협업적 제픔 설계를 위한 온톨로지 기반 시맨틱 조립체 모델링

양형정,김경윤,김수형,Yang Hyung-Jeong,Kim Kyung-Yun,Kim Soo-Hyung 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.2

협업적 제품 설계 환경에서는 여러 설계자가 작업에 참여하기 때문에 설계자간의 원활한 의사 소통이 필수적인 요소이다. 즉, 제품 설계에 내재되어 있는 다른 설계자의 설계의도를 파악할 수 있어야 하고, 각 설계자마다 사용하고 있는 상이한 모델링 용어에 대한 의미적 처리가 필요하다. 시맨틱 웹에서 온톨로지는 의미 정보를 명시적으로 표현할 수 있기 때문에 데이터와 서비스에 대한 통합되고 일관된 접근을 가능하게 한다. 따라서 제품을 여러 설계자가 설계하는 협업적 환경에서 온톨로지를 사용한다면 조립체내의 내포된 공학적 관계들, 공간적 관계들, 그리고 접합 관계들이 명확하게 표현되고, 추론을 통해 설계자의 의도가 파악되어 설계자간의 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있다. 본 논문에서 는 조립체를 온톨로지를 이용하여 표현함으로써 협업적 환경에서 조립체 설계정보를 공유할 수 있는 시맨틱 조립체 모델링 프레임워크를 제안한다. 시맨틱 조립체 모델링 프레임워크에서는 조립체 관계 모델(Assembly Relationship Model, ARM)을 OWL(Web Ontology Language)와 SWRL(Semantic Web Rule Language)로 표현한다. 이를 통해 조립체 내에 내포된 공학적 관계들, 공간적 관계들, 그리고 접합 관계들이 명확하게 표현되고, 추론되어 설계 의도가 파악된다. In the collaborative product design environment, the communication between designers is important to capture design intents and to share a common view among the different but semantically similar terms. The Semantic Web supports integrated and uniform access to information sources and services as well as intelligent applications by the explicit representation of the semantics buried in ontology. Ontologies provide a source of shared and precisely defined terms that can be used to describe web resources and improve their accessibility to automated processes. Therefore, employing ontologies on assembly modeling makes assembly knowledge accurate and machine interpretable. In this paper, we propose a framework of semantic assembly modeling using ontologies to share design information. An assembly modeling ontology plays as a formal, explicit specification of a shared conceptualization of assembly design modeling. In this paper, implicit assembly constraints are explicitly represented using OWL (Web Ontology Language) and SWRL (Semantic Web Rule Language). The assembly ontology also captures design rationale including joint intent and spatial relationships.

ICOT : 지식 기반 시스템 개발 객체 언어

양형정(Hyung-Jeong Yang),양재동(Jae-Dong Yang),박세영(Se-Young Park) 한국정보과학회 1995 정보과학회논문지 Vol.22 No.2

상용의 규칙 기반 전문가 시스템 개발 언어들의 단점은 복합 객체를 정보의 단위로 취급하여 추론하지 못한다는 점이다. 이러한 단점을 해결하기 위한 가장 강력한 대안으로서는 객체 지향 모델을 들 수 있다. 그러나 객체 지향 모델 또한 다양한 응용 환경에서 지식 사이의 복잡한 상관 관계를 모두 추적 파악하기는 어렵다. 따라서 전문가 시스템을 개발하기 위한 효율적인 지식 기반 프로그래밍 언어는 객체 지향 파라다임과 연역 메카니즘을 통합시킨 새로운 구조를 반드시 가져야 한다. 또한 이 기본 구조는 실세계를 보다 근접하게 묘사하기 위해서 불확실한 정보도 수용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 규칙 기반 언어인 CRS(C tools for Rule based Systems)에 객체 지향 파라다임을 하나의 기본 구조 속에 통합하고, 이 기본 구조 속에서 불확실한 정보를 퍼지 논리로 처리할 수 있는 지식 기반 시스템 개발 객체 언어인 ICOT을 제안한다. A major drawback of current rule-based expert system languages are that they have difficulty in handling composite object as a unit of inference. An object-oriented model is a powerful alternative to complement the drawback. However, it alone cannot capture all the semantics of knowledge in various application environments. For an effective knowledge-based programming language to develop expert systems, both object-oriented paradigm and rule-based paradigm may need to be integrated into one framework. The framework may also be able to support the manipulation of fuzzy knowledge to model the real world as close as possible. In this paper, an Integrated C-Object Tool, namely ICOT, is suggested for knowledge-based programming. ICOT is constructed on a new framework into which object-oriented concepts, rule-based expert systems, and fuzzy logic are integrated altogether.

