• Title/Summary/Keyword: 지식공간

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Querying Spatio-Temporal Context for Intelligent Service Robots (지능형 서비스 로봇을 위한 시-공간 상황 질의)

  • Kim, Jong-Hoon;Kim, Incheol
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.896-899
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    • 2017
  • 본 논문에서는 일상생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇을 위한 시 공간 상황 질의 언어와 질의 처리 방안을 제안한다. 서비스 로봇이 외부 환경 변화를 정확히 인식하고 행동 절정에 신속히 반영하기 위해서는 로봇 내부에서 관리되는 상황 지식들이 매우 높은 시간 의존성을 가져야 한다. 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어인 RCQL은 시간 의존성이 높은 공간 관계 상황 지식들을 효과적으로 표현할 수 있도록 Allen의 간격 대수 이론에 기초한 시간 연산자들을 포함하고 있다. 물체들 간의 고수준 공간 관계 상황 지식을 조회하는 RCQL 질의들에 신속히 답하기 위해, 본 논문에서는 후향 정량 추론을 포항한 질의 처리기의 설계 방안도 제시한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어와 질의 처리 방안의 우수생을 확인할 수 있었다.

지식학습 능력을 갖는 전문가 시스템

  • 김호용
    • 전기의세계
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    • v.39 no.8
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    • pp.14-24
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    • 1990
  • 전문가 시스템 개발과정에서 완전한 경험적 규칙들을 얻는 것은 극히 어려운 작업이다. 전문가들이 확고한 경험적 규칙들을 얻기위해서는 오랜 시간이 걸리며, 그 얻어진 지식조차 확신할 수 없다. 또한 같은 분야 지식도 전문가들 사이에서 큰 차이를 보일 수 있다. 이러한 상황에서 전문가 시스템이 보다 완전한 지식베이스를 얻어, 주어진 영역에서 기존의 고도 전문가 수준의 전문성을 갖는 완전한 전문가로 활약하기 위해서는 지식 배제, 둘째 기존의 경험적 탐색 공간은 물론 보다 다양한 문제 해결 전략이 가능한 심층적 탐색공간을 제공하여 그로부터 새로운 문제 해결 지식을 학습하는 자기 학습기능이 필요하다. 본지에서는 이러한 자기학습 기능을 갖는 전문가 시스템의 알고리즘을 검토하였다. 그리고 끝으로 전력계통에 대한 적용예로서 전압제어 전문가 시스템을 설명하였다. 아직 전문가 시스템의 자기학습 기능의 구현은 초보적 연구에 머물고 있으며, 그들의 학습 능력조차 낮은 수준에 불과하다. 그러나 전문가 시스템 연구자들은 기존 전문가 시스템의 문제점과 그 적응능력의 중요성을 인식하고 있기 때문에 보다 진보된 개념(데이타들로부터 이론과 원리를 학습하는)이 도입된 자기학습 전문가 시스템의 적용연구는 앞으로 여러분야에서 폭넓게 이루어 질 것으로 기대된다.

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A Study on the Education System for People Who Don't Have Their Own Letters, SOUL (문자 없는 나라를 위한 문자 교육 시스템(소울)에 관한 연구)

  • Ham, Hye-Ryeong;Noh, Yong-Deok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.377-380
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    • 2010
  • 지식기반 사회에서 교육은 장기적인 발전을 위한 필수 요소이다. 교육을 위해서는 말하기, 듣기, 쓰기, 읽기 능력이 필요하다. 이 중 하나라도 충족하지 못한다면 제대로 된 교육을 받을 수 없다. 하지만 전 세계에 존재하는 약 6900여종의 언어 중 6600여종의 언어는 표기할 수 있는 고유 문자가 없다. 읽기 능력과 쓰기 능력을 기르기 위한 최소 조건조차 마련되어 있지 않은 것이다. 그래서 말은 있지만 문자는 없는 국가에 말을 표기할 수 있는 문자를 보급하여 지식기반 발전의 기반을 마련해 주는 소울(SOUL) 시스템을 제안한다. 소울(SOUL)은 두 가지 기능을 가지고 있다. 문자 교육 기능과, 지식 공유 공간 기능이다. 문자 교육 기능에서는 각 문자가 내는 소리와 조합방법, 그리고 각 문자의 표기법, 표기 순서 등을 익힘으로써 문자를 쉽게 익힐 수 있도록 하였다. SOUL은 말을 표기할 문자로 비교적 익히기 쉬운 언문인 한글을 채택하였다. 그리고 지식 공유 공간 기능에서는 문자를 익힌 사용자가 마치 위키피디아처럼 지식을 기록하고 공유할 수 있어 지식을 축적하도록 도와주도록 설계하였다. 여기서는 소울(SOUL) 시스템의 구조 및 구현을 보인다.

