W3C에서는 온톨로지의 표준 언어로 OWL(Web Ontology Language)을 발표하였고 이를 활용한 온톨로지가 다양한 곳에 적용되어 구축이 되고 있다. 하지만, DL(Description Logic)기반인 OWL언어가 표현할 수 있는 규칙의 한계로 인하여 이를 확장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통하여 W3C에서는 OWL과 RuleML(Rule Markup Language)을 통합하여 규칙(Rule)에 대한 표현력이 더욱 향상된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 언어를 제안하였다. 현재 이러한 연구는 OWL, SWRL 온톨로지 언어를 활용하고 Racer, Jess와 같은 엔진을 통하여 추론을 하는 형태로 활성화 되어 가고 있다. 하지만 이러한 형태로 온톨로지를 구축하는데 있어서 Racer를 이용한 DL추론, Jess를 이용한 Rule-base추론이 병행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 온톨로지를 추론하기 위한 엔진으로 Racer와 Jess의 병행이 아닌, Jess를 이용하여 DL기반언어인 OR온톨로지를 추론하는 것 뿐 만 아니라 SWRL언어의 규칙 또한 추론할 수 있도록 한다. 이러한 시스템을 구축하기 위해 OWL을 Jess언어를 이용하여 추론할 수 있도록 개발된 OWLJessKB라는 툴과 SWRL언어를 추론하기 위해 Jess언어로 변환하여 이를 추론하는 SWRL Factory, 그리고 이출 이용하여 통합 추론하기 위한 세가지 통합 추론 플랫폼을 제안한다.
현존하는 추론 엔진들은 대부분 Tableaux 알고리즘 기반의 TBox의 최적화를 위한 연구를 진행하였다. 하지만 현실에서 대용량의 ABox를 추론하기 위해서는 유한한 시간 내에 결정 가능하지 못하다. 따라서 실용성 있는 추론 엔진 효율을 위해서는 대용량 데이타를 가지는 ABox를 위한 최적화된 추론 기법이 필요하다. 본 논문에서는 OWL-DL 기반의 온톨로지(Ontology)를 데이타로그(Datalog)와 같은 규칙(Rule) 형태로 변형하여 관계형 데이타베이스와 같은 저장장치와 연동하기 위한 방법을 이용한다. 최종적으로 실세계의 환경에서의 데이타타입 속성(Datatype Property)이 포함된 SHIQ(D) 구성의 실용적인 지식 표현 시스템을 수행하고자 한다. 따라서 OWL이 가지는 공리(Axiom)를 이용한 데이타타입이 포함된 규칙을 적용한 추론 방법에 대해서 제안하였다.
기존의 한국어 형태소 해석 시스템들은 철자 변화형 어절에 대한 처리가 매우 효율적이지 못했다. 대개가 문제를 일으키는 형태소들의 변형들을 모두 사전에 등록하여 후처리 형태로 다루려 하거나, 각 형태/음운 규칙을 적용한 다음 거기에 대응하는 후보 단어들을 사전 검색을 통해 확인하는 방법들을 취하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 과다한 사전 정보의 중복이나 계산의 중복으로 인하여 비효율적인 면을 많이 내포한다. 또한, 기존의 한국어 형태소 시스템들은 거의 모두가 형태소해석 엔진과 언어학적인 지식(특히, 철자 규칙과 형태소 배열 규칙)이 제대로 분리되지 않아 시스템 확장이 매우 어려웠다. 이 논문에서는, 철자 변화형 어절을 후처리에 의하지 않고, 사전 검색과 함께 하나의 오토마타에 의해 처리하면서, 형태소 해석시 발생하는 중복 계산을 최대한 배경하고, 또한 형태소 해석 엔진과 언어학적인 지식을 완전히 분리하여 시스템의 확장성을 한층 높인, 효율적인 한국어 형태소 해석 시스템 DDAG를 소개한다. 이 시스템의 주요 알고리즘의 계산적인 복잡도는 n이 입력 어절의 길이이고, m이 입력 어절을 이루고 있는 형태소의 최대 수라고 할 때 다음과 같이 분석된다: (1) 철자 변화의 처리와 사전 검색 부분의 계산적인 복잡도는 $O(n^2)$이고, (2) 형태소 배열 검사와 모든 가능한 결과를 출력해 내는 부분은 $O(2^m)$이다. 여기에서 m의 실질적인 값은 복잡한 한국어 용언의 경우 최대 8이다.
