• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.13 no.1
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• pp.157-165
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• 2002

The purpose of this study is to achieve two goals. One is to construct knowledge database which could read and analyse electronic documents in place of researchers for the purpose of improvement of research productivity, and the other is to develop automated patent application engine which is connected to the knowledge database. This study discusses the possibilities and appropriateness of two systems mentioned earlier, and provides elements necessary to system developments and technical problems through model development.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.737-744
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• 2004

Retrieving relevant information well corresponding to the user`s request from web is a crucial task of search engines. However, most of conventional search engines based on pattern matching schemes to queries have a limitation that is not easy to provide results corresponding to the user`s request due to the uncertainty of queries. To overcome the limitation in this paper, we propose a framework for knowledge-based semantic meta-search engines with the following five processes: (i) Query formation, (ii) Query expansion, (iii) Searching, (iv) Ranking recreation, and (v) Knowledge base. From simulation results on english-based web documents, we can see that the Proposed knowledge-based semantic meta-search engine provides more correct and better searching results than those obtained by using the Google.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.173-178
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• 1999

본 논문의 명사추출기는 정보검색시스템을 위한 색인어 추출기로 좌우접속정보를 이용한 형태소해석을 통하여 얻어진 형태소들 중에서 명사를 추출한다. 본 형태소해석기는 형태소해석을 위한 언어지식과 어절 분리 엔진을 분리하여 수정과 확장이 용이하게 하였다. 사용한 언어지식은 좌우접속정보로서 한 어절을 이루는 형태소들의 품사간의 접속여부를 행렬로 표현한 것이다. 어절 분리 엔진은 사전을 참조하여 한 어절에서 최장일치법에 의해 형태소를 분리하고 좌우접속정보를 참조하여 형태소 분리가 올바른지를 판단한다. 형태소들의 품사분류는 표준 태그셋을 기반으로 음절 정보를 추가하여 확장하였다. 형태소를 해석한 결과 미등록어가 발생하였을 때 미등록어에서 명사를 추정하는 모듈이 없기 때문에 재현율은 좋지 않았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.471-473
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• 1999

인터넷상의 정보 검색 엔진들은 웹 로봇을 실행해서 인터넷에 연결되어 있는 수많은 웹 서버들을 방문해서 웹 문서를 획득하고, 인덱싱 기법을 써서 자료를 추출하고 분류해서 검색 엔진의 기초가 되는 데이터 베이스를 구축한다. 정보 추출을 위해 웹 로봇을 운영할 때 웹 서버에 대한 사전 지식 없이 진행된다면 수많은 불필요한 요구가 전송돼서 인터넷 트래픽을 증가시키는 요인이 된다. 하지만 웹 서버가 사전에 자신이 공개할 문서에 대한 요약 정보를 웹 로봇에게 통보하고, 웹 로봇은 이 정보를 이용해서 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보 수집 작업을 처리한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 정확도를 높이고, 웹 서버상의 웹 문서 파일의 변동 사항을 자동으로 검사하고 변동된 사항들을 종합 정리해서 등록된 각 웹 로봇에게 전송하는 문서 감시 통보 시스템과 통보된 요약 정보를 토대로 웹 서버로부터 해당 문서를 전송받아 필요한 인덱스 정보를 추출하는 효율적인 웹 로봇을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.113-117
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• 2008

본 논문에서는 패턴기반 자동번역시스템의 효율적인 번역 성능 향상을 위해 병렬 코퍼스(parallel corpus)를 이용한 오류 자동 탐지 방법을 제안하고자 한다. 번역시스템에 존재하는 대부분 오류는 크게 지식 오류와 엔진 오류로 나눌 수 있는데 통상 이런 오류는 이중 언어가 가능한 훈련된 언어학자가 대량의 자동번역 된 결과 문장을 읽음으로써 오류를 탐지하고 분석하여 번역 지식을 수정/확장하거나 또는 엔진을 개선하게 된다. 하지만, 이런 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 병렬 코퍼스 중의 목적 언어(Target Language) 문장 즉, 정답 문장과 자동번역 된 결과 문장을 다양한 방법으로 비교하면서 번역시스템에 존재하고 있는 지식 및 엔진 오류를 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한-중 자동번역시스템에 적용하여 그 정확률과 재현률을 측정하였으며, 자동적으로 오류를 탐지하여 추출 할 수 있음을 증명하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.8
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• pp.13-19
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• 2012

This paper introduces a test-bed toolkit for evaluating and enhancing text analysis engines which extract technological knowledge from articles, patents, reports and so forth. The toolkit consists of two test-beds for technical entity recognition and relation extraction engines, which are capable of identifying technical entities and predicting semantic relation types between the entities. With using the introduced toolkits, users and developers can efficiently perform the execution monitoring and error analysis of the technical text analysis engines.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.49-52
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• 2003

