Text to SPARQL은 지식 그래프 기반 질의응답의 한 형태로 자연어 질문을 지식 그래프 검색 쿼리로 변환하는 태스크이다. SPARQL 쿼리는 지식 그래프의 정보를 기반으로 작성되어야 하기 때문에 기존 언어 모델을 통한 코드 생성방법으로는 잘 동작하지 않는다. 이에 우리는 거대 언어 모델을 활용하여 Text to SPARQL를 해결하기 위해 프롬프트에 지식 그래프의 정보를 증강시켜주는 방법론을 제안한다. 이에 더하여 다국어 정보 활용에 대한 영향을 검증하기 위해 한국어, 영어 각각의 레이블을 교차적으로 실험하였다. 추가로 한국어 Text to SPARQL 실험을 위하여 대표적인 Text to SPARQL 벤치마크 데이터셋 QALD-10을 한국어로 번역하여 공개하였다. 위 데이터를 이용해 지식 증강 프롬프팅의 효과를 실험적으로 입증하였다.
기존 웹 서비스 모델에서는 Client-Server 모델을 기반으로 서비스 영역의 설정과 서비스 지원 방안에 대한 연구들을 수행했다. 그러나 기존 웹 서비스 모델들은 주로 정보의 수집을 통한 검색기반 서비스 모델을 제시하고 있으며, 이렇게 수집된 정보들을 가공하거나 분석하는 등의 처리방안을 지원하지 못하고 있다. 기존 웹 서비스 모델의 한계를 극복하기 위해 서비스 환경의 다양성 및 확장성을 수용하고, 효율적인 웹 서비스를 제공할 수 있는 기반 구조가 필요하다. 지식기반 웹 서비스는 광역 환경에 산재한 웹 서비스들을 관리하고 최적의 서비스 성능을 확보하기 위한 기술들을 포함한다. 온톨로지를 기반으로하는 지식 기반의 웹 서비스를 이용한다면 웹을 통해 정보를 찾는 방법과 정보를 입수하는 방법을 고려하여 최적의 웹 서비스를 받을 수 있다. 본 논문에서는 광범위한 비즈니스 시장을 갖는 웹 서비스 환경의 기본 서비스 모델을 확장하여 최적의 서비스 제공자를 동적으로 선정하고, 목적 서비스의 효율성을 향상 시 킬 수 있는 지식기반 웹 서비스 모델을 연구하였다.
대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.
전문가시스템의 지식획득, 적합한 추론기구의 설계 및 구현, 지식의 정제 등 다단계 과정으로 이뤄져 있다. 각각을 하나의 연구이슈로 다양한 연구가 진행되어 왔으나 전체를 하나로 연계해 통합적 개발에 관해서는 상대적으로 연구가 활발히 진행되지 못한 실정이다. 지식획득은 전문가에 의해 수행되는 추론과정에서 특징 응용분야의 필요한 지식이 전달되어야 하므로 시식획득과 추론을 서로 밀접한 연관성을 갖는다. 지식의 정제는 추론과정에서 일어나는 문에의 제기와 이의 해결을 통해 지식베이스의 불완전하거나 논리적 모순을 찾아 해결함으로 지식베이스를 보다 완벽하고 정확한 것으로 만드는 것이다. ㅂㄴ 연구에서는 서로 연관된 다단계 과정이 통합적으로 개발될 수 있는 환경의 설저엥 대한 하나의 방안을 제시하려한다. 특히 도메인 모델이 잘 정립되기 어려운 분야에 학습기법을 활용햇 초기 지식 베이스를 구성할 수 있는 점진적 지식획득방법과 이를 통해 만들어진 지식베이스 규칙들을 학습기법의 일종인 개념적 클러스터링 기법을 이용하여 규칙모델을 구축하고 이를 이용해 효율적인 추론이 가능하게 하며, 지식획득 과정에서는 규칙의 오류를 제시할 수 있고 이에 대한 규칙의 수정이나 새로운 규칙이 기존의 지식구조에 합당한지를 결정하는 통합적 설계방안에 대해 연구한다. 지식의 정제는 설명기구와 규칙모델을 활용하여 문제의 원인을 찾고 해결점을 제시해 그에 대한 유효성을 검증합으로 이뤄지게 한다.뤄지게 한다.
