• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.345-361
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• 2001

인터넷의 확산으로 웹 구조, 웹 로그 등을 분석하는 웹마이닝(Web Mining)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 웹에서 발생하는 데이터에 대한 분석은 아직 미약한 상태이다. 웹에서 획득된 데이터는 신뢰도가 낮아 통계와 같은 기존의 분석 방법을 적용하기에 많은 어려움이 따른다. 또한 대용량 데이터와 실제 데이터에 유연한 분석을 제공하는 데이터 마이닝은 아직까지 적용 분야가 매우 한정되어 있다. 본 논문에서는 인터넷 사이트의 실제 데이터를 이용하여 데이터마이닝 과정에 따라 데이터 정제, 데이터 선택, 데이터 변환 등 효과적인 데이터 전처리 방법을 제시한다. 또한 이렇게 전처리된 데이터로 고객 세분화, 우수 고객 분류를 위한 데이터마이닝 기법을 적용한 후 수행 결과를 분석한다. 마지막으로 분석의 한계점을 지적하고 보다 양질의 데이터마이닝을 위한 시스템 및 사이트 설계 방안을 제시한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제13권8호
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• pp.40-51
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• 1996

This paper describes some research works of computer-aided design of blanking and piercing progressive die for stator and rotor parts. An approach to the system is based on knowledge based rules. The deveolped system is composed of six modules such as main program, input and shape treatment, production feasibility check, strip layout, die layout and drawing edit module. Using this system, design parameters ( geometric shapes, die and punch dimensions and dimensions of tool elements) are determined and output is gen- erated in graphic from. Knowledges for tool design are extracted from the plasticity theories, handbooks, relevant references and empirical know-hows of experts in blkanking companies. The developed system provides powerful capabilities for process planning and die design of stator and rotor parts.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권1호
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• pp.36-51
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• 1995

본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.2057-2060
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• 2003

현재 구현중인 침입탐지 시스템인 Secure Fortress에 대해 그 특성과 구조에 대해서 살펴보고 시스템의 개선을 위해 새로운 침입탐지 기술인 유전알고리즘, 신경망, 면역시스템을 조사 및 분석하여 연구 동향이나 발전 가능성 등의 요소에 비추어 개선 방향을 정한다. 유전 알고리즘은 다윈의 자연선택설을 바탕으로 선택, 재생 및 교배, 돌연변이의 과정을 통해 솔루션을 도출하는 방식이며 면역시스템은 생물학적인 면역 체계에서처럼 시스템이 스스로를 보호한다는 개념에서 출발하여 유닉스의 시스템 콜을 이용하여 시스템 프로세스 중심의 지식베이스를 구성하고 침입행위를 규정한다. 또한 신경망은 감시대상이 되는 요소에 따라 통계정보를 등급화 하는 일련의 과정을 통해 비정상적인 행위를 초기 학습 후 시스템에 순응하는 기술을 사용하여 고정적인 규칙에서 탈피한 여러 가지 장점을 갖는다 차후에는 이 알고리즘의 도입을 위한 서비스별 침입대상 요소 선정 등의 준비 작업이 필요하다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권1호
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• pp.18-25
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• 1992

In this paper, a rule checker which aids in composing a consistent knowledge base by checking redundancies and inconsistencies in a knowledge base is proposed. The proposed algorithm checks the rules by representing the rule connections as a network . The standard model of the rules adapted in this algorithm is in the Conjunctive Normal Form which includes NOT's, and rules of conventional expert system can be checked by converting them into the standard form by a rule form at converter. When compared with Ginsberg's KB-reducer which is conceptually most similar to the proposed algorithm among existing methods,it is shown by a computer simulation that with 360 rules, the checking time is three times faster and the rate increased as the number of rules increased, but the total memory requirement of the proposed agorithm is 1.2 times larger. The proposed algorithm has further advantages in that it can check circular rule chains and can find the paths of the redundant and inconsistent rules.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권1호
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• pp.1-7
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• 1993

핵연료 밀집공정의 조업을 보조하는 전문가시스템 모형을 개발하였다. 시스템의 지식기반은 3개의 데이타베이스와 60개의 규칙을 객체지향 방법에 의해 설계되었다. 본 전문가시스템은 핵연료 밀집시설의 물질계량관리 영역에서 핵물질의 이동 상황을 추적하여 체계적으로 데이터베이스화하고, 정상 및 비정상조업 조건하에서 현 운전상황을 진단하며, 비정상 조업상황을 적절히 회복할 수 있게 조업자에게 필요한 정보를 제공하여, 효과적으로 핵연료 밀집시설의 공정조업을 이룰 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.43-46
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• 2001

