동적 분산병렬 하둡시스템 및 분산추론기에 응용한 서버가상화 빅데이터 플랫폼

송동호,신지애,인연진,이완곤,이강세,Song, Dong Ho,Shin, Ji Ae,In, Yean Jin,Lee, Wan Gon,Lee, Kang Se 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.5

시멘틱 웹 기술인 RDF 트리플로 표현된 지식을 추론 과정을 거치면 새로운 트리플들이 생성되어 나온다. 초기 입력된 수억개의 트리플로 구성된 빅데이터와 추가로 생성된 트리플 데이터를 바탕으로 질의응답과 같은 다양한 응용시스템이 만들어 진다. 이 추론기가 수행되는 과정에서 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요해 진다. 이 추가 컴퓨팅 리소스는 하부 클라우드 컴퓨팅의 리소스 풀로부터 공급받아 수행시간을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 하둡을 이용하는 환경에서 지식의 크기에 따라 런타임에 동적으로 서버 컴퓨팅 노드를 증감 시키는 방법을 연구하였다. 상부는 응용계층이며, 중간부는 트리플들에 대한 분산병렬추론과 하부는 탄력적 하둡시스템 및 가상화 서버로 구성되는 계층적 모델을 제시한다. 이 시스템의 알고리즘과 시험성능의 결과를 분석한다. 하둡 상에 기 개발된 풍부한 응용소프트웨어들은 이 탄력적 하둡 시스템 상에서 수정 없이 보다 빨리 수행될 수 있는 장점이 있다. Inference process generates additional triples from knowledge represented in RDF triples of semantic web technology. Tens of million of triples as an initial big data and the additionally inferred triples become a knowledge base for applications such as QA(question&answer) system. The inference engine requires more computing resources to process the triples generated while inferencing. The additional computing resources supplied by underlying resource pool in cloud computing can shorten the execution time. This paper addresses an algorithm to allocate the number of computing nodes "elastically" at runtime on Hadoop, depending on the size of knowledge data fed. The model proposed in this paper is composed of the layered architecture: the top layer for applications, the middle layer for distributed parallel inference engine to process the triples, and lower layer for elastic Hadoop and server visualization. System algorithms and test data are analyzed and discussed in this paper. The model hast the benefit that rich legacy Hadoop applications can be run faster on this system without any modification.

자질별 관계 패턴의 다변화를 통한 온톨로지 확장

이신목,장두성,신지애,Lee, Sheen-Mok,Chang, Du-Seong,Shin, Ji-Ae 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.4

In this paper, we propose a model to enrich an ontology by incrementally extending the relations through variations of patterns. In order to generalize initial patterns, combinations of features are considered as candidate patterns. The candidate patterns are used to extract relations from Wikipedia, which are sorted out according to reliability based on corpus frequency. Selected patterns then are used to extract relations, while extracted relations are again used to extend the patterns of the relation. Through making variations of patterns in incremental enrichment process, the range of pattern selection is broaden and refined, which can increase coverage and accuracy of relations extracted. In the experiments with single-feature based pattern models, we observe that the features of lexical, headword, and hypernym provide reliable information, while POS and syntactic features provide general information that is useful for enrichment of relations. Based on observations on the feature types that are appropriate for each syntactic unit type, we propose a pattern model based on the composition of features as our ongoing work. 본 논문에서는 패턴의 다변화를 통하여 관계를 점진적으로 추출함으로써 온톨로지를 확장하는 모델을 제안한다. 패턴 다변화 과정에서 위키피디아로부터 추출한 관계 패턴 후보를 자질별로 다변화시킨다. 다변화된 패턴 후보로부터 말뭉치 빈도수에 따른 신뢰도를 이용하여 패턴을 선별한다. 선별된 패턴은 위키피디아로부터 관계를 추출하는 데 사용되며, 추출된 관계는 다시 관계 패턴 확장에 사용된다. 본 논문에서는 점진적 학습 과정에서의 패턴 다변화를 통하여 패턴 선택의 범위를 확장함으로써, 선택되는 패턴이 점진적으로 정제되는 모델을 제시한다. 이를 통하여, 관계의 확장성과 정확도를 향상시키고자 하였다. 단일 자질 패턴 모델에 대한 실험을 통하여, 어휘, 중심어, 상위어 정보는 신뢰도에, 품사, 구문 정보는 확장성에 유리하며, 구문 단위 유형별로 필요한 자질 유형이 다름을 관찰하였다. 이와 같은 특성에 기반하여 현재 연구 진행 중인복합 자질 패턴 모델을 제안한다.

