클러스터 중심 왜곡 저감을 위한 클러스터링 기법

정혜천(Hye C. Jeong),서석태(Suk T. Seo),이인근(In K. Lee),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.3

클러스터링은 주어진 임의의 데이터 중에서 유사한 성질을 지닌 데이터를 복수개의 그룹으로 조직화하는 기법이다. 이를 위해 K-Means, Fuzzy C-Means(FCM), Mountain Method(MM) 등과 같은 많은 기법들이 제안되었고 또한 널리 사용되어 지고 있다. 그러나 이러한 기법들은 초기값에 따라 클러스터링 결과가 크게 달라지는 단점이 있다. 특히 가장 널리 사용되는 FCM 기법은 잡음 데이터에 취약하며, 주어진 입력 데이터의 클러스터 내부분산을 최소화 하는 방법을 사용하기 때문에 클러스터링 중심의 왜곡 현상이 발생한다. 본 논문에서는 데이터 가중치에 근거한 비례적 근접데이터 병합을 통하여 클러스터 중심 왜곡을 저감하며 초기값에 영향을 받지 않는 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 FCM으로 얻어진 클러스터 중심과 제안기법을 적용하여 얻어진 클러스터 중심에 대한 비교 검토를 통하여 제안기법의 효용성을 확인한다. Clustering is a method to classify the given data set with same property into several classes. To cluster data, many methods such as K-Means, Fuzzy C-Means(FCM), Mountain Method(MM), and etc, have been proposed and used But the clustering results of conventional methods are sensitively influenced by initial values given for clustering in each method. Especially, FCM is very sensitive to noisy data, and cluster center distortion phenomenon is occurred because the method dose clustering through minimization of within-clusters valiance. In this paper, we propose a clustering method which reduces cluster center distortion through merging the neal-est data based on the data weight, and not being influenced by initial values. We show the effectiveness of the proposed through experimental results applied it to various types of data sets, and comparison of cluster centers with those of FCM.

패턴분류를 위한 온톨로지 기반 퍼지 분류기

이인근(In K. Lee),손창식(Chang S. Son),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.6

최근, 패턴분류에 온톨로지를 이용하려는 연구가 다양한 분야에서 시도되고 있다. 그러나 대부분의 이러한 연구에서는 패턴분류 관련 지식을 표현한 온톨로지지가 패턴분류 과정에서 단순히 참조되는 수준에 머물고 있다. 본 논문에서는 퍼지 규칙기반 분류기를 확장한 온톨로지 기반 퍼지 분류기를 제안한다. 이를 위해 퍼지규칙 기반 패턴분류 방법을 개념화하여 온톨로지를 구성하고, 패턴분류를 위한 온톨로지 추론 규칙을 생성한다. 그리고 IRIS 데이터집합의 패턴분류 실험을 통해 온톨로지 기반 퍼지 분류기의 타당성을 보인다. Recently, researches on ontology-based pattern classification have been tried out in many fields. However, in most of the researches, the ontology which represents the knowledge about pattern classification is just referred during the processes of the pattern classification. In this paper, we propose ontology-based fuzzy classifier for pattern classification which is extended from the fuzzy rule-based classifier. In order to realize the proposed classifier, we construct an ontology by conceptualizing the method of fuzzy rule-based pattern classification and generate ontology inference rules for pattern classification. Lastly, we show the validity of the proposed classifier through the experiment of pattern classification on the Fisher's IRIS dataset.