SPQUSAR : A Large-Scale Qualitative Spatial Reasoner Using Apache Spark (SPQUSAR : Apache Spark를 이용한 대용량의 정성적 공간 추론기)

  • Kim, Jongwhan;Kim, Jonghoon;Kim, Incheol
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.21 no.12
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    • pp.774-779
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    • 2015
  • In this paper, we present the design and implementation of a large-scale qualitative spatial reasoner using Apache Spark, an in-memory high speed cluster computing environment, which is effective for sequencing and iterating component reasoning jobs. The proposed reasoner can not only check the integrity of a large-scale spatial knowledge base representing topological and directional relationships between spatial objects, but also expand the given knowledge base by deriving new facts in highly efficient ways. In general, qualitative reasoning on topological and directional relationships between spatial objects includes a number of composition operations on every possible pair of disjunctive relations. The proposed reasoner enhances computational efficiency by determining the minimal set of disjunctive relations for spatial reasoning and then reducing the size of the composition table to include only that set. Additionally, in order to improve performance, the proposed reasoner is designed to minimize disk I/Os during distributed reasoning jobs, which are performed on a Hadoop cluster system. In experiments with both artificial and real spatial knowledge bases, the proposed Spark-based spatial reasoner showed higher performance than the existing MapReduce-based one.

디지털시대에 대비한 사이버국토 구축전략

  • 김영표;한선희
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2002.03b
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    • pp.101-118
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    • 2002
  • 인류문명사는 미지의 새로운 세계를 개척하고 신기술과 지식을 창조하기 위한 끊임없는 도전의 역사이다. 그 과정에서 남보다 먼저 신대륙을 선점하고 선진기술을 개발한 집단이 세계를 재패해 왔다. 오늘날 지구상에는 탐험할 만한 미지의 대륙이 거의 사라졌다. 하지만 지난 10여년 동안 인류는 컴퓨터와 인터넷에 사이버공간이라는 ‘보이지 않는 대륙(Invisible Continent)’을 창조하고, 그 곳에 인류가 그 동안 창조한 모든 정보와 지식 그리고 기술과 제품들을 차곡차곡 쌓아가고 있다. 특히 최근에는 정보기술의 급속한 발달에 힘입어, 정보기술 선진국들과 일부 다국적 정보통신 기업들은 한 단계 더 발전하여 현실공간과 사이버공간을 융합한 ‘사이버국토’ 또는 ‘사이버도시’, 나아가 ‘사이버지구촌’ 건설에 투자를 확대하고 있다. 사이버국토는 현실국토공간을 사이버공간에 그대로 반영하여 최적융합함으로써, 사이버공간에서 시간·공간·인간 즉 삼간(삼간)을 통합하고, 기존의 모든 디지털활동을 수용하며, 시뮬레이션이 가능한 제2의 국토건설을 지향하고 있다. 또한 사이버국토 건설의 경험과 기술을 바탕으로 향후 전개될 사이버지구촌시대를 선도하고, 건설 과정에서 얻게되는 통합정보기술의 선점을 통해 세계 정상의 정보기술 강국으로 도약하는데 목표를 두고 있다. 이러한 사이버국토를 구축하기 위해서는 관련법률과 제도를 정비하고, 관련기술과 산업을 국가발전의 핵심 엔진으로 육성하며, 대국민 흥보와 관계자 교육을 강화하는 전략이 필요하다.

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Design of a Large-Scale Qualitative Spatial Reasoner Based on Hadoop Clusters (하둡 클러스터 기반의 대용량 정성 공간 추론기의 설계)

  • Kim, Jonghwan;Kim, Jonghoon;Kim, Incheol
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.1316-1319
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    • 2015
  • 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.

