SSQUSAR : Apache Spark SQL을 이용한 대용량 정성 공간 추론기

김종훈 ( Jonghoon Kim ),김인철 ( Incheol Kim ) 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.6 No.2

본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다. In this paper, we present the design and implementation of a large-scale qualitative spatial reasoner, which can derive new qualitative spatial knowledge representing both topological and directional relationships between two arbitrary spatial objects in efficient way using Aparch Spark SQL. Apache Spark SQL is well known as a distributed parallel programming environment which provides both efficient join operations and query processing functions over a variety of data in Hadoop cluster computer systems. In our spatial reasoner, the overall reasoning process is divided into 6 jobs such as knowledge encoding, inverse reasoning, equal reasoning, transitive reasoning, relation refining, knowledge decoding, and then the execution order over the reasoning jobs is determined in consideration of both logical causal relationships and computational efficiency. The knowledge encoding job reduces the size of knowledge base to reason over by transforming the input knowledge of XML/RDF form into one of more precise form. Repeat of the transitive reasoning job and the relation refining job usually consumes most of computational time and storage for the overall reasoning process. In order to improve the jobs, our reasoner finds out the minimal disjunctive relations for qualitative spatial reasoning, and then, based upon them, it not only reduces the composition table to be used for the transitive reasoning job, but also optimizes the relation refining job. Through experiments using a large-scale benchmarking spatial knowledge base, the proposed reasoner showed high performance and scalability.

디그나가의 인식논리에 대한 다르마키르티의 비판적 수용 - 상위결정을 중심으로 -

권서용 한국불교학회 2022 韓國佛敎學 Vol.103 No.-

Dignāga devised the samjijakbeop (三⽀作法, syllogism), which transformed the five propositions into three propositions. In addition, he reasoned that an inference must satisfy three conditions to be valid. However, a problem arises regarding the inferences that are not in accord with guguin (九句因, the nine possible combinations of like and unlike properties in the evidence of a syllogism). Regarding the two inferences ‘sound is impermanent because it is made’ and ‘sound is resident because it is heard’, ‘made’ and ‘heard’ result in contradictory conclusions that are incompatible with each other, even though they are correct inferences. According to Dignāga, each of the two reasons are correct, but when the two are combined as a pair they are negatives because they draw contradictory conclusions. The positions of the researchers of Dignāga’s Logic are summarized in two ways. One is the position that the antinomy is not caused by an internal problem of Dignāga’s logic itself, but a problem that arises in the process of discussion due to the difference between the metaphysical thought system and the grammatical system between each school. The second is the position that a problem arises from Dignāga’s logic, that is, the three conditional theory is itself flawed. Dharmakīrti acknowledges that antimony arises from differences in metaphysical systems of thought and grammatical systems between schools while acknowledging that Dignāga’s logic and the theory of three conditions of reason. However, according to Dharmakīrti, the ground of necessity of the logical relationship between the inference and the reasoning is the two essential conjunctive relationships, i.e., causality and identity. The reasoning based on this relationship is the correct reasoning. It is said that inferences based on these three types of reasoning does not result in antinomy. 디그나가는 오지작법(五⽀作法, 5단 논법)을 세 개의 명제로 변환시킨 삼지 작법(三⽀作法, 삼단논법)을 고안한다. 아울러 타당한 추론을 위한 추론인은 세 가지 조건을 충족시켜야만 바른 추론인이 된다. 그런데 문제는 구구인의 체크 리스트에서 체크되지 않는 추론인이 발생한다. ‘소리는 만들어진 것이기 때문 에 무상한 것이다.’와 ‘소리는 들리는 것이기 때문에 상주하는 것이다.’라는 두 추론에서 ‘만들어진 것’과 ‘들리는 것’이라는 두 추론인은 바른 추론인임에도 불구하고 서로 양립할 수 없는 모순된 결론을 귀결하는 사태에 직면한다. 디그나가 자신은 이러한 상위결정을 초래하는 두 추론인에 대해 각각의 추 론인은 바른 추론인이지만, 두 개가 한 조로 조합될 때 서로 양립할 수 없는 모순된 결론을 도출하기 때문에 상위결정의 부정인으로 간주된다고 한다. 이 러한 상위결정에 대해 디그나가 논리학 연구자들의 입장은 두 가지로 정리된 다. 하나는 상위결정이 디그나가 논리학 자체의 내적인 문제에 의해 야기되는 것이 아니라 각 학파 간의 형이상학적 사유체계와 문법체계의 차이로 인해 토 론의 과정에서 발생하는 문제라고 보는 입장과 또 하나는 디그나가의 논리학 즉 추론인의 세 가지 조건 이론 자체에서 발생하는 문제라고 보는 입장이다. 다르마키르티는 상위결정이 각 학파 간의 형이상학적 사유체계와 문법체계 의 차이에서 발생한다는 것을 인정하면서도 동시에 디그나가 논리학 특히 추 론인의 세 가지 조건 이론 자체에서 발생한다는 것을 인정한다. 하지만 다르 마키르티는 추론인과 추론과의 논리적 관계의 정합성과 필연성의 근거를 2종 의 본질적 결합관계 즉 인과관계와 동일관계 그리고 이러한 관계에 입각한 추 론인이야말로 바른 추론인이라 하여 3종의 추론인 즉 결과, 본질, 비인식의 추론인을 제시하고, 이러한 3종의 추론인에 근거한 추론은 어떠한 상위결정 즉 이율배반도 초래하지 않는다고 한다.

