온톨로지 추론 기반 공간 상황 인지 기법

박영택(Young Tack Park) 한국항공우주학회 2018 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2018 No.11

오산시 자원봉사센터 - 에이큐브건축사사무소

박영택(Park, Young-tack),조창덕(Cho, Chang-duk) 현대건축사 2007 월간 CONCEPT Vol.- No.101

온톨로지 추론 개요와 연구동향

박영택(Young-Tack Park),최중민(Joongmin Choi) 한국정보과학회 2006 정보과학회지 Vol.24 No.4

후방향 추론기법을 이용한 시멘틱 추론 시스템

함영경(Young-Kyoung Ham),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅰ

대부분의 웹 문서들을 HTML이나 XML로 표현된 정보들은 Syntactic 구조를 기반으로 표현되기 때문에, 소프트웨어가 정보를 처리하는데 한계가 있다. HTML은 문서의 display만을 위한 tag기반의 문서 표현 방식이고, XML은 문서의 구조를 사람이 이해하기 쉽도록 제안된 표현 방식이기 때문이다. 따라서, HTML및 XML로 표현된 정보들을 가지고 서비스를 제공하는 웹 에이전트들은 사용자들에게 의미있는 서비스를 제공하기 위해 오프라인 상에서 많은 수작업들을 수행해야만 했다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위해서 미국과 유럽에서는 시멘틱 웹에 대한 연구를 활발히 진행하고 있다. 시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 소프트웨어가 이해하고 처리 할 수 있는 형태(machine processable)로 정보를 표현하기 때문에 오프라인 상에서 수행되던 많은 작업들을 에이전트가 이해하고 처리할 수 있게 되었다. 그러나, 온톨로지를 구축하는 과정에서도 필연적으로 정보의 31(Incorrect, Incomplete, Inconsistence)가 나타나고, 서비스의 결과 또한 온톨로지에 의해 좌우된다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 후방향 추론기법을 이용한 추론엔진은 다음과 같은 시스템을 제안한다. 첫째, 시멘틱 웹을 이용함으로써 소프트웨어 에이전트의 자동화 시스템을 제안한다. 둘째, 온톨로지 정보의 한계성을 극복하기 위해 규칙기반의 후방향 추론 기법을 사용하는 시멘틱 추론엔진을 제안한다. 본 논문에서는 후방향 추론기법을 이용한 시멘틱 추론시스템은 사용자의 질의를 입력 받아, 온톨로지와 시멘틱 웹 문서의 정보를 이용하여 후방향 추론을 수행함으로써 웹 정보의 불완전성을 완화하고, 온톨로지의 영향력을 감소시킴으로써 웹 서비스의 질을 향상시키는데 목적이 있다.

개인 웹 에이전트

소영준(Young-Jun So),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2000 정보과학회지 Vol.18 No.5

개인화된 감정 캐릭터 에이전트의 설계

백혜정,박영택,Baek, Hye-Jung,Park, Young-Tack 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.5

요즘 소프트웨어를 개발하는데 인간 친화적인 인터페이스의 일환으로 캐릭터 에이전트를 사용하고 있다. 본 논문에서는 현재 상황과 사용자의 행위에 따라 캐릭터의 감정을 생성하고 표현하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 사용하고 있는 감정 추론 방법은 인공지능 분야에서 문제해결을 위해 널리 사용하고 있는 블랙보드 기반의 인지 모형을 사용하였다. 블랙 보드 추론기관은 감정을 추론하는데 필요한 규칙으로 이루어진 감정 지식원(knowledge source)은 독립성을 유지할수 있으며, 새로운 감정 지식원들을 편리하게 추가 삭제 할 수 있다. 이는 캐릭터 에이전트에 유연성을 부여함으로써 적용 시스템에 맞춰 다양하게 적용할 수 있다. 또한 본 논문에서는 캐릭터 에이전트는 각 사용자의 성향과 행위를 학습하여 이를 기반으로 캐릭터의 감정을 생성한다. 이처럼 사용자의 과거 행위 정보를 모델링하여, 이를 기반으로 생성함으로써, 같은 상화이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 감정이 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 생성되는 감정이 달라지는 개인화 감정 엔진을 연구한 것이다. Recently, character agents are used as a user-friendly interface. In this paper, we have studied a generic framework for emotional character agents which are designed to infer emotions from diverse personalities, situations, user behaviors and to express them. The method of emotion inference is based on blackboard systems which are used to solve the problems in AI. Because it keeps independence between knowledge sources which are rules of emotions, a blackboard-based inference engine is easy to manage knowledge sources, Blackboard-based systems gave the system flexibility. So we can adapt the engine to various application systems. Each emotional agent monitors user behavior, learns user profile and infers user behavior. And it generates characters emotions according to the user profile. So, in case of same situations, the agent can generate different emotions according to users. We have studied to build an personalized emotional character agent which according to situations and user modeling.