본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 지능형 전문 검색엔진을 설계하고 사용자 인터페이스를 구현하였다. 먼저, 컴퓨터 분야의 전문 용어에 대하여 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 의미적으로 연관된 용어들끼리 클러스터로 구성하였다. 전문 용어별로 구성된 클러스터는 본 논문에서 제안한 지식베이스 테이블에 저장하여 의미적으로 연관된 용어를 포함하는 웹 문서를 검색하는 과정에서 이용하였다. 검색과정에서는 사용자가 제시한 키워드와 관련된 전문 용어들간의 연관정도를 가중치로 부여하여 연관 정도가 높은 웹 문서순으로 출력하였다. 제안된 방법을 통하여 사용자가 제시한 키워드와 의미적으로 연관된 웹 문서를 효과적으로 검색할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.273-276
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• 2019

본 논문에서는 열 및 전기특성 플라스틱 복합수지와 한글에 특화된 인공지능 기술을 개발하기 위한 조성/물성 정보 복합수지 지식베이스를 구축하고자 국내 특허 문헌에서 화학 용어를 추출하고자 한다. 이를 위해 전문용어가 많이 쓰인 특허 문헌의 특수성을 고려하여 UIMA(Unstructured Information Management Architecture) 규칙 기반의 라이브러리를 사용해 한국어 화학 용어 코퍼스를 구축하고 이를 기반으로 딥러닝 알고리즘 중 하나인 Bidirectional LSTM-CRF를 기반으로 특허 문헌에서 화학 용어를 자동으로 추출하는 알고리즘을 연구하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.125-135
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• 2009

개인정보 유출을 위한 공격자의 시도는 다양한 보안 시스템에 로그를 남기게 된다. 이러한 로그정보들은 개인정보 유출에 관여했다고 보고된 특정 IP 주소에 대한 확신도를 도출하기위한 요소가 될 수 있다. 본 논문에서는 보편적으로 활용 가능한 보안 시스템들의 로그정보들을 기반으로 확신도를 도출하기 위한 규칙기반 전문가 시스템의 섣계 및 구현을 다루고 있다. 일반적으로 개인정보유출과 연관된 다양한 로그정보들은 개인정보 관리자에 의해서 분석되어, 의심 대상이 되는 IP 주소에 대해 정보유출에 관여한 정도를 도출하게 된다. 이러한 개인정보 관리자가 수행하는 분석절차는 전문가의 축적된 지식 (Know-how)이라고 할 수 있으며, 이는 규칙 형태로 정의되어 분석절차의 자동화에 활용될 수 있다. 특히, 개인정보유출과 관련된 로그정보의 분석 범위는 다양한 해킹시도를 탐지 해내야하는 침입탐지 및 대응 분야와 비교할 때 상대적으로 넓지 않다. 따라서 도출해내야 하는 규칙의 개수가 상대적으로 많지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 특히 IDS. Firewall 및 Webserver 의 로그정보들을 개인정보유출의 관점에서 상호 연관성을 도출하였고, 이러한 연관성을 기반으로 규칙을 정의하고 이들을 생성/변경/삭제 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과에 해당하는 규칙기반 지식베이스 및 전문가 시스템은 개인정보유출에 관여 했다고 여겨지는 특정 IP 주소에 대한 낮은 수준(Low-level)의 검증을 수행하여 확신도를 도출하는데 활용이 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.63-69
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• 2015

웹의 비구조 문서로부터 자동으로 인스턴스를 생성하기 위한 다양한 연구가 제안되었다. 영어권의 기존 연구들에서는 간단한 규칙과 정규식 기반의 패턴을 활용하였다. 영어에서는 단순한 정규식 기반의 패턴만으로도 충분히 높은 정확도를 보여주었지만. 한국어는 영어와 다른 언어적인 특성으로 인하여 기존의 정규식 형태의 패턴으로는 적합한 패턴을 생성할 수 없다. 이에 본 논문에서는 한국어에 적합한 패턴 및 인스턴스 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 문장의 의존 관계를 고려함으로써 높은 정확도를 가지는 패턴 집합을 생성한다. 또한 인스턴스의 주어(subject)와 목적어(object) 판별을 위하여 조사 정보를 함께 활용함으로써 한국어의 자유로운 어순으로부터 오는 제약을 해결한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 생성 방법이 단순 어순만을 고려하여 생성된 패턴들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 한국어 대상 자동 인스턴스 생성에 적합함을 확인하였다.