무인기와 주변 개체간의 위협 관련 관계 추론을 통한 무인기 상황인지 기법

배석현,전명중,박현규,박영택,윤형식,김윤근 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.2

As the technological capabilities of UAV(Unmanned Aerial Vehicles) improves, studies are being carried out to intelligently analyze and understand the situation of UAV in order to gain access to the target area while recognizing and avoiding various risks. To achieve the mission of UAV, it is necessary to judge the situation accurately and quickly. To do this, this paper proposes ways to infer the threat-related relationship between an UAV and perceived surrounding objects through a 3 step approach and provide abstract information about the situation of UAV. The first step is to instantiate the object data recognized by UAV to be utilized for ontology and rule-based reasoning. The second step is to define the priority of instantiated object data and to infer the threat-related relationship between them. Finally, recognizing the situation through the relationship inference that takes into account the association between current and past inferred relationships. To evaluation the performance of the proposed method, a virtual UAV environment simulator was built and tested the data 1,000 times that were randomly generated through five sequential UAV moving point paths. Eight kinds of objects could be recognized in UAV path and ten kinds of relationships can be inferred. Overall performance of situation Awareness was an average of 91 percent. 무인기의 기술적 성능이 향상됨에 따라 무인기가 각종 위험을 스스로 인지하고 회피하면서 목표 지역에 접근하기 위해 지능적으로 UAV의 상황을 분석하고 이해하려는 연구가 활발하다. 무인기의 임무를 달성하기 위해서는 빠른 상황 판단과 함께 정확한 상황 판단이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 3단계의 접근방식을 통하여 무인기와 인지된 주변 개체 간의 위협 관련 관계를 추론하고 이를 기반으로 무인기의 상황을 추상화된 정보로 제공하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 무인기가 인지한 개체 데이터를 온톨로지 및 규칙 추론에 활용하기 위해 개체화 하는 것이다. 두 번째 단계는 개체화된 데이터에 대해 개체 간 위협과 관련된 추론의 우선순위를 정의하고 이들 간의 관계 추론을 한다. 마지막으로 현재 추론된 관계들과 과거에 추론된 관계들 간의 연관성을 고려한 관계 추론을 통하여 상황을 인지한다. 제안한 방식의 성능 평가를 위해 가상의 무인기 환경 시뮬레이터를 구축하고 순차적인 5개의 무인기 이동 포인트 경로를 무작위로 1,000번 생성하여 실험하였다. 무인기 이동 경로에서 8종류의 개체를 인지할 수 있으며, 10종류의 관계를 추론할 수 있다. 그리고 전체적인 추론 인지 성능은 평균 91% 이다.

