• 인지과학
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• 제17권4호
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• pp.303-321
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• 2006

본 논문은 의미 중의성 해소에 대한 화자의 직관의 계산 모형에 대한 연구로 Harris (1964)의 '분포가설'에 근거하여 핵심어와 공기하는 어휘들에 대한 분포적 정규성을 포착하는 언어 직관의 계산 모형을 제안한다. 이를 위해 분포적 정규성에 대한 화자의 처리 계산 모형을 파악하기 위하여 심리언어학적 실험을 실시하고 그 결과를 분석한다. 계산 모형으로는 논리 모형, 확률 모형, 그리고 확률 추론 모형의 세가지 모형이 설정되었다. 실험은 두 가지로 구성되었다. 첫 번째는 100만 어절 코퍼스에서 추출된 문장을 화자 직관으로 의미를 식별하는 실험이었다. 이 실험에서는 응답간 일치도가 98%로 나왔다. 두 번째 실험은, 제한된 환경에서 실험자의 반응을 관찰하기 위한 것으로, 분열문이라는 환경을 통해 핵심어와 공기어사이의 의미 관계를 살펴보았다. 또한 100만 어절 코퍼스에서 관찰된 수치와 실험에서 관찰된 관찰치사이의 상관성을 피어슨의 상관계수로 측정하였다. 그러한 측정 결과 실제 코퍼스에서 관찰되는 현상은 논리모형과 상관성이 있었고, 제한된 환경에서 실시한 결과는 확률 모형과 상관성이 있었다. 이 실험결과는 논리 모형이 우선적으로 의미 분류에 관여하나, 만약 논리 모형이 적용되지 않을 경우 확률 모형이 관여함을 보여 준다. 아울러 의미 결정 모형의 관점에서는 논리 모형이 정확하게 직관모형을 예측할 수 있었고, 확률추론 모형도 직관모형을 근사치에 가깝게 예측할 수 있었다.

• 논리연구
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• 제16권2호
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• pp.189-231
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• 2013

필자는 이 글에서 윌리엄슨의 반례와 파라의 역설이 초평가주의에 대한 결정적 반박이 되지 않음을 보이고자 한다. 이를 위해 필자는 일반적으로 초평가주의의 타당성으로 인정되는 전체적 타당성이 아닌 국지적 타당성이 초평가주의 의미론에 적합한 표준적 타당성임을 보이고, 이에 근거해서 윌리엄슨의 반례와 파라의 역설이 기초하는 'D-도입'이 성립하지 않음을 보일 것이다. 간단히 말해, 전체적 타당성은 고전적 명료화를 통해 모호성을 이해하는 초평가주의 의미론의 특성을 정확하게 포착하지 못하지만, 국지적 타당성은 초평가주의 의미론의 특성, 특히 '분명함'을 나타내는 D-연산자의 의미론적 특성을 정확히 포착한다는 것이다. 필자의 전략은 초평가주의에 대한 최소한의 수정을 통해 윌리엄슨의 반례와 파라의 역설이 제기하는 문제를 해결하는 것, 즉 초평가주의가 고전논리학을 보수적으로 보존할 수 있으며, 파라의 역설에도 불구하고 더미의 역설을 해결할 수 있음을 보이는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.35-48
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• 2022

본 연구에서는 멀티에이전트 환경에서 지식을 표현하고 추론함에 있어서 증명 이론적 방법을 제안한다. 이 방법은 논리적 결과를 기계적 방법으로 결정하므로 초기 인공지능 연구부터 핵심분야로 발전해 왔다. 하지만 임의의 닫힌 문장들의 집합에서 항상 명제가 증명할 수 있지 않기에 논리적 결과가 결정할 수 있어지려면 절 형식의 문장으로 그 표현 범위를 제한한다. 그리고 절 형식의 문장들에서만 적용 가능한, 단순하면서도 강력한 추론 규칙인 비교흡수 원리(Resolution principle)를 적용한다. 또한 증명이론을 메타술어로 표현할 수 있으므로 증명이론의 메타논리로 확장 가능하다. 메타논리가 모델 이론의 인식 논리(epistemic logic)보다 향상된 표현력을 기반으로 실용적인 면과 효율면에서 우월할 수 있다. 이를 입증하기 위해 인식 논리의 의미론과 증명이론의 메타논리 방식으로 각각 Muddy Children 문제에 적용한다. 그 결과 협력적 멀티에이전트 환경에서 메타논리를 사용하여 지식과 공통지식을 표현하고 추론한 방법이 더 효율적임을 증명한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.762-773
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• 2014