내부 객체 정보를 이용한 온톨로지 기반의 객체 영상 인식

이인근(In K. Lee),서석태(Suk T. Seo),석지권(Jikwon Seok),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.6

객체 영상에서 색, 모양과 같은 특징은 객체의 특성을 명확하게 표현하지 못한다. 따라서 제한된 특징 정보는 객체 영상인식의 애매성을 야기한다. 최근에는 객체 인식에서의 애매성을 줄이기 위해 지식베이스에 기반한 영상의 인식에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 영상은 수치적 정보로 표현되고 지식베이스는 개념적 정보로 표현되어 영상과 지식 베이스의 결합이 쉽지 않다. 본 논문에서는 영상과 지식베이스의 정보 표현의 차이를 줄이기 위해 온톨로지를 이용하여 지식베이스를 구성한다. 그리고 내부 객체 정보를 이용하여 객체 영상 인식 과정에서의 애매성을 줄이는 객체 영상 인식 방법을 제안한다. 또한, 과일 영역에서의 객체 영상 인식 실험을 통해 제안한 방법의 효용성을 확인한다. Since the features in object-images such as color and shape cannot clearly express the characteristic of objects, those features lead to vagueness of object-image recognition. Recently there have been studied on object-image recognition based on knowledge base in order to reduce the vagueness. However, because images are represented by numerical information but knowledge bases are represented by conceptual information, combining two kinds of information is difficult. In this paper, we compose knowledge base by using ontology to reduce the gap between the two kinds of information, and propose a method for object-image recognition to reduce the vagueness by using information on inner-object. Moreover, we confirm the usefulness of the proposed method through the experiments on object-image recognition in fruit domain.

온톨로지 구축 시스템

이인근(In K. Lee),황동삼(Dosam Hwang),권순학(Soon H. Kwon) 한국정보과학회 언어공학연구회 2006 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2006 No.10

지식표현의 도구로서 온톨로지 사용이 증가함에 따라 온톨로지를 구축하기 위한 온톨로지 구축 도구들도 다양하게 개발되고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 구축 도구들은 개념화(conceptualization)한 지식을 개념화 하는 과정에서, 온톨로지의 특성에 따라 적절한 온톨로지 구축을 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 특정분야의 전문가 또는 비전문가가 언어자원을 기반으로 지식을 개념화하고 형식화하여 온톨로지를 구축하는 온톨로지 구축 시스템(Ontology Construction System)을 제안한다. 제안한 시스템을 구현하고, 구현한 시스템을 활용한 실제 온톨로지 구축 실험을 통해 OntoCS가 온톨로지를 구축함에 있어서 능률을 높임을 알 수 있었다.

러프집합을 이용한 자율주행 로봇 위치인식의 애매성 축소

이인근(In K. Lee),손창식(Chang S. Son),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.4

본 논문에서는 로봇이 획득한 정보가 내포하는 ‘장애물의 존재성’과 ‘장애물 사이의 연결성’이 위치인식에 효과적으로 사용될 수 있음을 러프집합을 이용하여 확인한다. 그리고 두 속성을 이용하여 위치인식의 애매성을 줄이고, 신뢰할 수 없는 환경 정보에서도 로봇의 위치 판단이 가능한 위치인식 방법을 제안한다. 로봇이 환경 정보를 축소하여 구성한 지도만으로도 목표점까지 이동하는 것을 모의실험을 통해 확인하였다. In this paper, we confirm that the two properties, 'existence of obstacles' and 'connectivity between obstacles', involved in information acquired by a robot can be used efficiently for location recognition of the robot by using rough sets. Moreover, we propose a method which can reduce ambiguity of the location recognition by applying the properties and recognize the robot's location with distrustful information of the environment where the robot moves. We confirmed it through computer simulation that a robot moves to a goal with only the map containing not enough information on the real environment.