관계추론의 복잡성과 명사구의 유사성이 문법적 복잡성 처리에 미치는 영향

홍영지,이윤형 한국인지및생물심리학회 2015 한국심리학회지 인지 및 생물 Vol.27 No.3

The purpose of this study was to investigate the effect of the inference complexity and the representational similarity on understanding of the syntactically complex sentences. More specifically, the current experiments tested whether the processes of the syntactic complexity share resources with the other general cognitive processes such as reasoning and similarity processes. The current experiments also focused on the generality of the representational similarity effect and clarifying the locus and nature of the representational similarity by testing whether the representational similarity interact with the demands of conscious reasoning processing or the demands of syntactic complexity. To do so, Korean and English monolinguals were performed the self-paced reading tasks with sentences varying syntactic complexity, representational similarity and the complexity of the inference processing. In both of the Korean and English experiments, representational similarity and the syntactic complexity showed a significant interaction while the inference complexity did not interact with other variables. The results of the Korean and English experiments suggested that processes of the representational similarity and syntactic complexity come first and share resources while they do not share resources with reasoning processing demands. 본 연구의 목적은 관계추론과 문법구조의 복잡성이 조작된 관계추론 문장의 이해 시 문장 안에 담겨있는 명사구의 유사성이 미치는 영향을 살펴보는 것을 통해 언어 이해의 기저에 있는 인지정보처리의 특성을 살펴보는 것이다. 보다 구체적으로 문법구조의 분석과정이 관계추론 및 명사구의 유사성의 처리와 같은 일반적인 처리기제를 사용하는지를 살펴보고 만일 문법구조의 분석 과정과 추론 과정이 구분된다면 문법구조의 분석과정과 추론 과정 중 어떠한 처리 단계에서 명사구의 유사성이 영향을 미치는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 영어 화자들과 한국어 화자들을 대상으로 영어와 한국어에서 문법구조의 복잡성, 문장 내 명사구 유사성 정도 및 관계추론의 복잡성을 달리하는 문장들의 읽기 시간과 이해도를 측정하였다. 실험1에서는 영어 화자들을 대상으로 영어 문장에 대한 문장 읽기 과제를 실시하였으며 실험2에서는 한국어 화자들을 대상으로 한국어 문장에 대한 문장 읽기 과제를 실시하였다. 그 결과 실험1과 실험2에서 공통적으로 추론의 복잡성은 문법구조의 복잡성 및 명사구의 유사성과 상호작용을 보이지 않았으나 명사구의 유사성과 문법구조의 복잡성은 상호작용을 보였다. 이러한 결과는 문법구조의 복잡성에 대한 처리가 일반적인 인지처리 특성인 유사성의 처리와 공통된 처리 기제를 사용한다는 것을 보여주며 관계추론의 처리는 문법구조의 복잡성 및 명사구의 유사성에 대한 처리와는 구분되는 다른 기제를 사용하고 있음을 보여준다.

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.

