자 간의 상호 지식을 명시화하고 지식을 공유할 수 있는 방안을 제공함으로써 디지털 공공정보 검색능력을 증진시키는데 많은 도움을 줄 수 있다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 정보 생산자와 정보 이용자 간의 교량과 같은 인터페이스 역할을 수행하는 것이다. 그러나 업무 처리절차에 대한 의미 지식 추출의 어려움으로 인하여, 비정형의 업무 활동들로부터 정형화된 비즈니스 서비스로의 매핑 정보를 제공하는 비즈니스 서비스 온톨로지 자동화는 실용화하기가 매우 힘든 실정이다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 비즈니스 서비스 온톨로지 구축을 위한 첫단계로써 전사적 아키텍처(ITA/EA)로부터 단위 비즈니스 서비스 식별 자동화 방안을 제안한다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제2권2호
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pp.17-29
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2012
All academic information on the web or elsewhere has its creator, that is, a subject who has created the information. The subject can be an individual, a group, or an institution, and can be a nation depending on the nature of the relevant information. Most information is composed of a title, an author, and contents. An essay which is under the academic information category has metadata including a title, an author, keyword, abstract, data about publication, place of publication, ISSN, and the like. A patent has metadata including the title, an applicant, an inventor, an attorney, IPC, number of application, and claims of the invention. Most web-based academic information services enable users to search the information by processing the meta-information. An important element is to search information by using the author field which corresponds to a personal name. This study suggests a method of efficient indexing and using the adjacent operation result ranking algorithm to which phrase search-based boosting elements are applied, and thus improving the accuracy of the search results of personal names. It also describes a method for providing the results of searching co-authors and related researchers in searching personal names. This method can be effectively applied to providing accurate and additional search results in the academic information services.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.285-291
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2001
This paper describes a natural language question answering system that can be used by students in getting as solution to their queries. Unlike AI question answering system that focus on the generation of new answers, the present system retrieves existing ones from question-answer files. Unlike information retrieval approaches that rely on a purely lexical metric of similarity between query and document, it uses a semantic knowledge base (WordNet) to improve its ability to match question. Paper describes the design and the current implementation of the system as an intelligent tutoring system. Main drawback of the existing tutoring systems is that the computer poses a question to the students and guides them in reaching the solution to the problem. In the present approach, a student asks any question related to the topic and gets a suitable reply. Based on his query, he can either get a direct answer to his question or a set of questions (to a maximum of 3 or 4) which bear the greatest resemblance to the user input. We further analyze-application fields for such kind of a system and discuss the scope for future research in this area.
이 연구의 목적은 유용한 지식포탈 구축을 위한 대안을 제시하기 위하여 판소리 도메인을 중심으로 토픽맵 시스템을 구축하고 그 유효성을 검증하기 위해서 질의유형별로 기존 사이트와 심층 분석을 수행하는 것이다. 먼저 토픽맵에 대한 간략 설명, 판소리 도메인에 대한 토픽맵 데이터 모델링, 그 모델링을 기반으로 토픽맵 기반 판소리 시스템을 구축하였다. 비교대상 사이트는 다양한 판소리 사이트를 비교한 결과, pansoree.com 사이트를 선정하였다. 보다 체계적인 성능비교를 위해서 질의유형별로 나누어서 두 사이트를 비교 분석하였다. 질의유형은 단순질의, 고급질의, 연계질의 Cross Reference 질의로 나누었고, 분석결과 토픽맵 기반 판소리 사이트가 모든 질의유형에서 기존 사이트보다 검색시간과 단계를 줄일 수 있고, 판소리 도메인을 잘 모르는 이용자의 경우에도 용이한 검색을 제공하는 것으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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