• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.297-306
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• 2007

지능정보시스템 구축에 있어서 자동화가 어려운 단계중의 하나인 규칙 습득을 위해 활용되는 방법중의 하나가 제한된 언어집합 기법을 이용하는 것이다. 그러나 제한된 언어집합 기법을 이용해 규칙을 생성하기 위해서는 규칙을 구성하는 변수와 그 값들에 대한 정보가 사전에 정의되어 있어야 하는데, 유동성이 큰 웹 환경에서 예상 가능한 모든 변수와 그 값을 사전에 정의하는 것이 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 제한된 언어집합 기법과 온톨로지를 이용한 규칙 생성 방법론을 제시하였다. 이를 위해 지식의 습득 대상이 되는 특정 문장은 문법구조 분석기를 이용해 파싱을 수행하며, 파싱된 단어들을 이용해 규칙의 구성 요소인 변수와 그 값을 식별한다. 그러나 규칙을 내포한 자연어 문장의 불완전성으로 인해 변수가 명확하지 않거나 완전히 빠져 있는 경우가 흔히 발생하며, 이로 인해 온전한 형식의 규칙 생성이 어렵게 된다. 이 문제는 도메인 온톨로지의 생성을 통해 해결하였다. 이 온톨로지는 특정 도메인을 구성하고 있는 개념들간의 관계를 포함하고 있다는 점에서는 기존의 온톨로지와 유사하지만, 규칙을 완성하는 과정에서 사용된 개념들의 사용빈도를 기반으로 온톨로지의 구조를 변경하고, 결과적으로 더 정확한 규칙의 생성을 지원한다는 점에서 기존의 온톨로지와 차별화된다. 이상의 과정을 통해 식별된 규칙의 구성요소들은 제한된 언어집합 기법을 이용해 구체화된다. 본 연구에서 제안하는 방법론을 설명하기 위해 임의의 인터넷 쇼핑몰에서 수행되는 배송관련 웹 페이지를 선정하였다. 본 방법론은 XRML에서의 지식 습득 과정의 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.465-474
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• 2001

미래의 시스템은 보다 동적이고 복잡한 환경에서 작동될 것으로 예측된다. 이러한 환경에서는 학습, 적응, 진화, 퍼지, 추론, 계획, 보안, 자기 조직화, 감성 등 소위 지능적 능력들이 필수적으로 요청된다. 본 논문에서는 생명체 패러다임 SAL(System As a Life)을 제안한다. SAL은 생명체 고유의 창발적 속성에 기반을 둔 시스템 설계 방법론으로 객체 패러다임을 확장한 구조를 갖는다. SAL 기반으로 시스템을 설계할 경우 상기의 지능적 능력들이 자연스럽게 구현될 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.236-244
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• 2005

In this study, we introduce a new topology of Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) that is based on fuzzy relation and evolutionally optimized Multi-Layer Perceptron, discuss a comprehensive design methodology and carry out a series of numeric experiments. The construction of the evolutionally optimized FPNN(EFPNN) exploits fundamental technologies of Computational Intelligence. The architecture of the resulting EFPNN results from a synergistic usage of the genetic optimization-driven hybrid system generated by combining rule-based Fuzzy Neural Networks(FNN) with polynomial neural networks(PNN). FNN contributes to the formation of the premise part of the overall rule-based structure of the EFPNN. The consequence part of the EFPNN is designed using PNN. As the consequence part of the EFPNN, the development of the genetically optimized PNN(gPNN) dwells on two general optimization mechanism: the structural optimization is realized via GAs whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method-based learning. To evaluate the performance of the EFPNN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples. A comparative analysis shows that the proposed EFPNN are models with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.445-447
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• 2012

현재 증강현실 인터페이스 상의 정보시각화는 공간과 사용자 그리고, 구조를 적절히 반영하여 제공되고 있지 못한 실정이다. 증강현실이 만들어낸 현실과 가상의 병치된 공간 안에서, 인터페이스는 우리가 생활하는 물리적 공간 그 자체가 된다. 따라서 증강현실을 위한 UI를 구조화 할 때, 기존 인터페이스가 가진 특성을 AR공간안에서 재해석 할 필요가 있다. 본 연구에서는 증강현실 상 지능적 정보 시각화에 있어 고려해야 할 요소를 정보디자인의 설계 과정을 토대로 추출하여 AR공간에 특화된 UI구축의 방법론으로 제안하고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.2
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• pp.151-173
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• 2005

We developed a methodology of rule acquisition from texts such as Web pages which utilizes ontology in identification of rule components. We expect that the proposed methodology can reduce the bottleneck of rule acquisition and contribute to the utilization of rule based systems. As parts of our research, we designed an ontology for rule acquisition named OntoRule and proposed a rule acquisition methodology through OntoXRML which is an acquisition tool using OntoRule. Also, we evaluated our approach by calculating missed recommendations and wrong recommendations of rule components in rule acquisition experiments over three online bookstores.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.3
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• pp.11-21
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• 2011