원효의 불확정[不定] 원리와 법칭의 선험적 원리에 관한 연구 - 원효의 『판비량론(判比量論)』 11절을 중심으로 -

권서용 ( Kwon Seo-yong ) 동아시아불교문화학회 2018 동아시아불교문화 Vol.0 No.35

진나 논리학 특히 추론인의 체크 리스트인 구구인에서 문제가 되는 것은 동일한 추론인을 근거로 서로 양립할 수 없는 추론대상을 귀결한다는 역설의 문제를 낳고, 두 추론인이 바른 추론인임에도 불구하고 서로 양립할 수 없는 추론대상을 확립한다는 이율배반을 발생한다는 것이다. 진나 이후의 불교 논사들 특히 원효와 법칭이 진나의 논리체계에서 발생하는 역설과 이율 배반을 어떻게 극복해 갔는가 하는 것을 탐색하는 것이 본 논문의 목적이다. ‘소리는 들리는 것이기 때문에 상주하는 것이다.’라는 미망사학파의 논증에 대해 불확정 추론인을 갖는 추론이라고 비판하는 추론도 마찬가지로 불확정의 추론인을 갖는 추론이기 때문에 정당한 비판이 아니라고 원효는 비판한다. 이렇게 어떤 세계관과 문법체계에 기반 한 추론의 부당성을 논증하기 위해서 다른 세계관과 문법체계에 기반 한 추론을 제시한다고 해도, 바른 추론의 결과 내지 대상을 도출해 내지 못하는 부당한 추론인의 오류를 범한다고 원효는 보았던 것이다. 한편 어떤 논리의 부당성을 논증하는 논리 자체도 궁극적으로는 오류를 범한다는 불확정성의 원리를 표방하는 원효와는 달리, 법칭은 ‘소리는 들리는 것이기 때문에 무상한 것.’과 ‘소리는 들리는 것이기 때문에 상주하는 것’이라는 역설과 ‘소리는 만들어진 것이기 때문에 무상한 것.’과 ‘소리는 들리는 것이기 때문에 상주하는 것’이라는 안티노미는 논리적 관계를 통해서 해결할 수 없으며, 오히려 추론을 구성하는 두 개의 항 즉 추론인과 추론대상이 기반하는 현실적 존재 사이의 본질적 결합관계라는 선험적 원리에 의해 해결할 수 있다고 보았던 것이다. 아래에서 위로 향하는 상향(bottom-up)식의 논리를 ‘논리의 논리’로 그 타당성을 확보하려는 노력은 언제나 불확정[不定]의 오류를 범한다고 경계한 사상가가 원효였다면, 위에서 아래로 향하는 하향식(top-down)식의 논리의 존재론적 근거를 통해 논리적 관계의 정당성을 확보하고자 한 사상가가 법칭이었다. 이런 측면에서 둘은 같은 지점에 시선을 두면서 다른 길을 걸어갔다고 할 수 있다. The problem in Dignaga’s logic, especially the check list of a table of nine inferences, is the problem of the paradox that it leads to incompatible Logical consequence based on the same logical reason, and although both logical reason are mutually compatible, And to establish an object of reasoning that can not be done. The purpose of this paper is to explore the paradox and antinomy of Buddhist post Dignaga, especially Wonhyo and Dharmakirti. Wonhyo criticizes the argument that “the sound resides because it is heard,” which is not valid reasoning, but the reasoning is likewise irrelevant. In order to argue the unfairness of reasoning based on a certain worldview and grammar system, even if it suggests reasoning based on other worldviews and grammatical systems, Wonhyo have seen. On the other hand, unlike Wonhyo, who argues the principle of uncertainty that ultimately makes a mistake, The rule is that the paradox that “the sound is the sound because it is heard” and “the residence because the sound is the sound” and “the sound is made because it is made” and “the sound resides because it is heard” The antinomies can not be solved by logical relations, but rather they can be solved by the a priori principle of the intrinsic coupling between the two terms that constitute reasoning, that is, the reasoning and the reality based on the object of reasoning. While Wonhyo believes that the attempt to secure the upward logic from the logic of logic to the logic of logic always fails to make an uncertainty, Dharmakirti, on the ontological basis of logic from top to bottom. In this respect, the two walked the other way, gazing at the same spot.