확률모형과 수식정보를 이용한 와/과 병렬명사구 범위결정

최용석(Yong-Seok Choi),신지애(Ji-Ae Shin),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.2

한국어 구문 분석의 초기 단계로서 병렬구조의 해석은 파싱의 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 병렬구조 해석을 위한 비지도식 언어에 독립적인 확률 모델을 제안한다. 이 모델은 병렬구조의 대칭성과 상호교환성에 근거한다. 대칭성은 같은 구조가 반복된다는 것이고, 교환성은 좌우 구성요소를 교환해도 같은 의미를 지닌다는 것이다. 병렬구조는 일반적으로 대칭성을 따르지만, 수식어의 성질에 따라서 한쪽만을 수식하는 비대칭적인 구조가 출현하기도 한다. 비대칭 병렬구조 해석을 위해서 추가적으로 수식관계 통계정보를 사용한다. 제안된 모델을 본 논문에서는 “와/과” 조사로 이루어진 한국어의 명사구 병렬구조를 해석하는데 사용되는 것[1]을 중점으로 보여준다. 지도적 방식에 의한 모델을 포함한 다른 모델들에 비해 효율적임을 실험적으로 보여준다. Recognition of parallel structure at early stage of sentence parsing can reduce the complexity of parsing. In this paper, we propose an unsupervised language-independent probabilistic model for recongition of parallel noun structures. The proposed model is based on the idea of swapping constituents, which replies the properties of symmetry (two or more identical constituents are repeated) and of reversibility (the order of constituents is inter-changeable) in parellel structures. The non-symmetric patterns that cannot be captured by the general symmety rule are resolved additionally by the modifier information. In particular this paper shows how the proposed model is applied to recognize Korean parallel noun phrases connected by "wa/kwa" particle. Our model is compared with other models including supervised models and performs better on recongition of parallel noun phrases.

개념 및 관계 분류를 통한 분야 온톨로지 구축

황금하(Jin-Xia Huang),신지애(Ji-Ae Shin),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.9

본 논문에서는 분야 온톨로지 구축을 위하여 분야 상위 온톨로지를 구축한 다음, 분야 시소러스의 개념과 관계를 이용하여 분야 상위 온톨로지를 확장하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 일반분야 시소러스와 분야 사전을 이용하여 분야 상위 개념 분류체계를 구축한다. 다음, 분야 시소러스의 개념을 분야 상위 온톨로지의 상위 개념으로 분류하고, 광의어(Broader Term: BT)-협의어(Narrower Term: NT) 및 광의어-관련어(Related Term: RT) 사이의 관계를 분야 상위 온톨로지에서 정의한 의미관계로 분류한다. 개념 분류는 두 단계로 진행되는데, 1단계에서는 빈도수 기반 방법, 2단계에서는 유사도 기반 방법을 적용하여 시소러스 개념을 분야 상위 온톨로지의 개념으로 분류한다. 관계 분류에서는 두 가지 방법을 적용하였는데, (i) 훈련데이타가 부족한 경우를 위하여 규칙기반 방법으로 BT-NT/RT관계를 isa와 기타 관계(non-isa 관계)로 분류하고, 다시 패턴기반 방법으로 non-isa관계를 온톨로지를 위한 의미관계로 분류한다. (ii) 훈련데이타를 충분히 가지고 있을 경우, 최대 엔트로피 모델(MEM)을 적용한 특징기반 분류 기법을 사용하되, k-Nearest Neighbors(k-NN)방법으로 훈련데이타를 정제하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 시스템을 구축하였고, 실험 결과 사람에 의한 판단 결과와 비교 가능한 성능을 보여 주었다. For the purpose of building domain ontology, this paper proposes a methodology for building core ontology first, and then enriching the core ontology with the concepts and relations in the domain thesaurus. First, the top-level concept taxonomy of the core ontology is built using domain dictionary and general domain thesaurus. Then, the concepts of the domain thesaurus are classified into top-level concepts in the core ontology, and relations between broader terms (BT) - narrower terms (NT) and related terms (RT) are classified into semantic relations defined for the core ontology. To classify concepts, a two-step approach is adopted, in which a frequency-based approach is complemented with a similarity-based approach. To classify relations, two techniques are applied: (i) for the case of insufficient training data, a rule-based module is for identifying isa relation out of non-isa ones; a pattern-based approach is for classifying non-taxonomic semantic relations from non-isa. (ii) For the case of sufficient training data, a maximum-entropy model is adopted in the feature-based classification, where k-NN approach is for noisy filtering of training data. A series of experiments show that performances of the proposed systems are quite promising and comparable to judgments by human experts.

