• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.999-1000
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• 2017

본 논문에서는 이전의 의미 기반 이미지 어노테이션 및 검색 시스템 Moment(Mobile Semantic Image Annotation and Retrieval System)에 RDF(Resource Description Framework) 추론 기능을 사용한 어노테이션 방법을 제안한다. 이를 위하여 제안된 시스템은 Apache Jena Inference API를 통해 구현되였으며 각 이미지들이 가진 어노테이션의 개수가 증가되었다. 자동으로 추론된 결과 또한 SPARQL 질의를 통해 검색이 가능하며, 기존 어노테이션 결과에 대한 의미 검색을 더욱 효과적으로 할 수 있게 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.6
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• pp.614-618
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• 2008

As the multimedia data increase a lot with the rapid development of the Internet, an efficient retrieval technique focusing on individual users is required based on the analyses of such data. However, user modeling services provided by recent web sites have the limitation of text-based page configurations and recommendation retrieval. In this paper, we construct the user preference model with a Bayesian network to apply the user modeling to video retrieval, and suggest a method which utilizes probability reasoning. To do this, context information is defined in a real office environment and the video scripts acquired from established cameras and annotated the context information manually are used. Personal information of the user, obtained from user input, is adopted for the evidence value of the constructed Bayesian Network, and user preference is inferred. The probability value, which is produced from the result of Bayesian Network reasoning, is used for retrieval, making the system return the retrieval result suitable for each user's preference. The usability test indicates that the satisfaction level of the selected results based on the proposed model is higher than general retrieval method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.1 s.97
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• pp.91-100
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• 2005

It has been proposed diverse methods to use web information efficiently as the size of information is increasing. Most of search systems use a keyword-based method that mostly relies on syntactic information. They cannot utilize semantic information of documents and thus they could generate to users. To solve shortcoming in searching documents, a technique using the Semantic Web is suggested. A semantic web can find relevant information to users by employing metadata which are represented using standard ontologies. Each document is annotated with a metadata which can be reasoned by agents. In this paper, we propose a search system using semantic web technologies. Our semantic search system analyzes semantically questions that user input, and get resolution information that user want. To improve efficiency and accuracy of semantic search systems, this paper proposes DQL(DAML Query Language) engine that employs inference engine to execute reasoning and DQL converter that changes keyword form question of the user to DQL.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.401-402
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• 2007

유비쿼터스 환경에서의 상황인식 서비스는 의료, 쇼핑, 교육, 소방, 문화 등 우리 사회 전 분야에 걸쳐 응용되고 있으며, 각 분야에 영향을 미치고 있다. 상황인식 서비스는 사용자의 상황정보를 정확하게 파악하여 신속한 서비스를 제공하는데 목적이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황정보를 바탕으로 보다 효율적이고 정확한 서비스를 제공하고자 지능적인 추론방법인 사례기반추론방법을 제안한다. 사례기반추론은 과거의 경험이나 상황을 사례 데이터베이스로 구축하여 어떠한 상황이나 문제가 발생하면 기존의 사례 데이터베이스에서 가장 유사한 사례들과 비교 분석하여 현재에 처한 상황과 가장 유사한 상황을 검색하여 그에 따른 사용자가 원하는 정보를 제공한다. 즉 사용자의 상황정보를 바탕으로 검색된 유사한 사례들에 대한 유사도를 측정, 구함으로써 유사도가 높은 사례일수록 현재의 상황과 가장 유사한 상황으로 인식하여 그에 따른 해결책을 제시하여 사용자로 하여금 원하는 서비스를 제공받고자한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.100-102
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• 2003