한국 학령기 학생들의 관계추론능력: 한국판 관계추론능력검사 활용

채수은(Chae, Soo Eun) 한국인간발달학회 2021 人間發達硏究 Vol.28 No.3

본 연구에서는 최근 개발된 관계추론능력 검사(Test of Relational Reasoning: TORR)를 한국 초, 중, 고 학생들에게 적용하여 관계추론능력의 하위 유형과 학년에 따라 추론 수행결과가 어떻게 다른지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 반복측정분산분석과 차별문항기능분석을 실시하였다. 강원 지역 청소년 약 749명[초4 196명, 초6 200명, 중2 206명, 고1 146명, 초4 남학생 109명(55.33%), 초6 남학생 105명(52.50%), 중2 남학생 81명(39.32%), 고1 남학생 63명(43.15%)]을 대상으로 관계추론능력검사를 실시한 결과, 학년이 올라감에 따라 점수가 높아지는 경향을 보였다. 그러나 네 개 관계추론 영역별로 학년에 따른 점수 변화 패턴은 차이가 있었다. 초6과 중2 사이에 모순(antinomy)과 대조(antithesis) 점수가 유의하게 다른 반면, 초4와 초6 사이에는 유사성(analogy) 유추와 변칙(anomaly) 점수가 유의하게 달랐다. 본 연구의 결과를 통해서 단순히 유사성 유추만을 중심으로 한 기존의 추론 연구의 범위가 넓혀져야 함을 알 수 있다. This study explores how the recently developed Test of Relational Reasoning (TORR) performs in different age groups of South Korean elementary, middle, and high school students. TORR was applied to South Korean adolescents and analyzed using repeated measure ANOVAs and differential item functioning techniques. As a result of conducting TORR on 749 adolescents enrolled in elementary school grade 4 (N = 196) and grade 6 (N = 200), middle school grade 2 (N = 206), and high school grade 1 (N = 146) in Gangwon-do (6th grade: 105 boys (52.5%), middle school 2 grade: 81 boys (39.32%), and high school 1: 63 boys (43.15%)), we found that relational reasoning test performances tended to increase as the students’ grade level increased. However, there were differences in the patterns of change in scores according to grade levels for each of the four relational reasoning forms. While the antinomy and antithesis scores were significantly different between elementary grade 6 and middle grade 2, analogy and anomaly scale scores were significantly different between elementary grades 4 and 6. As a result of this study, the existing reasoning research centering on analogical reasoning should be expanded to incorporate various formats.

초기 인과관계추론 발달의 양상: 보편성과 다양성에 대한 탐색적 개관

김가영,최영은 한국심리학회 산하 한국발달심리학회 2022 한국심리학회지 발달 Vol.35 No.1

Causal relational reasoning is the ability to make abstract inferences about causal relationships among objects or events and is one of the most important thought processes that allow individuals to draw and acquire various forms of knowledge. The current review analyzed research that examined the early development of causal relational reasoning across different cultures, including research conducted in Korea in this domain. In particular, we examined whether the developmental pathway of causal relational reasoning is universal or diverse across cultures and the possible role of language and/or sociocultural factors. Developmental patterns that appeared around age three differed across the U.S., China, India, and Korea, possibly attributable to diverse language acquisition patterns and cultural contexts. However, no definitive conclusions could be drawn from the current data because of the limited evidence available. Research conducted in Korea has also been limited to replications of past studies. Suggestions were made for future studies of Korean toddlers and children that could help further verify the developmental pattern of causal relational reasoning. 인과관계 추론이란 두 물체나 사건 사이의 원인과 결과의 관계를 파악하는 것으로, 인과관계에 기초하여 현상들을 설명하고 예측하는 것에 기반을 두고 있기에 인과관계를 추론하고 이해하는 것은 세상을 살아가는 데 있어서 전 영역에 걸쳐 매우 중요한 사고 능력이다. 이러한 인과추론 능력은 언제부터 출현하기 시작하여 어떠한 양상으로 발달하는 것일까? 인과추론 발달 과정은 보편적 양상을 따를까? 이 과정에서 언어나 사회문화적 요인은 인과추론 발달의 다양성을 유도할 수 있을까? 본 연구는 이러한 질문을 탐색해보기 위해 발달 초기에서 아동기까지 축적된 국내외 인과관계 추론 발달 관련 연구를 검토하였다. 검토 결과, 아동기 초기의 발달 양상이 미국, 중국, 인도와 한국에서 보편적이기보다 다양하게 진행될 가능성이 나타났다. 그리고 언어나 사회문화적 요인이 발달의 다양성을 유발할 가능성도 있었다. 그러나 현재까지 관련된 근거 자료들은 제한적이었고, 국내의 연구도 과거 미국 자료의 반복 검증 위주로 매우 제한적이었던 것으로 나타났다. 인과관계 추론능력 발달에서의 보편성과 다양성의 추가적 검토를 위해 한국 아동 연구가 가진 역할을 살펴보고 추후 연구의 방향성을 제언하였다.

