• Title/Summary/Keyword: 추론검색

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Deep Analysis on Index Terms Using Baysian Inference Network (베이지안 추론망 기반 색인어의 심층 분석 방법)

  • Song, Sa-Kwang;Lee, Seungwoo;Jung, Hanmin
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2012.10a
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    • pp.84-87
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    • 2012
  • 대분분의 검색 엔진에서 색인어의 추출 및 가중치의 부여방법은 매우 중요한 연구주제로, 검색 엔진의 성능에 큰 영항을 미친다. 일반적으로, 불용어 리스트를 통해 성능에 긍정적인 영향을 미치지 않는 색인어를 제거하거나, 핵심어 또는 전문용어 등 상대적으로 중요한 색인어를 강조하는 방식을 사용하여 검색엔진의 성능을 향상시킨다. 하지만, 어절 분리, 형태소 분석, 불용어 처리 등 검색엔진의 단계열 처리 과정에서, 개별적인 색인어가 검색엔진에 미치는 영향을 분석하고 이를 반영한 검색 엔진 성능 향상 기법은 제시되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 각 단계별 처리 과정에서 생성된 색인어가 미치는 영항을 계랑화하여 긍정적/부정적 색인어를 분류하는 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 색인어 가중치를 조절함으로써 검색 엔진의 성능 또한 향상 가능한 방법을 소개한다.

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A Design of Nursing Diagnosis System using Case-Based Reasoning (사례기반 추론 방식을 이용한 간호진단시스템 설계)

  • 이혜자;정병수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.337-339
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    • 2001
  • 간호진단, 중재, 결과로 이어지는 간호 프로세스에서 가장 전문적인 지식을 요구하는 간호진단 업무를 지원하는 전산시스템에 대해 우리나라에서도 많은 연구와 시도가 있었다. 그러나 기록만 전산화되었거나 부분적으로 표준화된 데이터를 이용함에 따라 간호진단업무에 능숙하지 않은 간호사의 경우 전산화를 통한 진단업무효율 향상을 기대하기 어렵다. 이에 우리는 간호진단의 적중률을 높이기 위해서 간호 프로세스의 표준데이터와 사례를 기반으로 추론하는 간호진단시스템을 제안한다. 표준 데이터를 이용하여 예상되는 간호진단을 1차적으로 검색한 후, 다시 사례데이터베이스를 기반으로 하여 1차 검색의 결과를 보완하는 방법을 이용하고 있다.

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An Intelligent Recommendation System for Travel based on Ontology (지능형 여행 추천 시스템을 위한 온톨로지 적용방안)

  • Choi, Chang;Kim, Pan-Koo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.457-460
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    • 2005
  • 본 논문에서는 추론규칙을 통한 온톨로지 구축과 이를 이용한 지능형 여행 추천 시스템 적용 방법에 대해 제안하고자 한다. 사용자 프로파일과 질의어 분석을 통한 사용자 성향 분석은 메타데이터 파일로 작성되며, 지능형 여행 추천을 위한 여행 온톨로지 및 Description Logic을 기반으로 생성된 추론 규칙은 정보 저장소에 저장한다. 온톨로지를 이용한 정보 검색은 다양하고 복잡한 조건에서 검색이 가능하였고, 인스턴스 추가시 각 클래스의 재생성 과정 없이 규칙의 설정만으로 쉽게 인스턴스를 추가할 수 있었다.

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A Study on Image Retrieval System Using Rough Set (러프 집합을 이용한 영상 검색 시스템에 관한 연구)

  • 김영천;김동현;이성주
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.479-484
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    • 1998
  • 입력된 영상으로부터 추론된 정보 표를 지식베이스에 저장하여 결정해를 구하는데는 많은 탐색시간이 소비된다. 본 논문에서는 탐색 시간을 감소시키기 위해서 러프집합의 식별(classification)과 근사(approximation) 개념을 이용하여 추론된 정보를 동치 클래스(equivalence class)로 분류하여 간략화한다. 감소된 규칙, 즉 Core와 Reduct 리스트를 구하여 결정해를 검색하는데 탐색 시간을 감소시키는데 있다.

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KU-Bot: Chatbot combining Retrieval-based model and Generative Model (건국봇: 검색모델과 생성모델을 결합한 챗봇)

  • Lee, Hyunwoo;Min, Dugki
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.449-452
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    • 2018
  • 최근 AI 스피커를 비롯한 지능형 비서 서비스들이 빠르게 등장하고 있으며, AI 시장에서도 특히 챗봇 구축이 가장 활발하게 진행되고 있다. 건국봇은 건국대학교 학생들에게 필요한 정보를 제공하는 대화형 서비스이다. 본 논문에서는 대표적인 챗봇 구현 방법인 검색모델과 생성모델의 장단점을 분석하고, 건국봇에 적용한 사례를 소개한다. 궁극적으로, 질의문의 의도를 단어의 가중치를 고려해 추론함으로써 Unknown 추론을 강화하고 의도되지 않은 문장의 처리 관점에서 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

Visual Media Service Retrieval Using ASN.1-based Ontology Reasoning (ASN.1 기반의 온톨로지 추론을 이용한 시각 미디어 서비스 검색)

  • Min, Young-Kun;Lee, Bog-Ju
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.12B no.7 s.103
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    • pp.803-810
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    • 2005
  • Information retrieval is one of the most challenging areas in which the ontology technology is effectively used. Among them image retrieval using the image meta data and ontology is the one that can substitute the keyword-based image retrieval. In the paper, the retrieval of visual media such as the art image and photo picture is handled. It is assumed that there are more than one service providers of the visual media and also there is one central service broker that mediates the user's query. Given the user's query the first step that must be done in the service broker is to get the list of candidate service providers that fit the query. This is done by defining various ontologies such as the service ontology and matching the query against the ontology and providers. A novel matching method based on the ASN.1. The experiment shows that the method is more effective than existing tree-based and interval-based methods. Ontology merging issue is also handled that can happen when the service providers register their service into the service broker. An effective method is also proposed.

