인터넷 기술이 발전함에 따라 이를 이용한 온라인 회의 시스템이 개발되고 있다. 현재의 온라인 회의 시스템은 문자, 음성, 화상 등과 같은 멀티미디어 기술을 도입하여 기존의 오프라인 회의와 달리 공간의 제약에서 벗어날 수 있다는 장점이 있기 때문에 많은 기업과 조직에 도입되고 있다. 하지만 온라인 회의 시스템은 회의 시간이 길어질수록 발언 내용이 많아지고 회의 내용에 대한 일관된 인식이 떨어지기 쉽다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 온톨로지(Ontology) 개념을 도입하여 회의 내용을 지식화 하고 이를 XML(Extensible Markup Language)로 구조화하여 요약 및 관리 할 수 있는 회의 관리 시스템 아키텍처를 제시였다. 또한 이렇게 제시된 아키텍처의 객관적인 검증과 체계적이고 시각화된 관리를 위해 지식기반 회의 관리 시스템을 설계 및 구현하였다.
정보통신기술을 활용한 학습시스템은 꾸준히 강조되어 왔지만 한국어 학습시스템의 자동화 수준은 높지 않다. 실용성 있는 학습시스템의 구축에는 대량의 기반지식이 필요하지만 이러한 지식을 구축하기 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 한국어학습시스템의 요소로 어학문제풀이, 표준발음 도우미, 글쓰기 도우미를 제안하고, 획득이 용이한 말뭉치와 웹문서, 사전을 활용하여 구축된 학습지원시스템을 소개한다. 어학문제풀이를 위한 자동문제생성에서는 말뭉치와 사전을 이용하여 문제와 보기문항을 생성하고, 웹문서 검색빈도를 활용하여 보기적합성을 검증한다. 표준발음 변환을 위해서 발음표기법을 분석하였으며, 글쓰기 지원을 위해 말뭉치에서 추출한 기분석데이터를 이용한 실시간 어휘추천과 문장추천을 구현하였다. 실험에서는 제안하는 방법으로 생성된 임의의 400문제에 대한 판정 결과 89.9%의 문제 적합률과 64.9%의 보기 적합률을 보였다.
목적 최근 대학에서도 혁신역량이 매우 중요해지고 있으며, 특히 교원의 혁신역량은 대학의 경쟁력에 매우 중요한 요인이 되고 있다. 그러나 중국 대학의 경우 아직까지 지식활용이나 관리에 대한 관심이 부족하여 대학의 혁신역량이 높지 않은 상황이다. 한편, 지식경영에서 분산기억체계와 지식공유는 매우 중요한 요소로서 이 두 요소를 잘 결합하여 실행하면 지식경영에 대한 포괄적인 이해와 성과에 기여할 수 있다. 본 연구의 목적은 중국 대학 교원을 대상으로 분산기억체계, 지식공유 그리고 혁신역량 간의 구조적 관계를 조사하며, 이를 통해 혁신역량을 향상시키기 위한 실천적 방안을 제안하고자 한다. 설계/방법론/접근 본 연구의 가설을 검증하기 위해 16개의 문항을 개발하였으며, 각 문항은 리커트 5점척도를 사용하였다. 설문지는 위챗을 통해 온라인으로 배포되었으며, 설문대상자는 중국 14개 대학의 교원 팀의 리더들이다. 총 201명으로부터 설문지가 회수되었으며, 이중에서 유효한 설문지는 191개이다. 통계 분석과 가설검정을 위해 SPSS 22와 AMOS 22를 사용하였다. 시사점 가설검정결과 모든 연구가설이 채택되었다. 따라서 분산기억체계는 지식공유와 혁신역량에 정(+)의 영향을 미치며, 이 과정에서 지식공유가 분산기억체계와 혁신역량 간의 매개변수 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 이는 동일 그룹 내의 중국 대학 교원들 간에 의사소통이 원활하고 동료들과 지식의 교환 및 협업이 활발할수록 혁신역량이 효과적으로 향상됨을 의미한다.
지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.