The development of computer-based modeling system has allowed the operationalization of cognitive science issues. Human cognition has become one of most interesting research subjects in artificial intelligence to emulate human mentality and behavior. This paper introduces a methodology well-suited for designing the intelligent system of human cognition. The research investigates how to elicit and represent cognitive knowledge obtained from individual city-dwellers through the application of fuzzy relational theory to personal construct theory. Crucial to this research is to implement formally and process interpretatively the psychological cognition of urbanites who interact with their environment in order to offer useful advice on urban problem. What is needed is a techniques to analyze cognitive structures which are embodiments of this perceptive knowledge for human being.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.3
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• pp.25-36
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• 1996

Conventional radial-basis-function networks and fuzzy systems have serious problems in dealing with the non1inea:r approximations on high-dimensional spaces due to the explosive increase of the number of hidden nodes or fuzzy IF-THEN rules. In order to avoid such problems, this paper proposes a tree-structured intelligent system in which semi-local basis functions form its basic elements, and develops a training algorithm for the proposed system based on the modified genetic algorithm and LMS rule. Theoretical analysis is performed on the approximation capability of the proposed system, together with experimental studies which demonstrate the effectiveness of the developed methodology.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.103-116
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• 1998

본 논문은 시간 기반의 약속 방법을 강조하는 시간제한적 협상구조를 소개한다. 에이전트들이 보내는 메세지에 약속기간을 첨부함으로써, 기존의 contact wet protocol(on)을 시간이 제약되어 있는 환경에서 효과적으로 사용될 수 있도록 확장할 수 있으며, 그로부터 시간제한적 협상 구조(TBNF: Time-Bounded Negotiation Framework)를 만들 수 있다. 이 논문에서는 약속기간을 가진 메시지를 의미론적으로 해석하고, 세가지 프로토콜 - 무보장 프로토콜, 승인보장 프로토콜, 그리고 유한시간 보장 프로토콜을 비교하는데, 이것들은 시간제한적 협상구조에 모두 포함될 수 있다. 제안된 협상 구조는 약속 기간 연장 요청이라는 새로운 메시지 유형과 부정적 약속(Negative Commitment)이라는 새로운 약속 개념을 가지고 있다. 시간제한적 협상 구조(TBNF)는 각 에이전트의 적응적 협상 전략을 수용하면서 효율적이며 효과적인 전자상거래 협상에 대한 구조를 제공할 것으로 예상되며, 이의 유용성을 평가하기 위해 실험결과를 비교 분석하였다.

• Prospectives of Industrial Chemistry
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• v.23 no.6
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• pp.3-13
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• 2020

저출산 고령화 사회로의 진입은 대한민국뿐만 아니라 전 세계적으로 많은 사회 문제를 야기하고 있다. 그 중에서 고령 인구 증가로 인한 의료 수요 증가와 이를 뒷받침 할 의료인력 부족은 곧 다가올 사회문제이다. 4차 산업 혁명으로 인해 다양한 사회문제에 대한 혁신적인 해법들이 제시되고 있는데, 본 기고문에서는 다가올 고령화 사회에서 의료인력 부족 등에 의한 해결법으로 원격의료 지원을 위한 인공지능 활용을 다루고자 한다. 병 진단 및 예측을 위한 여러 가지 인공지능 알고리즘은 이미 많이 개발 되어 있으나, 일반적으로 딥러닝에 많이 쓰이는 인공신경망 구조인 합성곱 뉴럴네트워크(convolution neural network)나 기존 퍼셉트론(perceptron) 구조에서 벗어나 확률론적 인공신경망 중에 하나인 베이지안 뉴럴네트워크(Bayesian neural network)를 다루고자 한다. 그중에서 연산효율적이며 뉴로모픽 하드웨어로 구현 가능성이 높고 실제 진단 예측(diagnosis prediction) 문제 해결에 강점을 보이는 알고리즘으로써 naive Bayes classifer를 활용한 연구를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1326-1329
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• 2009

서비스 로봇이 발전함에 따라 인간이 직접 해결해야했던 작업들이 로봇에게 위임가능하게 되었으나, 서비스 로봇이 잘못된 행동을 하게 되는 경우 작업에 심각한 혼란이 야기되고, 사람의 안전과 직결될 수 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 지능형 서비스 로봇을 위한 자가 치유 방법론 및 자가 치유시스템의 구조를 제안한다. 제안 방법론은 7단계로 설계 및 구현되며, 시스템 구조는 모니터링, 진단 및 평가, 치유전략 계획 및 실행 순으로 수행된다. 제안사항을 통해 로봇의 고장으로 인한 불편을 최소화 하며 관리를 위해 발생하는 비용 절감이 가능하다.