• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.193-204
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• 2021

본 연구는 취약계층 아동·청소년이 이용하는 지역아동센터 문화프로그램 몰입이 진로인식과 진로발달에 주는 영향을 사회적 지지에 의해 조절된 자기효능감의 매개효과를 검증하고자 하였다. N시 지역아동센터 22개소에 다니는 190명의 아동청소년을 대상으로 문화프로그램 몰입, 진로인식, 진로발달, 사회적 지지와 자기효능감에 관한 설문조사를 실시하였다. 본 연구의 통계처리를 위해 SPSS PC+ 25.0의 SPSS MACRO가 사용되었다. 본 연구결과 첫째, 문화프로그램 몰입은 자기효능감, 사회적지지, 진로인식, 진로발달과 정적 상관관계가 있었다. 둘째, 문화프로그램 몰입이 자기효능감을 매개로 진로인식과 진로발달에 영향을 주며, 문화프로그램 몰입이 진로인식과 진로발달에 주는 영향을 매개하는 자기효능감을 사회적지지가 조절하는 것이 검증되었다. 지역아동센터에 다니는 아동·청소년이 지각하는 사회적 지지가 높을수록 자기효능감의 매개효과가 커지고, 문화프로그램몰입이 진로인식과 진로발달에 주는 긍정적 영향이 촉진된다고 할 수 있다. 본 연구의 한계점과 향후 연구과제가 논의되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.39-52
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• 2006

사용목적(Purpose)은 최근 개인 프라이버시 보호와 관련하여 데이타 수집과 수집 후 보안관리에 있어서 중요한 요소로 사용되고 있다. W3C(World Wide Web Consortium)는 데이터 제공자가 자신이 방문한 웹 사이트에 개인정보를 제공하는 것을 통제할 수 있도록 하는 표준을 제시하였다. 그러나 데이타 수집 후 유통과정에서 개인정보에 대한 보안관리에 대한 언급이 없다. 현재 히포크라테스 데이타베이스(Hippocratic Databases), 사용목적기반 접근제어(Purpose Based Access Control)등은 W3C의 데이타 수집 메커니즘을 따르고 있으며, 데이타 수집 후 보안관리에 대하여 사용목적 관리와 접근제어 기법을 사용하여 관리를 하고 있으나 사용목적에 대한 표현과 사용목적 관리의 미흡함으로 인하여 그에 따르는 개인정보의 프라이버시 보호에 있어서 효과적인 해결책을 제시하지 못하고 있다. 본 논문은 사용목적의 표현력을 향상시키면서, 사용목적의 효과적인 관리기법을 제시한다. 또한 개인의 프라이버시 보호를 위한 방법으로 사용목적의 분류를 통해 최소권한의 원칙을 따르는 접근제어 기법을 제시한다. 본 논문에서는 사용목적을 상속적, 시간적 그리고 독립적 구조로 분류하였으며, 이렇게 분류된 사용목적에 대한 각기 다른 관리 기법을 제시한다. 또한 접근제어의 유연성을 위해 RBAC의 역할계층 구조를 사용하였으며, 일의 최소 단위인 태스크(task)의 최소권한을 얻기 위한 조건으로 몇몇 특성의 사용목적을 사용하여 만족할 경우 태스크를 처리하기 위한 기존 모델보다 향상된 최소사용권한을 제공하는 기법을 제시한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권6호
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• pp.701-712
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• 2021

국내의 주택 부족 문제가 해소되면서 공동주택 건설시장이 고품질을 원하는 소비자 위주의 시장으로 변화되었고, 마감 품질에 대한 기대가 높아졌다. 한국토지주택공사가 공급한 공동주택의 하자 민원 발생 접수 현황에 따르면, 타일 관련 민원이 가장 많이 발생하였다. 이와 관련된 하자 민원을 줄이기 위해 국토교통부에서는 「공동주택 하자의 조사, 보수 비용 산정 및 하자판정기준」 개정안을 입안하는 등 지속적인 노력을 하고 있으나, 예방적 처리 방안에 대한 마련은 미흡한 실정이었다. 또한, 국내·외 선행연구를 살펴보며 전문가의 정성적 지식이 반영된 타일공사 하자 유형 특징을 도출한 후 분류 체계를 구성하고, 유형별 원인에 따른 대책을 제시하는 연구가 부족하였다. 따라서 본 연구는 정성적 지식을 반영할 수 있으며 다양한 지표와 하자 유형 간 관계 파악이 용이한 AHP 분석 기법을 활용해 건설 전문가에게 설문조사를 실시한 후, 도출된 두 가지 정성적 지표인 '하자 보수 후 재발 가능성', '하자 보수의 어려움 정도'의 가중치와 정량적 지표인 '하자 발생빈도'를 방사형 그래프로 시각화하여 타일공사 하자 유형의 특징을 분석하고 원인에 따른 저감 대책을 수립한다. 이는 거주환경의 품질을 높일 뿐만 아니라 공동주택 타일공사의 원활한 하자 관리를 위한 시스템 구축 및 공동주택 타일공사 하자 저감에 기여할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.77-89
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• 2022

