질의 키워드의 정보 검색은 키워드의 의미가 다양하여 검색된 문서들이 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가지며, 사용자의 상황과 특성이 사용자 마다 달라 정보가 매우 적고 연관성을 찾기 어렵다. 또한, 일반 상관 계수의 사용은 정보에 대한 연관성을 나타내지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 인선에 필요한 다양한 개념들과 지식으로 구성된 인선 온톨로지와 인선 규칙들을 구축하고 규칙들을 지원하는 인선 절차와 인선 결과의 적합성을 확인할 수 있는 지식검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 스피어만 상관계수를 이용하여 사용자의 상황과 특성에 적합한 정보를 제공하여 제한적인 정보 추천의 단점을 해결하였다. 키워드 기반 검색과 시맨틱 기반 검색 실험 결과 시맨틱 기반 검색이 키워드 검색에 비하여 정확도는 90.3%, 재현율은 71.8%의 성능을 보였다.
건설업에 있어서의 프로젝트 관리 즉, 사업 관리는 다른 분야에 비해 여러 가지 요인들로 인해 상대적으로 매우 높은 불확실성과 위험을 수반하게 되며, 이러한 불확실성과 위험으로 인해 건설업에서의 사업관리의 중요성이 매우 크게 인식되고 있다. 사업관리 단계에 있어 사업 정의 및 사업 계획 단계와 사업 설게 및 사업 수행 단계를 자동 또는 반자동적으로 동시에 일관성을 유지시킬 수 있는 체제의 확립이 절실하다고 판단되며, 이를 지원할 수 있는 지원시스템의 필요성이 부각되고 있다. 그러나 이들 초기 단계의 업무는 사업 설계 및 사업 수행 단계와 비교해 상대적으로 비정형적으며, 해당 기업의 축적된 노하우나 전문적 지식에 대한 의존성이 강함으로 인해 쉽게 시스템적 지원을 제공하는데 어려움을 가지고 있다. 특히 이러한 문제는 본 연구에서 대상으로 하고 있는 플랜트 건설 분야에서는 매우 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 사업 관리 시스템과 연계될 수 있도록 할 수 있는 체계적 접근 방법을 제시하고 이를 구현함으로써 이상의 문제에 대한 하나의 해결 방법을 제시하고 있다. 이러한 해결 방안을 위한 주요 방법론으로서는 지식 기반 추론과 사례기반 추론 및 신경회로망 기법을 체택하고 있으며 덧붙여, 본 연구에서 개발된 사업 관리 전문가 시스템은 국내 굴지의 건설 회사의 열병 합발전소와 하수처리장 건설을 위한 실제 사업 관리 업무에 적용되어 그 성과를 경험적으로 검증하고 있다. 나아가 이러한 실제 적용 사례는 본 방법론 및 시스템이 다른 플랜트 건설 분야에서도 성공적으로 적용될 수 있으며, 따라서 플랜트 건설 분야에서의 사업 관리 업무의 질적 향상과 생산성의 제고에 기여할 수 있음을 시사하고 있다.
Recently, object-oriented concepts and technology are on the leading edge of programming language and database systems research, and their usefulness in those contexts has been successfully demonstrated. The adoption of object-oriented concept to the design of model bases has several benefits. From the perspectives of object-oriented approach, models in a model base are viewed as object which encapsulate their states and behaviors. This paper focuses on the design of an object-oriented model base that handles various resources of DSS(data, knowledge, models, solvers) in a unified fashion. For the design of a model base, we adopted Object Modeling Techniques(OMT). An object model of OMT can be used for the conceptual design of an overall model base schema. The object model of OMT provides several advantages over the conventional approaches in model base design. The main advantage are model reuse, hierarchical model construction, model sharing, meta-modeling, and unified model object management.
The core of the semantic web is ontology, which supports interoperability among semantic web applications and enables developer to reuse and share domain knowledge. It used a variety of fields such as Information Retrieval, E-commerce, Software Engineering, Artificial Intelligence and Bio-informatics. However, the reality is that various errors might be included in conceptual hierarchy when developing ontologies. Therefore, methodologies and supporting tools are essential to help the developer construct suitable ontologies for the given purposes and to detect and analyze errors in order to verify the inconsistency in the ontologies. In this paper we propose a new approach for ontology error detection based on the Concept Lattices of Formal Concept Analysis. By using the tool that we developed in this research, we can extract core elements from the source code of Ontology and then detect some structural errors based on the concept lattices. The results of this research can be helpful for ontology engineers to support error detection and construction of "well-defined" and "good" ontologies.
How do we build our future society for next 20 years? Such a country as Korea having only human resources, that was coupled with country's growth potential from the agronomical to the manufacturing industrial in the past decades, is entering into era of information society backed by knowledge - based industry as a country as a country with one of the maost advanced information technology markets in the world, playing a key driving force for Korean economy with the development of IT, BT, ITS. UT and e-construction which are this country's top strategic industries leading to a build-up of New Korea through those technological innovations being the essential in everyone's living for next 20 years.
An all-optical read only memory utilizing cross gain modulation in semiconductor optical amplifiers (SOAs) has been demonstrated for the first time to our knowledge. In our demonstration, an all-optical 2-to-4 line decoder constructed with SOAs has been employed for the construction of this all-optical read only memory. Storing four characters in an American standard code for information interchange (ASCII) format has been successfully carried out. Each character consisting of seven binary bits could be read out at a rate of 10 Giga characters per second.