시멘틱 웹 환경에서의 개인화 검색

김제민,박영택,Kim, Je-Min,Park, Young-Tack 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.5

웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다. The semantic web environment promise semantic search of heterogeneous data from distributed web page. Semantic search would resuit in an overwhelming number of results for users is increased, therefore elevating the need for appropriate personalized ranking schemes. Culture Finder helps semantic web agents obtain personalized culture information. It extracts meta data for each web page(culture news, culture performance, culture exhibition), perform semantic search and compute result ranking point to base user profile. In order to work efficient, Culture Finder uses five major technique: Machine learning technique for generating user profile from user search behavior and meta data repository, an efficient semantic search system for semantic web agent, query analysis for representing query and query result, personalized ranking method to provide suitable search result to user, upper ontology for generating meta data. In this paper, we also present the structure used in the Culture Finder to support personalized search service.

시멘틱 웹 기반 DQL 검색 시스템 설계

김제민,박영택,Kim Je-Min,Park Young-Tack 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.1

인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구 되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 자신이 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와는 상관없는 정보를 검색하여 제공하는 경우가 많다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보완 하고자 시멘틱 웹(semantic web)기술이 제안되고 있는데, 시멘틱 웹을 이용하면 사용자가 원하는 의미와 일치하는 정보를 찾아줄 수 있다. 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템은 BQL (Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 검색(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 검색은 사용자가 입력한 질의들을 해석하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 이에 본 논문에서는 효율적인 정보 검색을 위해 시멘틱 엘 기반의 검색 시스템을 설계하는데 목적을 가지며, 효과적인 검색 시스템을 설계하기위해 사용자 중심의 키워드 형태 질의론 시스템 중심의 DQL로 변환하는 RDQL 변환기와 추론엔진을 불러내어 추론을 실행하는 RDQL 엔진을 제안한다. It has been proposed diverse methods to use web information efficiently as the size of information is increasing. Most of search systems use a keyword-based method that mostly relies on syntactic information. They cannot utilize semantic information of documents and thus they could generate to users. To solve shortcoming in searching documents, a technique using the Semantic Web is suggested. A semantic web can find relevant information to users by employing metadata which are represented using standard ontologies. Each document is annotated with a metadata which can be reasoned by agents. In this paper, we propose a search system using semantic web technologies. Our semantic search system analyzes semantically questions that user input, and get resolution information that user want. To improve efficiency and accuracy of semantic search systems, this paper proposes DQL(DAML Query Language) engine that employs inference engine to execute reasoning and DQL converter that changes keyword form question of the user to DQL.

감정요소를 사용한 정보검색에 관한 연구

김명관,박영택,Kim, Myung-Gwan,Park, Young-Tack 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.6

감정요소를 사용한 정보검색시스템은 감정에 기반한 정보검색을 수행하기 위하여 감정시소러스를 구성하였으며 이를 사용한 감정요소추출기를 구현하였다. 감정요소추출기는 기본 5가지 감정 요소를 해당 문서에서 추출하여 문서를 벡터화시킨다. 벡터화시킨 문서들은 k-nearest neighbor, 단순 베이지안 및 상관계수기법을 사용한 2단계 투표방식을 통해 학습하고 분류하였다. 실험결과 분류 방식과 K-means를 이용한 클러스터링에서 감정요소에 기반한 방식이 더 우수하다는 결과와 5,000 단어 미만의 문서 검색에 감정기반 검색이 유리하다는 것을 보였다. In this paper, we propose a novel approach to employ emotional features to document retrieval systems. Fine emotional features, such as HAPPY, SAD, ANGRY, FEAR, and DISGUST, have been used to represent Korean document. Users are allowed to use these features for retrieving their documents. Next, retrieved documents are learned by classification methods like cohesion factor, naive Bayesian, and, k-nearest neighbor approaches. In order to combine various approaches, voting method has been used. In addition, k-means clustering has been used for our experimentation. The performance of our approach proved to be better in accuracy than other methods, and be better in short texts rather than large documents.

사용자 적응형 에이전트 기반의 전자도서관 시스템

소영준(Young-Jun So),김인태(In-Tae Kim),김범수(Bum-Su Kim),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ

본 논문에서 구현하고자 하는 에이전트 기반 전자도서관 시스템은 웹을 통해 도서정보를 검색하는 사용자들에 대한 도서 정보 관심도를 모니터 에이전트에 의해 추출하게 하고 해당 정보를 대상으로 학습 과정을 거쳐 사용자별 프로파일을 구축할 수 있게 한다. 이 과정에서 모니터 에이전트에서 추출되는 사용자 history와 학습예제 정보는 사용자가 행하는 다양한 작업의 결과 차별화된 중요도가 적용된다. 학습 에이전트를 통해 구축된 사용자 관심 정보는 각 사용자에게 세부 DB 추천 모듈과 관심 정보를 푸쉬해주는 에이전트에 적용된다. 본 시스템에서는 전자 도서관에 가입하는 사용자들의 공통된 그룹정보를 관리하여 이를 통해 동일 그룹내의 사용자들 사이의 정보 이용이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 개인과 그룹을 대상으로 하는 모니터 에이전트와 학습에이전트를 설정하여 도서관을 이용하는 사용자들에게 정확하고 신속한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.