• 제목/요약/키워드: 의미베이스

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카네비게이션 시스템을 위한 의미베이스의 활용 (Application of Meaning Base for Car Navigation System)

  • 장문수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.17-20
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    • 2003
  • 언어는 인간의 지적 활동의 가장 근본적인 도구이다. 컴퓨팅에 있어서도 특히, 인간의 지적 활동을 모방하는 경우에 언어를 통한 컴퓨팅이 효과적일 수 있다. 의미베이스는 시스템 기능문법(SFLT)을 기반으로 한 인간 사고의 모델링으로 언어기반 컴퓨팅의 도구로 이용될 수 있다 본 논문에서는 카네비게이션 시스템을 예로 들어 언어를 매개로 한 지적 컴퓨팅에 관한 아이디어를 제시한다. 의미베이스의 계층은 컨텍스트, 의미, 어휘문법으로 나뉘고, 각 계층은 시스템, 서브시스템, 인스턴스로 세분된다 본 논문에서는 카네비게이션의 컨텍스트를 정의하고, 이것을 바탕으로 의미층에서 의미를 생성함을 보인다 그리고, 제시한 의미베이스 안에서 대화를 분석 및 생성하는 과정을 통해 컴퓨팅이 이루어질 수 있음을 예를 통하여 보인다.

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의미적 의료정보 통합을 위한 UMLS와 LOINC DB 기반의 연관 값 지식베이스 개발 (Development of an Associative Value Knowledge Base based on UMLS & LOINC Database for Semantic Medical Information Integration.)

  • 김태우;홍동완;윤지희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1551-1554
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    • 2003
  • 최근 다양한 의료정보 시스템이 개발되어, 그 사용이 급증하고 있다. 이 들 각각의 의료정보 시스템에서 발생, 축적된 의료정보는 분산 이질의 형태를 가지며, 또한 같은 의미를 갖는 의료정보가 각기 다른 구조와 용어로 기술되어 축적되는 것이 일반적이다. 이와 같이 개별적으로 개발, 활용되어 온 의료정보를 웹 상에서 통합하여, 단일화 된 의료정보 검색 기능을 제공하기 위해서는 이들 의료정보의 의미적 연관성을 고려한 정보의 통합, 검색 기술의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 의미적 의료정보의 통합을 위한 UMLS와 LOINC 데이터베이스 기반의 연관 값 지식베이스의 설계 및 개발 방식을 제안한다. 웹 상에 존재하는 각종 분산 이질 형태의 의료정보는 XML을 공통 데이터 구조로 하여 통합되며, 정보 통합의 과정에서 연관 값 지식베이스를 참조하여 의미적 관련도가 높은 의료정보(구조 정보와 내용 정보)는 상호 연결되어, 진정한 의미의 정보 통합을 구현하게 된다. 지식베이스는 용어별로 식별자, 요소명, 연관값, 복수형, 동의어, 한글 이름 등의 필드틀 가지며, 현재 상담, 처방, 보험, 의료용어, 증상, 임상결과 등 적용분야 별로 작성된 연관 값 지식베이스가 구현되어 있다.

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Semantic parsing 기반 지식 베이스 질의응답 시스템의 어휘-의미 패턴 질의 템플릿을 통한 보완 (Assisting semantic parsing-based QA system with lexico-semantic pattern query template)

  • 심효섭;박선영;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.255-258
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    • 2014
  • 본 논문에서는 semantic parsing과 사전 정의된 어휘-의미 패턴 질의 템플릿 방법론을 결합하여 자연어 질의로부터 RDF 지식베이스에 질의하기 위한 SPARQL 쿼리를 생성하는 방법을 제안한다. semantic parsing 접근법은 문장의 표현과 분리된 형식적 의미표현만을 포착해내므로, paraphrase 혹은 의미 변화와 무관한 어순의 변화에 강인하지만, 일부 자연어 질의문장에는 단순한 의미 및 구조를 갖는 문장도 적합한 형식적 의미표현을 생성하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 이러한 단순한 문장에 있어서는 사전 정의된 질의 템플릿을 사용하여 적합한 쿼리를 생성하되, 적합한 템플릿을 선택하는데 있어 해당 질의문장의 어휘-의미적 유형을 포착하고 해당 정보를 이용하는 방법을 이용하였으며 이를 통해 주 방법론의 약점을 보완하는 제한적인 효과를 얻을 수 있었다.

