• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.363-364
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• 2018

최근 ICT의 새로운 흐름으로 특정 규칙 또는 인공지능 기술을 이용하여 사용자와 상호작용하는 챗봇 서비스가 개발되고 있다. 규칙 기반 챗봇은 매장의 데이터가 수정될 때마다 규칙이 작성된 파일을 수정해야한다. 본 논문은 소규모 매장에서 챗봇 서비스를 활용 시 관리자가 규칙 기반의 챗봇을 쉽게 수정할 수 있도록 규칙 생성기를 설계하고 구현한다. 제안하는 챗봇 규칙 생성기는 관리자가 컨셉, 매장 정보, 메뉴 정보만 수정하도록 인터페이스를 제공하며 관리자가 챗봇에 적용 버튼을 누르면 규칙 기반의 챗봇이 수정한 규칙들을 사용이 가능하도록 규칙 파일을 자동으로 생성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.15-18
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• 2005

데이터베이스로부터 유용한 정보를 얻기 위해서 데이터마이닝을 사용하는데 많은 데이터들을 다루기 위해서는 좀 더 나은 성능의 데이터마이닝 기법이 필요하다. 연관규칙을 생성하는 기존의 Apriori 알고리즘은 많은 데이터베이스 접근과 많은 조인 횟수로 인하여 수행 속도의 저하를 가져오게 된다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 새로운 클러스터링 방법을 이용하여 클러스터링을 수행하고 각 클러스터의 연관규칙을 생성하게 된다. 본 연구의 방법을 이용하게 되면 기존 연관규칙 알고리즘으로 찾지 못했던 규칙도 생성가능하다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.131-137
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• 1999

전문가시스템 개발에 있어서 지식획득 병목현상(knowledge acquisition bottleneck)은 해결해야 할 큰 걸림돌중 하나이다. 지식획득을 위한 여러 과정을 단순화하고 자동화함으로 지식공학자의 작업을 최소화하면서 전문지식을 쉽고 빠르게 획득할 수 있도록 지식획득시스템을 설계·구현한다면 전문가시스템의 대중화는 지금보다 쉽게 이루어질 것이다. 본 연구는 지식 획득시스템 설계와 구현을 위한 연구의 일환으로 기계학습의 한 방법인 PIPPER(Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction)를 이용하여 규칙을 생성하고 생성된 규칙을 JESS(Justification based Expert System Shell)에서 처리하도록 하였다. 규칙을 생성하기 위한 데이터는 Bohanec이 1997년도에 만든 자동차 평가 데이터베이스(Car Evaluation Database)를 사용하여 실험하였으며, 1700여 개의 레코드에서 약 40개의 규칙이 생성되었고, 생성된 규칙은 지식베이스의 정당성을 위반하지 않으면서 실행되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.392-394
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• 2003

연관 규칙 마이닝은 일반적으로 않은 빈발항목집합과 연관 규칙을 생성하며, 생성된 연관 규칙은 상호 포함관계에 있거나 중복되는 경우가 많다. 이는 효과적인 마이닝 뿐 아니라 마이닝의 활용 효용성을 떨어뜨린다. 이를 해결하기 위하여 연관 규칙 마이닝과 동일한 성능을 가지며 생성되는 규칙의 수를 줄일 수 있는 빈발 폐쇄 항목집합 마이닝이 제안되었다. 본 연구에서는 연관규칙 마이닝 방법 중 가장 우수한 성능을 가지는 ARCS 알고리즘을 개선한 빈발 폐쇄 항목집단 마이닝을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.769-771
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• 2005

데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.195-209
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• 2003

Making traditional plan of target marketing based on association rule has brought restriction to obtain the target of marketing. This paper is to present inverse association rule as a new association rule for target marketing. Inverse association rule does not use information about relation between items that customers purchase, but use information about relation between items that customers do not purchase. By adding inverse association rule to target marketing, we generate new marketing strategy to look for new target of marketing. There are three steps to apply the marketing strategy proposed by this Paper to target marketing. Firstly, a database is converted to an inverse database. Although inverse association rules can be generated from a database, it is easier to explain inverse association rule in an inverse database than in a database. Secondly, association rules and inverse association rules are generated from inverse database. Finally, two types of rules which are created in the previous steps are applied to target marketing. From new marketing rule, this paper is to show direct marketing about target item and indirect marketing about another item associated with target item to sell target item. The reason is that sales of the item associated with target item have an influence on sales of target item.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.268-283
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• 1996

