본 논문에서는 단위 추론 작업들 간의 순차 처리와 반복 처리에 효과적인 인-메모리 방식의 고속 클러스터 컴퓨팅 환경인 Apache Spark을 이용한 대용량의 정성적 공간 추론기의 설계와 구현에 관해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 매우 효율적인 방법으로, 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 대규모 공간 지식베이스의 무결성을 검사할 수 있을 뿐만 아니라, 주어진 공간 지식베이스로부터 새로운 사실들을 유도해냄으로써 지식베이스를 확장할 수도 있다. 일반적으로 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 정성적 추론은 이접 관계들 간의 많은 조합 연산들을 포함한다. 본 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계 집합을 찾아내고 이들만을 포함하도록 조합 표를 축소함으로써, 추론의 효율성을 크게 개선시켰다. 또한, 본 추론기에서는 추론 성능 향상을 위해 Hadoop 클러스터 시스템에서 분산 추론 작업이 진행되는 동안 디스크 입출력을 최소화하도록 설계하였다. 대용량의 가상 및 실제 공간 지식베이스를 이용한 실험들에서, 본 논문에서 제안하는 Apache Spark 기반의 정성적 공간 추론기가 MapReduce 기반의 기존 추론기보다 더 높은 성능을 보여주었다.
본 논문은 퍼지지식베이스에서 러프 집합과 요인공간이론을 적용하여 최소 결정규칙 생성과 근사추론 연산을 수행하는 두 개의 알고리듬을 제안한다. 최소 결정규칙의 생성은 속성요인에 관련한 상관분석과 베이지안 정리를 응용한 데이터의 분류기법과 리덕트에 의해 수행된다. 이 결정규칙으로 이루어진 최소지식 베이스의 탐색공간에서 소속함수와 t-norm의 합성 연산을 정의한 근사추론 방식에 의해 특정 객체를 검색한다. 본 연구의 러프와 퍼지연산 모듈을 수행하는 제안 알고리듬 기법을 객체및 속성수를 증가시키는 시뮬레이션을 통해 다른 검색이론 및 합성연산 방식과 비교하였다. 그 결과 다른 제 방법보다 본 연구에서 제안하는 기법이 특정 객체를 추출하기 위한 검색연산 시간에 있어 보다 빠르게 검색됨을 입증하였다.
공정계획(Process planning)이란 소재로 부터 제품을 경제적, 효율적으로생산하는데 필요한 방법의 체계적 인 결정이라고 정의 할수 있다. 일반적으로 공정계획에 관한 지식은 전문가의 오랜 경험을 통해 얻어지므로 공정계획을 수행하기 위해 전문가를 양산하기에는 많은 어려움의 따른다. 그리고 전문가의 지식 및 가공방법 자체가 여러가지 경우의 수를 가지는 불명확한 것이 많으므로 이를 체계적으로 지식 베이스(knosedge base)화 하여 이것을 이용한 자동공정계획시스템의 개발이 필연적이다. 본 연구에서는 절삭가공의 핵심이 되는 밀링가공을 대상으로 하며, AutoCAD 로 부터 자동 또는 대화식으로 부품의 형상 및 치수 데이타를 인식하고, 이 데이타를 기준으로 가공의 지식 베이스와 이론을 접목시켜 개발한 규칙을 통해 공구결정과 가공 표준시간 계산을 수행 하고자 한다. 본 연구에서 사용된 언어는 형상특징인식을 위한 ADS(AutoCAD Deveolpment System)와 객체지향적 언어인 Borland C 이다.
설계경험이 적은 설계자를 지원하기 위하여, 범용 전문가시스템 쉘인Nexpert을 이용하여, 선체구조설계를 위한 전문가 시스템을 구현하였다. 지식베이스를 구축하기 위하여, 선급협회의 규정집과 실제로 설계실무에 이용되고 있는 기존의 선박구조 설계프로그램으로 부터 지식을 추출하였으며, 객체지향 개념을 이용하여 이 지식들을 조직 화 하였다. 또한, 공학설계 작업을 위해 추가로 요구되는 기능들을 접속하여 시스템을 구성하였다. 추가된 기능은, 종강도의 계산, 실적선 데이타베이스, 그래픽 사용자 인터페이스와 설계결과를 가시화하는 부분이다. 이 연구를 통해 범용전문가 시스템이 선박설계에 이용될수 있는 가능성을 보였으며, 그 추구해야할 방향을 설정할수 있었다. 특히, 어떤 설계결정에 이르는데 관여한 규칙들을 보여주는 기능의 유용성과, 개발된 시스템이 자주 개정되는 선급규정에 맞추어 쉽게 수정될수 있음이 관찰되었다.
