• 제목/요약/키워드: 규칙 자동 구축

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지지 벡터 기계를 이용한 질의 유형 분류기 (A Question Type Classifier Using a Support Vector Machine)

  • 안영훈;김학수;서정연
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.129-136
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    • 2002
  • 고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

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Automatic Creation of SHACL Schemas for Validation of RDF Knowledge Graph Structures Based on RML Mappings

  • Choi, Ji-Woong
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권9호
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    • pp.77-89
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    • 2022
  • 본 논문에서는 RML 매핑 방식으로 구축한 RDF 지식 그래프의 구조를 묘사하고 검증할 용도의 SHACL 스키마를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 연구와는 달리 RML 매핑 규칙 뿐만 아니라 RML 매핑의 입력인 CSV, JSON, XML, 데이터베이스와 같은 다양한 포맷의 데이터에서 추출한 메타데이터도 함께 사용하여 스키마를 생성한다. 따라서 기존 연구 기반의 스키마에서는 부재했던 데이터 타입, 문자열 길이, 값의 범위, 차수 관련 제약 조건이 스키마에 포함된다. 그리고 기존 연구에서 간과한 소위 반복된 속성 문제를 제안하는 시스템은 해결한다. 297개의 케이스로 구성된 적합성 테스트를 통해 제안된 시스템이 그래프에 대한 올바른 제약 조건을 생성함을 보여준다. 제안된 시스템은 오류가 발생하기 쉬운 기존 수동 검증 프로세스를 자동화하는 데 기여할 수 있다.

한국어 질의응답시스템을 위한 지지 벡터기계 기반의 질의유형분류기 ((A Question Type Classifier based on a Support Vector Machine for a Korean Question-Answering System))

  • 김학수;안영훈;서정연
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권5_6호
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    • pp.466-475
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    • 2003
  • 고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 의도를 파악할 수 있는 질의 유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)를 이용한 질의유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에 자동 문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

한글 요구사항 기반 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성을 위한 메타모델링 구축화 (Metamodeling Construction for Generating Test Case via Decision Table Based on Korean Requirement Specifications)

  • 장우성;문소영;김영철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권9호
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    • pp.381-386
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    • 2023
  • 기존의 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 연구는 모델로부터 테스트 케이스를 추출한다. 하지만 실무의 경우 자연어 요구사항 문장으로부터 테스트 케이스를 생성할 수 있어야 한다. 이를 위해 자연어 문장의 분석하고, 분석 과정 및 결과를 요구공학 영역에 접목하는 연구는 매우 필요하다. 하지만 한국어 문장의 다양성 때문에, 한국어 자연어 요구사항 분석은 어려운 이슈이다. 우리는 한국어 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 생성 연구 중 하나로써, 자연어 요구사항의 정의 분석, C3Tree 모델의 생성, 원인-결과 그래프의 생성, 결정 테이블의 생성 단계를 통한 테스트 케이스 생성 방법을 연구한다. 본 논문은 중단 단계로써, 메타모델링 변환 기법을 이용하여 C3Tree 모델 기반의 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 모델 변환 규칙의 수정을 통해 모델 to 모델, 모델 to 텍스트로의 변환 과정을 제어한다. 모델이 변형되거나, 새로운 모델이 추가되더라도 프로그램 알고리즘의 직접적인 수정 없이 모델 변환 규칙을 유지보수 할 수 있다. 평가 결과, 결정 테이블에 대한 모든 조합이 테스트 케이스로 자동 생성되었다.