뉴스 기사의 문장 요약

최동현(DongHyun Choi),신지애(Ji-Ae Shin),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10

텔레비전 뉴스에서 부제목을 만들거나, 문장을 PDA나 휴대폰과 같은 작은 화면에 출력하고 싶은 경우, 가능한 방법은 두 가지가 있다. 첫번째는 사람에 의해 직접 만드는 방식이다. 두번째는 자동화된 문장 요약 시스템을 사용하는 방법이다. 따라서 문장 요약 알고리즘은 그 중요성이 계속해서 커지고 있다. 본 논문에서는 구문 트리의 서브 트리가 변화할 수 있는 규칙을 제시하는 방법에 (1)공기 정보와 (2) 문법적으로 올바른 구조를 유지하기 위해 핵심적인 부분(주요 문법 구조) 및 같이 요약되어야 할 절을 표시하는 휴리스틱, (3)주어진 문장이 포함된 글의 제목 정보를 추가로 사용하여 문장 요약을 실행하였다. 본 시스템의 결과와 기존의 요약 방식을 비교하는 실험을 분야 전공자들에 의한 주관적 평가로 수행한 결과, 본 시스템의 알고리즘이 기존에 사용되던 구문서브트리 변환 방법보다 중요한 부분 및 문법적으로 올바른 부분을 많이 유지하는 요약임을 확인하였다.

국가 IT 온톨로지 구축

김재호(Jae-Ho Kim),신지애(Ji-Ae Shin),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2B

본 논문은 2006년부터 시작된 "국가 IT 온톨로지 인프라 기술개발" 과제의 온톨로지 구축 부분을 소개한다. 이 과제는 2006년부터 2011년까지의 5년 과제로 산학연이 참여하여, 국가 IT 분야에 범용적으로 활용이 가능한 IT 온톨로지를 구축하고 인터넷, 인트라넷, 유비쿼터스 환경에서 제공되는 각종 IT 서비스에 적용하여 seamless 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 이 온톨로지는 한-영 2개의 언어로 제작되며, 국제표준 언어인 OWL을 사용하여 국내외적으로 널리 사용될 수 있는 대용량 IT 온톨로지를 목표로 한다.

