• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06a
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• pp.106-107
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• 2008

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2004.02a
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• pp.294-301
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• 2004

·Text-mining approach to e-documents organization based on topic hierarchy - Machine-Learning ＆ information Theory-based ㆍ 'Category(topic) discovery' problem → document bundle-based user-constraint document clustering ㆍ 'Automatic categorization' problem → Accelerated EM with CU-based active learning → 'Hierarchy Construction' problem → Unsupervised learning of category subsumption relation

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.247-249
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• 2004

그동안 planning 분야에서는 action 또는 plan이 epistemically feasible한지에 대한 Knowledge Preconditions(KP) 문제(1)를 다루기 위해 여러 연구들이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 feasibility에 대한 검사를 design-time에만 수행하며 run-time에서 수행하지 않기 때문에 여러 agent의 트랜잭션들이 발생하는 웹서비스 조합(WSC : Web Services Composition)에서는 문제가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이 문제(Interfering Agent Problem)를 해결하기 위해 transactionally feasible한 WSC를 정의하고 WSC의 atomicity를 보장하기 위한 방법을 제안한다. 뿐만 아니라 WSC를 표현하기 위해 Description Logics기반의 TL-ALCF(2)를 적용하여 시맨틱 웹의 온톨로지(OWL-S)와 성능이 좋은 기존 subsumption 프로시저를 그대로 이용할 수 있도록 한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.6
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• pp.422-433
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• 2009

As an effort to secure Semantic Web, in this paper, we introduce an RDF access authorization model based on an ontology hierarchy and an RDF triple pattern. In addition, we apply the authorization model to RDF query validation for approved access authorizations. A subscribed SPARQL or RQL query, which has RDF triple patterns, can be denied or granted according to the corresponding access authorizations which have an RDF triple pattern. In order to efficiently perform the query validation process, we first analyze some primary authorization conflict conditions under RDF subsumption inference, and then we introduce an efficient query validation algorithm using the conflict conditions and Dewey graph labeling technique. Through experiments, we also show that the proposed validation algorithm provides a reasonable validation time and when data and authorizations increase it has scalability.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.07a
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• pp.583-586
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• 2002

In this research, we propose a flexible conveying system (FCS) which consists of multiple arrays of cells. Each cell is a wheel driven by a two degree-of-freedom mechanism. The direction and velocity of cell are controlled based on the concept of hybrid control under a distributed network. Each cell has its own controller under a subsumption architecture for low-level control. A cell communicates with its four neighboring cells to manipulate n targeted object towards its desired position. The high-level control assigns a desired position and direction of the object to each cell. The path of each object is generated by many supporting cells. Moreover, the FCS can handle multiple objects simultaneously. To study the flexible conveying system, a GUI-based simulator of flexible conveying system is constructed. The simulated results show that the system can handle multiple objects independently and simultaneously under the proposed hybrid control architecture.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.175-180
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• 1995

한국어는 교착어이기 때문에 형태소 해석은 자연언어 처리에서 매우 중요한 역할을 담당한다. 한국어 형태소 해석에서 주로 사용되는 정보는 두 형태소의 결합 가능 유무를 나타내는 접속정보이다. 이 접속정보는 단순한 품사정보에 의해서 표현되기 때문에 형태소 해석기의 과잉 해석의 원인이 된다. 이를 줄이기 위해 언어 지식의 일종인 포섭관계가 제안되었다[5]. 그러나, 포섭관계를 검사하기 위한 포섭조건들은 수작업에 의해서 작성되었다. 수작업으로 작성된 이들 조건들은 일관성 유지하기 어려울 뿐 아니라 완전한 조건들을 구하기도 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해소하기 위해서 품사 태깅된 말뭉치를 이용해서 포섭조건의 자동 추출방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.28-31
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안한다. 이것은 자연계의 생물이 진화와 학습을 통해 환경에 적응해 나가는 방식과 유사하다. 또한 본 논문에서는 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다 포섭 구조는 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다. 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경 망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다. 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇을 이용해 실제 환경에서 구현함으로서 그 유효성을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.560-563
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• 2017

물류 창고에서 화물 이송 자동화를 위해서 기존의 여러 방식들이 제안 되었지만 설치 및 유지 보수에 대한 비용이 많이 들고 목적에 따라 유동적으로 작업환경을 바꾸기 어려울뿐더러 갑작스러운 작업환경변화에 대처하기 힘들다는 단점이 있다. 본 논문은 무인 화물 이송 이동 로봇이 다양한 환경에서 여러 가지 기능들을 수행하기 위해 초음파 센서 적외선센서를 장착하였으며 라인을 다라 목표점까지 주행하기 위한 알고리즘을 제안하고 시뮬레이터를 제작하여 실험을 해 보았다.

• Asia pacific journal of information systems
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• v.5 no.2
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• pp.143-176
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• 1995

We present an overview of the Extensional Object Model (ExOM) and describe in detail the learning and classification components which integrate concepts from machine learning and object-oriented databases. The ExOM emphasizes flexibility in information acquisition, learning, and classification which are useful to support tasks such as diagnosis, planning, design, and database mining. As a vehicle to integrate machine learning and databases, the ExOM supports a broad range of learning and classification methods and integrates the learning and classification components with traditional database functions. To ensure the integrity of ExOM databases, a subsumption testing rule is developed that encompasses categories defined by type expressions as well as concept definitions generated by machine learning algorithms. A prototype of the learning and classification components of the ExOM is implemented in Smalltalk/V Windows.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.37-39
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• 2006

지지 벡터 기계(Support Vector Machine; SVM)는 기본적으로 이진분류를 위해 고안되었지만, 최근 다양한 분류기 생성전략과 결합전략이 고안되어 다중부류 분류에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 OVR(One-Vs-Rest) 전략으로 생성된 SVM을 NB(Naive Bayes) 분류기를 이용하여 동적으로 구성함으로써, OVR SVM을 이용한 다중부류 분류 시스템에서 자주 발생하는 동점을 효과적으로 해결하는 방법은 제안한다. 이 방법을 유전발현 데이터를 이용한 다중부류 암 분류에 적용하였는데, 고차원의 데이터로부터 NB 분류기 구축에 유용한 유전자를 선택하기 위해 Pearson 상관계수를 사용하였다. 14개의 암 유형과 16,063개의 유전발현 수준을 가지는 대표적인 다중부류 암 분류 데이터인 GCM 암 데이터에 적용하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.