• 정보관리학회지
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• 제19권1호
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• pp.47-69
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• 2002

개념기반 정보검색기법은 불리언 검색기법의 문제점을 해소했다고 평가받고 있는 단순 매칭함수 기법이나 P-norm 검색기법보다 높은 성능을 보여주고 있다. 그러나 개념화장에 필수적인 의미망 지식베이스를 구축하는데 시간이 너무 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주제범주별로 지식베이스를 분산 구축함으로써 지식베이스 구축에 소요되는 시간을 단축하면서도 검색성능이 떨어지지 않도록 하는 방안을 모색하고자 하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.102-110
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• 2017

최근 자연어 처리 분야에서 단어의 모호성을 해소하기 위해서 다양한 기계 학습 방법이 적용되고 있다. 지도 학습에 사용되는 데이터는 정답을 부착하기 위해 많은 비용과 시간이 필요하므로 최근 연구들은 비지도 학습의 성능을 높이기 위한 노력을 지속적으로 시도하고 있다. 단어 모호성 해소(word sense disambiguation)를 위한 비지도 학습연구는 지식 기반(knowledge base)를 이용한 방법들이 주목받고 있다. 이 방법은 학습 데이터 없이 지식 기반의 정보을 이용하여 문장 내에서 모호성을 가지는 단어의 의미를 결정한다. 지식 기반을 이용한 방법에는 그래프 기반방식과 유사도 기반 방법이 대표적이다. 그래프 기반 방법은 모호성을 가지는 단어와 그 단어가 가지는 다양한 의미들의 집합 간의 모든 경로에 대한 의미 그래프를 구축한다는 장점이 있지만 불필요한 의미 경로가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 그래프 구축을 위해 불필요한 간선들을 배제하면서 반복적으로 그래프를 재구축하는 모델을 제안한다. 또한, 구축된 의미 그래프에서 더욱 정확한 의미를 예측하기 위해 하이브리드 유사도 예측 모델을 적용한다. 또한 제안된 모델은 다국어 어휘 의미망 사전인 BabelNet을 사용하기 때문에 특정 언어뿐만 아니라 다양한 언어에도 적용 가능하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.549-554
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• 2016

컨셉넷은 일반상식을 노드(개념)와 에지(관계)로 표현해 놓은 그래프 형태의 지식 베이스이다. 완전한 지식 베이스를 구축하는 것은 매우 어려운 문제이기 때문에 지식 베이스는 미완결된 형태의 데이터를 담고 있는 경우가 많다. 불완전한 지식을 담고 있는 지식 베이스로부터의 추론 결과는 신뢰하기 어렵기 때문에 지식의 완결성을 높이기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 신경 텐서망을 이용하여 컨셉넷의 지식 미완결성 문제를 완화해 보고자 한다. 컨셉넷에서 추출한 사실주장(assertion)을 이용하여 신경 텐서망을 학습시킨다. 학습된 신경 텐서망은 두 개의 개념 정보를 입력으로 받고, 그 두 개념이 특정 관계로 연결될 수 있는지를 나타내는 점수값을 출력한다. 이와 같이 신경 텐서망은 노드들의 연결 차수(degree)를 높여, 컨셉넷의 완결성을 증대시킬 수 있다. 본 연구에서 학습시킨 신경 텐서망은 평가데이터에 대해서 약 87.7%의 정확도를 보였다. 또한 컨셉넷에 연결이 없는 노드 쌍에 대하여 85.01%의 정확도로 새로운 관계를 예측할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.737-744
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• 2004

웹으로부터 사용자가 원하는 정보에 잘 부응하는 정보를 추출하는 것은 검색엔진이 갖추어야 할 기본적 요소라 할 수 있다. 그러나 질의어와의 패턴 매칭 방식에 의존하는 기존의 대부분의 검색엔진은 질의어가 갖는 애매성으로 인하여 사용자의 요구에 부합하는 검색결과를 제공하기가 쉽지 않다는 단점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 5가지 과정, 즉, (i) 질의어 형성, (ii) 질의어 확장, (iii) 검색, (iv) 순위 재생성 및 (v) 지식베이스로 구성되는 지식기반 의미 메타 검색엔진의 기본 구조를 제안한다 영어로 구현된 웹 문서에 대한 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 지식기반 의미 메타 검색엔진이 기존의 검색엔진(구글)을 사용하여 얻은 결과보다 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2004년도 International Conference on Digital Policy & Management
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• pp.111-127
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• 2004