분야 시소러스를 이용한 코아 온톨로지 확장

황금하(Jin-Xia Huang),신지애(Ji-Ae Shin),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10

본 논문에서는 분야 시소러스의 개념과 관계를 이용하여 코아 온톨로지를 확장하는 방법을 제안한다. 분야 시소러스의 개념을 코아 온톨로지의 상위 개념으로 분류하고, 시소러스에서의 광의어(Broader Term: BT)-협의어(Narrower Term: NT) 및 광의어-관련어(Related Term: RT)들 사이의 관계는 코아 온톨로지에서 정의한 의미관계로 분류한다. 유사도와 빈도수 기반의 방법으로 개념 분류를 수행하였고, 관계 분류에서는 두 가지 방법을 적용하였는데, (ⅰ) 훈련데이터가 부족한 경우를 위하여 규칙기반 방법으로 BT-NT/RT관계를 isa와 기타 관계(non-isa관계)로 분류하고, 패턴기반 방법으로 non-isa관계를 온톨로지를 위한 의미관계로 분류한다. (ⅱ) 훈련데이터를 충분히 가지고 있을 경우, 최대 엔트로피 모델(MEM)을 적용한 분류 방법을 사용하되, kNN방법으로 훈련데이터를 정제하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 시스템을 구축하였고, 실험 결과, 시스템 성능이 사람에 의한 판단 결과와 비교 가능한 수준이었다.

전자장비 고장진단 질의응답을 위한 인과관계 정의 및 추출

이신목(Sheen-Mok Lee),신지애(Ji-Ae Shin) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.5

온톨로지의 인과관계는 특정 응용을 위한 추론에서 중요한 역할을 하므로, 인과관계는 응용에서 쓰이는 추론의 형태에 근거하여 정의되어야 한다. 본 논문에서는, 전자장비의 고장진단 질의응답을 위한 온톨로지에서의 인과관계를 정의하고 추출하는 모델을 제시한다. 질의응답의 패턴을 분석하여 인과범주를 정의하고, 질의응답에서 나타나는 개념들 사이의 관계들 중 인과범주에 속하는 경우를 인과관계로 정의한다. 인과관계 인스턴스는 응용분야의 정의문으로부터 어휘 패턴을 이용하여 추출되고 시소러스 정보를 이용하여 점진적으로 확장된다. 분야 전문가들의 평가 결과, 본 모델은 관계분류에 있어서 92.3%의 평균 정확률과 추출 단계의 인과관계 인식에 있어서 80.7%의 정확률을 보인다. Causal relations in ontology should be defined based on the inference types necessary to solve problems specific to application as well as domain. In this paper, we present a model to define and extract causal relations for application ontology for Question-Answering (QA) on fault-diagnosis of electronic devices. Causal categories are defined by analyzing generic patterns of QA application; the relations between concepts in the corpus belonging to the causal categories are defined as causal relations. Instances of casual relations are extracted using lexical patterns in the concept definitions of domain, and extended incrementally with information from thesaurus. On the evaluation by domain specialists, our model shows precision of 92.3% in classification of relations and precision of 80.7% in identifying causal relations at the extraction phase.

Lilium longiflorum의 花器組織培養

鄭載東(Chung Jae Dong),全在琪(Chun Jae Ki),申芝愛(Shin Ji Ae) 한국원예학회 1984 Horticulture, Environment, and Biotechnology Vol.25 No.2

시소러스를 이용한 온톨로지의 Is-a 관계 설정

황금하(Jin-Xia Huang),이신목(Sheen-Mok Lee),남윤영(Yun-Yeong Nam),신지애(Ji-Ae Shin),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2B

시소러스의 개념과 개념간 계층관계가 온톨로지 구축에 흔히 이용되고 있다. 다만 시소러스 계층관계는 is-a관계 뿐만 아니라 세분화되지 않은 관계도 포함되고 있기 때문에, 온톨로지의 기본 관계인 is-a관계를 분별하는 작업이 필요하다. 본 논문은 개념의 어휘표현 정보를 이용하여 온톨로지의 is-a관계를 설정하는 규칙을 제시하였고, 개념의 정의문 정보를 이용하여 is-a관계를 검수하는 방법을 제안하였다. IT분야 시소러스에 대한 is-a관계 설정 실험결과, 어휘표현 정보를 이용한 규칙 기반 is-a관계 설정은 85.83%의 정확도를 보였고, 정의문 정보를 이용한 is-a관계 판단의 일관성 평가 결과 일치도가 86.44%였다.