외국문명의 영향으로 많은 외래어가 한국어 문서 내에서 사용되고 있으며, 이러한 단어는 주로 전문용어, 고유명사, 신조어 등으로 사전에 등록되지 않는 것이 많다. 본 논문에서는 이중언어 코퍼스로부터 자동으로 외래어 사전을 추출해 내는 확률적 정렬 방법과 실험결과를 소개한다. 확률적 정렬 방법은 통계적 음차 표기 모델에서 사용된 방법을 변형하여 적용한 것이며, 문서단위로 정렬된 두 종류의 영-한 이중언어 코퍼스에 대해 실험하여 재현률과 정확률을 측정하였다 성능은 전처리단계인 한국어 미등록어 추정에 영향을 많이 받았는데, 미등록어 추정을 대략하였을 경우, 재현률은 평균 58%였고, 정확률은 평균74%이었으며, 수동으로 미등록어 명사를 분리했을 경우, 재현률 평균86%, 정확률 평균91%로 외래어와 대응되는 원어를 추출해 냈다.
기업에 경쟁우위를 가져다주는 많은 자원들 중에서 특히 지식(knowledge)은 생산 활동을 위해 다른 자원을 변화시키거나 확보할 수 있도록 만드는 중요한 자원으로 알려져 있다. 이러한 조직 내 지식은 다양한 형태로 존재하고, 다양한 장소나 개인에게 산재해 있기 때문에, 이를 통합하고 체계적으로 활용하기 위한 기업의 전사적 관리 활동이 필요하다. 특히 지식관리시스템(KMS: knowledge management systems)은 조직 내 지식을 창조하고, 공유하고, 적절히 사용함으로써 지식관리 프로세스를 지원하고 조직이 가진 지식자원의 가치를 극대화하여 기업의 학습조직화와 성과 증진을 이끌 수 있다. 이에 본 연구는 국내 대표적인 프랜차이즈 기업인 파리바게뜨의 성공적인 지식관리시스템운영 사례를 분석하여 프랜차이즈 기업들의 지식경영을 강화 및 지식관리시스템(KMS) 구축과 개선을 위한 구체적인 시사점을 제안하고자 하였다. 결과적으로 최고경영층의 관심과 지원, 능동적인 지식 공유와 활용을 위한 학습조직 문화, 네트워크 활성화를 통한 지식의 변환, 정보기술, 지식경영의 내재화를 위한 촉진제도와 보상이라는 5가지 주요 요인이 프랜차이즈 기업의 지식관리시스템의 성공적 운영을 위해 반드시 고려되어야 하는 요인임을 밝혀낼 수 있었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제6권4호
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pp.28-38
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2018
Wikipedia is composed of millions of articles, each of which explains a particular entity with various languages in the real world. Since the articles are contributed and edited by a large population of diverse experts with no specific authority, Wikipedia can be seen as a naturally occurring body of human knowledge. In this paper, we propose a method to automatically identify key entities and relations in Wikipedia articles, which can be used for automatic ontology construction. Compared to previous approaches to entity and relation extraction and/or identification from text, our goal is to capture naturally occurring entities and relations from Wikipedia while minimizing artificiality often introduced at the stages of constructing training and testing data. The titles of the articles and anchored phrases in their text are regarded as entities, and their types are automatically classified with minimal training. We attempt to automatically detect and identify possible relations among the entities based on clustering without training data, as opposed to the relation extraction approach that focuses on improvement of accuracy in selecting one of the several target relations for a given pair of entities. While the relation extraction approach with supervised learning requires a significant amount of annotation efforts for a predefined set of relations, our approach attempts to discover relations as they occur naturally. Unlike other unsupervised relation identification work where evaluation of automatically identified relations is done with the correct relations determined a priori by human judges, we attempted to evaluate appropriateness of the naturally occurring clusters of relations involving person-artifact and person-organization entities and their relation names.
환경을 의미하는 녹색(Green)과 정보기술(IT)을 합성한 용어인 그린 IT는 에너지 절감과 탄소배출 감축을 목표로 IT 기술을 활용하고 있다. 그린 IT는 IT산업을 친환경화 하기 위한 범위를 벗어나서, 최근에는 IT를 활용한 타 산업분야의 그린화를 포함하여 기후변화 대응 방안으로까지 개념이 확장되고 있다. 전체 온실가스 배출량의 85%를 에너지 부문이 차지하고 있으며, 그 중에서도 수송부분이 20%를 차지하고 있는 만큼 자동차 산업 분야를 위한 IT의 연구가 필요한 시점이다. 본 논문에서는 자동차와 같이 보증 클레임이 빈번하게 발생되는 산업 분야의 온실가스 배출과 관련된 수명주기 분석을 제공하기 위하여 지식 기반 퍼지 로직을 이용한다. 온실가스 배출 관련 자동차 배기 시스템에 대한 보증 전문가 지식, 과거 오작동 테스트 결과, 과거 현장 분석 및 보증 데이터를 이용한 보증 클레임 분석 방법을 제안하였다. 또한, 수명 지식 기반의 GWS(Greenery Warranty System)를 제안하였다. 지식기반 퍼지 로직을 직접 구현하여, 실무에 적용함으로써 친환경 자동차 산업에 IT의 적용성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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