• 한국안전학회지
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• 제11권3호
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• pp.104-111
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• 1996

A system was developed that could predict hazardous states for safe operation of chemical plants. This system aimed to prevent hazards of chemical processes from misoperation before real operation. In this study, a data base was organized which consisted of all hazards in the chemical processes. The structure of process was represented by signed direct graph(SDG) of NODEs and ARCs. Each NODE and ARC have property variables ; connected structure and state of processes etc. The hazards that could be occurred in processes were divided into two classes ; one is by operation of unit and the other is by hazardous materials. Using Hazardous States Transition Network, we could recognize transition progress of process states.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.922-925
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• 2019

기계 독해 기술은 기계가 주어진 비정형 문서 내에서 사용자의 질문을 이해하여 답변을 하는 기술로써, 챗봇이나 스마트 스피커 등, 사용자 질의응답 분야에서 핵심이 되는 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 이용한 기학습 언어모델과 전이학습을 통해 사람의 기계 독해 능력을 뛰어넘는 방법론들이 제시되었다. 하지만 이러한 방식은 사람이 인식하는 질의응답 방법과 달리, 개체가 가지는 의미론(Semantic) 관점보다는 토큰 단위로 분리된 개체의 형태(Syntactic)와 등장하는 문맥(Context)에 의존해 기계 독해를 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 높은 성능을 나타내던 기학습 언어모델에 대규모 지식그래프에 등장하는 개체 정보를 함께 학습함으로써, 의미학적 정보를 반영하는 방법을 제시한다. 본 논문이 제시하는 방법을 통해 기존 방법보다 기계 독해 분야에서 높은 성능향상 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.994-997
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• 2019

영상 기반 상식 추론(VCR) 문제는 기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등 별도의 상식 추론이 요구되는 새로운 지능 문제이다. 본 논문에서는 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트)에서 사물들 간의 관계와 맥락 정보를 추출해내는 모듈들 외에, 별도로 ConceptNet과 같은 외부 지식 베이스로부터 관련 상식들을 직접 가져다 GCN 기반의 지식 그래프 임베딩 과정을 거쳐 추가적으로 활용할 수 있는 모듈들을 포함한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. 제안 모델인 KG_VCR의 세부 설계사항들을 소개하고, VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해 제안 모델의 성능을 입증한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권3호
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• pp.199-209
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• 2007

Traditionally, aerial images have been used as main sources for compiling topographic maps. In recent years, lidar data has been exploited as another type of mapping data. Regarding their performances, aerial imagery has the ability to delineate object boundaries but omits much of these boundaries during feature extraction. Lidar provides direct information about heights of object surfaces but have limitations with respect to boundary localization. Considering the characteristics of the sensors, this paper proposes an approach to extracting buildings from lidar and aerial imagery, which is based on the complementary characteristics of optical and range sensors. For detecting building regions, relationships among elevation contours are represented into directional graphs and searched for the contours corresponding to external boundaries of buildings. For generating building models, a wing model is proposed to assemble roof surface patches into a complete building model. Then, building models are projected and checked with features in aerial images. Experimental results show that the proposed approach provides an efficient and accurate way to extract building models.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.11-17
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• 2019

In this study, we propose an ensemble engine, which is a framework for game engine optimized for visual novels genre, focusing on storytelling among various game genres. The game of Visual Nobel genre is based on multi-ending story and features branching of various scenarios according to user's choice. The proposed engine supports various multi-scenarios and multi-endings based on nodes according to the characteristics of these genres. In addition, it provides a convenient and intuitive user interface that not only enhances user immersion but also provides VR function to maximize the sense of presence. We will demonstrate the usefulness of the proposed game engine by designing the framework of a game engine suitable for this feature and actually creating variety stories automatically.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.349-354
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• 2020

본 논문에서는 개체를 자유롭게 설명하고 효율적으로 클러스터링을 수행 할 수 있는 개념 그래프 기반의 새로운 클러스터링 체계 Clustering scheme Based on Conceptual graphs(CBC)를 제안한다. 개념적 클러스터링은 기계 학습 기술 중 하나이다. 개념 클러스터링에서 개체 간의 유사성은 개체의 의미나 환경을 고려하지 않고 유사성을 결정하는 일반적인 클러스터링 체계와 달리 개념 구성원의 자격에 따라 결정된다. 이 논문에서는 다양한 개체를 개념 그래프로 자유롭게 설명하여 효율적인 개념 클러스터링을 수행 할 수 있는 새로운 개념 클러스터링 체계인 CBC를 소개한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권1호
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• pp.45-58
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• 2022

Community enterprise plays an important role for developing local business. Products from local communities apply local specialties such as high-quality materials and inherited wisdom. This work aims to support merchandises from local community enterprises by bringing out their specialties related to local wisdom and intangible cultural aspects. An ontology is applied to demonstrate the innate information regarding the implicit values of the products and is used as a core for a semantic search system. Details of the products are gathered from their respective community using an interview method and are extracted to align with the developed ontological schema. The semantic search system thus is implemented with a recommendation process for online accessibility for providing the organised information. From evaluation, the developed ontology and its instances are rated highly for their consistency, conciseness, and completeness. In usage, accuracy of the query and recommendation results are evaluated at 97.38% searching accuracy and 85.03% for recommending interesting products.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.412-417
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• 2022

일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 그래프로 표현하여, 자연어 처리의 하위 작업들에 적용할 수 있도록 하는 구조화된 지식 표현 방법이다. 현재 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ATOMIC [1]이 있다. 하지만 한국어를 주요 언어로 하는 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존에 존재하는 영어 기반의 지식 그래프와 일반 상식 기반의 한국어 데이터셋을 활용해서 한국어 일반 상식 기반 지식 그래프를 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제작한 지식 그래프를 평가하여 구축하는 방법론에 대한 타당성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.481-482
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• 2022

시간 지식 그래프 임베딩 방법들은 주어진 시간 지식 그래프에 존재하는 개체 및 관계를 저차원의 임베딩 벡터로 표현하는 것을 목표로 한다. 그러나, 기존 방법들은 개체들의 임베딩 벡터에 그들의 시간에 따라 변화하는 특성을 반영하는 데에만 집중함에 따라, 그들의 영구적인 특성을 무시한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서, 우리는 실세계 데이터 집합들을 이용한 실험을 통해, 시간 지식 그래프 임베딩에서 개체들의 영구적인 특성을 고려하는 것이 중요하다는 점을 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.557-559
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• 2022

최근 딥러닝의 기술발전으로 자연어 처리 분야에서 Q&A, 문장추천, 개체명 인식 등 다양한 연구가 진행 되고 있다. 딥러닝 기반 자연어 처리에서 좋은 성능을 보이는 트랜스포머 기반 BERT 모델의 성능향상에 대한 다양한 연구도 함께 진행되고 있다. 본 논문에서는 토픽모델인 잠재 디리클레 할당을 이용한 토픽별 지식그래프 분류와 입력문장의 토픽을 추론하는 방법으로 K-BERT 모델을 학습한다. 분류된 토픽 지식그래프와 추론된 토픽을 이용해 K-BERT 모델에서 대용량 지식그래프 사용의 효율적 방법을 제안한다.