• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1129-1139
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• 2015

시멘틱 웹 기술인 RDF 트리플로 표현된 지식을 추론 과정을 거치면 새로운 트리플들이 생성되어 나온다. 초기 입력된 수억개의 트리플로 구성된 빅데이터와 추가로 생성된 트리플 데이터를 바탕으로 질의응답과 같은 다양한 응용시스템이 만들어 진다. 이 추론기가 수행되는 과정에서 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요해 진다. 이 추가 컴퓨팅 리소스는 하부 클라우드 컴퓨팅의 리소스 풀로부터 공급받아 수행시간을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 하둡을 이용하는 환경에서 지식의 크기에 따라 런타임에 동적으로 서버 컴퓨팅 노드를 증감 시키는 방법을 연구하였다. 상부는 응용계층이며, 중간부는 트리플들에 대한 분산병렬추론과 하부는 탄력적 하둡시스템 및 가상화 서버로 구성되는 계층적 모델을 제시한다. 이 시스템의 알고리즘과 시험성능의 결과를 분석한다. 하둡 상에 기 개발된 풍부한 응용소프트웨어들은 이 탄력적 하둡 시스템 상에서 수정 없이 보다 빨리 수행될 수 있는 장점이 있다.

• 한국산업경영시스템학회:학술대회논문집
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• 한국산업경영시스템학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.85-90
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• 2002

분산된 조직들 간의 다양한 업무정보의 효율적 교환과 제품제조정보의 자유로운 유통은 생산성향상에 크게 기여한다. 이를 위해 인터넷기반 'Manufacturing Desk'를 개발하여 분산된 제조조직들 사이에서 제품생산과정 중 발생하는 문제를 효율적으로 해결하고 제조정보의 원활하고 신속한 공유 및 흐름을 유지하고 궁극적으로 제조조직의 생산성을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 자동차의 프레스금형 생산을 대상으로 사례기반 추론과 검색을 구현하였다. 실시간으로 제조조직들을 연계하여 업무효율성을 높이기 위해 Net Meeting의 기능을 구축하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.51-58
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• 2001

전자상거래 시스템은 편리한 인터페이스와 상품 정보에 대해 고객이 만족할 만한 수준의 쉽고 빠른 검색 기능을 제공 하여야한다. 이를 위해 지능형 에이전트 기술을 이용한 전자상거래 시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 본 논문에서는 혼합적 추론 방법을 이용하여 전자상거래 고객의 요구를 좀더 충실히 반영한 상품의 정보와 고객의 관리가 가능하도록 한 전자상거래 에이전트 시스템을 설계하였다. 본 논문에서는 전자상거래 시스템의 효율을 높이기 위하여 먼저 에이전트는 지식기반의 지능적 다중에이전트로서 사례를 기반으로 한 사례기반 추론과 규칙을 기반으로 한 규칙기반 추론의 단점을 보완한 혼합적 추론 기법을 이용하였다. 또한 동시에 발생하는 다중 사용자의 응답 속도 저하를 방지하기 위해 메인 서버에서 로드 밸런싱을 통한 로드의 분산 기법과 2-계층 구조의 에이전트 구조를 통해 네트워크의 트래픽을 분산시킨 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 전자상거래 시스템은 고객의 다양한 요구에 대한 적응성을 높였고 시스템에 대해 동시에 발생하는 다중 사용자의 요구로 인한 응답 속도의 저하를 막을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.532-534
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• 2004

본 논문은 분석가들에게 Naive Geography에 기반 한 형상 추출기술과 상식적 공간추론 기술을 제공하는 문제 해결 환경인 NG Analyst의 개발 사례에 대해 다뤘다. 지형과 각각의 객체에 대한 구성 정보는 분산된 지형공간의 지식을 사실적으로 묘사하는 추론집합에 의해 표현되며 사용자가 형상정보를 인지적으로 이해할 수 있도록 3차원으로 표현한다. 여러 그래픽 적인 요소들로 표현된 Naive Geography 정보들은 분석가들에게 실세계의 공간과 객체들을 유사하게 구성하여 제공함으로서 직관적으로 이해하고 상호작용 할 수 있는 문제 해결 환경을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.773-776
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• 2005

본 논문에서는 그동안 연구 및 개발해온 분산객체그룹 프레임워크로부터 새로운 분산서비스들을 추가한 확장 분산객체그룹 프레임워크를 제안한다. 확장 분산객체그룹 프레임워크는 기존 프레임워크의 구성요소들과 이들에 의해 제공되는 서비스들은 그대로 유지하고, 분산 프로그램 개발 툴(Distributed Programming Developing Tool, DPD-Tool), 모바일 프락시 및 컨텍스트 제공자 구성요소들을 새롭게 추가하였다. 각 구성요소의 제공 서비스를 살펴보면, DPD-Tool은 분산객체그룹 프레임워크의 지원을 받아 클라이언트, 서버 프로그램 개발자 및 분산응용 관리자 GUI를 통해 쉽고 편리하게 분산 프로그램을 개발할 수 있는 도구이다. 모바일 프락시는 분산응용 서비스를 요청하는 이동 사용자의 위치를 기반으로 서비스 수행의 연속성을 지원한다. 그리고 컨텍스트 제공자는 하드웨어 기기 및 센서들로부터의 상황인식 및 추론 기술을 제공한다. 또한, 본 확장 프레임워크는 분산자원의 특성에 따라 다양한 속성정보를 통합 관리하기 위한 정보저장소 기술을 포함하며, 기존서비스 뿐만 아니라 새롭게 추가한 분산서비스들의 지원을 통해 분산응용의 수행성을 보장하도록 한다. 결론적으로 본 연구에서는 다양한 분산서비스에 맞추어 상황별로 적응 지원이 가능하며, 분산 프로그램을 용이하게 개발할 수 있는 도구를 함께 제공하고 있는 통합 프레임워크를 제시한다..