온톨로지에 기반한 지능형 에이전트의 설계

이인근(In K. Lee),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.3

최근 온톨로지를 이용하여 지능형 에이전트의 지능을 구현하는 연구가 주목을 받고 있다. 그러나 온톨로지로 구현한 지능을 효과적으로 사용하기 위해서는 지능의 활용 목적에 적합한 온톨로지 모델의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 지능형 에이전트가 특정 사건을 인식하고 반응하는 과정을 단계별로 표현한 ‘지능형 에이전트의 인지 사이클’을 정의한다. 그리고 온톨로지 기반의 지능형 에이전트를 설계하고, 온톨로지 추론을 통한 지능형 에이전트의 상태 변화, 감정 표현, 지능 확장이 가능한 온톨로지 모델을 제안한다. 또한, Helen이라는 지능형 에이전트를 구현하여 주변 환경과 상황에 따른 내부 상태의 변화를 확인하고 지능 확장의 용이성을 보인다. The realization of intelligence by using ontology is getting attention recently. However, it is necessary to design ontology models suitable to their purpose in order to use efficiently the intelligence realized by ontology. In this paper, we define a cognition cycle for intelligent agents representing a process that the intelligent agents recognize an event and react to it. Moreover, we design an ontology-based intelligent agent, and propose an ontology model that is possible to change the agent's states, to express its emotions, and to expand its intelligence through ontological inference. Finally, we develop an intelligent agent named Helen, confirm the change of her inner states according to the environment and situation, and show the easiness of the extension of her intelligence.

온톨로지에 기반한 자율주행 로봇의 제어

이인근(In K. Lee),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.1

본 논문에서는 온톨로지에 기반한 자율주행 로봇의 제어 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온톨로지를 단순히 정보의 체계적인 저장소로 이용하는 것에서 벗어나 온톨로지 추론을 통해 로봇을 제어한다. 즉, 로봇이 감지한 장애물 정보를 온톨로지로 표현하고, 온톨로지 추론을 통해 주변 상황에 따른 로봇의 행동계획과 로봇의 제어를 수행한다. 그리고 차동구동형 로봇을 제작하고, 실제 환경에서의 로봇 주행 실험을 통해 제안한 방법의 효용성을 보인다. In this paper, we propose a method of ontology-based control of autonomous robots. Advancing one step further from using ontology as a hierarchical storage of information, the proposed method shows how to control robots through ontology inference. That is, the information on obstacles detected by robots is represented as an ontology, and robots' action planning and control are performed according to robots' surroundings through ontology inference. We make a differentially driven robot and illustrate the effectiveness of the proposed method via the experiment of the robot's navigation in real environment.

지식기반 의미 메타 검색엔진

이인근(In K. Lee),손세호(Seo H. Son),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회논문지 Vol.14 No.6

웹으로부터 사용자가 원하는 정보에 잘 부응하는 정보를 추출하는 것은 검색엔진이 갖추어야 할 기본적 요소라 할 수 있다. 그러나, 질의어와의 패턴 매칭 방식에 의존하는 기존의 대부분의 검색엔진은 질의어가 갖는 애매성으로 인하여 사용자의 요구에 부합하는 검색결과를 제공하기가 쉽지 않다는 단점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 5가지 과정, 즉, (ⅰ) 질의어 형성, (ⅱ) 질의어 확장, (ⅲ) 검색, (ⅳ) 순위 재생성 및 (ⅴ) 지식베이스로 구성되는 지식기반 의미 메타 검색엔진의 기본 구조를 제안한다. 영어로 구현된 웹 문서에 대한 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 지식기반 의미 메타 검색엔진이 기존의 검색엔진(구글)을 사용하여 얻은 결과보다 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있었다. Retrieving relevant information well corresponding to the user's request from web is a crucial task of search engines. However, most of conventional search engines based on pattern matching schemes to queries have a limitation that is not easy to provide results corresponding to the user's request due to the uncertainty of queries. To overcome the limitation, in this paper, we propose a framework for knowledge-based semantic meta-search engines with the following five processes: (ⅰ) Query formation, (ⅱ) Query expansion, (ⅲ) Searching, (ⅳ) Ranking recreation, and (ⅴ) Knowledge base. From simulation results on english-based web documents, we can see that the proposed knowledge-based semantic meta-search engine provides more correct and better searching results than those obtained by using the Google.

