본 논문에서는 화력발전소 터빈의 안정적 운전을 지원하고 발전소의 불시정지를 예방하기 위하여 필요한 전문가시스템의 지식베이스 구축과 그래픽 인터페이스에 대한 proto-type을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 전문가시스템은 화력 발전소 터빈 계통의 현재 상태로부터 대상 운전조작에 대한 운전방법을 지원하는 기능, 고장을 진단하는 기능 등을 제공한다. 지식베이스는 객체와 규칙의 혼성형태로 구성하였으며, 추론방법으로는 후향추론을 기본적으로 사용하고 현재 운전상황에 따른 고장진단을 위하여 전향 추론을 혼용함으로써 필요에 따라 최적추론을 유도하였다. 또한 지식베이스의 효율적 활용과 사용자의 손쉬운 접근을 위하여 그래픽 사용자 인터페이스를 구현하였다.
본 논문은 선박의 초기설계와 중앙단면 설계용 지식베이스 시스템을 개발하고 지식공학이 선체구조 설계 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 검토하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 첫째 구조설계에 적합한 지식베이스 전문가 시스템 개발용 도구(tool)인 E.1을 개발하였다. E.1은 C언어로 작성되었고 구조설계 과정을 효율적으로 뒷받침해주기 위해서 자동 반복 계산과 재추론 기능을 갖고 있다. 둘째 살물선의 초기설계시 주요치수 추정과 중앙단면 설계를 위한 지식베이스를 개발하였다. 이 지식베이스들은 통계적 경험식, 선급 규정, 경험적 지식 등을 rule, fact, table로 표현하여 구성하였다. 셋째 지식베이스의 추론을 통하여 중앙 단면 최적 설계 프로그램의 입력 자료를 생성하고 최적화 프로그램을 수행시키는 통합(hybrid) 시스템을 구축하였다. 넷째 보강판 설계용 지식베이스 시스템을 개발하기 위해 최적화 결과의 회귀분석을 이용하는 간이 설계법을 적용해 보았다. 이 시스템을 사용하여 살물선과 보강판의 설계과정을 보이고 그 결과를 검토해 보았다. 앞으로 E.I와 성능 개선과 더 우수한 지식베이스가 축적됨에 따라서 선체 구조설계에 사용되는 기존의 CAD 시스템의 성능이 크게 보완될 것으로 기대된다.
기존의 데이타 모델 및 설계 방법론들은 실세계의 데이타 객체에 대해 고정된 한 측면의 모델 표현만을 허용하기 때문에 여러 측면으로 관측이 가능한 실세계 객체들의 표현에 어려움을 갖는다. 제시한 객체 중심 측면 모델(OOAM : Object-Oriented Entity Aspect Model)은 실세계의 각 객체에 대해 다수의 측면 표현을 가능하게 한 객체 중심의 데이타 모델로 데이타와 지식 표현에 유용한 모델이다. 데이타베이스 시스템과 지식베이스 시스템 중 어느 하나의 시스템이 다른 시스템의 특징을 빌리거나 통합할 수 있다면 두 시스템에게 서로 이득이 될 수 있다. 이러한 KB/DB(Knowledge Base/Data Base)의 통합은 최근에 객체 지향 개념과 연역 개념에 의해 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체의 측면 개념을 제공하는 OOAM의 기본 개념을 보여주고 OOAM에 의해 구축되는 데이타베이스 스키마의 시맨틱을 분석하고 서술하기 위해 OOAM을 형식적으로 정의하였다. 그리고 KB/DB 통합에 관련된 연구들을 분석하고 데이타베이스에 관련된 지식의 종류를 서술한 후 OOAM을 사용하여 KB/DB 통합을 위한 지식베이스와 데이타베이스의 개발 방법론을 제시하였다.
지식 베이스(Knowledge Base)는 주어진 질의 문에 대한 잠재적인 답과 답에 대한 단서가 될 수 있는 구조화된 형태의 정보를 포함하고 있기 때문에 질의응답 시스템에서 매우 중요하다. 하지만 비록 DBpedia, Freebase, YAGO 등과 같이 이용 가능한 여러 개의 지식 베이스가 존재함에도 불구하고 이러한 지식 베이스에 포함되어 있는 정보는 웹(Web)상에 존재하는 정보에 비하면 매우 제한적이다. 본 논문에서는 무제한 정보 추출 기술을 이용하여 정형화되지 않은 텍스트로부터 트리플(Triple)을 추출하고, 추출된 트리플의 각 개체 및 관계 어휘를 대상 온톨로지(Ontology) 상의 어휘에 사상시킴으로써 지식 베이스를 확장 시키는 방법을 제안한다. 이를 통하여 무제한 정보 추출 방법과 명확화(Disambiguation) 기술이 지식 베이스를 확장시키는데 어떻게 사용될 수 있고, 어떠한 요소가 전체 시스템의 주된 성능 저하를 일으키며 개선되어야 하는지 알아보도록 한다.