동사 어간과는 달리 명사 어간은 그 자체로도 어형(word form)이 될 수 있다. 그러나 일반적으로는 명사 어간에 조사가 하나 또는 여러 개가 결합되어 어형이 형성된다. 이 논문은 이러한 명사 어형을 효율적으로 생성할 수 있는 규칙기반의 어형 생성 시스템 골몰(KORean MORphological system)이 어떻게 운용되는가를 시연하는 것이 그 목적이다. 이 시스템 변이형 포함한 기본 조사 108개를 기초로 하여 3,000여개의 복합형 조사를 생성한다. 그러나 국어의 명사 어간에 조사가 하나뿐 아니라 6개까지도 결합될 수 있으므로 명사 어형 생성과정에서 과잉 생성의 문제 발생한다. 생성 과정을 통제하기 위하여 골몰은 기본 조사에 결합 순서치(Order)를 할당하고 좌연접 요구(Requires) 조건을 명시하여 줌으로써 조사가 이미 도입된 좌측의 명사 어간과 적절히 결합될 수 있도록 장치되었다. 이 논문은 명사 어간과 조사의 이러한 결합 통제 조건을 논하고 골몰을 통해 명사 어형들이 어떻게 분석되고 생성되는가를 간단히 예를 보여 줌으로써 시스템의 충족성을 뒷받침한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.48-50
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• 2000

본 논문은 사용자를 대신해서 웹상의 여러 곳에 존재하는 정보를 추출하고 통합하여 사용자에게 제공하기 위한 에이전트 시스템을 설계하고자 한다. 정확한 정보 추출을 위해서는 추출하고자 하는 정보의 위치를 찾아내는 정보 추출 규칙이 요구된다. 이러한 규칙을 알아내기 위해서 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML로 기술된 도메인 지식을 이용한다. 이 도메인 지식은 논리적 라인의 의미 분석에 사용되며, 논리적 라인의 의미를 기반으로 도메인 문서에서 추출해야 하는 정보의 패턴을 학습한다. 학습된 패턴에서 XML로 기술된 규칙을 생성하는데, 이 규칙은 Wrapper이 된다. 이렇게 생성된 규칙을 이용해서 정보를 추출하게 되며, 추출된 정보를 통합해서 사용자에게 제공하게 된다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.89-94
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• 2000

본 논문에서는 연관 규칙 탐사 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 관계형 데이터베이스의 표준 질의어를 이용하여 사용자가 제시한 질의 조건을 만족하는 항목집합에 대해 다양한 형태의 연관규칙을 탐사하기 위한 시스템이다. 질의처리 모듈에서는 사용자가 제시한 조건을 만족하는 질의를 동적으로 구성하여, 연관 규칙 탐사를 위해 사용되는 대상 트랜잭션 데이타베이스의 범위를 조절할 수 있다. 연관 규칙을 발견하기 위한 후보 항목집합을 생성하기 위해 연관 규칙 탐사 알고리즘을 사용하였다. 연관 규칙 알고리즘에서는 한 트랜잭션 데이타에 대해 생성될 수 있는 후보 항목집합을 배열을 이용하여 처리하는 효율적인 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.216-219
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• 2003

본 논문은 최소한의 형태소 정보를 이용한 자동 발음열 생성 시스템을 제안한다 일반적으로 발음열 생성 시스템은 입력된 문장에 대하여 형태소 단위로 분석한 다음, 각 형태소와 형태소의 결함 관계를 고려한 음운 규칙을 적용함으로써 상응하는 발음열을 생성한다. 지금까지의 연구는 이러한 발음열 생성시의 형태소 분석에 관하여 그 범위에 관한 연구 없이, 가능한 최대한의 분석을 상정하고 있다. 본 논문은 한국어 음운현상을 체계적인 텍스트 분석을 통하여 모든 형태론적 음운론적인 환경에서 가능한 모든 음운현상을 분류하여 발음열 생성시에 실제로 필요한 형태소 분석의 범위를 규명하는 것을 그 목적으로 한다. 음운 현상을 분석하기 위해 사용한 텍스트 자료로는 어휘가 중복되지 않으면서도 많은 종류의 어휘가 수록된 5만 여 어휘의 연세한국어사전과 2200 여 개의 어미와 조사를 수록한 어미조사사전을 이용하였다. 이와 같이 텍스트를 분석한 결과, 음운현상은 규칙적인 음운 현상과 불규칙적인 음운현상으로 나뉘는데, 이 가운데 형태소 정보가 필요한 형태음운규칙으로는 두 가지가 있으며, 이러한 형태음운규칙을 위한 형태소 분석의 범위로는 세세한 분류를 필요로 하지 않는 최소한의 정보로 가능함을 보인다. 이러한 체계적인 분석을 기반으로 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운규칙과 예외규칙, 그리고 일반음운 규칙으로 구성된다. 본 시스템에 대한 성능 실험은 PBS 1637 어절과 ETRI 텍스트 DB 19만 여 어절을 이용하여 99.9%의 성능결과를 얻었다.