• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.17-25
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• 2002

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.37-39
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• 2022

기존 IoE 환경에서 수집데이터는 특정 서비스를 위한 도메인 지식과 연계되어 서비스를 제공한다. 하지만 수집되는 데이터의 유형이 다양하고, 정적인 지식베이스가 상황에 따라 동적으로 변화하는 IoE 환경에서는 기존의 지식베이스 시스템을 통하여 원활한 서비스를 제공할 수 없었다. 따라서, 본 논문에서는 IoE 환경에서 발생하는 대용량/실시간성 데이터를 시맨틱으로 처리하여 공통 도메인 지식베이스와 연계하고 기존의 지식베이스 추론 방법과 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통하여 지식 증강을 유기적으로 진행하는 빅시맨틱 시스템을 제시한다. 제시한 시스템은 IoE 환경의 멀티모달(정형, 비정형) 데이터를 수집하고 반자동적으로 시맨틱 변환을 수행하여 도메인 지식베이스에 저장하고, 시맨틱 추론을 통해 지식베이스를 증강 시키며 증강된 지식베이스를 포함한 전체 지식베이스를 정형 및 반정형 사용자 쿼리를 통해 지식정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통해 학습·예측을 함으로써, 기존의 지식베이스를 증강하는 기능을 수행한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 공장내의 에너지 정보를 수집하여 공정 및 설비 상태 및 운영정보를 바탕으로 실시간 제어를 통한 에너지 절감 시스템인 공장 에너지 관리 시스템의 기반 기술로 구현될 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.230-230
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• 2004

지능 기계 개발을 위한 센서의 지능화는 주변 환경에 대한 인식, 새로운 지식의 창조 및 다른 기계와 지식의 교환 등의 기능을 갖는 것으로 접근된다. 센서의 지능화를 위해서는 센서에 대한 정보의 모델링과 행동의 모델링이 필요하다. 특히 행동의 모델링은 센서가 제공하는 서비스 기반의 접근에 대한 확장이다. 에이전트 입장에서 센서의 지능화는 에이전트의 특징인 자동화, 사회성, 환경 인식성 및 목표 지향성의 실현이다.(중략)

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.6
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• pp.642-650
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• 2000

The pilot (human actor) involved in the control loop of the highly automated aircraft systems (machine actor) must be able to monitor these systems just as the machine actor must also be able to monitor the human actor. For its safety and better performance of the human machine system, each of the two elements must be knowledgeable about the other's intentions or goals. In fact, several recent accidents occurred due to goal conflicts between human and machines in a modern avionic system. To facilitate the coordination of these actors, a computational aid was developed. The aid, which operates in a part-task simulator environment, attempts to facilitate the management of the goals and functions being performed to accomplish them. To provide an accurate knowledge of both actors' goals and their function statuses, the aid uses agent-based objects representing the elements of the cockpit operations. This paper describes the development of the flightdeck goals and functions called Agenda Management.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.4
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• pp.191-198
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• 2017

It is needed to support intelligent customized health information service for user convenience in PHR based Personal Health Care Service Platform. In this paper, we specify an ontology-based health data model for Personal Health Care Service Platform. We also design a knowledge search algorithm that can be used to figure out similar health record by applying machine learning and data mining techniques. Axis-based mining algorithm, which we proposed, can be performed based on axis-attributes in order to improve relevance of knowledge exploration and to provide efficient search time by reducing the size of candidate item set. And K-Nearest Neighbor algorithm is used to perform to do grouping users byaccording to the similarity of the user profile. These algorithms improves the efficiency of customized information exploration according to the user 's disease and health condition. It can be useful to apply the proposed algorithm to a process of inference in the Personal Health Care Service Platform and makes it possible to recommend customized health information to the user. It is useful for people to manage smart health care in aging society.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.4 s.100
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• pp.479-486
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• 2005

The ontology was proposed to construct the logical basis of semantic web. Ontology represents domain knowledge in the formal form and it enables that machine understand domain knowledge and provide appropriate intelligent service for user request. However, the construction and the maintenance of ontology requires large amount of cost and human efforts. This paper proposes an automatic ontology construction method for defining relation between concepts in the documents. The Proposed method works as following steps. First we find concept pairs which compose association rule based on the concepts in domain specific documents. Next, we find pattern that describes the relation between concepts by clustering the context between two concepts composing association rule. Last, find generalized pattern name by clustering the clustered patterns. To verify the proposed method, we extract relation between concepts and evaluate the result using documents set provide by TREC(Text Retrieval Conference). The result shows that proposed method cant provide useful information that describes relation between concepts.