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객체지향 뷰 기술을 이용한 투명한 스키마 진화 (Transparent Schema Evolution using Object-Oriented View Technology)

  • 나영국
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권1호
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    • pp.1-14
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    • 2001
  • 중대한 산업용 소프트웨어가 동작하는 공유된 객체지향 데이터베이스를 안전하게 변경하기 위해서는, 그 공유 데이터베이스를 변경할 동안 데이터베이스 위에서 작동하는 기존의 응용 프로그램이 지속적으로 작동되어야 한다. 데이터베이스 변경을 필요로 하는 새로운 요구사항은 새 응용 프로그램의 추가, 기존 응용 프로그램의 기능 확장, 초기 디자인 에러 수정 등으로 인하여 발생할 수 있다. 우리는 한 사람의 사용자가 다른 사용자에게 악영향을 주지 않고 데이터베이스 스키마를 변경할 수 있게 하여 이 문제를 해결하는 투명한 스키마 진화(TSE: Transparent Schema Evolution) 방법론을 소개한다. 이 방법론은 기존의 스키마를 직접 변경하는 대신 스키마 변경 연산의 의미를 반영하는 데이터베이스 큐를 공유 객체지향 데이터베이스 상에 생성하여 투명한 진화를 달성한다. 데이터베이스의 용량을 증가시키지 못하는 뷰 메카니즘의 한계를 극복하기 위하여 이 방법론은 데이터베이스 용량 증가 연산에 대하여 다음의 새 단계로 정렬된다. (1) 기저의 베이스 스키마는 데이터베이스 용량 증가를 위해 물리적으로 변호한다. (2) 데이터베이스 변경의 의미를 달성하는 목표 뷰가 위의 변화된 베이스 스키마로부터 생성된다. (3) 변화 이전의 베이스 스키마는 데이터베이스 뷰로서 재 구축된다. 이로써 기존의 다른 사용자가 정의한 데이터 인터페이스가 보존된다. 우리는 객체-지향 뷰 기술을 이용하여 스키마 변화 연산을 구현함으로써 TSE 방법론의 구현가능성(feasibility)을 확인하였다. 표준적인 객체-지향 뷰 모델이 정의되고 상용 객체-지향 데이터베이스인 잼스톤(Gemstone) 위에 구현되었다. 그 뷰 모델은 갱신 의미(semantic) 정의를 그 뷰가 베이스 스키마의 갱신 의미를 보존하도록 정의하였다. 그러한 뷰는 사용자가 그들이 실제로는 베이스 스키마가 아니라 뷰에서 작업하고 있다는 사실을 모르게 하기 위하여 TSE에서 필요하다.

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의미구조를 기반으로 한 정보모델 (The Information Model Based on Semantic Structures)

  • 강윤희;조성호;이원규
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 1994년도 제1회 학술대회 논문집
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    • pp.29-32
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    • 1994
  • 과거 실세계 정보를 처리하기 위한 방법으로는 관계형데이타베이스, 객체지향데이타베이스. 지식베이스시스템 등이 연구되었다. 이들 방법은 제한된 정보표현 및 정보의 운영 및 접근방법 등의 문제점을 갖는다. 정보의 구조화는 정보의 의미를 분석하고 정보의 특성에 적합한 융통성 있는 정보모델을 필요로 한다. 본 논문에서는 방대한 양의 정보처리 및 다양한 형태의 표현, 동적 변환 등의 정보특성을 효율적으로 처리하기 위한 정보모델로 의미구조그래프를 사용하여 기존 시스템의 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 의미구조그래프를 사용한 정보구조화는 정보의미를 분석할 수 있으며, 정보의 표현의 융통성을 제공한다. 의미구조그래프는 노드와 링크를 갖는 확장된 하이퍼그래프를 사용하였으며, 정보구조화를 위한 대상데이타로 문화예술 분야의 관련 정보를 실험하였다.

