최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.
최근 거대언어모델(LLM)이 기계 번역 및 기계 독해를 포함한 다양한 문제들에서 높은 성능을 보이고 있다. 특히 프롬프트 기반의 대규모 언어 모델은 사고사슬 방식으로 적절한 프롬프팅을 통해 원하는 형식의 답변을 생성할 수 있으며 자연어 추론 단계에서도 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 근본적으로 LLM의 매개변수에 질문에 관련된 지식이 없거나 최신 정보로 업데이트 되지 않은 경우 추론이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 검색문서와 생성모델의 상호작용을 통해 답변하는 한국어 질의응답 모델을 제안한다. 검색이 어려운 경우 생성형 모델을 통해 질문과 관련된 문장을 생성하며, 이는 다시 검색모델과 추론 과정에서 활용된다. 추가로 "판단불가"라는 프롬프팅을 통해 모델이 답변할 수 없는 경우를 스스로 판단하게 한다. 본 연구결과에서 GPT3를 활용한 사고사슬 모델이 63.4의 F1 점수를 보여주며 생성형 모델과 검색모델의 융합이 적절한 프롬프팅을 통해 오픈-도메인 질의응답에서 성능의 향상을 보여준다.
현재 웹 서비스에서 주로 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 사용자의 의도와는 상관없는 정보까지 검색하는 경우가 많아서, 실제로 원하는 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 요구한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 최근 시맨틱 웹이라는 개념이 등장하였으며, 본 논문에서는 검색 결과의 신뢰성을 향상시키기 위해 온톨로지를 기반으로 시맨틱 검색시스템을 설계하였다. 본 논문에서 설계한 온톨로지 기반의 시맨틱 검색 시스템은 기능적으로 크게 두 부분으로 구성되어 있다. 즉, 자료 수집을 하는 로봇 에이전트와 온톨로지를 기반으로 자료를 검색하는 시맨틱 검색 엔진으로 구성된다. 로봇 에이전트는 자율적으로 웹을 순회하면서 자료를 수집하고 필터링하여 메타데이터 저장소로 가져오는 역할을 한다. 시맨틱 검색 엔진은 사용자의 검색 폼으로부터 전달된 정보 검색 요구사항을 기초로 시맨틱 질의어로 변환한 후, 온톨로지 저장소를 활용하여 검색한다. 시맨틱 검색 엔진은 사용자가 입력한 검색어를 시맨틱 질의어로 변환해 주는 질의처리 모듈과 사용자의 의도를 추론하여 보다 향상된 검색을 가능하게 해주는 추론(Inference) 모듈, 온톨로지를 보관해주는 온톨로지 저장소 등으로 구성된다. 본 논문에서 설계한 온톨로지 기반의 시맨틱 검색 시스템은 키워드 기반 검색에 비해 사용자가 원하는 정보를 찾는데 소요되는 시간과 노력을 줄여 주고, 사용자의 의도에 적합한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.
전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based) 상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는Template-based Reasoning 방법론을 제안 한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색 된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론(Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.
온톨로지를 이용한 시맨틱 웹은 의미 기반의 표현 수단으로써 기존의 웹이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 차세대 웹의 표준으로 인식되고 있다. 시맨틱 웹에 표현된 정보를 최대로 활용하기 위해서는 온톨로지에 대한 질의 검색 및 추론 기능이 필요한데, 대부분의 시맨틱 웹 도구들은 RDF 메타데이터 구조에 따른 Triple 기반의 저장 구조를 이용함으로 인해 온톨로지 추론을 위한 의미 단위의 복합 질의를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기술 논리(DL)에 기반하여 온톨로지 데이터 구조와 일치하는 저장 구조를 설계하고, 이를 이용하여 시맨틱 웹 온톨로지에 대한 질의 검색 도구를 개발함으로써 온톨로지 추론을 위한 효율적인 복합 질의 검색을 지원할 수 있는 개선 방법을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 방법을 구현한 시스템인 SMART-DLTriple을 기존의 시스템과 비교하여 그 성과를 평가하였다. 개선된 온톨로지 질의 검색 방법은 온톨로지 추론의 성능 향상에 기여하여 실용적인 온톨로지 추론 시스템의 개발에 도움을 줄 것이다.