기계번역(Machine Translaton, MT), 다국어 정보 검색, 의미 정보 검색 등에 대한 연구는 시소러스, 지식베이스, 사전 검색, 의미망, 코퍼스등과 같은 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 시맨틱 웹이 등장과 시맨틱 웹 기반 기술의 발전에 따라 위 연구들을 시맨틱 웹에 적용시킬 필요성도 제안되었다. 특히 한국어 시소러스, 워드넷(WordNet), 전자 세종 사전, 가도까와(Kadokawa) 시소러스와 같은 지식베이스가 개발되었으나 활용 분야에 따라 그 구축 방법론이 다르게 적용되어, 위 연구에 효과적으로 통용될 수 있는 지식베이스는 실질적으로 구축되지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 세종 사전과 가도까와 시소러스, 한/일 기계 번역 사전 그리고 전문 용어 사전을 기반으로 한국어와 일본어 지식베이스를 위한 사전 온톨로지 서버를 정의하여 의미 정보를 구성하고, Semantic Web Rule Markup Language (이하 SWRL)을 이용해 구문 정보 규칙을 정의한다. 그리고 SWRL 기반 정방향 추론 엔진을 이용하여 번역에 필요한 추론 엔진을 구성하고 문장 구문형성 규칙 추론 엔진을 통해 사용자에게 한국어와 일본어의 문장 구성 변환을 제공한다. 본 연구는 현재 기계 번역이 갖고 있는 다의성, 술부 어순의 차이, 경어체 등 아직 해결해야 할 많은 부분들에 대한 해결 방안으로서 시맨틱 웹 기반 기술과의 활용방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 하이브리드 차량 내부 전기모터의 등판 마력값과 회전 RPM, 흡기온도 센서의 온도 변화와 공기 및 연료의 혼합비율인 공연비에 대해 퍼지 제어 기법을 적용하여 차량의 연료 소비를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 초기 가속부분에서 등판 마력간과 회전 RPM을 퍼지제어 규칙에 의해 전기모터와 엔진의 사용비율을 제어하고, 엔진이 가동될 때 각각의 공기유입량과 연료 분사량을 이용하여 공연비 수치를 구한 후, 공연비, 흡기온도, 최종 연료 보정량에 대해 설정된 피지 소속 함수와 퍼지 추론 규칙에 따라 차량 연료를 제어한다. 시뮬레이션을 통하여 실험한 결과, 제안된 퍼지 제어 기법을 이용한 엔진 및 연료 제어 방법이 퍼지기법을 적용하지 않은 제어방법보다 평균연비가 개선되어 제안된 연료 제어 방법이 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼지라는 개념을 도입하여 기존의 전문가시스템에서 문제점으로 지적되어 온 불확실성, 모호성의 처리 기능을 부가하여 표현의 영역을 확장, 개선하여, 전문가시스템의 추론 엔진을 적용하는 근사적 유사 추론기법을 분석한다. 그리고 규칙의 조건부와 이에 대응하는 사실간의 유사도를 구하여 이들 규칙의 결론부에 반영하여 결론을 유도하는 근사적 유사 추론기법을 제안한다. 또한 이와 같은 이론적인 연구를 바탕으로 자연언어의 많은 부분을 차지하고 있는 퍼지 개념을 지원하는 당뇨병(의료)진단용 전문가시스템을 설계, 구현하여 기존의 불확실성 관리방안의 단점을 개선하고자 한다.
무리짓기를 통한 인공지능 구현은 게이머들에게 실세계와 같은 느낌을 제공한다. 본 논문에서는 오우거 엔진을 이용하여 실세계의 물고기 떼의 무리 짓기 규칙을 응집, 회피, 정렬을 중심으로 시뮬레이션 한다. 구현 결과, 본 시뮬레이션은 실세계에서의 무리짓기에서와 같은 회피, 정렬의 특징을 보여준다.
본 논문에서는 언리얼 엔진4의 Behavior Tree(행동 트리)를 이용하여 NPC의 다양한 상태와 움직임을 가진 어드벤처 게임 AI를 설계 및 개발하였고, 그 효율성을 분석하였다. Behavior Tree는 상태와 행동을 계층적으로 나누어 AI의 행동을 결정하는 알고리즘으로 FSM(Finite State Machine, 유한상태기계)과 비교하여 유지보수와 행동 규칙 검증의 어려움을 해결하는 데 장점이 있음을 확인하였다.
전자상거래에서 판매 실적을 높이기 위한 효과적인 방법의 하나는 사용자에 따라 개별화된 정보의 제공, 즉 원투원 마케팅의 개념을 도입하는 것이다. 이를 위해서는 사용자의 구매 성향이나 사용자의 특성에 대한 지식베이스가 있어야 한다. 이러한 지식베이스로 데이터마이닝 기법중의 하나인 연관규칙을 도입하였다. 본 논문에서는 연관규칙을 기본 연산으로 하는 데이터마이닝 시스템의 설계와 구현을 기술하였다. 사용자와 제품간의 연관규칙을 추출하여 동적으로 제공되는 웹 문서를 생성하는데 필요한 지식베이스를 구축하였다. 또한 구축된 데이터마이닝 시스템은 연관규칙 탐사 엔진과 개념 계층 관리기로 구성되어 있으며, 대용량의 데이터를 다루기 위해 기존의 방법과는 다른 파일을 기반으로 한 빈번항목집합 인덱싱 기법을 제시하였다.
비즈니스 환경의 실시간 변화에 대응하기 위해서 최근에 기업은 특정 업무에 대해서 업무 규칙을 비즈니스 룰로 구현하고 이를 처리하는 비즈니스 룰 엔진 기반의 어플리케이션을 구현하고 있다. 비즈니스 룰은 기업이 보유한 업무 규칙을 컴퓨터와 업무 담당자가 동시에 이해할 수 있는 형태로 구성되어야 하는 양면적인 특성을 가지고 있다. 비즈니스 용어 중심으로 되어 있는 업무 규칙과 컴퓨터가 이해할 수 있는 비즈니스 룰은 그 형태가 상이하나 의미적으로 연관관계를 가지고 있기 때문에 체계적인 도출과정이 필요하다. 본 논문에서는 비즈니스 룰 클래스 개념을 적용하여 업무 규칙으로부터 비즈니스 룰을 도출하는 기법에 대해서 알아보고 이를 기반으로 구성한 비즈니스 룰 구축 방법론을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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