This study proposes the knowledge discovery process for the effective mining of knowledge on the web. The proposed knowledge discovery process uses the Prior knowledge base and the Prior knowledge management system to reflect tacit knowledge in addition to explicit knowledge. The prior knowledge management system constructs the prior knowledge base using a fuzzy cognitive map, and defines information to be extracted from the web. In addition, it transforms the extracted information into the form being handled in mining process. Experiments using case-based reasoning and neural network" are performed to verify the usefulness of the proposed model. The experimental results are encouraging and prove the usefulness of the proposed model.
웹과 같은 일반 영역을 대상으로 문서를 검색할 때 사용자의 질의 구성은 정보검색 효과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 일반 사용자들이 웹에서 다언어 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있도록 다언어 지식베이스 기반의 지능형 정보검색 방법을 제안한다. 지식베이스로부터 추론된 지식은 사용자의 연상 작용을 도와 질의를 용이하고 정확하게 구성하여 효과적인 다언어 정보검색을 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 지식베이스 기반의 질의 변경 알고리즘을 개발하고 이를 한국어와 영어 웹 문서를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안된 질의 변경 알고리즘은 다언어 문서 검색에서 지식베이스를 사용하지 않은 경우에 비해 매우 효과적임을 알 수 있었다.
This paper presents a methodology how to utilize management of research scheduling plan, processing, and results using Web Knowledge Database System, which integrates research knowledge management model under the Research & Development Environment. The content of this paper consists of description on utilization of the Web Knowledge Database System, sharing of the Research Knowledge through design data review, communications, and management of research knowledge flow during the Research & Development Period.
본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
숙련된 세포유전학자가 수행하는 염색체 분석과 진단 작업은 반복적이고, 시간 소비적이며, 많은 비용이 요구된다. 이러한 이유로, 전문가를 대신하여 염색체 분석에 필요한 정보를 얻을 수 있도록 웹을 이용한 염색체 지식 베이스 기반 지능형 에이전트를 개발하였다. 즉, IF-THEH 생성규칙으로 이루어진 지식 베이스에서 정상 염색체와 비정상 염색체를 하나의 지식 영역으로 구성하고, 추론을 통해 염색체를 분석하고 진단결과를 제시하였다. 연구에 사용한 데이터는 GTG 방법으로 분염된 중기 말초혈액과 양수샘플을 핵형분류하여 얻은 2,736환자 증례의 정상 염색체와 259환자 증례의 비정상 염색체들로 구성하였다. 구축된 염색체 지식 베이스 기반 인텔리전트 에이전트는 정상 염색체와 비정상 염색체의 분석을 통해 다양한 형태학적 정보를 제공하고, 사용자와 시스템간의 상호작용을 통하여 염색체 분석과 진단을 협의할 수 있는 장점들을 지닌다.
We developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL, and this agent can search product information with knowledge(facts and rules) on the web, implement price comparison for searched products considering delivery rates. Existing keyword based product search engines is poor at searching intent products though a user has already prefect knowledge about intent produces. Furthermore if a user has insufficient knowledge, it is impossible to implement search. Also, existing price comparison shopping mall gives users comparison service considering total price(product prices, taxes, delivery rates), this service is valid to single product and has limitations of system expansion and up-dating because of not rule base but programming base. If there is appropriate knowledge on the Semantic web and this makes product information retrieval possible, above problems can be solved clearly. In this research, we developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL that can search product information efficiently by making agent to handle facts and rules by itself.
Web2.0 refers to a new service models based by a community oriented philosophy. This creates new opportunities for technology providers and service. The agricultural technology information service in the base of open source technology provide opportunities for increased distribution and visibility to farmer and general user. We would like to find out vest service models and platform that will find new ways of agriculture technology information service. This study suggests that these new agriculture information service strategy in new paradigm of web 2.0. should be revised and adapted to Open API and new applied strategy in agriculture should be developed considering the impact of web 2.0.
In this study, we proposed design issues and structure of a web mining system and develop a system for the purpose of knowledge integration under world wide web environments resulted from our developing experiences. The developed system consists of three main functions: 1) gathering documents utilizing a search agent; 2) determining similarity coefficients between any two documents from term frequencies; 3) clustering documents based on similarity coefficients. It is believed that the developed system can be utilized for discovery of knowledge in relatively narrow domains such as news classification, index term generation in knowledge management.
이야기 쓰기를 돕는 본문 및 문장 검색시스템의 구축을 위해서 (1) 이야기와 단락 및 문장의 구조를 분석하고 (2) 색인작성과 탐색 질문에 적용되는 언어 추론을 연구하였다. 이야기 쓰기에 필요한 이야기, 단락, 그리고 문장으로 구성된 사항 데이터베이스와 필요한 추론규칙으로 이루어진 지식베이스와 온톨로 지가 고안되었다. 추론의 기초인 실례(實例) 파일들은 시맨틱 웹 환경에서 작동될 마크업 언어 형식으로 만들어졌다. 시맨틱 웹 환경에서 실용적인 시스템이 되려면 단락과 문장을 정확히 대변하는 색인 방법론과 이를 정밀하게 지식베이스화 할 수 있는 마크업 언어의 창조가 필수적이라 사료된다.
LMT 는 10 가지 풍경요소 그림을 이용하여 내담자의 심리 상태를 분석하는 그림 검사기법이다. 본 논문에서는 LMT 그림 분석에 필요한 지식 베이스를 구축한다. 이를 기반으로 그림 검사 후 내담자에게 제공되는 평가 보고서를 생성하는 LMT 그림 진단지원 시스템을 제안하고, 구현한다. 이 시스템은 각종 문헌 및 연구 결과를 기반으로 진단 결과를 생성하기 때문에 진단 결과의 객관성을 제고한다. 또한, 향후 LMT 그림분석에 대한 지식을 지식 베이스에 축적할 수 있어 지속적으로 확장이 가능하다. 본 시스템은 웹 기반으로 서비스할 수 있도록 구현되었으며, 실제 사례를 이용하여 지원 시스템의 효과성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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