• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.284-288
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• 2006

본 논문은 시맨틱 웹 기술이 융합된 지식기반 정보유통 플랫폼(OntoFrame-K$^{(R)}$)의 추론 서비스 시스템 (OntoThink-K$^{(R)}$)에서 이용되는 Persistent Model인 DBMS기반의 온톨로지 확장 모델에 대해 설명하고자 한다. OntoFrame-K$^{(R)}$는 대용량의 지식 데이터를 다루기 때문에 기존에 개발된 온톨로지 추론 엔진을 이용할 경우 많은 한계점을 가지게 된다. 따라서 우리는 대용량의 지식 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며 추론의 신뢰성과 정합성을 가지는 온톨로지 확장 모델을 설계, 구현하였다. 본 모듈은 OWL과 인스턴스 데이터를 트리플 형태로 변환하여 입력 받은 후, 온톨로지 스키마 규칙과 사용자 정의 규칙을 이용한 정방향 추론 방법으로 추론 서비스에서 필요한 지식데이터들을 생성하는 역할을 한다. 본 모델은 DBMS를 이용하여 대용량의 지식 데이터를 저장할 수 있으며, 추론 규칙에 따른 정방향 추론을 통해 지식 모델을 확장하기 때문에 데이터의 정합성이 보장된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.1781-1791
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• 1996

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.200-204
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• 2006

본 논문은 지식 기반 정보유통 플랫폼 OntoFrame-K$^{(R)}$ 상에서 추론을 이용하여 연구자 간 협업 서비스를 제공할 수 있도록 하는 DBMS 기반 추론 서비스 OntoThink-K$^{(R)}$에 대해 기술한다. 본 추론 서비스는 URI 서버를 이용하여 RDF 트리플을 생성하고 추론 규칙에 의해 해당 트리플을 확장하며 SPARQL을 통해 질의 결과를 생성해낸다. 특히 이 모든 과정은 DBMS 기반으로 설계 구현되었는데 URI 서버와 성과 비성과 등록 인터페이스를 통해 별도의 추론 엔진을 사용하지 않고도 정합성이 보장되는 지식을 생성 관리할 수 있도록 하며, 불안정한 성능을 보이는 추론 엔진을 이용하지 않기 때문에 안정적인 성능을 보장할 수 있다는 데 그 특징이 있다. OntoThink-K$^{(R)}$는 온톨로지 스키마 트리플, 인스턴스 트리플, 그리고 전방 추론을 통해 획득한 추가 트리플을 포함하는 확장 트리플을 기반 지식으로 하는데, 최종 사용되는 RDF 트리플의 크기는 지식 확장 이전 631,158개, 지식 확장 이후 1,112,100개이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권2호
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• pp.103-116
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• 2017

본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제10권4호
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• pp.71-83
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• 1999

기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.44-47
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.

• 지능정보연구
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• 제2권2호
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• pp.1-15
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• 1996

전문가의 지식을 지식베이스화하여 의사결정지원시스템으로 사용하려는 노력이 증대하고 있다. 특히 투자의사결정과 같은 원인결과의 관계를 명확히 규정할 수 없는 복작한 영역에서 전문가의 지식베이스는 비전문가의 의사결정에 중요한 조언을 제공할 수 있다. 불확실한 지식을 지식베이스화하는 한 방법으로 퍼지프러덕션시스템이 널리 사용되고 있다. 주식시장과 같은 동태적인 시스템에서 어떤 정보의 중요성은 상황에 따라 변화하는데 이를 정태적인 프로덕션시스템의 규칙으로 지식베이스화하는 것은 불가능하다. 그러나 추론을 수행하는 과정에서 수행당시 각 정보의 중요도에 부응하는 가중치를 부여하여 평가함으로써 정태적인 지식베이스에 동태적인 실제시스템의 특성을 반영할 수 있다. 이는 가중치가 높은 정보에 해당하는 조건명제의 충족정도가 해당규칙의 전체평가결과에 더욱 중요하게 반영되게 하여 좀더 현실성 있는 추론 결과를 얻게 한다. AHP(Analytic Hierachy Process) 방법에 의하여 얻어진 정보의 상대적 중요도에 따른 가중치 (w)를 해당 정보와 조건명제의 합치정도(Degree of Match : DM)에 (DM)w 의 형식으로 적용함으로써 퍼지프러덕션시스템에서 정보의 중요도를 반영하여 프러덕션규칙을 평가하는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.3010-3022
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• 1997

1970년대 후반에 제안된 전문가 시스템은 인공지능의 한 분야로서, 인간의 사고방식을 모방함으로써 다양한 분야에서 야기되는 문제들을 해결해준다. 대부분의 전문가 시스템은 추론엔진과 지식베이스등과 같은 많은 요소들로 구성 된다. 특히 전문가 시스템의 성능은 추론엔진의 효율성에 의해 좌우된다. 이러한 추론 엔진은 지식 베이스가 구축될 때, 가능한 한 적은 제약성을 가져야 함은 물론, 다양한 추론 방법을 제공해야 한다는 특징을 갖고 있어야 한다. 이 논문에서는 지식 영역과 추론 방식에 대한 범용성을제공하는 추론 엔진을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 추론 방식은 사용자에 의해 전향추론과 후향추론 및 직첩추론이 선택적으로 수행된다. 또한 목표 영역에서의 지식 획득을 위한 쉬운 표준화와 모듈화를 가능케하는 생성 규칙을 사용하였을 뿐만 아니라 확장된 CBM을 통해 지식 베이스를 구축하였다. 아울러, Rete 패턴 매칭과 ECBM을 이용한 추론 엔진간의 성능분석을 수행하였다.

• 전자공학회지
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• 제15권3호
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• pp.51-56
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• 1988

지식처리시스템은 지식의 표현과 그 추론을 필요로 한다. 그 표현방법과 추론방법은 여러 가지가 있으나 논리(first order predicate logic)과 prolog가 무엇인지 설명하고, 논리언어를 빠르게 추론해 주는 논리머신은 어떤 종류가 있는지 살펴 보기로 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.601-608
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• 2015

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식 베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 방향 및 위상 관계 추론을 위한 효율적인 공간 추론 방법 중 하나로, 혼합 공간 추론 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전향 추론과 후향 추론을 결합한 혼합 추론 방식을 취함으로써, 불필요한 추론 계산을 줄여 질의 처리 속도도 향상될 뿐 아니라 공간 지식 베이스의 변화에 효과적인 대처가 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 기반으로 구현한 혼합 공간 추론기와 샘플 공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 혼합 공간 추론 알고리즘의 높은 성능을 확인할 수 있었다.