인공지능 : 맵리듀스 프레임워크를 이용한 대용량 공간 추론기의 설계 및 구현

남상하 ( Sang Ha Nam ),김인철 ( In Cheol Kim ) 한국정보처리학회 2014 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.3 No.10

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 방향 및 위상 관계를 효율적으로 추론할 수 있는 대용량 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 이 추론 알고리즘은 CSD-9 방향 관계들과 RCC-8 위상 관계들을 포함한 대용량 공간 지식베이스를 입력으로 가정하며, 이로부터 새로운 방향 관계와 위상 관계들을 추론해내기 위해 지식베이스에 대한 경로 일관성 검사와 교차 일관성 검사를 수행한다. 맵리듀스 프레임워크의 원리에 따라 추론 계산의 병렬성을 극대화하기 위해, 맵 단계에서는 대용량의 지식베이스를 다수의 노드들에 효과적으로 분할하여 분산시키고, 리듀스 단계에서는 분산된 지식베이스들로부터 새로운 공간 지식을 유도하도록 공간 추론 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서는 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플 공간 지식베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 대용량 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다. In order to answer the questions successfully on behalf of the human in Deep QA environments such as Jeopardy! of the American quiz show, the computer is required to have the capability of fast temporal and spatial reasoning on a large-scale commonsense knowledge base. In this paper, we present a scalable spatial reasoning algorithm for deriving efficiently new directional and topological relations using the MapReduce framework, one of well-known parallel distributed computing environments. The proposed reasoning algorithm assumes as input a large-scale spatial knowledge base including CSD-9 directional relations and RCC-8 topological relations. To infer new directional and topological relations from the given spatial knowledge base, it performs the cross-consistency checks as well as the path-consistency checks on the knowledge base. To maximize the parallelism of reasoning computations according to the principle of the MapReduce framework, we design the algorithm to partition effectively the large knowledge base into smaller ones and distribute them over multiple computing nodes at the map phase. And then, at the reduce phase, the algorithm infers the new knowledge from distributed spatial knowledge bases. Through experiments performed on the sample knowledge base with the MapReduce-based implementation of our algorithm, we proved the high performance of our large-scale spatial reasoner.

MRQUTER: MapReduce 프레임워크를 이용한 병렬 정성 시간 추론기

김종훈 ( Jong Hoon Kim ),김인철 ( In Cheol Kim ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.5 No.5

빠른 웹 정보의 변화에 잘 대응하기 위해서는, 사실과 지식이 실제로 유효한 시간과 장소들도 함께 표현하고 그들 간의 관계도 추론할 수 있도록 웹 기술의 확장이 필요하다. 본 논문에서는 그동안 소규모 지식 베이스를 이용한 실험실 수준의 정성 시간 추론 연구들에서 벗어나, 웹스케일의 대규모 지식 베이스를 추론할 수 있는 병렬 정성 시간 추론기인 MRQUTER의 설계와 구현을 소개한다. Hadoop 클러스터 시스템과 MapReduce 병렬 프로그래밍 프레임워크를 이용해 개발된 MRQUTER에서는 정성 시간 추론 과정을 인코딩 및 디코딩 작업, 역 관계 및 동일관계 추론 작업, 이행 관계 추론 작업, 관계 정제 작업 등 몇 개의 MapReduce 작업으로 나누고, 맵 함수와 리듀스 함수로 구현되는 각각의 단위 추론 작업을 효율화하기 위한 최적화 기술들을 적용하였다. 대규모 벤치마킹 시간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, MRQUTER의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다. In order to meet rapid changes of Web information, it is necessary to extend the current Web technologies to represent both the valid time and location of each fact and knowledge, and reason their relationships. Until recently, many researches on qualitative temporal reasoning have been conducted in laboratory-scale, dealing with small knowledge bases. However, in this paper, we propose the design and implementation of a parallel qualitative temporal reasoner, MRQUTER, which can make reasoning over Web-scale large knowledge bases. This parallel temporal reasoner was built on a Hadoop cluster system using the MapReduce parallel programming framework. It decomposes the entire qualitative temporal reasoning process into several MapReduce jobs such as the encoding and decoding job, the inverse and equal reasoning job, the transitive reasoning job, the refining job, and applies some optimization techniques into each component reasoning job implemented with a pair of Map and Reduce functions. Through experiments using large benchmarking temporal knowledge bases, MRQUTER shows high reasoning performance and scalability.