Design for Product Information System Using Ontology (온톨로지를 적용한 상품정보 시스템 설계)

  • Park, Dong-Hun;Jung, Sung-Won;Park, Dae-Won;Kwon, Hyuk-Chul
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.10c
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    • pp.336-340
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    • 2007
  • 인터넷 쇼핑몰에서는 다양한 제품이 존재하며 제조회사마다 제품 정보를 표현하는 방식이 다르며, 같은 제품이라도 쇼핑몰마다 제품정보를 표현하는 방식이 다르다. 이런 환경에서 효율적인 제품정보의 수집과 제품정보의 검색이 필요하다. 쇼핑몰의 입장에서 다양한 회사의 다양한 제품 정보 수집 시 정보 수집의 정확성과 효율을 높이고 고객에게는 좀 더 유연한 검색과의 제공을 위한 상품 정보 시스템을 설계한다. 이를 위해서 첫째로, 제품정보에 대한 온톨로지를 구축하고, 온톨로지를 바탕으로 제품 정보를 추출하고, 데이터베이스화한다. 둘째로, 제품 정보에 대한 온톨로지를 이용하여 추론 기능을 이용한 검색 서비스를 적용한다. 본 논문은 MP3 제품에 대해 제품정보 수집과 검색을 위한 온톨로지 구축과 온톨로지를 이용한 정보추출, 추론 기술에 대해서 기술한다.

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Web Warehousing based on Multi-Agent (다중 에이전트 기반 웹 웨어하우징)

  • 김현희;박승수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.274-276
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    • 2000
  • 본 연구에서는 기존의 데이터 웨어하우징 기술과 웹 기반 기술을 통합한 웹 웨어하우징 기법에 다중 에이전트 패러다임을 적용하여 다중 에이전트 기반 웹 웨어하우징 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템은 정보 검색 에이전트, 정보 통합 에이전트, 웹하우스 구축 에이전트로 구성된다. 정보 검색 에이전트는 여러 종류의 웹 자원을 수집한다. 정보 통합 에이전트는 정보 검색 에이전트에 의해 수집된 이형질적인 데이터를 일정한 형식으로 변환한다. 웹하우스 에이전트는 생성된 데이터를 사용하여 웹하우스를 구축하고 관리한다. 웹 데이터를 통합하기 위해 새로운 데이터 모델을 제안하였다. 의미를 갖는 지능적 객체를 생성하기 위해 여러 종류의 추론 에이전트들이 추론작업을 수행하고, 이들은 블랙보드 시스템을 통하여 작업을 통합한다. 본 시스템은 의미 정보 데이터를 사용하므로 웹 정보의 의미적 검색과 정보추출이 가능하다.

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An Ontology for the Retrieval of Art Image with Sensitivity Color (감성 색체 이미지 검색을 위한 미술 작품 온톨로지 개발)

  • Cho, Woosang;Han, Sangjin;Lee, Bogju
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.385-388
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    • 2004
  • 인공지능분야에서의 온톨로지란 기본적인 개념의 규정과 개념들 사이의 관계를 표현한 용어들의 분류(classification)를 의미한다. 온톨로지를 만들기 위해서는 많은 온톨로지 관련 언어가 있다. 그 중 최근의 연구 방향은 DAML+OIL과 OWL로 작성된 온톨로지를 이용한 추론, 인텔리전트 서비스 분야이다. 본 논문에서는 웹 상의 미술 작품 온톨로지에 대해 기존의 키워드 매칭 검색 대신에 추론엔진을 이용한 시맨틱 기반의 확장된 검색 방법을 소개한다. 향후 연구는 퍼지 개념을 도입하여 기존의 결과 보다 정확한 검색 결과를 얻기 위한 연구를 할 것이다.

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Research of Inference engine on Ontology (온톨로지의 추론엔진의 대한 연구)

  • Song, Byung-Hoo;Kim, Sang-Young;Song, Jun-Seok;Kim, Kyung-Tae;Youn, Hee-Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2017.01a
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    • pp.23-24
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    • 2017
  • 본 논문은 온톨로지를 분석할 때 사용하는 추론엔진의 대한 연구와 비교를 서술한다. 온톨로지를 분석할 때 메타데이터로 검색하고 이를 바탕으로 데이터를 추론한다. 이러한 온톨로지는 시멘틱 웹에서 중요하며 논리를 바탕으로 추론을 적용하여 데이터를 분석한다. 이러한 추론엔진의 적용 사례는 사물 인터넷, 상황인식, 전문가 시스템 등 다양한 곳에 적용이 가능하다. 추론엔진의 연구와 비교를 통하여 추론 기술에 대한 연구와 조사를 서술한다.

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