A Study on the mechanism of Acquisition of Customer Knowledge through Web Site at Electronic Commerce Times (전자상거래(電子商去來) 시대(時代) 웹 사이트를 이용(利用)한 고객지식(顧客知識) 보호체계(確保體系)에 관한 연구(硏究))

  • Park, Young-Tae;Jeong, Jong-Sik
    • International Commerce and Information Review
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    • v.3 no.2
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    • pp.93-111
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    • 2001
  • The purpose of this paper is to study the mechanism of Acquisition of Customer Knowledge through Web Site at Global Electronic Commerce Times in Korea. The major findings of this paper is that the models of inter-business alliance network for EC based on contents, types of participating company, categories of business of participating company, modes of alliances, and concentrated industry or function are various and complex. Therefore all companies should know this result and reflect in their business strategy.

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Perspectives of Seeing the Interactions among Space, People, and Society (공간, 사람, 사회의 상호작용에 대한 관점들)

  • Park, Kyu-Taeg
    • Journal of the Korean association of regional geographers
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    • v.16 no.1
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    • pp.76-84
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    • 2010
  • This study is to critically examine a variety of perspectives of seeing the interactions among space, people, and society. According to Tuan, place is a center of meaning constructed by people's experience, and its attributes consist of natural and built-up environments. Entrikin suggests a way of seeing place from a contrary perspective, that is, the subjective and existential sense of place and the objective and naturalistic conception of place. Lefebvre examines the historical transformation of social space through the dialectics among the perceived space, the conceived space, and the lived space. Social space is (re)produced and changed through the conflictual unit of the spatial triad. The project of Foucault's spatial metaphor is to tightly combine three critical concepts, power, knowledge, and space. Those concepts are not objectively existed regardless of specific times and spaces, but they are socially and culturally constructed through the networks of people under particular environments. In the following papers, it is needed to comparatively examine the various perspectives mentioned above to make a new conceptual framework of understanding the interactions among space, people, and society.

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Reinforcement Learning Algorithm using Domain Knowledge for MAV (초소형 비행체 운항방법에 대한 환경 지식을 이용한 강화학습 방법)

  • Kim, Bong-Oh;Kong, Sung-Hak;Jang, Si-Young;Suh, Il-Hong;Oh, Sang-Rok
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2002.07d
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    • pp.2407-2409
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    • 2002
  • 강화학습이란 에이전트가 알려지지 않은 미지의 환경에서 행위와 보답을 주고받으며, 임의의 상태에서 가장 적절한 행위를 학습하는 방법이다. 만약 강화학습 중에 에이전트가 과거 문제들을 해결하면서 학습한 환경에 대한 지식을 이용할 수 있는 능력이 있다면 새로운 문제를 빠르게 해결할 수 있다. 이런 문제를 풀기 위한 방법으로 에이전트가 과거에 학습한 여러 문제들에 대한 환경 지식(Domain Knowledge)을 Local state feature라는 기억공간에 학습한 후 행위함수론 학습할 때 지식을 활용하는 방법이 연구되었다. 그러나 기존의 연구들은 주로 2차원 공간에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 환경 지식을 이용한 강화학습 알고리즘을 3차원 공간에 대해서도 수행 할 수 있도록하는 개선된 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 초소형 비행체의 항공운항 학습에 대해 모의실험을 수행하였다.

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Ontology-Based Dynamic Context Management and Spatio-Temporal Reasoning for Intelligent Service Robots (지능형 서비스 로봇을 위한 온톨로지 기반의 동적 상황 관리 및 시-공간 추론)

  • Kim, Jonghoon;Lee, Seokjun;Kim, Dongha;Kim, Incheol
    • Journal of KIISE
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    • v.43 no.12
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    • pp.1365-1375
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    • 2016
  • One of the most important capabilities for autonomous service robots working in living environments is to recognize and understand the correct context in dynamically changing environment. To generate high-level context knowledge for decision-making from multiple sensory data streams, many technical problems such as multi-modal sensory data fusion, uncertainty handling, symbolic knowledge grounding, time dependency, dynamics, and time-constrained spatio-temporal reasoning should be solved. Considering these problems, this paper proposes an effective dynamic context management and spatio-temporal reasoning method for intelligent service robots. In order to guarantee efficient context management and reasoning, our algorithm was designed to generate low-level context knowledge reactively for every input sensory or perception data, while postponing high-level context knowledge generation until it was demanded by the decision-making module. When high-level context knowledge is demanded, it is derived through backward spatio-temporal reasoning. In experiments with Turtlebot using Kinect visual sensor, the dynamic context management and spatio-temporal reasoning system based on the proposed method showed high performance.