개념 기반 이미지 정보 검색 시스템 COIRS 의 설계 및 구현

양형정(Yang Hyung Jeong),김호영(Kim Ho Young),허대영(Hur Dae Young) 한국정보처리학회 1998 정보처리학회논문지 Vol.5 No.12

In this paper, we describe the design and implementation of COIRS (COncept-Based Image Retrieval System). It differs from extant content-based image retrieval systems in that it enables users to query based on concepts - it allows users to get images conceptually relevant. A concept is basically an aggregation of primitive objects in an image. For such a concept-based image retrieval functionality, COIRS adopts an image descriptor called triple and includes a triple thesaurus used for capturing concepts. There are four facilities in COIRS: a visual image indexer, a triple thesaurus, an inverted file, and a user query interface. The visual image indexer facilitates object labeling and the specification of relative position of objects. It is an assistant tool designed to minimize manual work when indexing images. The thesaurus captures the concepts by analyzing triples, thereby extracting image semantics. The triples are then used for formulating queries as well as indexing images. The user query interface enables users to formulate queries in terms of triples or object icons. A query is evaluated by matching the triples of the query with an inverted file. The main advantages of COIRS are that 1) it is a higher level image retrieval system in comparison with other systems that retrieve images only by syntactical information such as colors, shape or texture. and 2) it provides an integrated framework into which extant content-based techonogies can be uniformly incorporated.

SNS 사용자의 감정 분석에 의한 영향력 측정

양형정(Hyung Jeong Yang),김경윤(Kyoung Yun Kim),김경백(Kyung Baek Kim),지상훈(Sang Hun Ji),정회윤(Hoe Yun Jeong) 한국빅데이터서비스학회 2015 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.2 No.1

소셜 미디어의 등장으로 온라인상에서 정보 교류가 활발하게 이루어지고 있으며 소셜 미디어를 통한 여론형성, 의제설정 등과 같이 사회에서 일어나는 다양한 사건들에 큰 영향력을 발휘하고 있다. 본 논문에서는 소셜미디어 중 하나인 트위터 상에서 큰 영향력을 발휘하는 영향력자(Influential) 또는 오피니언 리더(Opinion Leader)에 대한 영향력 측정을 제안한다. 기존의 영향력 측정 연구들은 팔로워(Follower), 리트윗(Retweet), 멘션(Mention)을 이용한 사용자 네트워크에서의 구조적인 요소를 통해 영향력을 측정 하였지만, 본 논문에서는 구조적인 요소뿐만 아니라 사용자들 간의 감정(Sentiment) 유사도 분석을 통해 영향력을 측정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 선정된 영향력이 높은 사용자로부터 시작된 정보에 대해 네트워크상의 정보 확산 모델을 이용하여 영향력 최대화 문제에 적용함으로써, 기존의 영향력 측정 방법과 정보 확산 결과에 비교하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 방법이 다른 영향력 측정 방법에 비해 높은 성능을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 이러한 결과를 통해서 감정적인 요소가 영향력 및 정보 확산에 많은 영향을 미친다는 것을 확인 할 수 있었다. Measuring influence on social networks has attracted tremendous interest from both academia and industry. Social Network Services are known as an effective marketing platform where customers trust the advertisements which are provided by their friends and neighbors. Therefore, selecting seed user is the primary concern in viral marketing. In addition, most of the developed algorithms and tools mainly depend on the static network structure. In this paper, we propose influence measurement based on sentiment analysis in the social network. This model considers the most influential user in the community as the candidate for the top-k seeds. We employ influence maximization problem for evaluating proposed method. Experiments show that the proposed method performs consistently well in influence maximization.

