• 한국어교육
• /
• 제29권4호
• /
• pp.93-112
• /
• 2018

The purpose of this study is to deal with vocabulary in KFL. As a result of this study, learners learned vocabulary on average 43 points through contextual inference and introduction of the class to activate background knowledge. In particular, the implicit method showed the highest learning rate of 52 points, and the thematic method had a 41 point-learning rate. In contrast, the semantic method was the lowest with a 25 point-learning rate. There was no significant difference in the improvement rate of upper vocabulary learners, but in the case of the lower learner, there was significant difference in the improvement rate. The difference was not significant in the post-test relative gain rate of upper learners, but there was significant in lower learners. In the delayed test relative gain rate, the difference was significant in all groups. There was correlation between vocabulary difficulty and score, but there was no correlation with the thematic method. And there was no correlation between vocabulary difficulty, improvement rate and relative gain rate in all three classes. However, content understanding, lexical grade, improvement rate, and relative gain rate showed a significant correlation.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
• /
• pp.447-450
• /
• 2003

In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.77-88
• /
• 2008

시멘틱 웹은 현재의 웹의 한계에 대한 방성으로 등장하였고, W3C를 주축으로 OWL이라는 온돌로지 표준 기수(description) 언어를 권고하는 수준에까지 이르고 있다. 또한, OWL 데이터에 표현된 정보를 검색하기 위한 Jena, Jess, JTP와 같은 추론기들이 개발되고 있다. 하지만, 아쉽게도 현재까지는 OWL 데이터의 효율적인 저장 및 질의 처리 시스템은 찾아보기 힘들뿐만 아니라, 파일을 기반으로 처리되는 현재 추론기들의 실정상 대용량의 OWL 데이터를 처리하기에는 많은 제약을 가지고 있다. 따라서 온톨로지 상에서의 안정적인 정보 검색을 위해서는 온톨로지 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 기법이 뒷받침되어야 한다. 이에 본 연구에서는 첫째로, OWL로 기술된 온톨로지 데이터를 데이터베이스에 변환하여 저장하고 데이터베이스 내에서 추론을 지원할 수 있는 모델을 제안하였고, 둘째로, 데이터베이스 시스템에 기반을 둔 OWL 저장 시스템을 설계 및 구현하였으면, 마지막으로, 제안한 시스템을 기존 추론기 시스템과의 성능 차이 실험 비교를 통해 분석하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
• /
• pp.87-88
• /
• 2008

시맨틱 웹 기술을 기반으로 한 정보서비스 시스템인 $OntoFrame^{(R)}$은 연구자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 제공하는 학술정보 분석${\cdot}$융합 서비스 프레임워크를 목표로 한다. 본 시스템은 현재 학술정보를 지식 체계로 표현한 온톨로지와 이에 맞게 학술정보를 관리하고 가공하여 지식화하는 $OntoURI^{(R)}$, 이 지식을 기반으로 추론을 수행하고 고속의 탐색 기능을 제공하는 $OntoReasoner^{(R)}$로 구성되어 있다. 단순 검색 서비스를 제공하는 기존의 검색 시스템과는 달리 본 시스템은 시맨틱 웹 기술을 바탕으로 학술정보에 대한 연도별 토픽 경향, 연관 토픽, 토픽별 연구자와 연구기관, 연구자 네트워크, 통계 정보, 지역적 분포 등과 같은 보다 의미적인 분석 서비스를 제공한다.

• 비교문화연구
• /
• 제22권
• /
• pp.355-375
• /
• 2011

This paper investigates multiple marking of evidentials in Korean. Korean has 4 evidential markers: Present Sensory -ney, Past Sensory -te-, Inference -keyss-, Reported -ay. Korean allows evidential marked more than once in the same clause. Not all the possible combinations of evidential markers are, however, observed in Korean. Only five combinations of evidential markers are allowed: Inference followed by Past Sensory (-keysste-), Inference followed by Present Sensory (-keyssney), Past Sensory followed by Reported (-teray), Inference followed by Reported (-keysstay), Inference followed by Past Sensory and Reported (-keyssteray). Multiple making of evidentials in Korean seems to follow combination restrictions: i) Inference comes before Direct Knowledge, ii) Present Sensory and Reported cannot be marked in the same clause, iii) Reported must come after other evidential markers, iv) Past Sensory and Present Sensory cannot be marked in the same clause. Because of these restrictions, only 5 out of dozens possible multiple evidential marking combinations are observed in Korean. This paper takes inflectional suffixes including evidential markers in Korean as syntatic markers and argues that syntactic markers have their own scope and contribute semantic meaning to the scope not to the full sentence. Evidential markers in double marking have different syntactic scope and add not contradictory but complementary meanings to the preposition to express subtle and delicate evidential-related meanings.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권2호
• /
• pp.191-202
• /
• 2005

