• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.7
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• pp.1665-1680
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• 1997

The Entity-Relationship (E-R) model is widely used not only to increase understanding between user and designer, but also to model the relationship of real world data appropriately when designing database system in many application areas. It should be then transformed into an Object-Oriented database model which gives good merits to represent and manipulate data efficiently. Therefore, a method of transforming an E-R model into an Object-Oriented database model should be studied, but without losing any semantics of concept for the E-R model. This paper not only deals with transformation rules taking as input the elements of E-R model and delivering the elements of an Object-Oriented database model, but also improves the concept of generalization and aggregation inheritance. The paper also presents a method of transformation of relationship depending on these rules. The proposed method that obtains Object-Oriented database schema from an E-R model with preserving the properties of the E-R model is shown with examples. The method presented is able to be used to the logical database design.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.37 no.6
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• pp.319-322
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• 2010

Extended PLR grammars are currently the largest subclass of LR grammars whose grammars are transformed into LL grammars satisfying covering property. This paper suggests a simplified covering transformation of the original covering transformation for extended PLR grammars. The proposed covering transformation reduces the original four rule types to the three rule types.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.110-113
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• 2005

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.514-519
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• 2018

본 연구에서는 세종 구문 코퍼스를 의존 구문 코퍼스로 변환할 때 사용되는 중심어 전파(Head-Percolation) 규칙에 대하여 논의한다. 한국어는 중심어-후위 언어이기 때문에 의존 구문 트리를 구축할 때 지배소를 의존소 뒤에 배치시키는 것을 원칙으로 하였다. 그러나 의존 관계에 있는 단어 사이에 지배소를 앞쪽으로 설정하는 것이 더 자연스러운 경우가 있다. 본 연구에서는 지배소를 앞쪽으로 배치시키는 것을 허용하는 중심어 전파 규칙을 채택하여 의존 구문 코퍼스를 구축해 보고 중심어 전파 규칙이 구문 분석기의 성능에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. 실험 결과 지배소를 앞쪽으로 설정하는 것을 허용한 경우, 0.43%의 성능 저하가 있었으나 학습 코퍼스의 일관성을 유지한다면 성능 저하의 차이를 좀 더 줄일 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.5
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• pp.598-603
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• 2007

To solve the rule explosion problem in multi-input fuzzy system, a method of converting a given fuzzy system to 2 layered hierarchical fuzzy system has been reported, where at the 1st layer, linearly independent fuzzy rule vectors generated from the given fuzzy system are used and, at the 2nd layer, linear combinations of these independent fuzzy rule vectors are used. In this paper, the steapest descent algorithm is presented to learn the fuzzy rule vectors and related coefficients for the equivalent 2 layered hierarchical structure. By simulation of learning of ball and beam control system, the feasibility of proposed learning scheme is shown.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.26 no.3
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• pp.323-355
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• 2015

This study examined grapheme-to-phoneme regularity effect among late Korean-English bilinguals by using whole word level task (lexical processing) and two meta-phonological tasks(sub-lexical processing): [1] English word naming task(whole word level), [2] rhyme judgement task(rhyme level), and [3] phoneme deletion task(phoneme level). Forty-three late Korean-English bilinguals participated in all three tasks. In these tasks, participants showed better performance in regular word conditions compared to irregular word conditions, demonstrating a clear English regularity effect. Post-hoc correlational analysis revealed strong correlation between word naming task and rhyme judgement task, which is different from the results reported with English monolinguals. The contradicting results might be due to the relevantly low English proficiency level among late Korean-English bilingual speakers. In conclusion, this study suggests that late Korean-English bilinguals make use of L2 grapheme-to-phoneme conversion (GPC) rule when reading L2 English words.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.75-78
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• 2004

이 논문에서는 규칙 기반 시스템의 문제에 대한 뛰어난 표현력과 빠른 추론 등의 장점을 BDI 에이전트 구조에 적절히 반영할 수 있는 규칙 기반 BDI 에이전트 구조를 제안한다. 제안하는 구조에서는 에이전트의 능력과 계획을 이해하기 쉬운 if-then 규칙으로 기술하고, 에이전트 상태를 믿음,목적,의도 집합으로 표현하여 이를 기반으로 어떤 규칙을 실행할 것인가를 결정한다. 절차적 지식에 해당되는 규칙계획의 실행을 독립적인 규칙 엔진이 담당하기 때문에 진행 중인 작업의 컨텍스트를 유지할 수 있고, 컨텍스트가 다른 여러 작업을 동시에 처리할 수 있다. 또한, STRIPS 연산자로 자연스럽게 변환 가능한 규칙을 이용하여 계획생성이 가능하고, 생성된 계획을 규칙으로 추가하여 점진적으로 에이전트 능력을 향상시킬 수 있다. 제안하는 에이전트 구조는 규칙 기반의 BDI 모델을 따르기 때문에 동적인 환경에서 반응성과 목표 지향성을 충족할 뿐만 아니라 에이전트의 지식 표현과 구축 및 제어 구조가 간단한 에이전트 구축이 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.31-34
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• 2009

본 연구의 목표는 비교 문장들을 일곱 가지 유형으로 자동 분류하는 것으로서, 비교 문장 추출, 비교 문장 유형 분류, 유형별 비교 관계 분석으로 이어지는 비교마이닝 세 단계 중 두 번째 과제이다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(Transformation-based Learning) 기법을 이용한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환 기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출한 비교 문장들을 대상으로 실험한 결과, 일곱 가지 비교 문장 유형을 분류하는데 있어서 정확도 80.01%의 우수한 성능을 산출하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.11a
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• pp.224-229
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• 2001

컴퓨터나 데이터베이스에 대한 지식이 없는 사용자들도 데이터베이스에 저장되어 있는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 도와줄 수 있도록 하는 것이 데이터베이스 시스템을 위한 자연어 인터페이스이다. 이 논문은 이 자연어 인터페이스를 고려한 차세대 데이타베이스, 객체 지향 데이타베이스를 바탕으로 질의어 처리를 OQL(Object Query Language)명령문으로 구축 기법을 연구하고자 한다. 여기서 질의어 처리는 한국어 인터페이스를 바탕으로 하며, 질의를 패턴별로 분해, 프레임 변환, 객체 지향 데이타베이스를 위한 OQL 명령문으로 구축한다. 질의의 효과적인 변환을 위해 프레임 기반 질의 분해 기법을 제안하였으며, 이 기법은 분해된 질의구 별로 변환과정을 수행하여, 질의 처리의 성능을 향상시킨다. 질의 프레임을 생성하기 위해 변환규칙을 사용하여 규칙 베이스를 구축하는 기법을 연구하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.153-166
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• 1998

본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.