질의응답시스템을 지능형 케릭터 시스템에 활용하기 위해서는 불특정한 주제에 대해 불특정 다수의 사용자와 대화할 수 있는 정교한 대화 모델이 필요하다. 이러한 대화 모델은 사용자의 질의문장을 인식하고 질의의도를 파악한 후 케릭터의 특정지식으로 접근하여 해당 지식을 사용자의 요구에 맞는 응답문의 형태로 생성해 내는 과정이 필수적으로 포함되어야 한다. 본 논문에서는 논의의 대상이 되는 질의응답시스템이 다국어 기반이라는 점을 고려하여 질의응답시스템을 지능형 케릭터에 활용하는 과정에서 케릭터의 지식구조 설계는 물론이고 질의문장 분석과 응답 문 생성의 방법론에 있어서도 한국어, 영어, 일본어, 중국어 각각의 언어적 특질을 반영함으로써 형태적, 통사적 차이로 인한 애로점을 최소화할 수 있도록 하였다.
본 연구는 온톨로지 기반 시민참여형 GIS를 연구하였다. 최근에 온톨로지 기반 GIS는 의미적 의사소통을 위한 지리적 변수의 폭넓은 활용성과 유용한 지리적 지식을 추천하기 위한 수요에 따라 주목받고 있다. 그래서 이 연구는 시민참여형 GIS를 위한 실험적 시스템의 설계와 구현에 초점을 맞추었다. 실험적 시스템의 적용 가능성은 경기도 구리시의 역사관광을 대상으로 실험을 통해 확인하였다. 방법론 측면에서 지역상황과 사용자 인식에 연관된 생명주기모형은 공리를 통해 지리적 지식발견을 추천하고, 이는 주요한 사전절차단계(명세화, 개념화, 정규화, 통합과 구현)를 통해 가능하다. 이 연구의 온톨로지는 실용적 측면에서 추론을 통한 지리적 지식을 추천하였다. 더불어, 이 연구의 온톨로지 기반 시민참여형 GIS는 인식론적 접근과 존재론적 접근의 통합을 보여주고, 의미론적 의사소통과 연계된 지표를 제공하였다는 것에 의미가 있다. 실험적 시스템의 결과는 연구지역에서 시나리오의 형태로 적용하고, 이 모델은 인간 활동의 의미에서 논리적인 제약요소의 공리를 활용하였다.
복잡한 시맨틱을 포함한 웹 문서를 정확히 범주화하고 이 과정을 자동화하기 위해서는 인간의 지식체계를 수용할 수 있는 표준화, 지능화, 자동화된 문서표현 및 분류기술이 필요하다. 이를 위해 키워드 빈도수, 문서내 키워드들의 관련성, 시소러스의 활용, 확률기법 적용 등에 사용자의도(intention) 정보를 활용한 범주화와 조정 프로세스를 도입하였다. 웹 문서 분류과정에서 시소러스 등을 사용하는 지식베이스 문서분류와 비 감독 학습을 하는 사전 지식체계(a priori)가 없는 유사성 문서분류 방법에 의도정보를 사용할 수 있도록 기반체계를 설계하였고 다시 이 두 방법의 차이는 Hybrid조정프로세스에서 조정하였다. 본 연구에서 설계된 HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) 모델은 위의 웹 문서 분류과정과 이를 제어 및 보조하는 사용자 의도 분석과정으로 구성되어 있다. 의도분석과정에 키워드와 함께 제공된 사용자 의도는 도메인 지식(domain Knowledge)을 이용하여 의도간 계층트리(intention hierarchy tree)를 구성하고 이는 문서 분류시 제약(constraint) 또는 가이드의 역할로 사용자 의도 프로파일(profile) 또는 문서 특성 대표 키워드를 추출하게 된다. HDCI는 문서간 유사성에 근거한 상향식(bottom-up)의 확률적인 접근에서 통제 및 안내의 역할을 수행하고 지식베이스(시소러스) 접근 방식에서 다양성에 한계가 있는 키워들 간 관계설정의 정확도를 높인다.