대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.71-76
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• 2023

최근 빅데이터를 저장 및 관리하기 위해 대용량 데이터를 안정적으로 접근할 수 있는 고성능의 저장시스템 개발과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 데이터센터 및 엔터프라이즈 환경의 저장시스템에서는 대용량의 데이터를 관리하기 위해 대용량의 SSD(solid state disk)가 대량으로 사용되고 있다. 일반적으로 SSD는 미디어인 NAND 플래시 메모리의 특성을 감추고 데이터를 관리를 효율적으로 하기 위해 FTL(flash transfer layer)을 사용한다. 그러나 FTL의 알고리즘은 SSD의 용량이 커질수록 데이터가 저장된 NAND의 위치 정보를 관리하기 위해 DRAM을 많이 사용하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 FTL에서 사용하는 DRAM 자원을 줄이기 위한 가상 메모리 (virtual memory)를 적용한 FTL 정책을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 가상 메모리 기반 FTL 정책은 LRU(least recently used) 정책을 사용하여 최근 사용된 데이터의 멥핑 정보를 DRAM 공간에 적재하고 이전에 사용된 정보는 NAND에 저장하는 방식으로 멥 데이터를 관리한다. 마지막으로 실험을 통해 가상 메모리 기반의 FTL과 일반 FTL의 데이터 쓰기 처리를 하는 동안 소모되는 성능과 자원의 사용량을 측정하고 분석한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제3권1호
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• pp.69-92
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• 2003

기록물의 등록과 기술은 기록물의 생산배경과 업무행위 관련 정보를 제공함과 동시에 그 이용을 가능하게 하고 검색을 편리하게 하는 데 있어 중요한 항목이다. 전자문서체제에서는 기록물이 일정기간 생산기관에서 활용되다가, 준활용단계가 되거나 비활용단계가 되어 기록물을 처리할 때에도 등록시 입력되었던 data 요소들이 그대로 활용되기 때문에, 전자기록체제 하에서 기록물의 등록사항은 과거 어느 때보다 중요한 요소가 되었다. 본고에서는 한국에서의 기록물 등록 및 기술사항을 국제표준과 비교 분석하여 다음과 같이 제안하였다. 우선 등록부분에서는 기본등록단계에 내용기술을 넣어, 첨부여부 쪽수 결재사항 등을 기술하도록 하고, 각기 항목으로 되어 있는 첨부번호, 결재권자, 확인란 등은 생략한다. 세부등록단계에서는 발송방법, 발송등록 분류등록 전체 수정, 특수목록 등을 생략하되, 등록할 필요가 있는 것은 내용기술에서 서술한다. 다음으로 체제 판본 문서링크 적요 등 기록물의 구조와 등록된 체제가 어떤 것인지에 대한 정보 즉 생산맥락 및 링크 등을 등록항목에 넣도록 한다. 기술부분에서는 우선 다층기술을 채택하되, 퐁과 시리즈 계층의 기술을 도입한다. 국제표준정리기술규칙인 ISAD(G)와 ISAAR(CPF)를 적용하여 전거통제 정보 및 비고영역과 마찬가지로 체계와 구조에 관한 정보, 예컨대 기록물의 범위 및 내용, 기술단위의 한도 및 매체, 행정 기관연혁 검색도구 등과 아키비스트의 주기 및 기록물 이력 기록물처리 기록(Documentation)을 기술할 수 있는 새로운 기술표준을 마련하되, 전자기록물 관리에 필수적으로 요구되는 항목들을 편입한다. 또한 제안된 사항을 실행하기 위해 법령개정이나 통합적으로 자동화도니 영구보존기록물관리 시스템을 조정하며, 등록과 기술을 수행할 훈련받은 전문인을 배치한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.281-286
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• 2003

실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다

• Radiation Oncology Journal
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• 제23권2호
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• pp.116-122
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• 2005