사례 기반 추론(case-based reasoning)은 과거에 유사하게 수행된 적이 있는 사레를 유추하고, 유추된 사례의 해를 이용하여 현재의 문계를 해결하는 기법으로서 규칙 기반 추론과 함께 여러 분야에 이용되고 있다. 하지만 사례기반 추론시 사레베이스로부터의 유사성에 근거한 검색을 해야 하므로 사례베이스의 크기가 증가하게 되면 검색시간이 길어지게 되거나 적절하지 못한 사레가 조회될 수 있다 특히 사레베이스 내의 모든 사례에 대하여 유사도를 계산하게 되기 때문에 수행속도가 현저히 저하되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 규칙 및 퍼지 클러스터링에 의한 사레기반추론을 이용한 E-FFIS(Enhanced-Fire Fighting Intelligent System)를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 H-FFIS(Hybrid-Fire fighting Intelligent System)와 비교해 보았을 때 수행시간을 감소시키면서 정확성을 높이게 되었다.
본 연구에서는 한국교육학술정보원의 교육 콘텐츠 관리 시스템인 에듀넷의 키워드 기반 콘텐츠 검색기능을 고도화하기 온톨로지를 활용한 검색 프레임워크를 설계, 구현하였다. 에듀넷의 키워드 기반 검색 시스템에서 사용하는 KEM(Korea Education Metadata)를 owl을 이용하여 온톨로지로 바인딩하였으며, 의미 기반 교육 콘텐츠 검색이 가능하도록 중학교 수학의 일부 영역을 도메인 온톨로지로 구축하였다. 구축한 온톨로지에 실제 에듀넷에서 사용하는 콘텐츠 정보를 이용하여 인스턴스를 생성하였다. 사용자의 쿼리를 입력할 수 있는 인터페이스와 쿼리를 처리하고 추론할 수 있는 추론엔진을 사용하여 본 연구의 검색 시스템을 구축하였다. 실험을 통하여 본 연구에서 구축한 시스템이 키워드 매칭을 통한 검색 보다 사용자에게 의미 있고 유용한 결과를 도출함을 보였다.
전통적인 경로 계획기는 로봇의 최적 경로를 찾기 위해 광대한 기하학적 검색을 수행한다. 완전성이 있는 경로계획기는 만약 해가 존재하면 반드시 찾아야 한다. 때문에 많은 검색 시간을 소요하여 해를 찾든지, 아니면 해가 없는 경우에는 없다고 증명을 하여야 함으로 역시 많은 시간을 소요한다. 그러나 인간의 경우는 대부분의 경우에 충돌 회피 경로가 있는지 없는지 빨리 파악할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 극단적으로 어려운 문제들을 제외하고는 무둔 경우의 수를 나열하지 않고도 쉽게 해를 찾는다. 본 연구의 목표는 이러한 인간의 사고 능력을 알고리즘화하여, 이동로봇의 운동 경로를 보다 빠르게 찾거나, 아니면 컴퓨터의 계산자원을 낭비하지 않고 일찍이 포기하게 한다. 다각형 환경과 다각형 로봇에 대한 경로계획에, 정량적인 형상 추론과 광대한 기하학적 검색을 결합한 새로운 경로 계획 방법을 제시한다. 제시되어진 알고리즘은 울타리 검증을 통해 해가 없는지를 먼저 검색하고, 만약에 해가 있으면, 정량적인 추론을 통해서 해를 찾고, 그래서 해가 존재하지만 해를 찾을 수 없으면, 완전 검색 알고리즘으로 해를 찾게 된다. 본 연구의 기여는 여러 개의 능률적인 기하학적 검사를 통해, 많은 계산량의 완전 알고리즘을 가능하면 사용하지 않고 해를 찾거나 해가 없음 증명하여, 운동 계획기의 평균 계산량을 최소화한다.
기존의 논문검색은 키워드 기반 검색이고, 발간된 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하는데 어려움이 가중되고 있다. 사용자의 의도에 맞는 정보를 검색하기 위해서는 인터넷 환경에서 웹 문서 자원 사이의 의미 정보를 온톨로지로 표현하고, 이 온톨로지를 컴퓨터가 이해할 수 있게 하는 시맨틱 웹의 도입이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 OWL 온톨로지 기반의 추론을 통한 논문정보 검색시스템에 대하여 논한다. 시맨틱 웹의 새로운 온톨로지 언어로 부상한 OWL기반의 논문 온톨로지를 구축하고, 논문 속성들 간의 다양한 상관관계를 서술논리 쿼리로 작성한다. 검색시스템은 이 쿼리를 기반으로 논문 온톨로지에 대하여 추론함으로써 지능적인 정보검색이 가능하도록 하였다. 마지막으로 기존 논문 검색 방법과 본 논문의 실험 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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