스미싱은 SMS 문자를 통해 피해자를 현혹시켜 개인정보나 금전 등을 갈취하는 범죄이다. 발전하는 스미싱 범죄 수법에 대응하기 위해선 새로운 스미싱 범죄 사례에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기존 시스템에 통합하여 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 빠른 스미싱 대응을 위해 전처리를 하지 않은 SMS 문자 텍스트에서 지식베이스를 자동으로 추출하고 저장하는 자동 지식베이스 추출 모듈을 제안하며, 추출 시스템 지식베이스를 바탕으로 입력된 SMS가 스미싱인지 판별하는 스미싱 SMS 탐지 모듈을 통합한 자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 시스템을 제시한다. 제시된 스미싱 SMS 탐지 모델은 UCI SMS Spam Collection Dataset을 기준으로 90.9 (F1 score)의 성능을 보여주었다.
최근 지식 베이스의 발전과 함께 지식 베이스 기반의 질의 응답에 관한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 특히 지식 베이스상의 여러 개의 사실이 필요한 복합 질의에 대한 처리의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 일반적인 지식을 묻는 질의 처리에만 집중하여, 그 외의 다른 유혀을 갖는 복합 질의에 대한 처리의 연구는 시작 단계에 머물러 있다. 이에 본 논문은 질의 유형 분류기를 활용한 지식 베이스 기반의 복합 질의 응답 시스템을 제안한다. 복합 질의 응답 시스템은 단순 질의를 포함하여 다양한 유형(일반형, 판정형, 비교형)을 갖는 복합 질의를 처리한다. 우리는 실험을 통해서 질의 유형 분류기가 복합 질의 응답 시스템의 정답률을 높임을 보였다.
생성 규칙은 지식 기반 시스템의 지식표현 기법 중 가장 많이 사용되고 많은 장점을 갖고 있음에도 불구하고 지식의 일관성 유지가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그런데 지식의 일관성이 추론 결과의 신뢰도에 직결된다는 점에서 지식의 일관성을 유지할 수 있는 시스템이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 새로 첨가될 지식이 기준 지식과 일관성이 유지될 경우에만 지식을 첨가하는 일관성 유지시스템과 지식베이스는 물론 데이터 베이스 내의 선언적 지식과 절차적 지식 등 다양한 지식을 호출할 수 있는 기능을 갖춘 지식 기반 시스템을 구축하였다.
Intelligent Tutoring System(ITS)이 다양한 학습자 변인을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하여 영역 전문가를 대신할 효율적인 대안으로 인식되어짐에 따라, Learning Companion System(LCS)에 대한 연구도 긍정적으로 검토되어지고 있다. 하지만 LCS에서의 원활한 상호작용을 위해서는 동일한 역할을 하는 복수 LC의 결합이 필요하고, 이는 개별적 지식베이스의 확보를 선행 조건으로 요구한다. 따라서 본 연구에서는 인지구조의 연결주의적 관점을 근거로, 지식베이스 자체의 자기 학습(self learning)이 가능하고, 지식베이스 객체의 소유자에 의해 적응적으로 성장 가능한 지식베이스 객체 모형을 설계하고, 이를 검증하였다. 이 지식베이스 객체 모형은 개별적 지식베이스의 구축을 가능하게 하여, 지식베이스 객체를 이용한 적응적 ITS 개발의 기회를 제공한다.
본 논문에서는 교량의 예비설계 단계중에서 상부구조 형식의 선정에 대한 전문가 시스템을 구축하는 것을 나타낸다. 본 시스템을 구축하기 위한 도구로는 전진추론방식 및 생산시스템으로 지식표현되는 전문가 시스템 개발용 도구인 K-CLIPS가 이용되었으며, 이 도구 위에서 구성된 지식 모듈, 데이터 베이스 및 지식 베이스로 시스템이 구성되었다. 지식 모듈은 주로 교량의 형식 선정과정을 관리하는 설계순서에 관한 지식이고, 지식 베이스 내에 있는 각 부 시스템이 심볼처리에 의해 수행되는 과정에서 데이타 베이스는 이를 지원해 주는 역할을 한다.
본 연구에서 구축하고자 하는 통합OPAC은 특정 주제의 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원을 제시해 주는 참고봉사 전문가 시스템, 온라인 열람목록(OPAC), 이용 안내, 외부데이타베이스의 검색 모듈이 결합된 시스템이다. 지식베이스는 문헌정보원 지식베이스, 전문가정보원 지식베이스, 통계정보원 지식베이스로 구성된다. 지시베이스의 추론방법은 전진추론(forword chining) 방식을 채택하였다. 시스템의 구현 환경은 먼저 하드웨어는 IBM 호완기종의 개인용 컴퓨터들(IBM386-DX33이상)을 사용하고 시스템 개발도구로는 전문가시스템과 하이퍼텍스트가 결합된 쉘(shell)인 KPWin++를 이용하였고 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원에서의 키워드추출 등 정보처리 작업은 터보C를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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