적응형 교수 학습을 위한 퍼지 집합 기반 에이젼트 시스템

최숙영,양형정,Choi, Sook-Young,Yang, Hyung-Jeong 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지 A Vol.10 No.4

This paper proposes an agent-based adaptive tutoring system that monitors learning process of learners' and provides learning materials dynamically according to the analyzed learning character. Furthermore, it uses fuzzy concept to evaluate learners' ability and to provide learning materials appropriate to the level of learners'. For this, we design a courseware knowledge structure systematically and then construct a fuzzy level set on the basis of it considering importance of learning targets, difficulty of learning materials and relation degree between learning targets and learning materials. Using agent, monitoring continually the learning process of learners 'inferencing to offer proper hints in case of incorrect answer in learning assesment, composing dynamically learning materials according to the learning feature and the evaluation of assesment, our system implements effectively adaptive instruction system. Moreover, appling the fuzzy concept to the system could naturally consider and ideal with various and uncertain items of learning environment thus could offer more flexible and effective instruction-learning methods. 본 연구에서는 학습자들의 학습 과정을 모니터링하여 분석된 학습 특성에 따라 다르게 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 에이젼트 기반의 적응적 교수 시스템을 구현하고 있다. 또한 학습자들의 능력을 평가하고 각 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하고 있다. 이를 위해, 코스웨어 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련도에 따라 퍼지 수준 집합을 구성하고 이를 기반으로 학습자의 수준에 맞는 내용을 제공한다. 본 논문에서는 에이젼트를 이용하여 학습자들의 학습 상태를 지속적으로 모니터링하고, 평가 단계에서 학습자가 오답을 냈을 경우 적절한 힌트를 추론하여 제공하며, 분석된 학습 특성과 평가 결과에 따라 학습 내용을 동적으로 구성하여 줌으로서 적응적 교수 시스템을 효과적으로 구현하고 있다. 또한 퍼지 집합에 의한 수준별 학습 내용의 제공과 평가 결과는 학습과정에 나타나는 여러 가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있는 교수 학습 방법을 제공할 수 있도록 한다.

클래스 불균형 문제를 해결하기 위한 개선된 집중 샘플링

김만선,양형정,김수형,챠위핑,Kim, Man-Sun,Yang, Hyung-Jeong,Kim, Soo-Hyung,Cheah, Wooi Ping 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지B Vol.14 No.4

