• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.423-426
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• 2005

기억기반학습의 일종인 최근접 이웃(k nearest neighbor) 알고리즘은 과거의 데이터들 중에서 새로운 개체와 유사한 데이터들을 이용해서 새로운 개체의 목적 값을 예측하는 것이다. 이 경우 속성의 가중치를 계산하는 방식은 kNN의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 기존의 다른 이론들과 달리 정보이론에서 사용되는 엔트로피 개념을 이용해서 속성의 가중치를 이론적이고, 효과적으로 계산하는 새로운 방법을 제시하고자한다. 제안된 방법은 각 속성이 목적속성에 제공하는 정보의 양에 따라 가중치를 자동으로 계산하여 kNN의 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이러한 방식의 성능을 다수의 실험을 통해 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.46-48
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• 2006

현재 각 분야에서 다양한 실험 데이터가 산출되면서 이종(heterogeneous) 데이터간의 상관관계 분석에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, 대규모 실험에 의해 급속하게 증가하고 있는 대량의 바이오 데이터에서 이런 문제를 해결하기 위한 새로운 데이터 마이닝 방법이 요구된다. 본 논문은 특성이 다른 두 데이터 셋에서 서로 상관관계가 있는 부분 패턴을 파악할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다중 개체 집단을 유지하면서 상호간 공진화하는 확률적 진화컴퓨팅 방법에 기반하고, 전체의 탐색 포인트들을 분해하여 최적해를 찾는 점에서 장점을 가지고 있다. 실험 결과, 본 논문에서는 효모 유전자에 대한 발현 데이터와 모티프 데이터의 이종 데이터에 적용해 보았으며, 이러한 데이터에 있어서 주요 상관관계가 있는 패턴들을 추출한 결과를 제시한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.363-370
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• 2009

In order to populate ontology, this paper presents a generalization method of ontology instances, extracted from texts and web pages, by using unsupervised learning techniques for word sense disambiguation, which uses open APIs and lexical resources such as Google and WordNet. According to the experimental results, our method achieved a 15.8% improvement over the previous research.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.4
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• pp.473-486
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• 1999

본 논문에서는 복합개체 계층구조의 재구성을 지원하는 객체지향 데이터베이스 스키마 버전모델을 제안한다. 이 모델은 풍부한 기본 스키마(Rich Base Schema)개념에 기반한 스키마 버전 모델 RIBS를 확장한다. RiBS 모델에서 각 스키마 버전은 하나의 기본 스키마에 대한 갱신가능한 클래스 계층구조 뷰이고 , 이 기본 스키마는 모든 스키마버전들에서 필요로 하는 스키마 정보를 갖고 있다. 본 논문에서는 스키마 버전의 복합객체 계층구조의 재구성을 위한 스키마 진화연산들을 도입하고, 이 연산들의 의미를 설명한다. 그리고 이 연산들을 통해 재구성된 복합개체 계층구조에서 대한 질의의 처리 방안을 다룬다. 또 한, 둘 이상의 스키마 버전 통합시 발생하는 복합객체 재구성 연산들에 의한 충돌현상을 설명하고 해결책을 제시한다. 본 논문의 독창성은 1) 복합객체 계층구조의 재구성을 위한 연산들을 최초로 도입한 점과 2) 확장된 RiBS 모델이 객체지향 데이터베이스의 데이터독립성(data independence)을 제공한다는 점이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.224-227
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• 2015

상호참조해결은 특정 개체에 대해 다르게 표현한 단어들을 서로 연관지어 주며, 이러한 개체에 대해 표현한 단어들을 멘션(mention)이라 하며, 이런 멘션을 찾아내는 것을 멘션탐지(mention detection)라 한다. 멘션은 명사나 명사구를 기반으로 정의되며, 명사구의 경우에는 수식어를 포함하기 때문에 멘션탐지를 순차 데이터 문제(sequence labeling problem)로 정의할 수 있다. 순차 데이터 문제에는 Recurrent Neural Network(RNN) 종류의 모델을 적용할 수 있으며, 모델들은 Long Short-Term Memory(LSTM) RNN, LSTM Recurrent CRF(LSTM-CRF), Bidirectional LSTM-CRF(Bi-LSTM-CRF) 등이 있다. LSTM-RNN은 기존 RNN의 그레디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결하였으며, LSTM-CRF는 출력 결과에 의존성을 부여하여 순차 데이터 문제에 더욱 최적화 하였다. Bi-LSTM-CRF는 과거입력자질과 미래입력자질을 함께 학습하는 방법으로 최근에 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 멘션탐지에 Bi-LSTM-CRF를 적용할 것을 제안하며, 각 딥 러닝 모델들에 대한 비교실험을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.646-648
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• 2005