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질의응답 시스템을 위한 백과사전 기반 지식베이스와 온톨로지 (Encyclopedia-Based Knowledge Base and Ontology for Question Answering System)

  • 최호섭;옥철영;김창환;왕지현;장명길
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.177-183
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    • 2003
  • 기존의 정보검색시스템이 사용자의 질의에 의해 키워드가 포함된 의미 있는 문서를 제공하는 시스템이라면, 질의응답시스템은 사용자 질의에 맞는 정답을 적절한 언어처리 기법을 통해 텍스트로부터 추출하여 제공하는 시스템이다. 이러한 언어처리 기법을 이용한 질의응답 시스템에서 시스템의 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 것이, 실세계의 지식을 저장하고 있는 지식베이스라 할 수 있다. 지식베이스가 가지고 있는 실세계의 지식을 어떻게 효율적으로 활용하느냐에 따라 질의 처리 분석과 정답 확률을 향상시킬 수 있는 것이다. 본 논문에서는 실세계의 지식을 어느 정도 체계적 의미적으로 반영하고 있는 것을 백과사전으로 판단하여, 백과사전의 '인물' 범주(category)를 중심으로 백과사전 지식베이스의 틀을 마련하고자 하였다. 또한 어휘의 계층적 구조를 중심으로 한 온톨로지를 백과사전 지식베이스와 유기적으로 연결시킴으로써 보다 의미 있는 지식베이스를 형성하는 방안을 모색하고자 하였다.

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주제별 분산 지식베이스에 의한 개념기반 정보검색시스템의 성능향상에 관한 연구 (A Study on the Improvement of Performance of Concept-Based Information Retrieval Model Using a Distributed Subject Knowledge Base)

  • 노영희
    • 정보관리학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.47-69
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    • 2002
  • 개념기반 정보검색기법은 불리언 검색기법의 문제점을 해소했다고 평가받고 있는 단순 매칭함수 기법이나 P-norm 검색기법보다 높은 성능을 보여주고 있다. 그러나 개념화장에 필수적인 의미망 지식베이스를 구축하는데 시간이 너무 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주제범주별로 지식베이스를 분산 구축함으로써 지식베이스 구축에 소요되는 시간을 단축하면서도 검색성능이 떨어지지 않도록 하는 방안을 모색하고자 하였다.

한국어 어휘 지식 베이스 구축 시스템 (Korean Lexical Knowledge Base Construction System)

  • 이해중;조정미;문준혁;서정연
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.397-403
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    • 1999
  • 어휘 지식은 자연어 처리에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로하는 일이다. 본 논문에서는 온라인 국어 사전을 이용하여 범용의 대규모 한국어 어휘 지식 베이스를 자동으로 구축하는 방법을 제안하고 실제로 시스템을 구현한다. 제안하는 방법론은 비교적 적은 비용으로 단시일내에 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것을 가능하게 한다. 또한 지식 구축 과정이 자동화되어 만들어진 지식 베이스의 유지, 보수 및 확장이 용이하다. 구현된 시스템으로 구축한 어휘 지식 베이스는 기계번역에서의 대역어 선정이나 한국어 조사의 의미 분별 등 자연어 처리 과정에서 발생하는 각종 어휘 의미 모호성 해소에 응용될 수 있다.

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인간의 생득적 능력에 기반한 이미지의 의미정보 추출방법 (A Concept Extraction Method for Image Based on Human's Natural Abilities)

  • 박형근;이일병
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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    • pp.307-310
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    • 2011
  • 최근 멀티미디어 데이터의 급속한 증가는 그를 대상으로 하는 다양한 컴퓨팅 기술의 발전을 가져왔다. 이러한 기술이 인간과의 상호 작용에서 그 양적 범위와 질적 깊이를 더해감에 따라, 멀티미디어 데이터 특히 그 중 가장 대표적이라 할 수 있는 이미지 데이터를 의미적으로 이해할 수 있는 방법의 필요성이 대두되고 있다. 이미지의 의미를 이해하기 위해 저수준(low level)의 시각 정보만을 이용하는 경우 인간과의 상호 작용에서 의미 격차(conceptual gap) 문제가 발생할 수 있다. 이미지 객체의 시각 정보들을 가공해서 온톨로지(ontology)와 같은 형태의 지식 베이스(knowledge base)와 연동하여 보다 고수준의 의미를 부여하는 경우에는 해당 도메인을 벗어난 새로운 환경에 대해 적응력과 강인함이 떨어진다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해서는 지식 베이스가 없는 상태에서 이미지 데이터의 형태로 주어진 대상 객체로부터 의미를 부여할 수 있는 정보들을 추출해, 구조적으로 지식 베이스를 형성해 나가고 이를 토대로 대상 이미지 객체의 의미를 이해할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 발달 심리학 이론들을 바탕으로 시각과 관련된 인간의 생득적 능력을 찾고, 이를 기반으로 우선 주어진 이미지 객체로부터 의미 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다.