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하이퍼미디어 객체 검색을 위한 시각 질의 시스템의 구현
김상욱(Sangwook Kim),박순향(Soonhyang Park),윤일지(Iljee Yoon) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.10
Existing systems for hypermedia retrieval by direct manipulation or browsing let users navigate through choosing the retrieval path for the desired target object. So it has problems such as disorientation and cognitive overheads. In this paper, we propose a direct access method using visual query to solve such problems. If user specify his/her query for the desired target object retrieval by visual expression, system performs the Visual Reasoning on it and matches it with schema. and then generate a code and retrieve, so that can solve the problem of disorientation and cognitive overhead. We propose a Visual Reasoning method which interpretes the meaning of a visual expression into a specific code to retrieve the hypermedia objects. We make it possible for the user to query their own question despite of not knowing the structure and interrelation of information, and extract the information space consisting of the desired information from visual query using knowledge base. In the course of visual query processing, we make a query graph as a means for semantic matching which is the matching of visual query concepts with the concepts of internal schema, and map individual visual concept to the concept dependent on schema through semantic reasoning. We can make the execution code through a traversal of the query graph and then extract the query space by doing the executing code. 기존의 직접 처리 (direct manipulation) 나 브라우징에 의한 하이퍼미디어 검색 시스템들은 사용자가 검색하고자 하는 목표 객체를 향해 검색 경로를 선택하면서 네비게이션을 하도록 하였으므로, 방향상실(disorientation)과 인지 부담(cognitive overheads)의 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 시각 질의를 사용한 직접 접근 방법을 제시한다. 사용자가 원하는 목표 객체 검색을 위한 질의를 시각 표현을 이용하여 명시하면 시스템이 Visual Reasoning 을 하여 스키마와 매칭시켜 수행 코드를 생성하고, 검색하므로 방향 상실과 인지 부담의 문제를 해결할 수 있다. 사용자가 정보의 구조와 관련성을 파악하지 못하더라도 원하는 질의를 할 수 있게 하고, 지식베이스를 이용하여 불완전한 시각 질의에서 사용자가 원하는 정보로 구성된 정보 공간을 추출한다. 시각 질의 처리 과정에서 사용자의 시각 질의의 개념과 내부 스키마 개념 사이를 매칭시켜 주는 의미 매칭의 수단으로 질의 그래프를 생성하며, 각각의 시각 개념에 대한 의미 추론을 통해 스키마에 존재하는 개념으로 매핑시킨 후, 질의 그래프 탐색에 의해 수행 코드를 생성하고 하이퍼미디어 객체를 검색하므로써 원하는 질의 공간을 추출한다.
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김상욱(Sangwook Kim),구경민(Kyungmin Koo),박순향(Soonhyang Park) 한국정보과학회 1995 정보과학회논문지 Vol.22 No.1
최근 지식 컴파일에 대한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있다. 지식 컴파일이란 일반적인 지식 형태를 특정 응용 분야의 작업을 수행하는데 알맞은 효율적인 행태로 변형시켜 주는 과정을 말한다. 지식 컴파일의 중요성은 점차 증가하고 있으나 이들 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구나 구현된 결과는 거의 없다. 본 논문에서는 지식 컴파일을 자동으로 수행하기 위한 방법의 하나로 개념 인식 오토마타를 제안하고, 이를 자동 생성하는 방법을 제시한다. 개념 인식 오토마타는 개념을 입력으로 하여, 그 의미를 분석하여 특정 응용 분야에 효율적인 형태의 지식을 생성하는 지식 컴파일러이다. 개념 인식 오토마타를 자동 생성하기 위하여 입력되는 개념 규칙에 대한 개념 규칙 트리를 생성한 후 이를 방문하면서 인식 테이블을 구성한다. 개념 인식 오토마타는 개념을 입력으로 받아서 개념 트리로 변형한 후 인식 테이블을 참조하여 그 의미를 분석한다. 그 결과 오류가 없으면 인식된 결과를 특정 응용 분야에 활용할 수 있게 하거나 지식 베이스에 저장하여 이를 재사용 가능하게 한다. 