In this paper we describe an application of the lexical resource JurWordNet and of the Core Legal Ontology as a descriptive vocabulary for modeling legal domains. It can be viewed as the semantic component of a global standardisation framework for digital governments. A content description model provides a repository of structured knowledge aimed at supporting the semantic interoperability between sectors of Public Administration and the communication processes towards citizen. Specific conceptual models built from this base will act as a cognitive interface able to cope with specific digital government issues and to improve the interaction between citizen and Public Bodies. As a Case study, the representation of the click-on licences for re-using Public Sector Information is presented.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.730-739
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• 2010

웹2.0환경에서의 핵심적인 기술은 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 태그가 가지는 근본적인 한계들로 인해 만족스럽지 못한 검색결과가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 이미지 검색에 대한 선행연구를 기반으로 의미론적 지식체계인 토픽맵 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과 클러스터 내의 태그 정보들은 토픽맵에서의 토픽으로 자동 생성되었으며, 생성된 토픽맵의 토픽들 간에는 WordNet을 적용하여 의미연관관계를 부여하였다. 또한 토픽 쌍에 적합한 어커런스 정보들을 추출하여 토픽들에 부여함으로서 의미론적 지식체계인 토픽맵을 생성하였다. 이와 같이 생성된 토픽맵은 사용자의 정보검색 요구에 대한 시맨틱 내비게이션의 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 풍부한 정보제공이 가능하다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.229-236
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• 1995

문장의 개념세계는 체언과 용언으로서 이루어 진다. 문장의 의미적 중심은 용언 이고, 체언은 용언의 구속을 받으며, 이들은 다양하게 결합한다. 본 논문은 한국어의 문에서 체언과 용어의 결합관계를 분석하고, 형태소 해석의 결과로부터 도출한 구 단 위문을 가변패턴네트를 구성함으로써 구문 및 의미해석을 하여 절형식의 개념단위를 추출한다. 또한 종래의 제한된 혼절 이론을 일반문에 확장하고, 장문을 단문으로 자동 분리하여 논리적인 개념단위의 절 형식으로서 지식베이스를 구축하고 질문응답시스템 으로의 응용을 시도하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1522-1534
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• 2015

본 연구에서는 미리 구축해 놓은 학습데이터 없이도 입력된 작문이 주어진 작문 주제에 적합한 내용인지 아닌지를 자동으로 판단할 수 있는 방법을 제안한다. ConceptNet은 다양한 종류의 문서에서 추출한 자연언어 문장들로부터 구축된 그래프 형태의 지식베이스이다. 본 연구에서는 작문 주제에 해당하는 작문 프롬프트(essay prompt)와 ConceptNet만을 이용하여 문서의 주제-이탈 여부를 판별하는 방법을 제안한다. ConceptNet에서 두 개념간의 최단 경로를 찾고 이에 대한 의미 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 내용을 ConceptNet의 개념들로 매핑하고 이 개념들 사이의 의미 유사도를 계산하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 사이의 주제 부합 여부를 판단한다. 8개의 작문 시험을 수행하여 얻은 수험생 작문 데이터에 대하여 평가를 수행한 결과 기존의 연구에 비해 좋은 성능을 얻을 수 있었다. ConceptNet을 활용하면 유의미한 단순 추론이 가능하기 때문에 본 연구에서 제안한 방법은 추론을 요하는 작문 문제에도 적용 가능함을 보였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제6권2호
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• pp.125-148
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• 1996

This paper is primarily focused on the function of model management systems such as higher level representations and buildings of optimization models using them, especially in the area of the telecommunication network models. This research attempts to provide the model builders an intuitive language-namely higher level representation-using five distinctivenesses : Objective, Node, Link, Topological Constraint including five components, and Decision. The paper elaborates all components included in each of distinctivenesses extracted from structural characteristics of typical telecommunication network models. Higher level representations represented with five distinctivenesses should be converted into base level representations which are employed for semantic representations of linear and integer programming problems in knowledge: assisted optimization modeling system(UNIK-OPT). Furthermore, for formulating the network model using higher level representations, the reasoning process is proposed. A system called UNIK-NET is developed to implement the approach proposed in this research, and the system is illustrated with an example of the network model.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.285-291
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• 2001

This paper describes a natural language question answering system that can be used by students in getting as solution to their queries. Unlike AI question answering system that focus on the generation of new answers, the present system retrieves existing ones from question-answer files. Unlike information retrieval approaches that rely on a purely lexical metric of similarity between query and document, it uses a semantic knowledge base (WordNet) to improve its ability to match question. Paper describes the design and the current implementation of the system as an intelligent tutoring system. Main drawback of the existing tutoring systems is that the computer poses a question to the students and guides them in reaching the solution to the problem. In the present approach, a student asks any question related to the topic and gets a suitable reply. Based on his query, he can either get a direct answer to his question or a set of questions (to a maximum of 3 or 4) which bear the greatest resemblance to the user input. We further analyze-application fields for such kind of a system and discuss the scope for future research in this area.