본 논문은 제어대상체의 지식을 이용하여 적절한 의사결정을 내리거나 또는 지속적으로 변화하는 주변환경에 적응해 나갈 수 있는 지능시스템 설계를 위한 내배엽성 모델링 방법론을 제시한다. 이러한 지능적 내배엽성 시스템은 의사결정 모델, 지식기반의 내부모델, 그리고 내부모델의 구축모델 등을 기반으로 달성될 수 있다. 학습기능의 모델링을 위하여 수정된 귀납추론 방법과 적응형 전문가 시스템 방법이 제안되었다. 제시된 방법론은 지능적 학습 및 의사결정 기능을 갖춘 지능적 카드경기자 모델링의 예를 통하여 그 가능성을 검증하였다. Abstract This paper presents an endomorphic modeling methodology for designing intelligent systems that can determine by itself using its knowledge of the world and adapt itself to continuously changing circumstances. We have developed such an intelligent endomorphic system by integrating the decision making component and knowledge based internal model with internal model construction model. Learning capabilities are established using the modified inductive reasoning and adaptive expert system techniques we developed. Proposed methodology has been successfully applied to a design of intelligent card game players capable of supporting the intelligent learning and decision making.
데이터베이스 시스템에서 협력적 질의응답이란 질의 내용과 정확히 일치하는 자료뿐만 아니라 좀 더 넓은 인근 범위의 자료 또는 근사적인 자료를 검색해 주는 것을 말한다. 협력적 질의응답은 질의 분석, 질의 유연화, 유연화된 질의에 따른 근사적 자료 제공의 세 단계로 이루어져 있다. 질의 유연화를 수행하기 위해 의미적 관계를 표현하는 지식추상화 방법과 자료 사이의 정량적인 유사도를 거리로 표현하는 방법들이 지식표현 방법으로 사용된다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 질의 유연화 단계를 지원하기 위해, 다단계 데이터 추상화 계층과 거리 척도를 지원하는 계량화된 지식추상화 계층(MKAH: Metricized Knowledge Abstraction Hierarchy)을 제안한다. MKAH는 카테고리화 될 수 있는 자료에 대해 질의 유연화를 효과적으로 지원하며 두 값 사이의 정량적인 의미상의 유사도를 제공하여, 질의 결과에 순위가 매겨질 수 있도록 한다. MKAH의 실용성과 효율성을 검증하기 위하여 경력직 검색 분야에 대한 원형 시스템을 구현해보았다. 다양한 실험을 통하여 MKAH가 풍부한 의미 표현이 가능하면서 질적으로도 높은 거리 척도를 제공해 준다는 것을 보였다. 그 결과 MKAH를 채택하는 도메인은 다른 정량적인 숫자 도메인과 호환될 수 있다는 점과, 큰 규모의 시스템을 만드는 데에도 장점이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안된 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC 2.0을 이용하여 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 검증하였다.
최근 증가하고 있는 해상충돌사고는 대부분 선박을 조종하는 인간의 습관이나 실수에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 선박의 자율화 및 지능화의 연구가 활발히 진행되고 있는데 대표적인 연구로 지능형 자율운항제어시스템이 있다 지능형 자유운항제어시스템은 항로계획, 항로감시 및 충돌회피와 같은 전문가의 지식을 전산화한 것으로써 실제 선박에 장착되거나 시뮬레이션이 이루어질 때 시스템정보의 효과적인 전달을 위한 시각적 표현이 필요하다. 본 연구에서는 지능형 자율운항제어시스템의 2D기반 그래픽환경 구축을 위한 디스플레이를 개발한다. 디스플레이는 가상세계로부터 입력되는 데이터를 가상이미지로 변환한 후 사용자가 원하는 정보를 표현한다. 지능형 자율운항제어시스템에 근거한 디스플레이는 선박의 항해장비와 직접 연동되지 않기 때문에 구현, 수정 및 확장이 용이하다는 장점이 있다. 또한 본 연구에서 개발된 디스플레이는 가상이미지라는 개념을 도입하여 편리한 출력 수정과 선택이 가능하다. 제안된 연구는 가상세계의 데이터와 디스플레이에 표현된 정보를 비교ㆍ평가하여 성능을 검증한다.
본 논문에서는 범용 전문가 시스템 쉘을 이용하여 구조설계, 특히 선박의 중앙 횡단면 구조설계를 지원할 수 있는 전문가 시스템(ESMID)을 개발하였다. 기존의 전문가 시스템과는 달리 여기서는 효율적인 설계 전문가시스템을 구현하기 위하여 지식베이스와 공학 데이타베이스, 사용자 인터페이스, 그리고 공학 계산 프로그램들이 통합된 시스템을 구현하였다. 본 시스템의 유효성을 검증하기 위하여 64K 살물선에 적용하여 구조설계를 수행하였다. 기존의 전문가시스템에 데이타베이스, 그래픽 사용자 인터페이스 등의 환경들이 접목됨으로써 초보자도 쉽게 구조설계를 수행할 수 있게 된다.
시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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