AnyQuestion 1.0은 (주)두산의 '두산세계대백과 엔싸이버'의 인물분야만을 대상으로 한 질의응답형 정보검색 시스템이다. 본 시스템에서는 지식기반 질의응답, Logical Form 기반 질의응답, 단락 기반 질의응답을 통합한 3단계 정답 추출 방법을 제안하고 있다. 지식기반 질의응답은 본문의 구조화된 정보와 비구조화 된 정보로부터 정보추출 기술을 이용하여 구축한 지식베이스에 대한 질의응답을 목적으로 한다. "사용자의 질문에 대한 정답을 지식베이스에서 제시할 수 있는가?"와 "지식베이스에서 어떤 정보를 정답으로 제시해야 하는가?"는 3단계 정답 추출 방법에서는 상당히 중요하다 이를 위해서 질문 분석에서는 수동으로 구축한 지식베이스 속성 자질 정보와 다양한 규칙을 기반으로 질문 분석을 수행하였고, 이를 이용하여 지식기반 질의응답을 하였다. 실험결과, 지식기반 질의응답 할당 재현율은 65.4%, 지식기반 질의응답의 정확률은 81.25%였다. 백과사전 인물분야에 대한 지식기반 질의응답은 기존의 데이터베이스 분야에서 연구되어온 자연어 DB인터페이스를 활용한 질의응답으로 속도가 빠르며, 상대적으로 높은 정확률을 보였다.
시뮬레이션 모델과 전문가 시스템의 학제간 연구는 그동안 많은 학자에 의해 진행되어 왔다. 전문가 시스템은 추론 기관과 지식베이스로 구성되며, 지식베이스는 사실과 규칙으로 구성된다. 사실과 규칙은 추론 기관의 추론을 위한 정보로 사용된다. 요즘의 정보 시스템은 데이터베이스를 가지며 데이터베이스의 정보를 기반으로 모든 처리가 진행된다. 이러한 정보 시스템에 삽입되어 사용되는 시뮬레이션 모델의 전문가 시스템도 데이터베이스의 정보를 사용하여 추론을 행한다. 데이터베이스의 정보는 전문가 시스템의 추론을 위한 사실로 사용되고, 추론 결과를 저장하기 위한 저장 장소로 사용된다. 본 연구에서는 전문가 시스템의 사실과 데이터베이스 사이의 사상을 정리하고, 이를 위한 사실 클래스를 제안한다. 이 사실 클래스는 데이터베이스 데이터를 전문가 시스템이 사용할 수 있도록 필링하는 기능과 추론을 위한 의미 분석의 기능을 갖는다. 또한, 데이터베이스에 추론 결과를 저장할 때 생기는 데이터의 일치성과 무결성 문제를 해결한다. 이 사실 클래스를 갖는 전문가 시스템 기능을 갖는 시뮬레이션 모델을 그래이팅 생산 공정의 시뮬레이션에 적용하였다.
본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
추론엔진과 지식베이스를 기반으로 하는 전문가 시스템은 사용목적에 맞게 구성되며,인간의 사고 방식을 모방한 컴퓨터가 올바른 해를 도출시키도록 하는데 궁극적인 목표가 있다. 즉, 추론의 효율성이 전문가 시스템의 효율성을 좌우한다. 시스템이 어떠한 목적을 갖는가에 따라서, 추론 방법과 지식표현 방법등이 결정된다. 최근 추론의 효율성을 극대화하기 위해 이용되고 있는 지식표현 및 추론 방법으로는 Rete, TREAT 등의 트리 표현을 사용하는 전향추론, 관계리스트를 사용하는 직접추론 등이 있다. 전문가 시스템의 성능은 추론을 얼마나 효율적이고 정확하게 하는지에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이러한 추론의 효율성이 지식베이스의 구축형태와 밀접한 관련을 이용하여 효율적인 추론 엔진을 구성하였다. 지식의 표준화가 모듈화가 쉬운 생성규칙을 사용하여 지식을 표현하였으며 , 사용자의 요구에 의해 전향추론, 후향추론이 수행되도록 하였다. 본 논문에서는 추론을 효율적으로 하기위한 기본 방법중, 지식표현을 보다 더 효과적으로 구축하는 방법을 택하였다. 기존의 지식표현방법을 살펴보고, 이를 기반으로 새로운 지시표현 방법인 ECBM(extedned clause bit matrix)과 ERCBM(extended clause bit matrix)을 제안하고 이를 이용하여 전향추론, 후향추혼이 가능한 추론엔진을 구축하였으며 이 두 지식표현을 이용하여 구축되어진 추론엔진을 비교하였다. 이 추론엔진은 기존에 시스템과는 달리 전향, 후향이 모두 효율적으로 수행되어지며, 모든 지식에 대해 적용이 가능한 강력한 범용성을 갖고 있다.
