본 논문에서는 정성적 공간 표현 방식과 물체의 운동에 대한 추론 방식에 제시되었다. 기존의 정성적 벡터 표현 방식은 각도 개념을 추가하여 확장되었으며, 이에 따라 방향의 계산을 위해 필요한 정성적 벡터 연산도 확장되었다. 또한 회전운동에 의한 각도의 변화를 분석하는 추론 방식도 기술되었다. 운동에 대한 정성적 추론의 기본 아이디어는 공간에서의 위치와 운동을 상대적인 개념으로 표현하는 것이다. 이와같이 제안된 이론은 장치의 분석에 사용되어 주어진 연동 장치의 거동을 정확히 예측 할 수 있었다.
유연성과 광범위성을 갖는 대규모 인지 시스템의 구축을 위해서는 전문적인 지식 뿐 아니라 상식수준의 지식에 기초한 추론을 제공하는 필수 불가결하다. 본 논문에서는 정성적 추론을 이용하여 일상에서의 다양한 자연 현상에 대한 상식 추론을 제공하는 인지시스템에 대하여 소개하고자 한다. 기존의 정성적 추론은 다양한 일상의 개념과는 동떨어진 추상적인 개념에 기초하여 추론을 전개하여, 상식 추론에 이용되기에는 어려움이 있었다 본 연구에서는 기존의 정성적 추론을 범용의 대용량 Cyc 지식베이스에 접목하여, 스케치와 일상의 개념에 기초한 상식 추론을 제공하고자 하였다. 본 시스템은 구현되어 여러 예제에 적용되어 그 실효성을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 대규모 분산 병렬 컴퓨팅 환경인 하둡 클러스터 시스템을 이용하여, 공간 객체들 간의 위상 관계를 효율적으로 추론하는 대용량 정성 공간 추론기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 추론 작업의 순차성과 반복성을 고려하여, 작업들 간의 디스크 입출력을 최소화할 수 있는 인-메모리 기반의 아파치 스파크 프레임워크를 이용하여 개발하였다. 따라서 본 추론기에서는 추론의 대상이 되는 대용량 공간 지식들을 아파치 스파크의 분산 데이터 집합 형태인 PairRDD와 RDD로 변환하고, 이들에 대한 데이터 오퍼레이션들로 추론 작업들을 구현하였다. 또한, 본 추론기에서는 추론 시간의 많은 부분을 차지하는 이행 관계 추론에 필요한 조합표를 효과적으로 축소함으로써, 공간 추론 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 대용량의 공간 지식 베이스를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 정성 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
정성적 추론은 자연 세계에 대한 정성적, 직관적인 지식을 밝혀내어 코드화하는 목표를 갖고 연구되어왔다. 정성적 추론은 전자, 기계 등의 도메인에서 성공적으로 사용되어 그 실효성을 입증할 수 있었으나, 대부분의 추론은 시뮬레이션에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 주어진 상황에서 변화가 발생했을 때, 이 변화가 어떻게 영향을 미치며 파급되는지를 예측할 수 있는 정성적 비교분석 기법을 소개하고지 한다. 주어진 상황에 대한 인과모델이 정성적 분야 모델로부터 형성되고 여기에 비교분석 추론 기법을 적용하여 변화의 연쇄적인 인과 관계를 추적하게 된다. 이러한 기법은 변화의 예측 뿐 아니라, 이런 변화를 이끌어낸 인과 관계를 설명하는 기능을 제공하게 되어, 디자인, 진단, 지능형 교육 시스템, 환경 영향평가 등에 이용되리라 기대된다.
본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
자동차 사고 재구성이란 사고 상황으로부터 가능한 모든 정보를 수집, 분석하여 사고 거동 및 원인을 규명하는 작업을 의미한다. 본 논문에서는 자동차 사고 재구성에 직접 적용이 가능하도록 개발된 범용성의 정성적 충돌 전문가 시스템의 Prototype을 소개한다. 이 시스템은 충돌 전 물체의 운동 방향과 공간에서의 정보가 주어졌을 때, 충돌로 인한 물체의 순간적인 운동을 정성적으로 예측한다. 분야 모델은 정성적 충돌 이론과 정성적 계산을 제공하는 정성적 수학의 지식 베이스로 구성된다. 충돌로 인한 물체의 운동을 해석하는 데 있어, 충돌 전 물체의 운동 방향과 충돌시의 기하학적 배치사이의 상호 작용을 분석하는 것이 그 핵심을 이루고 있다. 본 논문에서는 그 상호 작용을 밝혀 내어 정성적 표현 방식에 의거하여 해석하는 충돌 이론을 소개하였다. 추론 기관을 설계하는데 있어서는 동력학 정보뿐만 아니라 공간 정보를 추론하기 위한 기법이 제시되었다.
