• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.97-105
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• 2004

에이전트가 지각이나 행위의 표상을 이해할 수 없는 이유는 의미론적 자질을 문자열로 변환하는 구문론적 표상방식에 의해서 일어난다. 자율적으로 학습하는 인지 에이전트를 구현하기위해 코헨은 에이전트가 sensor와 effector를 사용하여 주위환경과 물리적으로 직접적인 상호작용을 통하여 물리적 스키마의 의미 표상을 학습하는 의미론적 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 부정(negation)은 그러한 물리적 스키마를 인식하게 하는 메타 스키마임을 제안한다. 최근에 Graphplan은 계획 시스템의 성능을 향상하기 위하여 inconsistency를 이용하는 제어규칙을 사용하지만, 구문론적으로 접근하여서 부정의 의미 개념을 이해하지 못하고 중복표현의 문제를 야기한다. IPP는 부정 함수인 not을 도입하여 중복문제를 해결하지만 여전히 구문론적으로 접근하며 또한 시간과 공간에서 비효율적이다. 본 논문에서는 의미론적인 접근법을 도입하여 부정을 위해서 반대 개념이라는 긍정 아톰(atom)을 사용하는 것이 지능 에이전트를 구현의 효율적 기법이라고 제안하고, 이 가설을 지지하는 실험적 결과를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.35-48
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• 2022

본 연구에서는 멀티에이전트 환경에서 지식을 표현하고 추론함에 있어서 증명 이론적 방법을 제안한다. 이 방법은 논리적 결과를 기계적 방법으로 결정하므로 초기 인공지능 연구부터 핵심분야로 발전해 왔다. 하지만 임의의 닫힌 문장들의 집합에서 항상 명제가 증명할 수 있지 않기에 논리적 결과가 결정할 수 있어지려면 절 형식의 문장으로 그 표현 범위를 제한한다. 그리고 절 형식의 문장들에서만 적용 가능한, 단순하면서도 강력한 추론 규칙인 비교흡수 원리(Resolution principle)를 적용한다. 또한 증명이론을 메타술어로 표현할 수 있으므로 증명이론의 메타논리로 확장 가능하다. 메타논리가 모델 이론의 인식 논리(epistemic logic)보다 향상된 표현력을 기반으로 실용적인 면과 효율면에서 우월할 수 있다. 이를 입증하기 위해 인식 논리의 의미론과 증명이론의 메타논리 방식으로 각각 Muddy Children 문제에 적용한다. 그 결과 협력적 멀티에이전트 환경에서 메타논리를 사용하여 지식과 공통지식을 표현하고 추론한 방법이 더 효율적임을 증명한다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제26권2호
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• pp.182-190
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• 2023

Elbow traumas represent a relatively common condition in clinical practice. However, there is a lack of evidence regarding the most accurate tests for screening these potentially serious conditions and excluding elbow fractures. The purpose of this investigation was to analyze the literature concerning the diagnostic accuracy of clinical tests for the detection or exclusion of suspected elbow fractures. A systematic review was performed using the Preferred Reporting Items for a Systematic Review and Meta-analysis of Diagnostic Test Accuracy Studies (PRISMA-DTA) guidelines. Literature databases including PubMed, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Diagnostic Test Accuracy, Cochrane Library, the Web of Science, and ScienceDirect were searched for diagnostic accuracy studies of subjects with suspected traumatic elbow fracture investigating clinical tests compared to imaging reference tests. The risk of bias in each study was assessed independently by two reviewers using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 checklist. Twelve studies (4,485 patients) were included. Three different types of index tests were extracted. In adults, these tests were very sensitive, with values up to 98.6% (95% confidence interval [CI], 95.0%-99.8%). The specificity was very variable, ranging from 24.0% (95% CI, 19.0%-30.0%) to 69.4% (95% CI, 57.3%-79.5%). The applicability of these tests was very high, while overall studies showed a medium risk of bias. Elbow full range of motion test, elbow extension test, and elbow extension and point tenderness test appear to be useful in the presence of a negative test to exclude fracture in a majority of cases. The specificity of all tests, however, does not allow us to draw useful conclusions because there was a great variability of results obtained.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1-10
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• 2009

웹 서비스 조합 분야는 단일 서비스를 재사용하여 가치 있는 서비스를 생성하기 위해 등장했으며, 최근에는 차세대 웹 서비스인 시멘틱 웹을 구현하기 위해 IOPE를 기반으로 단순 검색 및 조합 대신에 규칙이나 AI를 통한 검색 및 조합 방법이 제안되고 있다. 또한 보다 효율적인 모듈화를 위해 기존의 객체지향 프로그래밍 방식보다는 관점지향 프로그래밍 방식이 도입되고 있다. 본 논문에서는 시멘틱 웹을 위해 관점지향 프로그래밍(Aspect-Oriented Programming, AOP) 및 리플렉션(Reflection)을 적용한 동적 웹 서비스 조합 및 실행 기법을 설계한다. 제안하는 기법은 웹 서비스의 메타 데이터를 동적으로 획득하기 위해 리플렉션 기법을 사용하고 아울러 동적으로 웹 서비스를 조합하기 위해 AOP 기반 접근방식을 통해 바이트 코드를 생성한다. 또한 리플렉션을 이용한 동적 프록시 객체를 통해 조합된 웹 서비스를 실행하는 방식을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 비즈니스 로직 계층과 사용자 뷰 계층 측면에서 조합된 웹 서비스를 검색하는 것에 대한 실험을 수행한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.762-773
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• 2014

시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.127-138
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• 2011

대부분의 연구포털 사이트는 관심 분야의 논문을 획득하고자 하는 연구자를 대상으로 한 서비스를 주로 제공하고 있다. 하지만 이러한 서비스는 정확한 서지사항을 알고 있는 일부 사용자의 경우 손쉽게 이용할 수 있지만, 대부분의 이용자는 원하는 자료를 획득하기 위해 키워드 검색을 통한 반복적 시행착오를 겪게 된다. 특히 사용자가 익숙하지 않은 분야의 논문을 검색하는 경우에는, 찾고자 하는 논문의 적절한 키워드 자체를 알지 못하여 검색에 큰 어려움을 겪게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 일부 연구포털 사이트에서는 온라인 쇼핑몰의 상품 추천에 주로 사용되어온 연관관계 분석 기반 키워드 추천 서비스를 채택하고 있다. 하지만 연관관계 분석에만 기반한 키워드 추천 방식은 두 키워드간의 단편적인 관계만을 알려줄 뿐, 해당 학술 분야와 관련된 전체 키워드 간의 복합적 연결 관계를 보여주기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 연관관계 분석을 통해 빈발 출현 키워드 쌍을 추출하고 이를 근거로 전체 키워드 간 네트워크를 구축함으로써, 학술 분야별 중심 키워드 및 분야 간 융합을 위한 연계 키워드를 추천하기 위한 방법을 제시하고자 한다.