• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.127-132
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• 2008

This study proposes a Natural Language Query Framework (NLQF) for the semantic web. It supports an intelligent inference at a semantic level. Most of previous researches focused on the knowledge representation on the semantic web. However, to revitalize the intelligent e-business on the semantic web, there is a need for semantic level inference to the web information. To satisfy the need, we will review the knowledge/resource representation on the semantic web such as RDF, Ontology and Conceptual Graph (CG), and then discuss about the natural language (NL) inference. The result of this research could support a natural interface for the semantic web. Furthermore, we expect that the NLQF can be used in the semantic web-based business communications.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.170-175
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• 2022

일반적으로 대규모 언어 모델들은 다량의 데이터를 오랜시간 사전학습하면서 레이블을 예측하기 위한 성능을 높여왔다. 최근 언어 모델의 레이블 예측에 대한 정확도가 높아지면서, 언어 모델이 왜 해당 결정을 내렸는지 이해하기 위한 신뢰도 높은 Natural Language Explanation(NLE) 을 생성하는 것이 시간이 지남에 따라 주요 요소로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 높은 레이블 정확도를 유지하면서 동시에 언어 모델의 예측에 대한 신뢰도 높은 explanation 을 생성하는 참신한 자연어 추론 시스템을 제시한 Natural-language Inference over Label-specific Explanations(NILE)[1] 을 소개하고 한국어 데이터셋을 이용해 NILE 과 NLE 를 활용하지 않는 일반적인 자연어 추론 태스크의 성능을 비교한다.

• Spatial Information Research
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• 제7권2호
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• pp.191-207
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• 1999

공간과 관련된 의사결정문제 해결에 필요한 취득가능한 자료나 정보는 불완전하거나 부정확하며, 많은 부분 자연산어(natural language)로 기술되어 있다. 이 같은 정보들을 컴퓨터를 이용하여 처리하기 위해서는 결국 컴퓨터로 하여금 인간이 사용하는 자연어를 이해할 수 있도록 애매한 특성의 언어값(Linguistic value)을 정량적으로 기술할 필요가 있다. 이를 위해 퍼지집합(fuzzy set) 이론을 퍼지논리(fuzzy logic)가 대표적인 방법론으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 부정확하거나 불명확한 자료 및 정보를 기반으로 의사결정문제를 지능적으로 처리하기위해 사용자가 가장 이해하기 쉬운 자연어로 『언어모델』을 구축하고, 평가사안이나 의사결정문제가 불명확하게 서술될 경우 컴퓨터를 이용한 구조화 및 추론을 통한 문제해결이 가능하도록 퍼지추론기관구축을 위한 일련의 논리적 개념과 구축과정을 연구하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.579-582
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• 2003

In this paper, we propose a 4-step inference method needed for constructing a natural language communication system. The method is used to obtain fuzzy quantifier Q′when QA is Fisr τ⇔ Q′(m′A) is mF is m"is τ is inferred (Q, Q′: quantifiers, A: fuzzy subject, m′, m": modifiers, y: fuzzy predicate, τ: truth qualifier). We show that Q′is resolved step by step for two types of Q, including a non-increasing type (few,...) and a non-decreasing type(most,...).

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.554-561
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• 2010

As a fundamental knowledge source in a global learning environment, it is feasible to apply the relational database management systems (RDBMS), object-oriented database management systems (OODBMS), and other traditional DBMS. However, the traditional DBMSs are not feasible in semantic knowledge/ontology representation and inference. One of the reasonable ways to overcome the limitations is the semantic web-based business support framework. Especially, in this study, we focused on the development of semantic web ontology and natural language (NL)-based inference framework. To validate the efficiency of the proposed framework, we considered a reasonable scenario for course recommendation in a university.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2406-2412
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• 2007

최근에 인공지능기법을 적용한 자연어 처리 프로그램을 개발하기 위한 연구가 많이 진행되고 있으나 아직까지는 자연어 형태소 분석 등에 대부분 많은 노력을 기울이고 있으며 형태소 분석 결과를 활용하기 위한 기법에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 자연어의 형태소 분석 결과와 규칙 추론 기법을 활용하여 게임에서 사용되는 NPC(Non-Player Character)가 사용자와 자연어 문장으로 대화를 가능하게 하는 자연어 대화 프로그램을 개발하였다. 이를 위하여 기존에 개발되어 있는 규칙 추론 엔진인 NEO를 이용하여 자연어 대화 처리에 적합한 규칙의 표현과 구현 기법을 제안하였다. 실험을 위하여 다이어트에 대한 상담을 해 주는 NPC를 가상으로 설정하여 다이어트에 관련된 지식을 규칙과 사실들로 생성하였으며 다이어트와 관련된 보편적인 문장들로 프로그램을 수행한 결과 자연스러운 대화 내용이 생성됨을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.189-192
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• 2007

This study proposes a Natural Language Query Framework (NLQF) on the semantic web to support the intelligent deduction at semantic level. A large number of former researches are focused on the knowledge representation on the semantic web. However, to revitalize the intelligent agent (IA)-based automated e-business contract with human customers, there is a need for semantic level approach to the web information. To enable accessing web information at semantic level, this paper discusses the pattern of complex natural language processing at first, and then the semantic web-based natural language inference in e-business environment. The NL-based approach could help the IAs on the web to communicate with customers and other IAs with more natural interface than traditional HTML-based web information. Therefore, our proposed NLQF will be used in semantic web-based intelligent e-business contracts between customers and IAs.

• Genomics & Informatics
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• 제10권4호
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• pp.266-270
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• 2012

Grammatical inference methods are expected to find grammatical structures hidden in biological sequences. One hopes that studies of grammar serve as an appropriate tool for theory formation. Thus, we have developed JSequitur for automatically generating the grammatical structure of biological sequences in an inference framework of string compression algorithms. Our original motivation was to find any grammatical traits of several cancer genes that can be detected by string compression algorithms. Through this research, we could not find any meaningful unique traits of the cancer genes yet, but we could observe some interesting traits in regards to the relationship among gene length, similarity of sequences, the patterns of the generated grammar, and compression rate.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1639-1648
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• 1988

This paper deals with an analyzing method of the Korean syntax to implement a natural language understanding system. A matrix of the syntactic structure is derived by the structural features of the Korean language. The modificatoty and conceptual structures are extracted from the matrix and the predicate logic form is expressed by extracting the phrase, clause and conceptual structure in the analyzing process. This logic form constructs an knowledge base of the sentence and proposes the possibility of the inference.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.352-357
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• 2023

자연어 추론은 두 문장(전제, 가설)간의 관계를 이해하고 추론하여 함의, 모순, 중립 세 가지 범주로 분류하며, 전제-가설-라벨(PHL) 데이터셋을 활용하여 자연어 추론 모델을 학습한다. 그러나, 새로운 도메인에 자연어 추론을 적용할 경우 학습 데이터가 존재하지 않거나 이를 구축하는 데 많은 시간과 자원이 필요하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 자연어 추론을 위한 학습 데이터인 전제-가설-라벨 삼중항을 자동 생성하기 위해 [1]에서 제안한 문장 변환 규칙 대신에 거대 언어 모델과 Chain-of-Thought(CoT), Program-aided Language Models(PaL) 등의 프롬프팅(Prompting) 방법을 이용하여 전제-가설-라벨 삼중항을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과, CoT와 PaL 프롬프팅 방법으로 자동 생성된 데이터의 품질이 기존 규칙이나 기본 프롬프팅 방법보다 더 우수하였다.