관계추출기의 학습을 위해서는 많은 학습 데이터가 필요한데, 사람이 모으게 되면 많은 비용이 필요하여 원격 지도 학습을 이용한 데이터 수집이 많은 연구에서 사용되고 있다. 원격 지도 학습은 지식베이스를 기반으로 학습 데이터를 자동으로 만들어 내는 방식이기에 비용이 거의 들지 않지만, 지식베이스의 질과 양에 영향을 받는다. 본 연구는 원격 지도 학습을 기본으로 관계추출기의 성능을 향상 시키고, 지식베이스를 확장하는 방안으로 반복학습을 제안한다. 실험을 적은 비용으로 빠르게 진행하기 위해 반복학습을 자동화 하는 시스템을 설계하여 실험을 하였고, 이 시스템으로 관계추출기의 성능이 향상 될 수 있는 가능성을 보였으며, 반복학습을 통한 지식베이스의 확장 방안을 제시한다.
국가에서 추진하고 있는 국가공간정보체계 사업은 기존의 2차원 지리정보에서 3차원 공간정보를 기본 지형공간정보로 확장되고 있다. 지상 지형공간정보의 구축은 대부분 완료하거나 진행 중에 있는 반면에, 지하특성을 나타내는 시추자료 등의 부족으로 지하 지형공간정보 구축에 어려움을 겪고 있다. 지하의 지형공간정보 구축 측면에서는, 국내의 기관별로 지하정보를 구축 및 관리하고 있으나, 기관별로 보유하고 있는 지하정보는 상호 공유되지 않아 비효율적으로 관리되고 있다. 본 연구에서는 지하공간정보 구축 효율성을 높이는 일환으로, 지반의 상태를 구성하는 지반 DB항목과 지질의 상태를 구성하는 지질 DB항목으로 나누어 3차원 국토지하정보 DB설계를 제시하였다. 구축된 DB를 실제 모델지역에 적용하여, 국토지하정보 활용 기술 구현 및 활용성을 검토하고, 국토지하정보 지식 기반 커뮤니티 구축 방안을 제시하였다.
본 논문은 교육 분야인 대학교 학사 업무를 중심으로 지식베이스 구축을 위한 개발 도구를 개인용 컴퓨터상에 구현한 결과에 관한 것이다.자문 전문가 시스템 구성은 추론엔진,지식베이스,사용자 인터페이스등으로 구성되는 기존의 전형적인 규칙기반 전문가 시스템에 근간을 두어 객체지향 추론을 가능케하는 추론 관리 시스템,다양한 인터페이스를 제공하는 사용자 인터페이스 관리 시스템, 지식의 효율적인 관리 및 지식을 취득할 수 있는 지식관리 시스템으로 독립구성하고 이들 시스템들의 효율적인 관리를 위한 객체 관리 시스템을 구성한다. 이 시스템의 설계는 사용자 입장들이 다양한 관점에서 전문가의 자문을 받을수 있고,사용자의 접근이 용이한 개인용 컴퓨터상에서 운용될 수 있도록 자문 전문가 시스템인 C-I(Consultant-One)을 개발하였다. 기존의 지식을 충분히 황룡할 수있고,효율적인 추론과 사용자에게 편리한 인터페이슬 제공하도록 하는 C-I에 대학교 학사관리 업무중 시간표 관리,교과과정 및 학점이수,성격진단의 세가지 영역에 해당하는 지식베이스를 구축한 '학사관리 업무를 위한 규칙 기반의 자문 전문적 시스템(Student affair Administration Consultation Expert System:SACES')을 구현하였다.