개념 인식 오토마타는 자동 프로그래밍, 논리 프로그래밍, 인공 지능의 지식 획득, 기계 학습, 공학의 설계 등의 여러 분야의 지식 컴파일에 효과적으로 활용될 수 있다. Recently, the studies of knowledge compilation have been active in many areas. Knowledge compilation is the process of transforming a knowledge representation into a more efficient form needed for a specific task. Although the importance of knowledge compilation is increasing, there is scarcely any result implemented or any research for automatically recognizing knowledge. In this paper, we suggest Concept Recognition Automata as a way of automatic knowledge compilation, and present the way of automatically generating them. A Concept Recognition Automaton(CRA) is a knowledge compiler that receives concept as an input, analyzes the semantics of it, and generates knowledge formed efficient to use in a specific application field. To generate a CRA, we generate a Concept Rule Tree from an input Concept Rule, and then we construct a Recognition Table by traversing the Concept Rule Tree. To recognize a concept, first we generate a Concept Tree from an input Concept. And then, a CRA analyzes the semantics of the Concept Tree, that is, the driver of CRA performs actions specified in a Recognition Table constructed and semantic actions defined in the Concept Rule, traversing the Concept Tree by referencing the Recognition Table and using a Concept Recognition Stack. If there is no error in the recognition process, the result can be used in a specific application field, or stored in a knowledge base for future use. CRA can be applied in the knowledge compilation of various fields such as automatic programming, knowledge acquisition in artificial intelligence, machine learning, and design in engineering.
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김상욱(Sangwook Kim),구경민(Kyungmin Koo),박순향(Soonhyang Park) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.1
최근 지식 컴파일에 대한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있다. 지식 컴파일이란 특정 처리를 수행하는데 필요한 자료의 지식 표현을 효율적인 표현으로 변형시켜주는 과정을 말한다. 지식 컴파일의 중요성은 점차 증가하고 있으나 이를 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구나 구현된 결과는 거의 없다. 본 논문에서는 지식 컴파일을 위한 방법의 하나로 개념 인식 오토마타를 제안하고, 이를 자동생성하는 방법을 제시한다. 개념 인식 오토마타는 개념을 입력으로 받아서 개념 트리로 변형한 후 인식 테이블을 참조하여 그 의미를 분석한다. 그 결과 오류가 없으면 분석된 결과를 지식 베이스에 저장하여 특정 응용 분야에 활용할 수 있게 하고 이를 재사용 가능하게 한다. 인식 테이블의 자동 생성은 입력되는 개념 규칙에 대한 개념 규칙 트리를 생성한 후 이를 탐색하므로써 이루어진다. 개념 인식오토마타는 자동 프로그래밍, 논리 프로그래밍, 인공 지능의 지식 획득, 기계 학습, 공학의 설계 분야 등의 여러 분야의 지식 컴파일에 효과적으로 활용할 수 있다.
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김상욱(Sangwook Kim),조창식(Changsik Cho),박순향(Soonhyang Park),신영미(Youngmee Shin),윤일지(Iljee Yoon) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
시각 언어에 대한 연구가 활발해짐에 따라 적용 분야가 늘어나고 있다. 특히 방대한 양의 자료 검색을 위한 질의 인터퍼이스로 시각 질의 언어가 연구되고 있다. 본 논문에서는 사용자가 스키마의 구조에 종속되지 않고 개념에 의해 질의를 할 수 있는 새로운 시각 질의 언어의 패러다임을 제시한다. 개념 표현을 위한 사용자 관점에서의 시각 질의 유형을 분류하고, 이를 지원하기 위한 시스템 관점의 질의 연산과 신택스 시맨틱을 정의하였다. 이러한 시각 질의 언어는 관계형 데이타베이스, 객체 중심 데이타베이스, 멀티미디어 하이퍼 텍스트 등의 임의의 데이타베이스 모델에 적응할 수 있다.
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