기계 번역 의미 대역 패턴을 이용한 한국어 복합 명사 의미 결정 방법 (A Method of Word Sense Disambiguation for Korean Complex Noun Phrase Using Verb-Phrase Pattern and Predicative Noun)

  • 양성일;김영길;박상규;나동렬
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.246-251
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    • 2003
  • 한국어의 언어적 특성에 의해 빈번하게 등장하는 명사와 기능어의 나열은 기능어나 연결 구문의 잦은 생략현상에 의해 복합 명사의 출현을 발생시킨다. 따라서, 한국어 분석에서 복합 명사의 처리 방법은 매우 중요한 문제로 인식되었으며 활발한 연구가 진행되어 왔다. 복합 명사의 의미 결정은 복합 명사구 내 단위 명사간의 의미적인 수식 관계를 고려하여 머리어의 선택과 의미를 함께 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 정보 검색의 색인어 추출 방법에서 사용되는 복합 명사구 내의 서술성 명사 처리를 이용하여 복합 명사의 의미 결정을 인접 명사의 의미 공기 정보가 아닌 구문관계에 따른 의미 공기 정보를 사용하여 분석하는 방법을 제시한다. 복합 명사구 내에서 구문적인 관계는 명사구 내에 서술성 명사가 등장하는 경우 보-술 관계에 의한 격 결정 문제로 전환할 수 있다. 이러한 구문 구조는 명사 의미를 결정할 수 있는 추가적인 정보로 활용할 수 있으며, 이때 구문 구조 파악을 위해 구축된 의미 제약 조건을 활용하도록 한다. 구조 분석에서 사용되는 격틀 정보는 동사와 공기하는 명사의 구문 관계를 분석하기 위해 의미 정보를 제약조건으로 하여 구축된다. 이러한 의미 격틀 정보는 단문 내 명사들의 격 결정과 격을 채우는 명사 의미를 결정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 현재 개발중인 한영 기계 번역 시스템 Tellus-KE의 단문 단위 대역어 선정을 위해 구축된 의미 대역패턴인 동사구 패턴을 사용한다. 동사구 패턴에 기술된 한국어의 단문 단위 의미 격 정보를 사용하는 경우, 격결정을 위해 사용되는 의미 제약 조건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(

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스마트 의류 기반의 유-헬스케어 시스템의 설계 (Design of U-healthcare System based on Smart-Cloth)

  • 조병호
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.237-242
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    • 2016
  • 효과적인 스마트의류에 기반한 유-헬스케어 시스템 구축을 위해서는 스마트의류에 적합한 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 설계가 필요하다. 그리고 스마트의류에서 센싱된 생체신호를 서버로 전달하기 위해서는 센싱신호의 수집 및 처리를 위한 게이트웨이 스마트폰 프로그램이 필요하다. 이를 위해서는 게이트웨이 프로그램 모듈을 잘 설계하고 기술하여 나중에 구현시에 어려움이 없도록 하여야 한다. 또한 의료진이 스마트폰에서 보내지는 생체신호를 수시로 모니터링 하지 않더라도 이들 신호의 변화값이 규칙/사실에 기반한 전문가시스템 구축으로 자동으로 진단되어 사용자에게 알려준다면 아주 유용한 유-헬스케어 시스템이 되리라 본다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 갖춘 스마트의류 기반의 유-헬스케어 시스템 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 설계 방법을 제시함으로써 본 설계 방법이 유-헬스케어 상용화 시스템 제작에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여준다.

냉장고 부품 설계 효율화를 위한 3D CAD 템플릿 구축 (Construction of 3D CAD Template for the Efficient Design of Refrigerator Components)

  • 임오강;박삼규;최은호
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제22권3호
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    • pp.243-250
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    • 2009
  • 최근 기업에서는 설계 기간을 단축하기 위하여 기존의 CAD시스템들의 기능을 기업의 목적에 맞게 수정할 수 있는 커스터마이징 기술이 요구되고 있다. 이에 대부분의 상용 CAD시스템 개발회사들은 일련의 반복된 작업을 자동으로 수행할 수 있게 해주는 매크로나 외부 프로그램을 작성할 수 있도록 API를 제공하고 있다. 본 논문은 지식기반의 제품개발 체계를 구축하기 위하여 특정 부품의 정형화된 설계 규칙을 3D CAD 템플릿으로 개발하여 특정 모델링을 보다 편리하게 수행할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 냉장고의 부품 설계에 요구되는 관련 수식, 데이터 및 설계지식을 Unigraphics의 UG/Open API를 이용하여 프로그램화하였고 그 개발사례를 제시하였다. 상용 CAD시스템에 연결하여 사용함으로써 설계 검증 및 설계 변경을 제품설계 업무에 효과적으로 적용하였다.