시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권2호
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• pp.122-129
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• 2014

Effective information gathering and retrieval of the most relevant web documents on the topic of interest is difficult due to the large amount of information that exists in various formats. Current information gathering and retrieval techniques are unable to exploit semantic knowledge within documents in the "big data" environment; therefore, they cannot provide precise answers to specific questions. Existing commercial big data analytic platforms are restricted to a single data type; moreover, different big data analytic platforms are effective at processing different data types. Therefore, the development of a common big data platform that is suitable for efficiently processing various data types is needed. Furthermore, users often possess more than one intelligent device. It is therefore important to find an efficient preference profile construction approach to record the user context and personalized applications. In this way, user needs can be tailored according to the user's dynamic interests by tracking all devices owned by the user.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.442-444
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• 2000

이 논문에서는 산업계의 표준으로 널리 사용되고 있는 객체 지향 시스템의 명세 언어인 UML의 sequence diagram을 이용하여 객체 지향 시스템을 검증하는 방법과 이 방법을 테스팅 오라클을 생성하는데 사용할 수 있는 프레임웍을 제시하였다. 우리는 sequence diagram을 테스팅 결과의 검증에 사용하기 위하여 정형적으로 재정의 하였다. 그리고 시제 논리의 강력한 검증 능력을 사용하기 위해서 Half-Order Dynamic Temporal Logic(HDTL)이라 불리는 새로운 시제 논리를 정의하였고 sequence diagram을 HDTL 논리식으로 변화시키는 의미 함수(semantic function)를 정의하였다. HDTL에서 오토마톤을 생성하기 위해서 Tableau 방법을 변형하여 적용시켰다. 이 결과 생성된 오토마톤은 이상 상태(anomaly), 즉 sequence diagram에 표현되지 않은 사건(evevt)의 발생을 검색하는 오라클로 사용할 수 있다. 테스팅의 결과를 수작업으로 검증하는 것은 매우 어렵고 오류가 발생하기 쉬운 작업이므로 제안한 방법은 유용하게 사용될 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.270-276
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• 2012

With the increase in amount of data and information available on the web, there have been high demands on personalized information retrieval services to provide context-aware services for the web users. This paper proposes a novel dynamic multi-agent context-awareness user profile construction method based on ontology to incorporate concepts and properties to model the user profile. This method comprehensively considers the frequency and the specific of the concept in one document and its corresponding domain ontology to construct the user profile, based on which, a fuzzy c-means clustering method is adopted to cluster the user's interest domain, and a dynamic update policy is adopted to continuously consider the change of the users' interest. The simulation result shows that along with the gradual perfection of the our user profile, our proposed system is better than traditional semantic based retrieval system in terms of the Recall Ratio and Precision Ratio.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.617-618
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• 2006

The participants in collaborative environment want to get the right documents which are intended to find. In general search system, it searches documents which contain only the keywords. For searching different word-expressions for the same meaning, we perform mapping before searching. Our mapping logic consists of three steps. First, the character matching is the mapping of two terminologies that have identical character strings. Second, the definition comparing is the method that compares two terminologies' definitions. Third, the similarity checking pairs terminologies which were not mapped by two prior steps. In this paper, we propose Engineering Information Search System based on ontology mapping.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권5호
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• pp.30-36
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• 2006

The participants in collaborative environment want to get the right information or documents which are intended to find. In general search systems, documents which contain only the keywords are retrieved. For searching different word-expressions for the same meaning, we perform mapping before searching. Our mapping-based search approach has two parts, ontology-based mapping logic and ontology libraries. The ontology-based mapping consists of three steps such as character matching (CM), definition comparing (DC) and similarity checking (SC). First, the character matching is the mapping of two terminologies that have identical character strings. Second, the definition comparing is the method that compares two terminologies' ontological definitions. Third, the similarity checking pairs two terminologies which were not mapped by two prior steps through evaluating the similarity of the ontological definitions. For the ontology libraries, document ontology library (DOL), keyword ontology library (KOL), and mapping result library (MRL) are defined. With these three libraries and three mapping steps, an ontology-based search engine (OntSE) is built, and a use case scenario is discussed to show the applicability.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.32-36
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• 2003

An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.