실세계의 문제에서 많은 기계학습의 알고리즘들은 데이터의 클래스 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 이러한 클래스 불균형 문제를 해결하기 위하여 데이터의 비율을 변경하거나 좀 더 나은 샘플링 전략으로 극복하려는 연구들이 제안되었다. 그러나 데이터의 비율을 변경하는 연구에서는 전체 데이터 분포의 특성을 고려하지 못하고, 샘플링 전략을 제안하는 연구에서는 여러 가지 제한 조건을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 위의 두가지 방법의 장점을 모두 포함하는 개선된 집중 샘플링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 학습에 유용한 데이터들을 샘플링하는데 스코어링에 기반한 데이터 분할 방법을 이용한다. 즉, 입력 데이터들에 대해 SOM(Self Organizing Map)의 학습 결과로 얻은 BMU(Best Matching Unit)와의 거리를 계산하고, 이 거리론 스코어라 한다. 측정된 스코어는 오름차순으로 정렬되며, 이 과정에서 입력 데이터의 분포가 재 표현되고, 재 표현된 분포는 전체 데이터의 특성을 대표하게 된다. 그 결과로 얻은 데이터들 중에서 유용하지 못한 데이터들에 대해 제거하는 과정을 수행하여 새로운 학습 데이터 셋을 얻는다. 새로운 학습 데이터 생성 과정에서는 재 표현된 분포의 결과를 두 구간(upper, lower)으로 분할하는데, 두 추간 사이의 데이터들은 유용하지 못한 패턴들로 간주되어 학습에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 클래스 불균형의 비율 감수 훈련 데이터의 크기 감소, 과적합의 방지 등 몇 가지 장점을 보인다. 제안한 방법으로 샘플링된 데이터에 kNN 을 적용하여, 분류 실험한 결과 심한 불균형이 있는 ecoli 데이터의 분류 성능이 최대 2.27배 향상되었다. Many classification algorithms for real world data suffer from a data class imbalance problem. To solve this problem, various methods have been proposed such as altering the training balance and designing better sampling strategies. The previous methods are not satisfy in the distribution of the input data and the constraint. In this paper, we propose a focused sampling method which is more superior than previous methods. To solve the problem, we must select some useful data set from all training sets. To get useful data set, the proposed method devide the region according to scores which are computed based on the distribution of SOM over the input data. The scores are sorted in ascending order. They represent the distribution or the input data, which may in turn represent the characteristics or the whole data. A new training dataset is obtained by eliminating unuseful data which are located in the region between an upper bound and a lower bound. The proposed method gives a better or at least similar performance compare to classification accuracy of previous approaches. Besides, it also gives several benefits : ratio reduction of class imbalance; size reduction of training sets; prevention of over-fitting. The proposed method has been tested with kNN classifier. An experimental result in ecoli data set shows that this method achieves the precision up to 2.27 times than the other methods.

제품 설계 정보 재사용을 위한 그래프 기반의 부품 영상 정보와 설계 정보의 병합

이형재,양형정,김경윤,김수형,김선희,Lee, Hyung-Jae,Yang, Hyung-Jeong,Kim, Kyoung-Yun,Kim, Soo-Hyung,Kim, Sun-Hee 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지D Vol.13 No.7

Recently, distributed collaborative development environment has been recognized an alternative environment for product development in which multidisciplinary participants are naturally involving. Reuse of Product design information has long been recognized as one of core requirements for efficient product development. This paper addresses an image-based retrieval system to support product design information reuse. In the system, product images obtained from multi-modal devices are utilized to reuse design information. The proposed system conducts the segmentation of a product image by using a labeling method and generates an attributed relational graph (ARG) that represents properties of segmented regions and their relationships. The generated ARG is extended by integrating corresponding part/assembly information. In this manner, the reuse of assembly design information using a product image has been realized. The main advantages of the presented system are following. First, the system is not dependent to specific design tools, because it utilizes multimedia images that can be obtained easily from peripheral devices. Second ratio-based features extracted from images enable image retrievals that contain various sizes of parts. Third, the system has shown outstanding search performance, because we applied various information of segmented part regions and their relationships between parts. 최근에는 제품 개발의 효율성 증대를 위해서 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 분산된 협업적 개발 환경이 필수적으로 인식되고 있으며 이에 따른 제품 설계 정보의 재사용 문제가 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 제품 설계 정보의 재사용을 위해 멀티미디어 기기에서 획득된 제품 영상을 부품 단위로 분할하여 속성 관계 그래프를 생성하고 이를 통해 제품 설계 정보를 검색하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라벨링 방법으로 제품 영상을 분할하고, 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프를 생성한다. 속성 관계 그래프는 제품 설계 정보를 추가하여 확장함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. 첫째, 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 멀티미디어 영상을 이용하므로 특정 설계 툴에 종속적이지 않다. 둘째, 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함하는 영상의 검색이 가능하다. 셋째, 분할된 각 부품의 영역에 대한 다양한 영상 정보와 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다.

