• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.205-207
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• 2001

웹 상의 HTML 문서들은 수시로 변경되고 있으며, 정보를 검색하는 웹사이트 또한 예외는 아니다. 다수의 웹 검색엔진들의 결과를 통합하는 메타 검색엔진은 각 검색엔진의 정보 변경에 민감해야 된다. 본 논문은, 수시로 변경되는 검색엔진들의 HTML 문서 정보를 메타 검색 엔진에 반영하기 위해, 자동적으로 검색엔진들의 질의 형태 변경과 검색 엔진의 검색 결과 HTML 문서의 구조 변경 탐지는 질의 결과가 반복되는 HTML 태그(tags) 문서 구조를 패턴(pattern)으로 이용한다. 패턴 발견 알고리즘은 문자열에서 규칙적으로 발생하는 패턴을 찾아내는 Jaak Vilo 알고리즘을 기반으로 HTML 문서를 처리할 수 있도록 확장하였다. 발견된 HTML 문서 패턴과 기존의 검색 엔진 HTML 페이지의 구조적 패턴 정보를 비교하여 문서 구조 변경을 탐지한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.61-69
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• 2001

This study concerns designing effective fuzzy inference rules, which can be used to evaluate other experiment sets for sensory tests. The number of fuzzy inference rules might be determined by the fuzzy division of variables. For the more the number of fuzzy division does not mean the more effectiveness, the number of inference rules should be reduced to improve efficiency of inference engine of expert system. This study verified that its suggested method and inference rules are effective in comparison with the existing studies.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.488-496
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• 2005

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹(Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language)과 RuleML(Rule Markup Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools - Backward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹을 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기 간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발 중에 있다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.20 no.3
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• pp.111-117
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• 2011

This paper suggests the passenger model considered evacuation behavioral characteristics on the passenger ship fire using a rules-based agent technique. The existing evacuation simulation system was modeled only passenger speed. The speed-based model considered passenger's physical characteristics, so it couldn't consider evacuation behavioral characteristics. For solving this problem, we modeled the passenger model using a rule-based agent applied evacuation behavioral characteristics. The rule-based agent consists of knowledge base and inference engine. In knowledge base, we represented evacuation behavioral characteristics, and chose the examples of the evacuation behavioral characteristics to show various patterns of behavior. And we simulated in the IMO MSC/Circ.1238 example 8 and we proved the simulation results could represent variety patterns of human behavior.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.22 no.2
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• pp.141-160
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• 2011

This study suggested knowledge base and search engine for the libraries that have the largescaled data. For this purpose, 3 components of knowledge bases(triple ontology, concept-based knowledge base, inverted file) were constructed and 3 search engines(search engine JENA for rule-based reasoning, Concept-based search engine, keyword-based Lucene retrieval engine) were implemented to measure their performance. As a result, concept-based retrieval engine showed the best performance, followed by ontology-based Jena retrieval engine, and then by a normal keyword search engine.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.304-306
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• 2012

IDS는 네트워크를 통해 외부에서 들어오는 공격을 감지하고 차단하는 시스템으로 Snort는 대표적으로 널리 이용되고 있는 비상업적 IDS이다. Snort는 서버로 들어오는 패킷과 침입탐지 규칙을 비교하여 네트워크 공격을 탐지한다. 네트워크 공격이 다양해지고 인터넷 사용이 증가하면서 탐지할 대상이 많아졌기 때문에 Snort의 성능을 유지하기 어려워지고 있다. 따라서 소프트웨어적으로 탐지엔진의 알고리즘을 성능을 향상시키거나 하드웨어적으로 패킷처리 능력을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어나 하드웨어적인 성능 향상과는 달리 침입탐지 규칙에 기반하여 이를 좀 더 명확하고 효율적으로 정하고 관리하여 Snort의 성능을 향상시키는 접근방법을 제안하였다. 이를 위해 우선적으로 Snort의 침입탐지 규칙에 대해 분석하였고 그 중 개선할 수 있는 Snort 규칙에 대해서 새로운 침입탐지 규칙을 제안을 하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.03a
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• pp.183-193
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• 1997

