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백은옥(Eunok Paek) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.2
계획인식은 인공지능의 중요한 연구분야로 여겨져 왔으며, 특히 자연언어이해와 객체간의 상호협동 등의 분야에서 그 유용성을 입증해왔다. 한 객체의 계획을 인식하는 작업은 그 객체가 왜 관찰된 행위를 하였는가를 설명하는 작업과 동일하다는 점에서, 일종의 역추론적(abductive) 사고를 요하는 것임은 널리 인지되어져 있다. 본 논문에서는 계획인식 문제에 대한 역추론적 접근방법을 보이고, 이 접근방법이 Kautz의 최소화 접근방법과 어떻게 다르며, 어떤 면에서 일치하는지를 보이겠다. 여기에 소개된 방법은 계획인식을 “설명”이라는 틀 안에서 이해함과 동시에 소위 최소갯수 원칙이 여러 가능한 설명들간의 우열을 가리기 위한 성질로 표현될 수 있음을 보임으로써, 역추론적 방법이 계획인식을 위한 일관성있는 체제임을 보이겠다. Plan recognition has been an important area of research within the field of Artificial Intelligence and has proven its utility in the areas such as natural language understanding and agent cooperation. It is well recognized that plan recognition is a form of abductive reasoning in the sense that recognizing an agent's plan amounts to explaining why the agent performed the observed action. Here we present an abductive approach to the plan recognition problem and show how it differs/coincides with Kautz's minimization approach. Our approach provides a coherent framework for plan recognition in that so called minimum cardinality principle can be formalized as preference relation among candidate explanations as well as giving an account of plan recognition in terms of explanations.
백은옥(Eunok Paek),류기열(Kee Yeol Ryu) 한국정보과학회 1985 정보과학회논문지 Vol.12 No.1
이 논문은 一次論理에서의 정리를 융합(resolution)을 근거로 하여 증명하는 방법에 관한 것이다. 먼저 일차 predicate calculus의 제반 주요 개념들을 개략적으로 설명하고 융합 방법에 대한 소개와 함께 융합과정에서 성능을 높이기 위한 몇가지 기법을 소개하였다. LISP를 사용하여 구현한 시스템에 관해 간략히 설명하고 결론으로서 논문의 의의 및 앞으로의 방향을 제시하였다. This paper concerns the method of proving theorem in the first order predicate calculus based on resolution and its implementation. The overall review of the first order predicate calculus is given. This paper introduces the resolution refutation method and a few strategies for higher efficiency in the process of resolving. It describes this theorem proving system implemented by LISP.
김정호(Jung-Ho Kim),백은옥(Eunok Paek),이공주(Kong-Joo Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
생물학 분야의 문헌으로부터 유전자 및 단백질 이름을 추출하는 기술은 바이오 텍스트 마이닝 분야의 기반 기술로 그 중요성이 점차 증대되고 있다. 이 연구에서는 생물학 분야 문헌의 초록으로부터 하나의 토큰으로 구성된 single gene name은 물론 여러 개의 토큰으로 이루어진 multi gene name까지 유전자나 단백질의 이름을 자동으로 추출하는 시스템 TagGeN(Tagger for Gene Name)을 제안한다. TagGeN은 기존의 태거와 달리, 문자나 숫자 이외의 기호를 포함한 유전자나 단백질 이름의 품사 처리에 있어 개선 방안을 제시하고, 여러 토큰으로 이루어진 이름의 인식에 있어 나란한 두 토큰이 갖는 태그 정보를 이용한 조건부 확률에 근거하여 Markov 모델을 도입한다. 위와 같은 개선방안을 구현한 TagGeN은 성능면에서 기존의 유사시스템에 비해 recall 20.8%, precision 4.7%의 성능향상을 보임으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 효과를 입증한다.