• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권3호
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• pp.251-260
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• 2001

기존의 베이지안 문서 분류는 문서의 특징 표현에 있어서 단어간의 의미를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 Apriori-Genetic 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. Apriori 알고리즘은 단어간의 의미를 반영한 연관 단어의 형태로 문서의 특징을 추출하며 추출된 연관 단어로 연관 단어 지식베이스를 구축한다. Aprrori 알고리즘만으로 연관 단어 지식베이스를 구축할 경우, 지식베이스 안에 부적당한 연관 단어가 포함된다. 따라서 문서 분류의 정확도가 낮아지는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해, Genetic 알고리즘을 이용하여 연관 단어 지식베이스를 최적화하는 방법을 사용한다. 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 최적화된 연관 단어 지식베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. Apriori-Genetic 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류의 성능을 평가하기 위해, Apriori 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류 방법, 역문헌빈도를 사용한 베이지안 문서 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.49-57
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• 1994

진정한 의미의 다운사이징을 구현하기 위해서는 필요한 분산데이타베이스의 구현은 현재 여러가지 기술적인 문제점들을 안고 있다. 따라서 동시성 제어(concurrency control)와 갱신 (update propagation), 복구(recovery), 질의어 처리(query processing), 카달로그 관리(catalog management)등과 같은 분산 환경에서의 데이타베이스에 관련된 기술적인 문제점들을 해결하기 위해서는 어떠한 최적의 방법들을 개발해야만 한다. 이러한 방법들의 개발은 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 통한 대안들의 선택과 운용에 의해 가능할 것이다. 분산 환경하에서 사용되어질 수 있는 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 availability, expression, currency의 관점에서 Basic table과 view로 구분하여 정립해 보았다. Basic table은 current update가 필수적이므로 availability와 expression의 관점에서 분류하였고, view는 physical file의 존재성 유무와 시간적 실행의 차이를 기준으로 분류하였다. 그리고 이러한 분류기준에 따른 특성들을 분산데이타베이스 구축에 이용하는 방법들에 대해 이야기 하였다. 다시 말해 non-current materialized view 뿐만 아니라 current materialized view를 동시에 지원하는 하나의 distributed view update architecture를 개발하는 것에 대해 하나의 방법으로 제시하였다. 즉 immediate update와 deferred update는 current view를 이용하고 periodical update는 non-current view를 이용하여 100%의 distributed data resources를 관리 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.439-442
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• 2007

본 논문은 퍼지 분류를 위한 퍼지 규칙베이스 시스템에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화률 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.772-775
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• 2008

본 논문은 퍼지 분류 시스템을 위한 퍼지 규칙베이스에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화를 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 제안하는 유전 알고리즘은 분류 성능을 보다 더 향상시키기 위해서 인식에 사용된 규칙에 대한 확실성 정도를 개선하는 방법을 포함한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.297-301
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• 2000

대규모 멀티미디어 데이타베이스 서비스 시스템은 월드와이드 웹(WWW : World Wide Web)의 대규모 멀티미디어 정보 서비스의 우수성과 데이타베이스 시스템의 방대한 데이타베이스 관리 기능을 상호 보완적으로 통합함으로써 구현할 수 있다. 데이타베이스 통로는 이러한 통합의 핵심적인 소프트웨어라 할 수 있다. 데이타베이스 통로의 필요성이 인식된 후로 현재 많은 상용 및 연구용 제품이 개발되어 왔다. 데이타베이스 통로의 구조는 데이타베이스 접속을 WWW 에 어떻게 연동시키는가에 따라 다양하게 나누어지고 구조에 따라 성능도 달라지게 된다. 데이타베이스 통로의 성능은 대규모 데이타베이스 서비스 시스템 구축에 매우 중요하다고 할 수 있다. 이 문서에서는 여러가지 데이타베이스 통로의 구조에 대하여 분류체계를 세우고, 각 구조에 대한 특징을 성능 및 기능에 대하여 연구하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.171-181
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• 2001

기존의 베이지만 문서 분류를 위한 단어 군집 방법은 많은 시간과 노력을 요구하며, 단어 간의 의미 관계를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이닝 기법으로 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 하는 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 문서 분류 방법은 문서를 분류하기 전에 훈련 문서를 사용하여 가중치가 부여된 연관 단어 지 식 베이스를 구축한다. 그 다음으로, 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 상호 정보 계산에 의한 단어 사전을 이유한 가중치가 부여된 베이지안 문서 분류 방법, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다. 그 결과, 연관 단어 지식 베이스에 기반한 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법이 상호 정보에 의한 단어 사진을 이용하는 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 0.87%, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 2.77%, 단순 베이지안 방법보다는 5.97% 높은 성능 차이를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.621-624
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• 2018

최근 지식 베이스의 발전과 함께 지식 베이스 기반의 질의 응답에 관한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 특히 지식 베이스상의 여러 개의 사실이 필요한 복합 질의에 대한 처리의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 일반적인 지식을 묻는 질의 처리에만 집중하여, 그 외의 다른 유혀을 갖는 복합 질의에 대한 처리의 연구는 시작 단계에 머물러 있다. 이에 본 논문은 질의 유형 분류기를 활용한 지식 베이스 기반의 복합 질의 응답 시스템을 제안한다. 복합 질의 응답 시스템은 단순 질의를 포함하여 다양한 유형(일반형, 판정형, 비교형)을 갖는 복합 질의를 처리한다. 우리는 실험을 통해서 질의 유형 분류기가 복합 질의 응답 시스템의 정답률을 높임을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.151-153
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• 2000

현재의 자동 문서 분류 시스템에서는 문서분류는 지식베이스를 구축하고 전문가가 클레스의 분류 주제어를 수동 입력함으로써 이루어진다. 이것은 대단히 어렵고 번거로운 일이며 많은 시간과 노력이 소요되고 지속적으로 이루어지기 힘들다. 본 논문에서는 지식베이스와 문서의 구조적 정보, 통계적 정보, 키워드 간의 응집도를 이용하여 자동 문서 분류를 위한 분류 주제어의 자동 증식 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.741-744
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• 2014

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1881-1888
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• 2011

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식인 자연현상으로 어패류를 집단 폐사 시킨다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 적조발생 예측시 나이브베이스 분류자를 이용하면 좋은 예측결과를 얻을 수 있다. 그러나 나이브베이스를 이용한 결과는 단순한 발생 여부 만을 판별 할뿐 발생하는 적조가 어느 정도 증가 할지는 알 수 없다. 본 논문은 퍼지 추론과 나이브베이스 분류자를 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 적조 발생 예측의 정확률을 향상시키면서 적조생물 밀도의 증가율을 예측할 수 있다.