시맨틱 웹 서비스는 최근에 많은 연구가 수행되고 있는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 웹 서비스를 지원하는 웹 기술이다. 지금까지 시맨틱 웹 서비스와 관련된 연구는 시맨틱 웹 문서 저장 기법과 시맨틱 질의 처리를 위한 추론 엔진 개발 둥에 많이 집중되어 왔다. 그러나 근본적으로 시맨틱 웹 서비스 환경을 지원하기 위해서는 사용자 혹은 에이전트가 시맨틱 정보를 질의할 수 있는 효과적인 질의 인터페이스의 제공이 필수적이다. 이에 관하여, 본 논문에서는 복잡한 시맨틱 정보에 대해 일반 사용자의 높은 질의 투명성을 제공하기 위한 시맨틱 질의 어댑터(SQA)를 제안한다. 먼저 BAML-S Profile의 요소를 분석하여 그래픽 기반의 절차적 사용자 질의 인터페이스를 설계한다. 그리고 사용자 인터페이스로 입력된 질의는 시맨틱 질의어인 RDQL로 변환하도록 구현하였다. 이때 RDQL 술어의 결합(disjunctive) 질의 문제를 해결하기 위한 시맨틱 질의어 다중 생성 프로세서를 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권1호
• /
• pp.91-100
• /
• 2005

인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구 되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 자신이 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와는 상관없는 정보를 검색하여 제공하는 경우가 많다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보완 하고자 시멘틱 웹(semantic web)기술이 제안되고 있는데, 시멘틱 웹을 이용하면 사용자가 원하는 의미와 일치하는 정보를 찾아줄 수 있다. 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템은 BQL (Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 검색(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 검색은 사용자가 입력한 질의들을 해석하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 이에 본 논문에서는 효율적인 정보 검색을 위해 시멘틱 엘 기반의 검색 시스템을 설계하는데 목적을 가지며, 효과적인 검색 시스템을 설계하기위해 사용자 중심의 키워드 형태 질의론 시스템 중심의 DQL로 변환하는 RDQL 변환기와 추론엔진을 불러내어 추론을 실행하는 RDQL 엔진을 제안한다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.153-173
• /
• 2013

근래에 들어와서 각광받고 있는 시맨틱 웹과 관련기술의 부상으로 온톨로지에 대한 관심이 증대되었으며, 그중에서도 고난이도의 추론을 요구하는 의미기반 시맨틱 검색을 위해서 온톨로지를 효율적으로 저장하고 검색하는 다양한 기법들이 활발히 연구되어왔다. W3C에서의 표준권고안은 RDFS, OWL을 활용하도록 하고 있다. 하지만 메모리 기반으로 구현되어 있는 에디터나 추론엔진들, 온톨로지의 원형을 그대로 유지하여 저장하는 트리플 저장소를 이용하여 대용량 온톨로지를 처리하기에는 성능상의 한계가 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 엔진을 이용하여, 온톨로지를 저장하고 효율적으로 활용하기 위한 다양한 방식의 추론엔진과 질의처리 알고리즘들이 제안되었으나, 온톨로지 프로퍼티의 다섯 가지 핵심특성에 따른 추론 결과를 완전하게 획득하지는 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 하이퍼 큐브 인덱스(Hyper Cube Index)를 제안함으로서 관계형 데이터베이스에 저장한 온톨로지를 효율적으로 검색할 수 있는 환경을 제공하는 것은 물론, 온톨로지 프로퍼티의 핵심특성을 빠짐없이 투영하여 숨겨진 추론 결과를 획득할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.301-304
• /
• 2003

현재 웹이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해서 연구하고 있는 차세대 웹을 시멘틱 웹이라고 한다. 시멘틱 웹에서 다루고 있는 기술들은 다양하지만 시멘틱 웹 구현에 있어서 온톨로지와 그 온톤로지를 추론하여 agent가 정보의 Semantic을 알아내는 것이 가장 핵심되는 영역의 기술이다. 본 논문에서는 DAML+OIL로 작성된 온톨로지의 추론 방법과 추론 결과물을 이용한 온톨로지 수정방법에 대해서 제안한다. 이를 위해서 온톨로지를 inference engine에서 작업을 수행할 수 있도록 FOL로 변환하는 기술, DAML+OIL axiom과 FOL을 이용해서 inference 할 수 있는 엔진 구축 기술, inference 결과물을 DAML+OIL로 변환하여 수정하는 방법들을 제안한다.

• 한국경영과학회지
• /
• 제39권3호
• /
• pp.7-22
• /
• 2014

By the publications of RDF and OWL, the Semantic Web is confirmed as a technology through which information in the Internet can be processed by machines. The focus of the Semantic Web study after then has moved to how to provide more useful information to users for their decision making beyond simple use of the structured data in ontologies. SWRL that makes logical inference possible by rules, and SWCL that formulates constraints under the Semantic Web environment are some of many efforts toward the achievement of that goal. Constraint represents a connection or a relationship between individual data in ontology. Based on SWCL, this paper tries to extend the language by adding one more type of constraint, implication constaint, in its repertoire. When users use binary variables to represent logical relationships in mathematical models, it requires and knowledge on the solver to solve the models. The use of implication constraint ease this difficulty. Its need, definition and relevant technical description is presented by the use of the optimal common attribute selection problem in product design.