종 분화 진화 알고리즘을 이용한 안정된 베이지안 네트워크 앙상블 구축 (Construction of Robust Bayesian Network Ensemble using a Speciated Evolutionary Algorithm)

  • 유지오;김경중;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권12호
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    • pp.1569-1580
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    • 2004
  • 베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델로서 확실한 수학적 토대를 가지고 있다. 베이지안 네트워크의 구조론 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 요구 조건을 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 ASIA와 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이타를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 알 수 있었다.

국방온톨로지 기반의 지능형 육군전술지휘정보체계 (Intelligent Army Tactical Command Information System based on National Defense Ontology)

  • 유동희;나민영;한창희;신진희;노성천
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.79-89
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    • 2013
  • 육군전술지휘정보체계(ATCIS)에서는 군단급 이하의 전술제대들로부터 입력받은 전장정보를 부대 지휘관과 참모들에게 제공하며, 이를 바탕으로 지휘관은 자신의 야전 경험과 군사 전문성을 활용하여 지휘 결심을 하게 된다. 만약 급격하게 변화하는 전장 상황에서 ATCIS가 입력 받은 적 또는 전장 상황에 대한 정보의 의미를 자동으로 이해하여 지휘 결심에 도움을 줄 수 있는 새로운 지식을 제공할 수 있다면, 지휘관은 좀 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국방온톨로지를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다. 이를 위해, 전자 교범과 ATCIS 데이터베이스 정보를 분석하여 국방온톨로지를 구축하였고, 부대 참모들의 인터뷰를 통하여 지휘 결심에 필요한 군사지식을 규칙 형태로 정의하였다. 또한 구축된 국방온톨로지와 규칙이 지휘관의 의사결정지원에 활용되는 것을 보이기 위해 시맨틱 웹 기술을 활용하여 적의 도발 가능성을 예측하는 서비스를 구현하였다.

온톨로지 기반 Feature 모델에서 Class 모델로의 변환 기법 (An Ontology - based Transformation Method from Feature Model to Class Model)

  • 김동리;송치양;강동수;백두권
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.53-67
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    • 2008
  • 현재 유사 도메인에 대한 feature 모델과 class 모델간의 재사용을 위해, 모델 차원에서 상호변환 연구와 두 모델간 온톨로지를 이용한 변환 연구가 있으나, 메타모델을 통한 일관성 있는 변환이 되지 못하며, 각 모델이 가진 변환 대상 모델링 요소가 충분치 않고, 특히, 자동 변환 알고리즘 및 지원 툴을 제공하지 않음으로써 모델간 재사용의 저하를 초래하고 있다. 본 논문에서는 메타모델 상에서 온톨로지를 사용한 feature 모델을 class 모델로의 변환 방법을 제시한다. 이를 위해, feature 모델, class 모델 및 온톨로지에 대한 메타모델을 재정의하고, 각 메타모델별 모델링 요소에 대한 속성을 정의한다. 이 속성들에 기반하여 feature 모델과 온톨로지 간 그리고 온톨로지와 class 모델간의 변환 규칙 프로파일을 집합 이론과 명제논리로 정의한다. 이러한 변환의 자동화 구축을 위해 변환 알고리즘을 생성하고, 지원 툴을 구현한다. 제시한 변환규칙 및 툴을 사용해 전자 결재시스템을 통해 실제 적용한다. 기대효과로써, 기 구축된 feature 모델을 class모델로 변환하여 상이한 개발방법간에 생성된 모델을 재사용을 할 수 있다. 특히, 온톨로지를 사용해서 의미적 변환의 모호성을 해소시킬 수 있으며, 변환의 자동화 및 모델간 일관성을 유지시켜줄 수 있다.

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