• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.1-11
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• 1995

The model of a FMS (Flexible Manufacturing System) admits to a natural hierarchical decomposition of highly decoupled units with similar structure and control. The FMS fractal architecture model represents a hierarchical structure built from elements of a single basic design. A SES (System Entity Structure) is a structural knowledge representation scheme that contains knowledge of decomposition, taxonomy, and coupling relationships of a system necessary to direct model synthesis. A substructure of a SES is extracted for use as the skeleton for a model. This substructure is called pruned SES and the extraction operation of a pruned SES from a SES is called pruning (or pruning operation). This paper presents a pruning operation called recursive pruning. It is applied to SES for generating a model structure whose sub-structure contains copies if itself as in FMS fractal architecture. Another pruning operation called delay pruning is also presented. Combined with recursive pruning the delay pruningis a useful tool for representing and constructing complex systems.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권1호
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• pp.6-21
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• 2014

This paper proposes a novel knowledge extraction system, TAKES (Two-step Approach for Knowledge Extraction System), which integrates advanced techniques from Information Retrieval (IR), Information Extraction (IE), and Natural Language Processing (NLP). In particular, TAKES adopts a novel keyphrase extraction-based query expansion technique to collect promising documents. It also uses a Conditional Random Field-based machine learning technique to extract important biological entities and relations. TAKES is applied to biological knowledge extraction, particularly retrieving promising documents that contain Protein-Protein Interaction (PPI) and extracting PPI pairs. TAKES consists of two major components: DocSpotter, which is used to query and retrieve promising documents for extraction, and a Conditional Random Field (CRF)-based entity extraction component known as FCRF. The present paper investigated research problems addressing the issues with a knowledge extraction system and conducted a series of experiments to test our hypotheses. The findings from the experiments are as follows: First, the author verified, using three different test collections to measure the performance of our query expansion technique, that DocSpotter is robust and highly accurate when compared to Okapi BM25 and SLIPPER. Second, the author verified that our relation extraction algorithm, FCRF, is highly accurate in terms of F-Measure compared to four other competitive extraction algorithms: Support Vector Machine, Maximum Entropy, Single POS HMM, and Rapier.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.407-420
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• 2015

Natural Language Question Answering (NLQA) and Prescriptive Analytics (PA) have been identified as innovative, emerging technologies in 2015 by the Gartner group. These technologies require knowledge bases that consist of data that has been extracted from unstructured texts. Every business requires a knowledge base for business analytics as it can enhance companies' competitiveness in their industry. Most intelligent or analytic services depend a lot upon on knowledge bases. However, building a qualified knowledge base is very time consuming and requires a considerable amount of effort, especially if it is to be manually created. Another problem that occurs when creating a knowledge base is that it will be outdated by the time it is completed and will require constant updating even when it is ready in use. For these reason, it is more advisable to create a computerized knowledge base. This research focuses on building a computerized knowledge base for business using a supervised learning and rule-based method. The method proposed in this paper is based on information extraction, but it has been specialized and modified to extract information related only to a business. The business knowledge base created by our system can also be used for advanced functions such as presenting the hierarchy of technologies and products, and the relations between technologies and products. Using our method, these relations can be expanded and customized according to business requirements.

• 기술혁신연구
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• 제5권2호
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• pp.22-47
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• 1997

This paper suggests a model of Living & Learning Nation as a new ploicy framework. It is a combination of Living Nation and Learning Nation. Living Nation model takes the nation as a living entity composed of spirit, resource, and communication : it grows but healthy and balanced growth is needed, its organs are closely connected, it has a circulation system, the 'spirit' factor plays the central role, etc.. Learning Nation model is a national level version of learning organization concept. The model defines new perspectives on the objectives, span of means, and the role of government in S&T policy. Therefore, the model can be used to give new insights to policymakers of developing countries facing the knowledge-based economy.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.27-40
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• 2023

많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.

• 지식경영연구
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• 제25권2호
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• pp.1-18
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• 2024

거대언어모델(LLM)에 대한 수요와 활용 사례가 증가함에 따라 사용자의 민감정보가 LLM 사용 과정 중에 입력 및 유출되는 위험성 또한 증가하고 있다. 일반적으로 LLM 환각 문제의 해결을 위한 도구로 알려진 지식그래프는, LLM과는 별개로 구축되어 사용자의 민감정보를 별도로 보관 및 관리할 수 있으므로, 민감정보의 유출 가능성을 최소화하는 하나의 방법이 될 수 있다. 따라서 본 연구는 사용자로부터 입력된 자연어 기반의 질문을 LLM을 통해 지식그래프 유형에 맞는 쿼리문으로 변환하고 이를 이용하여 쿼리 실행과 결과 추출을 진행하는 지식그래프 기반 챗봇을 제시한다. 또한 본 연구에서 개발된 지식그래프 기반 챗봇의 기능적 유효성 판단을 위하여, 기존 지식그래프에 대한 이해도와 적응력, 새로운 개체 클라스 생성 능력, 그리고 지식그래프 콘텐츠에 대한 LLM의 접근 가능성 여부를 판단하는 성능 테스트를 수행한다.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제10권3호
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• pp.316-329
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• 2021

This study explores the role of the think tank as an intermediary organization in the open innovation system. Think tank has contributed to the policy process as a mediator between government and public and as a symbolic entity of intellectual innovation to produce knowledge to the public. As the innovation system matures, one of the major challenges in research and practice is the openness and collaboration in the science, technology, and innovation system. While previous literature highlighted the think tank as the knowledge arbitrager transforming ideas into policy issues, few studies address the research questions: Is the conventional role of the think tank still persistent in the open innovation system? What are the demanding roles? This paper tackles these questions by reviewing the current role of the South Korean think tank in the science & technology sector. Based on the open innovation framework, we suggest that think tanks need to play a bigger role as policy entrepreneurs, crossing policy borders and interacting with other partners.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.143-147
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• 1998

It sis wisely stated that the most valuable knowledge that a person can acquire is the knowledge of how to learn. The human's learning is characterized by the ability to extract relationships between the different characters of a given situation . The ellipse is a first approach of comparison. We assimilate each character to a half axis of the ellipse and the result is a geometrical figure that varies according to values of the two characters. Thus, we take into account the two characters as an alone entity.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.153-157
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• 1998

It is wisely stated that the most valuable knowledge that a person cam acquire is the knowledge of how to learn. The human's learning is characterized by the ability to extract relationships between the different characters of a given situation. The ellipse is a first approach of comparison. We assimilate each character to a half axis of the ellipse and the result is a geometrical figure that varies according to values of the two characters. Thus, we take into account the two characters as an alone entity.