추론엔진과 지식베이스를 기반으로 하는 전문가 시스템은 사용목적에 맞게 구성되며,인간의 사고 방식을 모방한 컴퓨터가 올바른 해를 도출시키도록 하는데 궁극적인 목표가 있다. 즉, 추론의 효율성이 전문가 시스템의 효율성을 좌우한다. 시스템이 어떠한 목적을 갖는가에 따라서, 추론 방법과 지식표현 방법등이 결정된다. 최근 추론의 효율성을 극대화하기 위해 이용되고 있는 지식표현 및 추론 방법으로는 Rete, TREAT 등의 트리 표현을 사용하는 전향추론, 관계리스트를 사용하는 직접추론 등이 있다. 전문가 시스템의 성능은 추론을 얼마나 효율적이고 정확하게 하는지에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이러한 추론의 효율성이 지식베이스의 구축형태와 밀접한 관련을 이용하여 효율적인 추론 엔진을 구성하였다. 지식의 표준화가 모듈화가 쉬운 생성규칙을 사용하여 지식을 표현하였으며 , 사용자의 요구에 의해 전향추론, 후향추론이 수행되도록 하였다. 본 논문에서는 추론을 효율적으로 하기위한 기본 방법중, 지식표현을 보다 더 효과적으로 구축하는 방법을 택하였다. 기존의 지식표현방법을 살펴보고, 이를 기반으로 새로운 지시표현 방법인 ECBM(extedned clause bit matrix)과 ERCBM(extended clause bit matrix)을 제안하고 이를 이용하여 전향추론, 후향추혼이 가능한 추론엔진을 구축하였으며 이 두 지식표현을 이용하여 구축되어진 추론엔진을 비교하였다. 이 추론엔진은 기존에 시스템과는 달리 전향, 후향이 모두 효율적으로 수행되어지며, 모든 지식에 대해 적용이 가능한 강력한 범용성을 갖고 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.2
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• pp.151-162
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• 2006

RDF Semantics, one of W3C Recommendations, provides the RDFS entailment rules, which are used for the RDFS inference. Sesame, which is well known RDF repository, supports the RDBMS-based RDFS inference using the forward-chaining strategy. Since inferencing in the forward-chaining strategy is performed in the data loading time, the data loading time in Sesame is slow down be inferencing. In this paper, we propose the order scheme for applying the RDFS entailment rules to improve inference performance. The proposed application order makes the inference process terminate without repetition of the process for most cases and guarantees the completeness of inference result. Also the application order helps to reduce redundant results during the inference by predicting the results which were made already by previously applied rules. In this paper, we show that our approaches can improve the inference performance with comparisons to the original Sesame using several real-life RDF datasets.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.488-491
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• 2005

This paper has been proposed an engine oil changing system automatically using artificial intelligence. As you know, It is very difficult to forecast the time that exchange engine oil exactly. Because, It does not necessary to change the engine oil when color of engine is black or distance is more than 3000 km. In order to forecast to optimal engine oil replacement time, We must to consider color of engine oil, greasy, mad condition, quick starting condition and quick braking condition. Therefore, in this paper, to overcome those problems, we, developed an expert system that it can forecast to exchange time of engine oil automatically using fuzzy rules and neural networks.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.352-356
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• 2006

현존하는 추론 엔진들은 대부분 Tableaux 알고리즘 기반의 TBox의 최적화를 위한 연구를 진행하였다. 하지만 현실에서 대용량의 ABox를 추론하기 위한 유한한 시간 내에 결정 가능성을 보장하지 못한다. 따라서 실용성 있는 추론 엔진 효율을 위해서는 대용량 데이터를 가지는 ABox를 위한 최적화된 추론 기법이 필요하다. 본 논문에서는 OWL-DL 기반의 온톨로지(Ontology)를 데이터로그(Datalog)와 같은 규칙(Rule) 형태로 변형하여 관계형 데이터베이스와 같은 저장 시스템과 연동하기 위한 방법을 이용한다. 최종적으로 실세계의 환경에서의 데이터타입 속성(Datatype Property)이 포함된 SHIQ(D) 구성의 실용적인 추론 시스템을 수행하고자 한다. 따라서 OWL이 가지는 공리(Axiom)를 이용하여 데이터타입 속성이 포함된 규칙을 적용한 추론 방법에 대해서 제안하였다.