In this paper, a study on the construction of a knowledge base based on natural language processing and the design of a chemical substance estimation system for the development of a knowledge service for a real-time sensor information fusion detection system and symptoms of contact with chemical substances in industrial sites. The information on 499 chemical substances contact symptoms from the Wireless Information System for Emergency Responders(WISER) program provided by the National Institutes of Health(NIH) in the United States was used as a reference. AllegroGraph 7.0.1 was used, input triples are Cas No., Synonyms, Symptom, SMILES, InChl, and Formula. As a result of establishing the knowledge base, it was confirmed that 39 symptoms based on ammonia (CAS No: 7664-41-7) were the same as those of the WISER program. Through this, a method of establishing was proposed knowledge base for the symptom extraction process of the chemical substance estimation system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.125-132
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2006
The construction of an emergency generator's diagnosis system for the preparation of emergency in nuclear plant is vital. To construct a knowledge base of the diagnosis system, the classes and a causality model should be designed. In order to design those elements, at first. object of the diagnosis system should be defined. After the investigation of normal and abnormal states. the external knowledge such as entities and activities is extracted, that the operational principle of the system. For the conversion of the extracted external knowledge to the internal one, the entities are defined as classes and the activities converted into the causality. Through the recursive configuration of the causality and proper examination, the diagnosis knowledge applicable to the knowledge base is completed. In this paper, it is possible to construct a knowledge base with high portability since the independence of design model is considered through the decision table.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.89-98
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1999
현대전에서는 첩보와 정보의 수집 및 분석 능력과 이를 이용한 효과적인 의사결정을 전쟁의 승패를 좌우할 수 있는 중요한 요소이다. 이를 위하여 첩보와 정보 수집 및 분석을 자동화하기 위한 전장정보분석 자동화에 관한 연구가 국방과학연구소 주관으로 실시되고 있다. 따라서 이와 연계된 의사결정 자동화에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응할 수 있는 전장정보를 활용한 의사결정의 중요한 한 분야인 화력분야를 자동화하기 위한 전문가시스템 지식베이스의 분석 및 설계에 관한 연구이다. 화력분야 의사결정은 아군의 가용 화력자산을 효과적으로 운용하는 화력분배가 중심이 되며 이 업무는 화력분배에 전문적인 지식을 가진 장교에 의해 실시된다. 이러한 화력분배 자동화를 위하여 본 논문에서는 화력분배와 관련된 현행 업무 관련 지식을 획득 및 분석하고 이를 바탕으로 규칙집합을 추출하였으며 규칙 집합들간의 상호관계, 입력요소, 출력결과 등을 식별하였다. 또한 규칙집합별로 세부적인 규칙을 도출하였고 객체지향기법을 이용한 클래스, 객체, 속성들을 식별하여 에디터를 이용해 지식베이스를 구축할 수 있도록 설계를 완료하였다.
Jo, Se-Hyeon;Kim, Hack-Jun;Jin, So-Yeon;Lee, Woo-Sin
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.11-17
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2020
In this paper, we propose a method to build a knowledge base based on natural language processing for intelligent battlefield awareness service. The current command and control system manages and utilizes the collected battlefield information and tactical data at a basic level such as registration, storage, and sharing, and information fusion and situation analysis by an analyst is performed. This is an analyst's temporal constraints and cognitive limitations, and generally only one interpretation is drawn, and biased thinking can be reflected. Therefore, it is essential to aware the battlefield situation of the command and control system and to establish the intellignet decision support system. To do this, it is necessary to build a knowledge base specialized in the command and control system and develop intelligent battlefield awareness services based on it. In this paper, among the entity names suggested in the exobrain corpus, which is the private data, the top 250 types of meaningful names were applied and the weapon system entity type was additionally identified to properly represent battlefield information. Based on this, we proposed a way to build a battlefield-aware knowledge base through mention extraction, cross-reference resolution, and relationship extraction.
Xu, Rong-Hua;Yang, Kyung-Ah;Yang, Jae-Dong;Choi, Wan
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.15
no.5
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pp.385-389
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2009
As a new community forming environment, the blog platform enables sharing of the resources in blogosphere through active information exchange. Many researches have been performed to recommend appropriate resources to users from vast amounts of blog resources. As one of the solutions OSEM defines the knowledge base in the blogosphere with ontology for effectively modeling it. In this paper, we propose a technique of converting the knowledge base into the OWL ontology for sharing it on the semantic web environment. An inference method is then applied to the OWL ontology for recommending interest blog communities. For this aim, a mapping method is offered and then SWRL inference and SPARQL query based on the ontology are employed to extract interest blog communities.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.105-113
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1999
최근 데이터와 데이터베이스의 폭발적 증가에 따라 무한한 데이터 속에서 정보나 지식을 찾고자하는 지식채굴과정(Knowledge discovery process)에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 기업 내외부 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터웨어하우스(data warehouse)를 기반으로 하는 OLAP 환경에서의 데이터와 인터넷을 통한 웹(web)에서의 정보 등 정보원의 다양화와 첨단화에 따라 다양한 환경 하에서의 지식 채굴과정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 지식을 효과적으로 채굴하기 위한 지식채굴과정을 제안한다. 제안된 지식채굴과정은 명시지(explicit knowledge)외에 암묵지(tacit knowledge)를 지식채굴과정에 반영하기 위해 선행지식베이스(prior knowledge base)와 선행지식관리시스템(prior knowledge management system)을 이용한다. 선행지식관리시스템은 퍼지인식도(fuzzy cognitive map)를 이용하여 선행지식베이스를 구축하여 이를 통해 웹에서 찾고자 하는 유용한 정보를 정의하고 추출된 정보를 지식변환시스템(knowledge transformation system)을 통해 통합적인 추론과정에 사용할 수 있는 형태로 변환한다. 제안된 연구모형의 유용성을 검증하기 위하여 재무자료에 선행지식을 제외한 자료와 선행지식을 포함한 자료를 사례기반추론 (case-based reasoning)을 이용하여 실험한 결과, 제안된 지식채굴과정이 유용한 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.16
no.1
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pp.89-117
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1999
(1) structure of writings, (2) construction of paragraphs. (3) structure of sentences, (4) use of words were most important things on local information composition. To be expertise system, the Knowledge-base had the writing frames for essay structure and paragraph frames for construction of paragraph. To refer to the clause and sentence structure and to the use of words, Example dictionaries were offered. It is necessary to make nore precise rule for (1) extracting subject name of the frames and (2) making representative word of sentences for advanced system in the future.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.552-556
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2004
This paper surveys the design of the adaptive information filtering agents to retrieve the useful information within a large scale database. As the information retrieval through the Internet is generalized, it is necessary to extract the useful information satisfied the user's request condition to reduce the seeking time. For the first, this module is designed by the Rough reduct to generate the reduced minimal knowledge database considered the users natural query language in a large scale knowledge database, and also it is executed the soft computing by the fuzzy composite processing to operate the uncertain value of the reduced schema domain.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.13-18
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2007
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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