빠른 웹 정보의 변화에 잘 대응하기 위해서는, 사실과 지식이 실제로 유효한 시간과 장소들도 함께 표현하고 그들 간의 관계도 추론할 수 있도록 웹 기술의 확장이 필요하다. 본 논문에서는 그동안 소규모 지식 베이스를 이용한 실험실 수준의 정성 시간 추론 연구들에서 벗어나, 웹 스케일의 대규모 지식 베이스를 추론할 수 있는 병렬 정성 시간 추론기인 MRQUTER의 설계와 구현을 소개한다. Hadoop 클러스터 시스템과 MapReduce 병렬 프로그래밍 프레임워크를 이용해 개발된 MRQUTER에서는 정성 시간 추론 과정을 인코딩 및 디코딩 작업, 역 관계 및 동일 관계 추론 작업, 이행 관계 추론 작업, 관계 정제 작업 등 몇 개의 MapReduce 작업으로 나누고, 맵 함수와 리듀스 함수로 구현되는 각각의 단위 추론 작업을 효율화하기 위한 최적화 기술들을 적용하였다. 대규모 벤치마킹 시간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, MRQUTER의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
유연성과 광범위성을 갖는 대규모 인지 시스템의 구축을 위해서는 전문적인 지식 뿐 아니라 상식 수준의 지식을 포함한 대용량 지시베이스의 구축이 필수 불가결하다. 이를 위해서는 효율적인 지식 표현 및 추론 기법이 핵심적 열할을 하게 될 것이다. 본 논문에서는 정성적 지식 표현 및 추론 기법을 이미 구축된 범용의 대용량 Cyc 지식베이스와 접목하여, 일상의 상식적인 추론을 제공할 수 있는 인지 시스템을 소개한다. 본 시스템은 구현되어 여러 예제에 적용되어 그 실효성을 입증한 수 있었다.
사람이 공간에 대한 표현이나 추론을 기술할 때, 정량적 정보 표현과 관련 추론이 어렵거나 불가능 할 때 정성적 표현과 추론을 사용할 수 있다. 2차원 공간에 대한 많이 알려진 정성적 방법 중에 RCC(Region Connection Calculus)-8이 있다. 지역(region)을 공간에 대한 온톨로지 기본 개체로 하는 RCC-8은 위상학적 의미에서 두 개의 지역에 관해 connection 기반의 논리식 및 개념적 이웃과 변환을 나타낸 것으로 각 지역의 이동이나 크기 변화를 전제로 하고 있다. 그러나 현실 세계의 공간 표현과 추론에는 몇 가지 측면들이 더 고려되어야 한다. 본 논문에서는 중력장내에서 일어나는 물리적 화학적 작용에 의해 변화하는 동적인 물질세계의 정성적 공간 표현을 위해 RCC-8의 수정 확장된 방법을 제안한다. 2D의 정성적 공간 표현 및 추론에서 전역적 참조 프레임(global reference frame)의 필요성을 기술하고, 전역적 참조 프레임을 사용하여 동적 물질세계의 물리적 화학적 변화를 표현하고 추론하기 위한 QSR-14을 기술한다. QSR-14는 RCC-8에서 불가능한 상황을 표현할 수 있어 실제 세계의 정성적 공간 표현 및 변화에 더 적합하다고 판단된다. 몇 개의 예제를 통해 정성적 표현과 추론에 대한 QSR-14의 유용성을 보인다.
본 논문에서는 단위 추론 작업들 간의 순차 처리와 반복 처리에 효과적인 인-메모리 방식의 고속 클러스터 컴퓨팅 환경인 Apache Spark을 이용한 대용량의 정성적 공간 추론기의 설계와 구현에 관해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 매우 효율적인 방법으로, 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 대규모 공간 지식베이스의 무결성을 검사할 수 있을 뿐만 아니라, 주어진 공간 지식베이스로부터 새로운 사실들을 유도해냄으로써 지식베이스를 확장할 수도 있다. 일반적으로 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 정성적 추론은 이접 관계들 간의 많은 조합 연산들을 포함한다. 본 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계 집합을 찾아내고 이들만을 포함하도록 조합 표를 축소함으로써, 추론의 효율성을 크게 개선시켰다. 또한, 본 추론기에서는 추론 성능 향상을 위해 Hadoop 클러스터 시스템에서 분산 추론 작업이 진행되는 동안 디스크 입출력을 최소화하도록 설계하였다. 대용량의 가상 및 실제 공간 지식베이스를 이용한 실험들에서, 본 논문에서 제안하는 Apache Spark 기반의 정성적 공간 추론기가 MapReduce 기반의 기존 추론기보다 더 높은 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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