온톨로지 구축 프로세스와 시스템

이인근(In K. Lee),서석태(Suk T. Seo),정혜천(Hye C. Jeong),황도삼(Dosam Hwang),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.6

컴퓨터를 활용한 지식과 정보 처리를 위해 온톨로지를 구축하고 활용하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 개발 방법 및 온톨로지 구축 도구는 온톨로지 개발 목적에 따라 제한적인 부분에서 연구되어 사용되고 있다. 그러므로 개발하려는 온돌로지 특성에 따른 적절한 온톨로지 구축 프로세스와 도구가 필요하다. 본 논문에서는 특정 분야의 비전문가가 언어 자원으로부터 지식을 개념화하고, 개념을 형식화하여 온톨로지를 구축할 수 있는 온톨로지 구축 프로세스(Ontoprocess)를 제안한다. 그리고 다수의 온툴로지 구축자가 동시에 온톨로지 구축 작업을 행할 경우 i)지식의 개념화 과정에서 동일한 개념을 중복 정의하거나 ii)개념의 형식화 과정에서 형식언어와 도구사용법의 이해 부족으로 인해 온톨로지 구축 능륜이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문재를 해결하기 위해 메타 온톨로지를 이용한 다중 온톨로지 구축 프로세스(OntoMProcess)를 제안한다. 제안한 프로세스에 기반한 온톨로지 구축 시스템 (OntoCS)을 개발하고, 실제 온톨로지 구축 실험을 통하여 제안한 프로세스와 시스템의 효율성을 확인한다. 그리고 온톨로지 구축 과정에서 발견된 문제점 및 이에 대한 해결 방안을 제시한다. Numbers of research on ontology construction and its application are being done for knowledge and information processing using computers. But, the current ontology development methods and ontology construction tools are using in restricted field on propose. Therefore, proper ontology development processes and ontology construction tools on ontology characteristic are needed. In this paper, we propose ontology construction process(OntoProcess) that non-experts in specific field are able to construct ontology through conceptualization of knowledge and formalization of concepts from language resource. Beside, some problems may be occurred while numbers of people are working together to construct ontology: i)duplicated concept definition in conceptualization process of knowledge and ii)decreasing efficiency of ontology construction by short understanding about formal language and tool operation in formalization process. To solve the problems, we propose an ontology construction process for multiple developers (OntoMProcess) using meta ontology. We develop an ontology construction systerm(OntoCS) based on proposed processes, and we show the efficiency of proposed processes and system from ontology construction experiment.

씨앗 용어 피드백 관련 검색에 근거한 온톨로지 구축

이인근(In K. Lee),황도삼(Dosam Hwang),권순학(Soon H. Kwon) 한국정보과학회 언어공학연구회 2006 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2006 No.10

컴퓨터를 활용한 지식과 정보의 고도 처리를 위해 온톨로지를 구축하고 활용하려는 요구가 강해지고 있다. 이런 요구에 부흥하여 온톨로지의 구축 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 구축 이론과 온톨로지 개발 도구가 실제 구현 목적과 사례에 따라 제한적인 부분에서 개발되어 사용되고 있다. 그러므로 구축하고자 하는 분야의 온톨로지에 맞는 적절한 구축 프로세스와 도구가 필요하다. 분야 온톨로지(domain ontology)를 구축함에 있어 특정 분야의 전문가 또는 비전문가가 언어자원으로부터 지식을 개념화(conceptualization), 형식화(formalization)하여 온톨로지를 구축할 수 있도록 분야 관련 언어자원에 근거하여 온톨로지를 구축할 수 있는 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcessl))를 제안한다. 그리고, 다수의 온톨로지 구축자가 동시에 같은 분야의 온톨로지를 구축할 경우, 개념화 과정에서 서로 다른 구축자가 동일한 개념을 중복 정의하거나, 형식화 과정에서 형식언어 이해 부족으로 인한 구축 능률 저하 문제가 발생할 수 있다. 이를 위해 메타 온톨로지(meta ontology)를 이용하여 다중 온톨로지를 구축할 때 발생하는 문제를 해결하는 다중 온톨로지 구축 프로세스를 제안한다. 현재 이 프로세스에 근거하여 온톨로지 구축 시스템 (OntoCS2))을 개발하였고, 국가 IT 온톨로지 인프라 기술 개발 프로젝트에서 IT분야 온톨로지의 개발에 활용되고 있다.