이야기 쓰기를 돕는 본문 및 문장 검색시스템의 구축을 위해서 (1) 이야기와 단락 및 문장의 구조를 분석하고 (2) 색인작성과 탐색 질문에 적용되는 언어 추론을 연구하였다. 이야기 쓰기에 필요한 이야기, 단락, 그리고 문장으로 구성된 사항 데이터베이스와 필요한 추론규칙으로 이루어진 지식베이스와 온톨로 지가 고안되었다. 추론의 기초인 실례(實例) 파일들은 시맨틱 웹 환경에서 작동될 마크업 언어 형식으로 만들어졌다. 시맨틱 웹 환경에서 실용적인 시스템이 되려면 단락과 문장을 정확히 대변하는 색인 방법론과 이를 정밀하게 지식베이스화 할 수 있는 마크업 언어의 창조가 필수적이라 사료된다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.149-164
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1997
사례기반형 추론(CBR)은 과거의 경험을 이용해서 문제를 해결하려는 방법으로서 규칙기반형 추론(RBR)과 달리 문제해결경험이 풍부한 도메인에 적합한 방법이다. CBR은 정적인 측면에서 사례의 표현과 구조화문제가 중요시되며, 동적인 측면에서는 사례의 검색 절차와 수정이라는 해결안 생산과정이 중요시된다. 본 논문은 정적 측면에서 효과적인 CAPP 지원을 위해 사례베이스(CB)를 계층적으로 구조화하였다. 또한 CB의 구조화시 시스 템의 문제해결 능력을 향상시켜주기 위하여 CB를 응용도메인 종속적 CB(DDCB)와 독립적 CB(DICB)로 분리하여 과거의 문제해결 경험에 관한 지식은 DDCB에 나타내었으며, 도메인 전문가가 가지는 일반적인 문제해결 지식은 DICB에 나타내었다.
본 논문은 퍼지지식베이스에서 러프 집합과 요인공간이론을 적용하여 최소 결정규칙 생성과 근사추론 연산을 수행하는 두 개의 알고리듬을 제안한다. 최소 결정규칙의 생성은 속성요인에 관련한 상관분석과 베이지안 정리를 응용한 데이터의 분류기법과 리덕트에 의해 수행된다. 이 결정규칙으로 이루어진 최소지식 베이스의 탐색공간에서 소속함수와 t-norm의 합성 연산을 정의한 근사추론 방식에 의해 특정 객체를 검색한다. 본 연구의 러프와 퍼지연산 모듈을 수행하는 제안 알고리듬 기법을 객체및 속성수를 증가시키는 시뮬레이션을 통해 다른 검색이론 및 합성연산 방식과 비교하였다. 그 결과 다른 제 방법보다 본 연구에서 제안하는 기법이 특정 객체를 추출하기 위한 검색연산 시간에 있어 보다 빠르게 검색됨을 입증하였다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 스키마 전환 규칙 통합을 위한 속성, is-a 관계 및 예외처리를 정의하였다. 개념적모델(ER모델)에서 객체지향 스키마로 전환하는 규칙을 확장하여 개발하였으며 다중상속 문제나 예외처리와 같은 스키마의 변경에 대한 규칙도 제시한다. 객체지향 데이터베이스의 개념적모델을 전환하는 규칙을 정립함으로서 이미 생성된 정보를 활용할 수 있으며, 데이터베이스와 지식베이스를 결합하려는 시도에도 활용할 수 있다.
본 논문에서는 구축함의 대공방어분야에 대한 업무를 IDEF0기능 모델링 방법을 통해 체계적으로 분석하였으며 미국방성의 산하기구인 DARPA에서 연구한 CPOF(Command Post Of Future) 의사결정 모델을 토대로 구축함의 대공방어분야에서 상황평가 단계에 대한 의사결정 과정을 심도 깊게 분석하였다. 또한 구축함의 대공방어분야에서 분석된 업무수행 절차를 토대로 상황평가 단계에서 의사결정과정에 따른 필요한 규칙집합을 식별하고 규칙집합 내부의 규칙들을 효과적으로 추출하기 위하여 규칙집합들에 대한 정의, 규칙에 입력되는 데이터, 규칙집합의 결과값, 규칙집합간의 상호관계를 분석하였다. 이러한 도메인 지식개발은 장차 해군 전투체계 지원용 전문가시스템을 개발하는데 중요한 기회기반이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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