목적: 히스톤탈아세틸화효소 억제제는 그 자체의 항암효과뿐만 아니라 방사선 감작제로서의 효과가 점차분명해져가고 있다. 최근 Class I 특이적인 히스톤탈아세틸화효소 억제제의 개발로 계층 특이적인(Class specific) 연구가 가능해짐에 따라, 본 연구에서는 서로 다른 히스톤탈아세틸화효소억제제의 방사선감작효과를 비교함과 동시에 p53 발현도의 차이가 히스톤탈아세틸화효소억제제의 방사선 감수성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 이를 위해 p53 발현도가 매우 낮은 HeLa 세포에 p53의 핵 외 수송을 억제하여 세포질 내 분해를 차단하는 Leptomycin B를 처리하여 p53의 발현도를 현저하게 높인 후, Trichostatin와 SK7041의 방사선 민감도를 비교 관찰하였다. 결과: 세포생존곡선, SER 및 SF2를 비교 분석 시, p53의 발현이 높은 Leptomycin B 처리군에서 Trichostatin A가 Class I HDAC만을 억제하는 SK7041에 비해 유의하게 높은 방사선 감작효과를 나타내었다. 이는 p53이 Class I 특이적 억제제인 SK7041과 Class I과 II를 모두 억제하는 TSA의 방사선감작효과에 미치는 영향의 차이에 기전적으로 관여함을 시사한다. 결론: Leptomycln B에 의해 유도된 p53의 발현증가는 Class I과 Class I과 II를 모두 억제하는 TSA의 방사선 감작효과를 증강시킨다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 한국작물학회지
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• 제51권5호
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• pp.466-476
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• 2006

한국과 캐나다의 젊은 소비계층인 대학생들을 중심으로 콩에 대한 일반적 인지도, 콩가공식품에 대한 구매 및 소비행태, 수응도 등을 설문문항을 통하여 비교해 보았고, 콩가공식품의 소비시 지적되는 문제점을 알아보았다. 한국 대학생들이 캐나다 대학생들에 비해 콩식품에 대하여 더욱 긍정적인 생각과 올바른 지식을 가지고 있었고, 콩식품에 대한 정보를 얻는 방법으로는 한국 대학생들의 경우 주로 상업적 매체를 통하는 것으로 나타났던 반면, 캐나다 대학생들의 경우는 주로 가족이나 친구 등 인맥을 통하는 비율이 높게 나타났다. 소비행태에 있어서는, 한국의 경우 조사대상자 전체가 구매경험이 있는 것으로 조사되었으나 캐나다의 경우는 조사대상자의 55.4%만이 콩가공식품 구매경험이 있었으며, 친숙하게 느껴지는 콩가공식품, 구매경험이 있는 콩가공식품 그리고 구매빈도가 높은 콩가공식품 등에 대해서는 한국과 캐나다 모두 매우 유사한 경향을 보였는데 두유에 대한 인지도가 가장 높았으며 소비량도 많은 것으로 나타났고 다음으로 콩음료, 마가린 등의 순서로 나타났다. 본 연구결과, 콩가공식품을 포함한 콩식품은 단순한 동양의 전통식품만이 아니라 동서양의 식생활에 일반적인 식품으로 자리매김하고 있는 것으로 나타났다. 단지 콩 유입의 역사가 짧고 낙농업 위주의 식생활이 주를 이루고있는 캐나다에서는 콩식품에 대한 관심이 한국보다 적어 소비경험이 전혀 없는 대학생들이 많았고(44.6%)우유식품을 선호하는 학생들이 많았다. 반면, 한국의 경우는 다양한 콩 가공식품이 일반화되지 않아 두유나 콩음료 등 특정 콩가공식품에 대한 소비율만 높은 것으로 나타났다. 그러나 앞으로 캐나다의 콩가공식품의 소비는 더욱 늘어날 것으로 전망되며, 우리나라 또한 젊은 소비자들의 콩식품 소비 활성화를 위하여 다양한 기호와 욕구를 충족시킬 수 있는 제품개발이 지속적으로 이루어진다면 전통적인 콩식품 및 콩가공식품 소비는 더욱 늘어날 것으로 전망되어 진다.능력이 있었다. 그러므로 $(PPAR{\gamma})$의 활성에 있어 RXR heterodimer가 사람의 백혈병세포에 대한 조절 경로로서 존재하며, PTEN의 upregulation을 통해 백혈병을 조절하기 때문에 백혈병의 예방 및 치료 접근에 $(PPAR{\gamma})$와 RXR ligands가 중요한 역할을 할 것이다.제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 가상 환경을 위해 새로운 인터페이스로 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 제시한다. 정의하였다. 객체 모델에서 객체의 상태 정보와 행위 정보를 분석해 아바타가 할 수 있는 행위를 컨텍스트 메뉴로 제공하기 때문에 사용자는 가상 환경의 상태에 상관 없이 직관적으로 명령을 줄 수 있다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 사용자는 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 논문에서 제시한 시스템은 기존의 아바타 중심적인 제어를 객체에 분산함으로써 효율적이고 직관적인 명령을 내릴 수 있고 또한 손쉬운 시나리오 생성을 가능하게 하였다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프리젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다.S는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다.