• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.747-750
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• 2008

본 연구는 온톨로지, 자연어 처리, 메타데이터 등의 시맨틱 웹 기반 기술들을 이용하여 시맨틱 웹 응용을 위한 전체적인 기술 적용과 그의 활용에 목적을 두고 있다. 이를 위해 OWL을 기반으로 조직이나 기관의 지식 주제별 도메인 온톨로지와, 기존 워드넷(WordNet)이나 더브린 코어 메타데이터(Dublin Core Meta Data)와 조직에 정의된 데이터베이스의 스키마를 MDR로 구축하여 상호 연결하여 온톨로지가 갖는 지능적 추론과 규칙 서비스와 표준화된 메타데이터의 결합 방법을 제공한다. 이는 기존에 온톨로지와 메타데이터의 재활용과 연결(Alignment)에 있어 연구적으로 높은 가치가 있다. 그리고 조직의 사용자가 문서를 작성할 때 문서의 내용에 대해 자연어 처리 기술과 온톨로지의 기술을 이용해 적합한 용어나 메타데이터를 자동으로 제공하여 작성된 문서의 공유와 재사용성을 높이고, 작성된 문서를 XML 형식으로 구성되는 XML 기반 지능 문서 데이터베이스(XMB Based Intelligent Document Database)에 저장하여 유사한 문서를 작성하거나 사용할 필요가 있는 사용자에게 문서 등록과 검색 에이전트(Document Registry and Retrieval Agent)를 통해 이러한 제공하여 문서 지식의 사유화를 최소화 하고, 유사 문서의 재작성과 또는 특정 문서의 작성에 필요한 시간이나 경비를 줄이게 된다. 또한 웹상이나 PDA 같은 개인 휴대장치를 통해서도 서 등록과 검색 에이전트를 통해 문서를 검색하고 사용할 수 있게 한다면 언제 어디서나 해당 서비스를 활용하는 유비쿼터스와 시맨틱 웹의 실질적 응용을 거둘 수도 있으리라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.473-474
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• 2022

텍스트를 기반으로 하는 패스워드는 다방면에서 가장 많이 사용되고 있는 인증 수단이다. 하지만 이러한 패스워드는 사용자의 기억에 의존하기 때문에 사람들은 일반적으로 기억하기 쉽게 '!iloveY0u'와 같은 암호를 사용한다. 이로 인해 사용자들의 패스워드 간에 규칙성이 생기게 되어 HashCat과 같은 크래킹 도구에 의해 해킹될 수 있다. 딥러닝을 통한 패스워드 예측의 경우, 일반적인 패스워드 크래킹 도구와 달리 패스워드 구조 및 속성에 대한 사전 지식 및 전문적 지식 없이도 패턴을 추출하고 학습할 수 있어 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에서도 순환 신경망을 사용하여 텍스트 기반의 패스워드를 예측하는 연구의 동향에 대해 알아본다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.236-236
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• 2003

음성합성을 위한 운율연구는 실험음성학과 음성공학 분야에서 활발히 이루어져 왔고, 가시적인 성과도 거두어 왔다. 최근 운율의 자연성을 향상시키기 위한 노력은 corpus-based unit selection에서와 같이, 대단위 음성자료에 의존하게 되면서 급격한 자연성의 향상을 가져온 것이 사실이지만, 여전히 새로 주어진 자료에 대해서 부자연스러운 운율을 극복해야 한다는 과제를 안고 있다. 이 논문은 길이, 억양, 에너지 등의 운율요소 가운데, 우선적으로 분절음의 길이에 초점을 두고, 대규모 음성자료를 바탕으로 한 자료기반형 길이예측모델을 지양하고 언어학적 지식과 언어자질을 이용한 지식기반형 길이예측모델을 제시하고자 한다. 모델링을 위한 방법으로는, 기본적으로 자료기반형 모델링 기법이지만 언어자질을 이용한 길이예측이 가능한 Classification and Regression Tree (CART) 모델링과 전통적인 지식기반형 모델링인 sequential rule systems을 확대시킨 Sums-of-Products 모델링을 사용한다. (중략)

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.198-202
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• 2000