인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와 상관없는 정보를 탐색하여 서비스한다. 그러나 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템들은 서비스 정보의 질을 향상시키기 위하여 DQL(Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 서치(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 서치는 사용자가 입력한 질의들을 의미상으로 해석하고, 이를 통하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 그러나 기존의 시멘틱 서치는 사용자가 복잡한 질의들을 수작업으로 처리하여 원하는 정보를 탐색해야하고 DQL(Daml Query Language)은 자체 추론 기능을 갖지 않기 때문에 DQL엔진에서 각각의 메타데이터들을 비교하여 사용자의 질의에 맞는 해답을 찾아내야 함으로 시스템 과부하 현상이 일어나게 된다. 본 논문은 이러한 기존의 시멘틱 서치 방식의 효율성과 속도를 놀이기 위하여, 사용자 중심의 키워드 형태 질의를 시스템 중심의 DQL로 변환하는 DQL 컨버터 시스템과 추론엔진을 불러내어 전방향 추론과 단일화를 실행하는 DQL 엔진을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.547-549
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• 2005

최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 이런 한계점을 극복하기 위해 베이지안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용한 사용자 의도 추론을 통해 보다 세밀하고 유연한 대화처리 모델이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 정보검색을 위한 대화형 에이전트에서 사용자 의도 추론에 사용된 베이지안 네트워크의 효율을 높이기 위해 노드간의 의미 관계를 표현하는 정보를 결합한 시맨틱 베이지안 네트워크 모델을 제안함으로써 효과적인 사용자 의도 추론을 가능하게 한다. 또한 단발적인 질의 분석이 아닌 점증적 질의 분석 방법으로써, 불충분한 정보로 적절한 답변을 추론하지 못할 경우에 MII(mixed-initiative interaction)를 이용하여 주어진 문제를 해결한다. 실제 모바일 검색 사이트를 대상으로 다양한 유형의 대화를 수행하여 유용성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.4
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• pp.18-32
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• 1995

Fuzzy rules, developed by experts thus far, may be often inconsistent and incomplete. This paper proposes a new methodology for automatic generation of fuzzy rules which are nearly complete and not inconsistent. This is accomplished by simulating a knowledge gathering process of humans from control experiences. This method is simpler and more efficient than existing ones. It is shown through simulation that our method even generates better rules than those generated by experts, under fine tuned parameters.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.43-46
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• 2009

의료 분야의 정보화 움직임으로 인해 단순한 정보 저장과 검색 시스템에서 벗어나 지능화된 서비스를 제공 해주는 시멘틱 웹 기반의 의료 시스템이 요구되고 있다. 이에 한의학 분야도 한의사의 진단을 보조할 수 있는 지식 기반 시스템에 대한 요구가 증대되고 있으며 관련 시스템들이 개발되어지고 있다. 온톨로지는 시멘틱 웹의 핵심적인 지식 체계로 지식의 처리와 추론이 가능하므로 질의 및 논리 추론을 통하여 진단을 내리는 한의학 지식 데이터베이스 구축에 적합하다. 본 연구에서는 한의학 분야의 지식을 보다 의미적이고 체계적으로 표현하고 온톨로지를 이용한 검색 결과의 이점을 보여주기 위해 추론 기술을 접목시켜 한의학 온톨로지를 개발하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.8 no.1
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• pp.53-62
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• 2008

Cross-lingual text retrieval(CLTR) is the information retrieval in which a user tries to search a set of documents written in one language for a query another language. This thesis proposes a CLTR system based on fuzzy multilingual thesaurus to handle a partial matching between terms of two different languages. The proposed CLTR system uses a fuzzy term matrix defined in our thesis to perform the information retrieval effectively. In the defined fuzzy term matrix, all relation degrees between terms are inferred from using the transitive closure algorithm to reflect all implicit links between terms into processing of the information retrieval. With this framework, the CLTR system proposed in our thesis enhances the retrieval effectiveness because it is able to emulate a human expert's decision making well in CLTR.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.2
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• pp.163-168
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• 2010

A linguistic case-based fuzzy reasoning (LCBFR) based on standardized parametric membership functions (SPMF) is proposed. It provides an efficient mechanism for a fuzzy reasoning within linear time complexity. Thus, it can be used to improve the speed of fuzzy reasoning. In the process of LCBFR, linguistic case indexing and retrieval based on SPMF is suggested. It can be processed relatively fast compared to the previous linguistic approximation methods. From the engineering viewpoint, it may be a valuable advantage.