• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07a
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• pp.440-442
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• 1999

본 연구에서는 전자연동장치의 확장성과 신뢰성 제고를 위해 전자연동장치의 실시간 연동전략으로 활용될 수 있는 연동 지식베이스를 자동 생성, 구축할 수 있는 지능형 연동지식베이스 자동 구축 소프트웨어(IIKBAGS)를 개발한다. IIKBAGS의 추론부는 주어진 역 모델의 동적탐색하에서 휴리스틱 규칙들의 우선순위에 따라 모든 진로를 탐색함은 물론 각 진로들에 대해 진로상 신호설비들간의 연쇄관계를 확인하여 연동패턴들을 자동생성하는 연동지식 자동생성기능을 가진다. 지식베이스는 전자연동장치상의 실시간 전문가 시스템이 직접적으로 활용할 수 있는 구조로 설계됨으로써 연동도표 입력과정에서 발생할 수 있는 오류를 배제, 연동장치의 정확성과 신뢰성을 높인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.8
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• pp.560-569
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• 2001

지식 기반 정보검색 시스템에서의 질의 확장은 단어간의 의미 관계를 고려한 지식베이스를 필요로 한다. 기존의 단순 마이닝 기법은 사용자의 선호도를 고려하지 않은 채 연관 단어를 추출하므로 재현율은 향상되나 정확도는 저하된다. 본 논문에서는 단어간의 의미 관게를 고려한 연관 단어 중에서 사용자가 선호하는 연관 단어만을 포함하는 정확도가 향상된 최적화된 연관 단어 지식베이스 구축을 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 분야의 웹문서를 8개의 클래스로 분류하고, 각 클래스별 웹문서에서 명사를 추출한다. 추출된 명사를 대상으로 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관 단어를 추출하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자가 선호하지 않은 연관 단어를 지식베이스의 구축 대상에서 제외시킨다. 본 논문에서 제안된 Apriori 알고리즘과 유전자 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Apriori 알고리즘은 상호 정보량과 Rocchio 알고리즘과 비교하며, 유전자 알고리즘은 TF.IDF를 이용한 단어 정제 방법과 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.898-900
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• 2019

SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.11
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• pp.33-40
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• 2021

Due to advanced complex strategies, the complexity of information that a commander must analyze is increasing. An intelligent service that can analyze battlefield is needed for the commander's timely judgment. This service consists of extracting knowledge from battlefield information, building a knowledge base, and analyzing the battlefield information from the knowledge base. This paper extract information similar to an input query by embedding the knowledge base built in the 2^nd step. The transformation model is needed to generate the embedded knowledge base and uses the random-walk algorithm. The transformed information is embedding using Word2Vec, and Similar information is extracted through cosine similarity. In this paper, 980 sentences are generated from the open knowledge base and embedded as a 100-dimensional vector and it was confirmed that similar entities were extracted through cosine similarity.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.7 s.96
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• pp.1527-1536
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• 2004

For using the knowledge of experts diversely and efficiently, it is very important that the system could represent the complex knowledge in well structured manner and also adapt well to the frequent schema changes. In this paper, we propose an efficient method for knowledge base management by using XML based templates. In our proposed method, to solve the inefficiency of management of many XML documents, we represent the complex knowledge on XML-based templates, and manage the templates structurally by using a meta-template that defines relationship among the templates. In order to show the effectiveness of our method, we developed a knowledge base to formulate an exercise prescription for a subject and an application program to classify the subject's fitness. The experimental study shows that XML-based templates provide a flexible, extensible and structured way of representing expert knowledge. The inference using XML-based templates can be controlled systematically and efficiently by using meta-template.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.32-37
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• 2014

비구조 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지 기반 지식베이스를 구축하는 연구가 최근 국내외로 다양하게 진행되고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 자연어 텍스트에서 나타난 지식요소들의 다양한 속성들을 표현할 수 있는 온톨로지를 필요로 한다. 디비피디아 역시 위키피디아의 지식들을 표현하기 위하여 디비피디아 온톨로지를 사용한다. 그러나 디비피디아 온톨로지는 위키피디아의 인포박스에 기반한 온톨로지로서, 요약된 정보를 설명하기에는 적합할 수 있으나 자연어 텍스트로 표현된 다양한 지식표현을 충분히 커버하는 것은 보증되지 않는다. 본 논문에서는 자연어 텍스트로 쓰여진 지식을 디비피디아 온톨로지가 충분히 표현할 수 있는지를 검토하고, 또한 그 불완전성을 프레임넷이 어느정도까지 보완할 수 있는지를 살핀다. 이를 통해 한국어 텍스트로부터 지식베이스를 자동구축하는 온톨로지 인스턴스 자동생성 연구의 방향으로서 디비피디아 온톨로지와 프레임넷의 효용성을 전망한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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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 OLAP환경에서의 데이터와 인터넷을 통한 웹 (web)에서의 정보 등 정보원의 다양화와 첨단화에 따라 다양한 환경 하에서의 지식채굴과정이 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 Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.3
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• pp.49-63
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• 2003

This paper proposes and implements a tool for the development of efficient and reliable expert system. In the expert system the inference is executed, based on the knowledges stored in the knowledge base of specific domain. To acquire the reliable results of inference, the expert system requires the facilities which can access the various kinds of knowledge and maintain the consistency and accuracy of knowledge. In this context this paper implemented the knowledge management system which maintains the consistency and accuracy of knowledge, adding selectively the knowledges without error to the knowledge base by verifying their error before the knowledges are added to the knowledge base. At the same time this paper made the expert system call and use the procedural knowledge and the declarative knowledge in the data base so that it might use the various kinds of knowledge in the process of inference.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.6
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• pp.760-765
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• 2009

Since the features in object-images such as color and shape cannot clearly express the characteristic of objects, those features lead to vagueness of object-image recognition. Recently there have been studied on object-image recognition based on knowledge base in order to reduce the vagueness. However, because images are represented by numerical information but knowledge bases are represented by conceptual information, combining two kinds of information is difficult. In this paper, we compose knowledge base by using ontology to reduce the gap between the two kinds of information, and propose a method for object-image recognition to reduce the vagueness by using information on inner-object. Moreover, we confirm the usefulness of the proposed method through the experiments on object-image recognition in fruit domain.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1551-1554
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• 2003

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.