워크플로우 관리시스템(WfMS: Workflow Management System)은 업무 프로세스를 컴퓨터에 의해 정의, 실행 및 관리하기 위한 소프트웨어 시스템이다. WfMS에서는 업무 프로세스의 로직을 컴퓨터가 이해 가능한 언어로 표현하므로 다수의 사용자가 이기종의 분산된 환경에서 참여하는 업무 흐름을 관리 하는데에는 효율적이나 지식경영 측면에서의 지원은 미약하다. 본 연구에서는 WfMS 구조하에서 효과적인 지식 관리를 위해 인공지능 기법의 하나인 사례기반추론(CBR: Case Based Reasoning)을 활용하여 업무 흐름상에서 발생하는 지식을 생성, 저장, 추출되도록 하는 업무 지원 시스템을 개발한다. 지식의 생성을 위해 폼 기반 워크플로우 관리 시스템을 활용하고 CBR 엔진은 제약 조건의 형태로 이뤄지는 쿼리에 대해 유사 사례 추출을 담당한다. 사례 베이스의 저장 형식은 XML(extensible Markup Language)을 이용한다. 본 연구에서 개발된 업무 지원 시스템을 활용함으로써 업무 조정자만으로서의 WfMS의 한계를 벗어나 지식경영 도구로서의 WfMS를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.72-74
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• 2000

인터넷을 효과적으로 검색하기 위하여 검색엔진을 많이 이용하고 있다. 그런데 문서의 키워드를 추출할 적에 지금까지는 Anchor Text를 염두에 두지 않았었다. Anchor Text는 사람이 직접 요약한 것이고(요약성), 하이퍼링크를 포함하는 웹 문서에 반드시 존재하므로(보편성) 그 하이퍼링크가 가리키는 곳의 문서의 키워드를 추출에 적합한 용도가 될 수 있다. 웹 그래프는 이러한 Anchor Text를 이용하여 키워드를 추출함으로써 문서와 문서간, 단어와 단어간의 관계(연관성)까지도 나타내 줄 수 있게 한 검색 엔진 시스템이다. 그러나 Anchor Text 자체가 본문의 내용이 아니고, Anchor Text를 작성한 사람에 따라 다르게 작성되며, 본문의 내용과 무관한 내용도 작성할 수 있다. 따라서 Anchor Text 자체를 어떠한 여과 없이 문서의 키워드로 받아들이긴 힘들다. 본 논문에서는 TFIDF를 통해 좀 더 정확성이 있는 키워드를 추출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.132-134
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• 1998

웹 상의 메타 검색 엔진, Push 프로그램 그리고 에이전트와 같은 웹 기반 응용 프로그램들은 웹 문서의 취득과 자동 필터링에 대한 능력을 필요로 한다. 이를 위한 인터페이스의 지식들은 대부분 코드 내에서 ad-hoc으로 구현되어 왔다. 본 논문에서는 취득된 웹 문서를 전처리하고 원하는 정보를 추출하기 위한 방법을 제시하고, 웹 상위 신문 기사에 대한 검색으로 실험해 보았다. 검색 시스템은 웹 문서의 전처리 과정을 통해 필요한 정보에만 집중할 수 있고, 아주 적은 양의 일반화된 지식을 토대로 원하는 정보를 용이하게 찾을 수 있었으며, 또한 웹 문서의 형식이 바뀌더라도 크게 영향을 받지 않으며, 새로운 웹사이트의 추가도 용이하였다. 본 논문의 방법으로 구현된 신문 기사 검색 시스템은, URL과 아주 적은 양의 지식만으로도, 10 개의 신문 웹사이트에서 문서를 가져와 효과적으로 해석할 수 있었다. 본 논문의 방법은 메타 검색 엔진이나, 잡지나 신문 기사 정보의 푸쉬(Push) 솔루션, 또는 상품 정보 검색 시스템 등의 설계에 활용될 수 있다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.6 no.4
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• pp.79-87
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• 2006

This paper proposes the design and implementation of engine to control characters by using machine teaming techniques. Because the proposed engine uses the context data in the rum time as the knowledge data, there is a merit which the player can not easily recognize the behavior pattern of the intelligent character. To do this, the paper proposes to develop the module which gathers and trains the context data and the module which tests to decide the optimal context control for the given context data. The developed engine is ported to FEAR and run with Quake2 and experimented far the correctness of the development and its efficiency. The experiments show that the developed engine is operated well and efficiently within the limited time.