차세대 검색 엔진의 모형으로 일컬어지는 질의/응답 시스템을 개발하는데 있어서 보다 정확하고 유연한 검색 결과를 제공하기 위하여 개념망에 기반한 지식베이스 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 기존의 개념망에 속성 구조를 추가한 확장 개념망과 속성에 의해 분류되는 정답문서 집합으로 구성되는 지식베이스를 이용한 질의/응답 시스템을 제안한다. 본 논문의 지식베이스에서 정의한 속성은 질의/응답에서 정답문서를 효과적으로 연계시켜 사용자에게 보다 유연한 정답을 제공할 수 있게 한다. 본 논문에서는 경제 분야의 지식베이스의 활용예를 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.1040-1043
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• 2013

최근 IT기술의 발전은 교육의 패러다임을 변화시키는 중요한 요소로 작용하고 있다. 이러한 IT의 기술이 학습환경을 변화시키며 학습모형에도 영향을 미치고 있는 것이다. 특히 창의적인 생각이나 새로운 아이디어를 중요시 하는 국가적 교육 경쟁력이 핵심으로 작용하면서 창의력 증진을 위한 학습모형 개발 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 지식보다는 그룹의 지식이 강조되는 집단지성 기반의 창의력 증진 학습모형 개발에 대한 연구를 진행하였다. 기존의 학습모형은 교수자 중심적으로 지식을 전달하는 방식 이였다면, 본 연구에서는 교수자와 학습자, 참여자라는 집단의 생성과 학습 자료의 공유, 개방을 극대화 한 창의력 증진학습 모형을 제시하고자 한다. 또한 창의력 증진 학습모형을 위한 기술과 교육 그리고 소셜 네트워크의 통합적 적용 설계 모델을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.505-509
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• 2023

개체명 인식은 주어진 텍스트에서 특정 유형의 개체들을 식별하고 추출하는 작업이다. 일반적인 딥러닝 기반 개체명 인식은 사전에 개체명들을 모두 정의한 뒤 모델을 학습한다. 하지만 실제 학습 환경에서는 지속적으로 새로운 개체명이 등장할 수 있을뿐더러 기존 개체명을 학습한 데이터가 접근이 불가할 수 있다. 또한, 새로 모델을 학습하기 위해 새로운 데이터에 기존 개체명을 수동 태깅하기엔 많은 시간과 비용이 든다. 해결 방안으로 여러 방법론이 제시되었지만 새로운 개체명을 학습하는 과정에서 기존 개체명 지식에 대한 망각 현상이 나타났다. 본 논문에서는 지식증류를 활용한 지속학습이 한국어 개체명 인식에서 기존 지식에 대한 망각을 줄이고 새로운 지식을 학습하는데 효과적임을 보인다. 국립국어원에서 제공한 개체명 인식 데이터로 실험과 평가를 진행하여 성능의 우수성을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.6
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• pp.57-69
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• 2001

Expert system is one of AI area. It simulates the human's way of thinking to give solutions of problem in many applications. Most expert system consists of many components such as inference engine, knowledge base, and so on. Especially the performance of expert system depend on the control of efficiency of inference engine. Inference engine has to get features; first, if possible to minimize restrictions when it constructed the knowledge base. second, it has to serve various kinds of inferencing methods. In this paper we propose knowledge scheme for representing domain knowledge in ease, knowledge implementation technique for inferencing, and integrated knowledge-base engine with blackboard and inference engine. And we describe a expert system prototype that implemented in this paper using proposed methods, it perform diagnose about heavy industrial device. The fault diagnosis system prototype has been studied in this paper will be practical foundation in the research area of knowledge based system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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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.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.1
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• pp.321-339
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• 2003

This article surveyed the current situation of domestic R&D information system and investigated the possibility of knowledge-transformation for KMS. Four major requirements of the transformation were analyzed by applying evaluation index tool which was integrated and refined from the existed indices. and a process-oriented project approach was suggested with some practical implications for development of KMS.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.122-127
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• 2016

본 논문에서서는 질의응답 시스템을 위한 자연언어 질의 이해를 위하여 프레임 시멘틱스 기반 의미 분석 방식을 제안한다. 지식베이스에 의존적인 질의 이해는 지식베이스의 불완전성에 의해 충분한 정보를 분석하지 못한다는 점에 착안하여, 질의의 술부-논항구조 및 그 의미에 대한 분석을 수행하여 자연언어 질의에서 나타난 정보들을 충분히 파악하고자 하였다. 본 시스템은 자연언어 질의를 입력으로 받아 이를 프레임 시멘틱스의 구조에 기반하여 기계가 읽을 수 있는 임의의 RDF 표현방식의 모형 쿼리를 생성한다.