Adaptive Character Segmentation to Improve Text Recognition Accuracy on Mobile Phones

김정식,양형정,김수형,이귀상,김선희,Kim, Jeong Sik,Yang, Hyung Jeong,Kim, Soo Hyung,Lee, Guee Sang,Do, Luu Ngoc,Kim, Sun Hee THE KOREAN INSTITUTE OF SMART MEDIA 2012 스마트미디어저널 Vol.1 No.4

Since mobile phones are used as common communication devices, their applications are increasingly important to human's life. Using smart-phones camera to collect daily life environment's information is one of targets for many applications such as text recognition, object recognition or context awareness. Studies have been conducted to provide important information through the recognition of texts, which are artificially or naturally included in images and movies acquired from mobile phones. In this study, a character segmentation method that improves character-recognition accuracy in images obtained from mobile phone cameras is proposed. The proposed method first classifies texts in a given image to printed letters and handwritten letters since segmentation approaches for them are different. For printed letters, rough segmentation process is conducted, then the segmented regions are integrated, deleted, and re-segmented. Segmentation for the handwritten letters is performed after skews are corrected and the characters are classified by integrating them. The experimental result shows our method achieves a successful performance for both printed and handwritten letters as 95.9% and 84.7%, respectively.

모바일 장치 상에서의 특이성 탐지를 위한 FCM 추론 모델

김정식 ( Jeong-sik Kim ),신형욱 ( Hyoung-wook Shin ),양형정 ( Hyung-jung Yang ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2

모바일 장치에서 얻을 수 있는 정보는 의미 있는 다양한 개인 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 얻을 수 있는 정보를 분석하여 특이성을 추론하는 방법을 제안한다. 특이성 추론 방법으로 인과관계의 지식을 모델링하고 표현하며 추론하는 주요 형식화 방법의 하나인 FCM(Fuzzy Cognitive Map)을 사용하였다. 제안된 방법은 모바일 장치에서 얻은 정보와 추론된 특이성을 개념노드로 이용하여 새로운 특이성을 추론하며, 개념노드간의 인과관계를 효율적으로 표현한다.

점진적 모델에 기반한 다채널 시계열 데이터 EEG의 특징 분석

김선희,양형정,정종문,Kim, Sun-Hee,Yang, Hyung-Jeong,Ng, Kam Swee,Jeong, Jong-Mun 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지B Vol.16 No.1

BCI technology is to control communication systems or machines by brain signal among biological signals followed by signal processing. For the implementation of BCI systems, it is required that the characteristics of brain signal are learned and analyzed in real-time and the learned characteristics are applied. In this paper, we detect feature vector of EEG signal on left and right hand movements based on incremental approach and dimension reduction using the detected feature vector. In addition, we show that the reduced dimension can improve the classification performance by removing unnecessary features. The processed data including sufficient features of input data can reduce the time of processing and boost performance of classification by removing unwanted features. Our experiments using K-NN classifier show the proposed approach 5% outperforms the PCA based dimension reduction. BCI 기술은 생체신호인 뇌파를 수집하여 신호처리를 거친 후 실질적인 기기제어 및 통신 시스템 등을 제어하는 시스템 관련 기술이다. BCI 시스템 구현을 위해서는 뇌파의 특성을 실시간으로 분석하여 학습 시키고 학습된 뇌파의 특성을 적용하는 단계가 요구된다. 본 논문에서는 EEG 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 왼손/오른손 동작에 영향을 미치는 EEG 신호의 특징을 찾고, 이를 반영하여 데이터의 차원을 축소한다. 입력 자료의 특징을 충분히 포함하면서 낮은 차원을 가지는 데이터를 이용한다면 분류를 위한 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 특징을 제거함으로써 분류 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소하고 이에 대한 효율성을 검증하기 위해 K-NN분류기를 이용하여 분류 정확도 측정을 수행하였다. 그 결과 주성분 분석을 이용하여 특징을 추출하고 분류율을 측정한 경우보다 평균 5% 높은 분류 정확율을 보였다.