대용량의 공간(spatial) 데이터베이스에서 사용자에게 관심있고 일반화된 지식을 추출하는 것은 지형 정보 시스템이나 지식 베이스 시스템의 개발에 중요한 기법중의 하나이다. 본 논문은 공간 데이터 마이닝에 널리 사용되는 일반화(generalization) 방법을 확장한 공간 데이터 마이닝 모듈에 공간 데이터를 추론할 수 있도록 구축된 규칙베이스(rulebase)를 통합한 공간데이터 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위한 전위기로서 공간 데이터 우선(spatial data dominated)과 비공간 데이터 우선(nonspatial data dominated) 마이닝을 병합한 방식과 다중 주제도(multiple thematic map)가 주어졌을 때의 공간 지식을 추출해 낼 수 있는 방식을 제안한다. 또한 후위기로서 공간 객체들간의 위상 관계(topological relationship)를 추론하기 위한 공간 규칙 베이스를 구축한다.
현재 네트워크 환경과 컴퓨터시스템 환경에서의 고장 또는 장애에 의해서 통신이 않되는 경우에는 사용자들의 불편이 가중되고 있는 실정이다. 네트워크의 확장으로 인하여 네트워크를 관리하기 위한 도구들이 개발되어 왔다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 네트워크 및 컴퓨터시스템 환경에서 발생하는 장애에 대한 원인 분석과 이에 따른 장애의 진단과 처치를 위하여 전문가시스템의 기법을 도입하였다. 장애의 원인을 탐색하기 위하여서는 추론기관과 지식베이스를 구성하였으며, 장애요인에 대한 지식은 장애를 하나의 객체로 하는 기법을 사용하였다.
본 연구에서는‘조직지식중심적 지식경영’을 위해 지식창조원리로서 음양이론을 도입하여 영역지식 (陽의 지식)과 업무지식(陰의 지식)이 음양(陰陽)의 순환적 구조로서 상호 작용하여 조직지식으로 창출되는 과정을 저장하여 재활용하기 위한 지식 창조적 조직메모리를 제안하였다. 지식 창조적 조직메모리 구축을 위하여 객체 지향적 방법론을 적용하여 영역지식과 업무지식의 순환적 흐름을 주도하는 3개 지식 컴퍼넌트를 설정하여 조직지식을 설계하였다. 조직지식은 기존의 정보시스템에 포함된 데이터베이스 스키마. 프로세스 모델 또는 지식베이스의 의미네트워크(Semantic Network), 프레임(Frame) 등을 수용하기 위해 (i) 지식객체와 (ⅱ) 객체간의 관계 및 (ⅲ) 관계정도를 정의한 그래프구조로서 설계하였다. 이러한 조직지식의 설계는 지식마이닝 기법인 사례기반추론(Case Based Reasoning)등을 활용한 새로운 조직지식의 생성에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.
기존의 퍼지 규칙 기반 전문가 시스템 언어에는 크게 세 가지 단점들이 있다. 첫째, 복합 객체 추론 기능이 없으며, 둘째, 의미적으로 이해하기 쉽고 개념적으로 사용하기 용이한 퍼지 추론을 지원하지 못할 뿐 아니라, 세째, 지식 표현과 추론 방식이 기존의 데이터베이스 모텔과 구문이나 의미에서 현격 한 차이를 보이고 있기 때문에 서로 통합되기 어렵다. 본 논문에서는 이 세가지 단점들을 해결하기 위한 퍼지 객체 추론 모델의 정형화를 보이고, GIS 응용을 예로 들어 제시하는 모델이 데이타베이스내 GIS 복합 객체들을 자연스럽게 모델링하고, 이들 사이의 퍼지 추론을 성공적으로 수행함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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