최근 다양한 의료정보 시스템이 개발되어, 그 사용이 급증하고 있다. 이 들 각각의 의료정보 시스템에서 발생, 축적된 의료정보는 분산 이질의 형태를 가지며, 또한 같은 의미를 갖는 의료정보가 각기 다른 구조와 용어로 기술되어 축적되는 것이 일반적이다. 이와 같이 개별적으로 개발, 활용되어 온 의료정보를 웹 상에서 통합하여, 단일화 된 의료정보 검색 기능을 제공하기 위해서는 이들 의료정보의 의미적 연관성을 고려한 정보의 통합, 검색 기술의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 의미적 의료정보의 통합을 위한 UMLS와 LOINC 데이터베이스 기반의 연관 값 지식베이스의 설계 및 개발 방식을 제안한다. 웹 상에 존재하는 각종 분산 이질 형태의 의료정보는 XML을 공통 데이터 구조로 하여 통합되며, 정보 통합의 과정에서 연관 값 지식베이스를 참조하여 의미적 관련도가 높은 의료정보(구조 정보와 내용 정보)는 상호 연결되어, 진정한 의미의 정보 통합을 구현하게 된다. 지식베이스는 용어별로 식별자, 요소명, 연관값, 복수형, 동의어, 한글 이름 등의 필드틀 가지며, 현재 상담, 처방, 보험, 의료용어, 증상, 임상결과 등 적용분야 별로 작성된 연관 값 지식베이스가 구현되어 있다.
본 연구는 시스템반도체의 기술혁신패턴의 진화를 지식의 생성방식의 진화와 이에 따른 기업간 관계의 진화라는 관점에서 분석하였다. 특히 설계도구인 EDA의 등장 이후에 지식의 생성방식이 변화하였고 이를 기반으로 기업유형의 진화, 기업간 관계의 진화 풍 기술혁신패턴이 진화하였음을 문헌자료에 대한 검토와 주요 기업에 대한 인터뷰를 통해 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 시스템반도체의 혁신활동은 과거 지식의 축적을 통한 설계활동 중심의 기술개발에서 지식 및 기술활용을 위한 탐색활동 중심의 혁신활동으로 진화하고 있다. 즉, 특정 기능의 구현을 통한 제품개발이 아니라 IP를 활용한 시스템 구축으로 제품개발이 이루어지는 설계활동의 분업화로 지식과 기술의 탐색활동이 중요해지고 있다. 둘째, 지식의 가치가 높아짐에 따라서 지식을 통한 신시장의 창출과 기업간 관계를 통한 신산업, 신기술의 개발이 일어나고 있다. 동시에 기존의 설계활동보다 설계비용 절감과 설계기간이 단축되면서 시장과 기술의 진화에 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 기업유형으로 전문적 분업화가 일어나고 있다. 셋째, 지식의 활용측면이 점차적으로 강조됨에 따라 기업간 네트워크는 다른 기업과의 상호보완적인 기술개발구조를 구축하기 위해 다양하게 형성되고 있다. 이러한 논의는 국내외 기업간 네트워크를 전략적으로 활용하고, 시장창출과 지식활용 등 탐색활동을 위한 제반 전략이 강구되어야 함을 시사한다.
정보 교과가 아닌 타 교과에서 교육 도구로써 프로그래밍의 교육적 효과가 증명됨에 따라 프로그래밍을 수업에 도입하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 김성원과 이영준(2017)은 TPACK 이론을 도입하여, 테크놀로지 도구로 프로그래밍 언어를 도입하고, 예비 교사의 수업 전문성 향상을 위한 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 개발하였다. 개발한 교육 프로그램을 수업에 도입하였지만, 예비 교사는 여러 가지 어려움을 느끼고 있었다. 따라서 본 연구에서는 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 개선하기 위하여 예비 교사에게 선행 연구에서 개발한 교육 프로그램을 적용하고, 프로그래밍 기반 수업 설계를 하는 과정에서 예비 교사가 겪는 어려움을 조사하였다. 연구 결과, 예비 교사는 예비 교사는 프로그래밍 학습, 프로그램의 설계 및 구현, 교과 특성에 맞는 프로그램 개발, 프로그래밍 언어의 한계로 프로그래밍 기반 수업 설계에서 어려움을 겪고 있었다. 향후 연구에서는 이러한 어려움을 해결하기 위한 교육 프로그램 개선을 진행하고, 개선한 교육 프로그램을 예비 교사에게 적용하여 효과를 검증하고자 한다.
최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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