시맨틱 웹과 시맨틱 웹 서비스의 논리적 기반이 되는 온톨로지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. W3C는 웹 온톨로지 기술을 위한 표준 언어로 OWL을 발표했고, OWL로 기술된 온톨로지는 웹 서비스, 유비쿼터스 컴퓨팅 등에서 활용되고 있다. 그러나 OWL의 복잡한 문법 구조는 OWL 온틀로지 개발을 어렵게 하고 있어, 직관적으로 OWL 온틀로지를 개발할 수 있는 방법이 요구되었고. 이를 위해 Protege 등 많은 온톨로지 편집기들이 개발되었다. 본 논문에서는 쉬운 OWL 온톨로지 편집을 위해 개체 중심의 온톨로지 시각화를 통한 온톨로지 편집기 개발에 관한 내용을 담고 있다. 이 편집기는 JDK 1.4 환경에서 개발되었으며 OWL 온톨로지 분석을 위해 Jena2 API를 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.226-228
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• 2004

베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델이다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이터를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 확인한 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.251-253
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• 2008

RFID 태그에 통신 기능이 부가되고 점차 주위 환경을 감지하는 센싱 기능이 부가되면, 능동적으로 정보를 처리하는 지능형 초소형 스마트 센서 네트워크로 발전되어 현재의 고정된 개체 인식 코드 획득 수준에서 다기능 태그에 의한 상황인지 처리 수준으로 진화하여, 개체간 통신 기능을 갖춘 지능형 USN으로 발전할 것으로 전망 된다. ZigBee는 기기간 센서 네트워크를 구성, 단순 제어와 관리를 수행할 수 있는 WPAN의 최적의 기술로 평가 받고 있으며 저 전력, 저가 등의 장점 등으로 시장 성장성이 높은 기술이다. 유/무선 인프라를 확보하고 있는 우리는 ZigBee를 기존, 또는 현재 구축중인 유무선 네트워크와 연결해 다양한 유비쿼터스 서비스를 개발할 수 있는 최적의 테스트베드 환경을 갖추고 있으므로 u-Health의 기반에 꼭 필요한 기술이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.712-714
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• 2012

D2D(Device-to-Device) 통신은 이동통신망을 기반으로 동작할 경우 이동통신망의 자원을 재사용함으로써 주파수 자원사용의 효율성을 높일 수 있다. 그러나 D2D 통신 단말(DUE; D2D user equipment)이 이동통신망의 자원을 재사용하는 경우 동일자원을 사용하는 이동통신개체와 DUE 간 및 D2D 통신 쌍 간에 신호 간섭이 발생할 수 있어 이를 고려한 자원할당기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 다수의 DUE가 이동통신망의 상향링크 자원을 다중으로 재사용할 때 이동통신개체 및 DUE가 달성가능 한 주파수 효율을 고려하여 DUE에게 자원을 할당함으로써 셀 수율을 향상시킬 수 있는 자원할당 기법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.597-599
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• 2012

D2D(Device-to-Device) 통신은 이동통신망을 기반으로 동작할 경우 이동통신망의 자원을 재사용함으로써 자원이용의 효율성을 높일 수 있다. 그러나 동일자원을 사용하는 이동통신개체와 D2D 통신 단말(DUE) 사이에 신호 간섭이 발생할 수 있어 이를 고려한 자원할당기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 D2D 통신이 이동통신망의 상향링크자원을 재사용할 때 DUE로부터 기지국으로의 간섭으로 인한 CUE의 상향링크 전송률 손실 대비 DUE로 얻는 전송률 이득이 극대화하는 DUE에게 자원을 할당함으로써 동일자원을 사용하는 DUE와 이동통신개체 간 간섭을 완화하고 망의 수율 성능을 향상시킬 수 있는 자원할당기법을 제안한다.