21세기 무한경쟁의 시대에 지식을 창조, 획득하고 관리하는 자만이 살아남을 수 있다. 즉 모든 지식정보자원을 디지털화한 디지털지식콘텐츠를 누가 많이 확보하느냐에 달려있다고 할 것이다. 여기에서 핵심적인 미래산업이 될 디지털콘텐츠 산업발전 조성과 그 경쟁력을 강화시킬 수 있는 기반을 제공하기 위해서는 디지털콘텐츠관리와 유통 프레임워크가 필요하다. 따라서 본 연구는 학문적 연구와 현장조사를 토대로 디지털콘텐츠 프레임워크와 혁신확산을 기반으로한 지식콘텐츠 의사결정과 단계적 모델, 지식관리매트릭스와 지식관리지수를 제시하는데 그 목적이 있다.
정부의 지식행정시스템은 2001년 도입 이래 그 동안 각 기관의 실정에 맞게 많은 발전을 거쳐 사용자들이 업무를 효율적으로 수행하기 위해 필수적인 시스템으로 자리를 잡았다. 하지만 최근 정보보안(내부 자료 유출 방지, 해킹 피해 최소화 등)의 요구가 증가함에 따라 기존의 네트워크를 업무망과 인터넷망으로 분리하는 네트워크 분리가 이루어지고 있다. 이러한 변화에서 지식행정시스템은 시스템 분할의 기준이 없어 일방적으로 업무망에만 설치되는데 이렇게 될 경우 지식행정시스템의 일부 기능이 제한되고 사용자의 사용성이 떨어지며 외부 사용자는 접근이 불가능하게 되는 문제가 발생한다. 정보보안 강화라는 네트워크 분리의 목적을 달성하면서도 사용자의 불편함을 최소화하기 위해서는 업무망에 있는 지식행정시스템을 업무망과 인터넷망에 분할하여 설치하는 새로운 모델이 필요한데, 기존에 제안된 분할 방법은 분할 목적이 다름으로 인해 적용하기가 어려웠다. 본 논문에서는 네트워크 분리 환경에 맞는 새로운 시스템 분할 요인으로 외부사용자 참여도, 내부시스템 결합도, 인터넷 결합도를 제시하고 요인별 측정치에 따른 위치를 결정하여 네트워크 분할환경에서의 효율적인 지식행정시스템 모델을 제안하고 문화체육관광부의 지식행정시스템에 적용한다. 본 논문에서 제시한 지식행정시스템 모델을 사용하면 네트워크 분리환경에 따라 발생한 시스템의 제한된 기능의 정상화가 가능하고, 불가능했던 외부 사용자의 접근이 가능하며, 사용자의 불편함을 완화시킬 수 있다.
인간의 가장 자연스러운 통신 수단은 자연언어이다. 본 논문에서는 자연언어 대화체를 사용한 인터네트 상에서의 정보 검색에 있어서 사용자 모델링 에이젼트 (User modeling Agent or User modeling system)의 모델 형성 기술 및 그의 역할을 서술하고 있다. 사용자 모델은 인간의 심성 모델 (Mental model)에 해당하며, 심성 모델이 사용자가 시스템에 대한 지식과 자신의 문제상황 또는 주변환경에 대하여 가지는 모델임에 반하여, 사용자 모델은 시스템이 사용자의 지식 및 문제 상황을 표상(Representation)하여 형성한 사용자에 대한 모델이다. 따라서 사용자 모델은 시스템의 지능적인 Human Computer Interaction (HCI)의 지원을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 모델 형성 기술 및 지능형 대화 모델의 지원을 위한 시스템 실례로써 사용자 모델 형성 시스템 $BGP-MS^2$ 와 사용자 모델의 형성을 위하여 구축된 지식베이스 구조를 설명하고 있다.
본 논문에서는 지식관리에 대한 정의와 지식관리시스템의 요구기능에 대해서 살펴보고 몇 가지 구축 방법간의 차이점을 알아본다. 아울러 지식관리 프로세스 모델 및 지식관리 모델을 제시하며 KWave의 내부 기술 구조를 통하여 지식관리시스템 구축용 소프트웨어의 구체적인 동작원리를 알아본다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.227-234
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2000
지금까지 수행된 대부분의 유가예측은 주고 계량 데이터를 기반으로 하는 여러 가지 계량 모델을 구성하여 수행되었으며, 그 결과 산유국 동향과 같은 국제 유가시장의 불확실성을 제대로 반영하지 못했다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 계량경제학적인 접근방법과 전문가시스템을 통합한 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모델을 구성하고, 산유국동향과 같은 비계량적인 요인이 유가에 미치는 영향에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모델로는 대표 유종의 유가 및 수급 전망을 위한 동적 선형연립 모델과 유종간 유가의 균형차액을 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모델을 구성하였으며, 유가예측 모델에서 반영하기 어려운 산유국 동향이나 OPEC정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영할 수 있도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템에서는 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공하고 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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