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.1259-1268
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• 2002

분산 시스템에서 전체 시스템의 부하 균형을 이루어 시스템의 성능을 향상시키는 것이 주요 목표 중 하나이다. 시스템간의 부하를 균등하게 함으로써 처리기의 가동률을 높이고 작업 반환 시간도 줄일 수 있다. 본 논문은 지식 기반 메카니즘을 이용하여 각 노드에서 과거 및 현재의 정보를 기반으로 추론한 미래 부하상태 정보를 서로 공유하여 최적의 부하 균등화를 이루는 의사 결정 규칙과 정보 교환 규칙을 설계하였다. 성능 평가 결과 각 노드의 가동률이 균등해지고 처리 속도의 향상을 보였으며, 시스템의 신뢰성과 가용성이 향상되었다. 본 논문에서 제안한 기법은 분산 운영 체제의 부하 조절 알고리즘 설계에 활용될 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1107-1116
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• 2016

최근의 탐사 천문학 관측으로부터 대용량 관측 자료가 획득되면서, 기존의 일상적인 자료 분석 방법에 큰 변화가 있었다. 고전적인 통계적인 추론과 더불어 기계학습 방법들이, 자료의 표준화로부터 물리적인 모델을 추론하는 단계까지 자료 분석의 전 과정에서 활용되어 왔다. 적은 비용으로 대형 검출 기기들을 이용할 수 있게 되고, 더불어서 고속의 컴퓨터 네트워크를 통해서 대용량의 자료들을 쉽게 공유할 수 있게 되면서, 기존의 다양한 천문학 자료 분석의 문제들에 대해서 기계학습을 활용하는 것이 보편화되고 있다. 일반적으로 대용량 천문학 자료의 분석은, 자료의 시간과 공간 분포가 가지는 비 균질성 때문에 야기되는 효과를 고려해야 하는 문제를 가진다. 오늘날 증가하는 자료의 규모는 자연스럽게 기계학습의 활용과 더불어 병렬 분산 컴퓨팅을 필요로 하고 있다. 그러나 이러한 병렬 분산 분석 환경의 일반적인 자료 분석에서의 활용은 아직 활발하지 않은 상황이다. 천문학에서 기계학습을 사용하는데 있어서, 충분한 학습 자료를 관측을 통해 획득하는 것이 어렵고, 그래서 다양한 출처의 자료를 모아서 학습 자료를 수집해야 는 것이 일반적이다. 따라서 앞으로 준 지도학습이나 앙상블 학습과 같은 방법의 역할이 중요해 질 것으로 예상된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.75-82
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• 2008

기존의 대기행렬시스템 추론에 관한 연구들은 서비스시작시점과 서비스종료시점을 이용하여 수행되었다. 그러나 서비스시작시점은 시스템 내부 관측치로서 실제로 관측하기 어려울 때가 많다. 본 논문에서는 서비스시작시점 대신 외부 관측치인 도착시점을 이용하여 대기행렬시스템을 추론한다. 도착 및 이탈시점에 근거한 대기행렬 모형의 분석은 서비스시작시점의 결정이 관건이다. 본 연구의 선행연구로서 선입선출 및 후입선출 시스템에 대한 서비스시작시점의 결정방법은 이미 개발되었다. 본 논문에서는 임의순서규칙 대기행렬시스템으로 추론 범위를 확장한다. 구하고자 하는 성능척도는 평균대기시간과 평균서비스시간이며 이들의 분산을 구함으로써 통계적 분석기법의 사용이 가능하도록 하였다. 마지막으로 시뮬레이션 결과로부터 얻은 데이터를 이용하여 본 연구의 추론방법을 적용함으로써 그 타당성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.293-298
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• 2000

대단히 많은 수의 퍼지 규칙을 갖거나 대용량의 퍼지 데이터를 갖는 퍼지 전문가 시스템 또는 퍼지 데이터베이스 시스템에서는 많은 추론 시간을 요구한다. 따라서 이러한 추론 시간을 줄이기 위해서는 고성능 병렬 퍼지 컴퓨팅 환경을 필요로 한다. 본 온문에서는 병렬 컴퓨팅 환경에서 병렬 퍼지 추론 기법을 제안한다. 여기에서 퍼지 규칙은 분산되어 있고 동시에 수행된다. ONE_TO_ALL 알고리즘은 모든 노드에 퍼지 입력 백터를 broadcasting하는데 사용한다. MIN/MAX 연산의 결과는 ALL_TO_ONE 알고리즘에 의해 출력 프로세서로 전송된다. 퍼지 규칙 또는 데이터의 병렬 처리로 인해, 병렬 추론 알고리즘은 효과적인 병렬성의 추출 및 속도 향상을 가져온다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.654-658
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• 2023

관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.