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뉴로 심볼릭 기반 규칙 유도 및 추론 엔진을 활용한 지식 완성 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.11.1202
최근 지식 그래프의 불완전성 문제를 해결하기 위한 다양한 지식 완성 연구중 딥러닝 학습 방법과 로직 시스템의 장점을 결합한 NTP(Neural Theorem Prover)와 같은 연구가 기존 연구들에 비해 좋은 성능을 내고 있다. 하지만 NTP는 하나의 입력에 대한 예측 결과를 얻기 위해 지식 그래프의 모든 트리플이 연산에 관여하게 되므로 대용량 지식 그래프 처리에 한계가 있다. 본 논문에서는 NTP의 계산 복잡도 문제를 개선한 모델로부터 심볼의 벡터 표현을 학습하여 규칙을 유도하고, 추론 엔진을 사용하여 유도된 규칙으로부터 지식 추론을 수행할 수 있는 딥러닝 학습 방식과 로직 추론 방식의 통합시스템을 제안한다. 본 논문에서 사용한 규칙 생성모델의 규칙유도 성능 검증을 위해 NTP와 Nations, Kinship, UMLS 데이터 셋을 대상으로 유도된 규칙을 활용한 테스트 데이터 추론가능 여부를 비교하였으며, 대규모 지식그래프인 Kdata와 WiseKB를 사용한 실험에서는 추론 엔진을 통한 지식 추론 결과 실험에 사용된 지식 그래프에 비해 각각 Kdata는 30%, WiseKB는 95%증가된 지식 그래프를 얻을 수 있었다.
뉴로 심볼릭 기반 규칙 생성을 통한 지식 완성 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.4.425
지식 그래프는 실세계의 지식을 다양한 소스로부터 수집하여 구조화된 방식으로 표현한 것이다. 지식 그래프는 데이터들 간의 관계를 표현한 네트워크로서 인공지능 기술에 접목되어 다양하게 활용되고 있지만, 엔티티 또는 엔티티 사이의 링크가 누락되어 지식의 불완전성에 대한 문제가 존재한다. 이러한 문제 해결을 위해 자동 지식 완성 기법 연구가 중요하게 요구되며, 임베딩 기법을 사용하거나 딥러닝을 활용한 연구와 온톨로지를 이용한 심볼릭 규칙 추론을 통한 지식 완성 수행과 같은 다양한 연구들이 진행되었다. 이러한 방식을 통해 효율적으로 자동 지식 완성을 수행하지만 딥러닝 방식은 데이터 기반의 처리방식으로 인해 대량의 학습 데이터가 요구되며, 결과에 대한 설명이 불가능한 문제점이 있다. 그리고 온톨로지 기반의 방식은 전문가에 의해 정의된 온톨로지 및 규칙이 필요하다는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 뉴로 심볼릭 방식을 이용하여 데이터에 내포된 규칙을 명시적으로 추출하여 자동 지식 완성방법을 제안한다. 규칙 추출을 위해 심볼릭 방식의 단일화(unification) 기반의 릴레이션 임베딩 경로를 구현하고, 이에 대한 손실 함수를 정의하여 자동으로 규칙을 생성한다. 기존의 임베딩 기법에 비하여 뉴로 심볼릭 방식은 속도와 성능이 더 우월함을 보여준다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위해 Nations, UMLS, Kinship 데이터 셋을 대상으로 최신 지식 완성 연구와 비교 실험을 진행하였으며, 학습 시간이 크게 감소했고, 평균적으로 성능이 37.5%p 증가한 것을 확인하였다.
지각 정보를 활용한 이벤트 연산 기반 고령자 생활패턴 인지 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.11.1149
본 논문은 고령자의 주거 공간에서 획득될 수 있는 일상 행동 정보로 표현된 지각 정보를 바탕으로 행위 의도를 통해 고령자의 생활패턴을 인지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 고령자의 각 행위 의도와 관련된 행동, 자세 정보로 표현된 온톨로지를 기반으로 지각정보를 입력받아, 이벤트 연산(event calculus)을 수행하여 고령자의 행위 의도를 파악한다. 파악된 행위 의도를 기반으로 행위 의도의 빈도 및 패턴 분석을 통해 고령자의 생활패턴을 인지한다. 실제 고령자의 주거지안의 공간에서 발생하는 일상 행위 의도는 복합적으로 발생하며, 복합적으로 발생하는 행위 의도를 인지하기는 어렵기 때문에 이를 통한 생활패턴의 인지에 한계점을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 일상 행동 정보로 표현된 지각 정보에 대한 온톨로지를 구성하고, 이벤트 연산기반 추론을 통해 행위 의도 인지를 위한 추론을 수행한다. 본 논문에서 제안한 기법을 평가하기 위해 행위 의도가 기록된 지각정보를 기반으로 행위의도 인지 실험을 수행한 결과 84%의 정밀도와 85%의 재현율을 보였다.
무인기와 주변 개체간의 위협 관련 관계추론을 통한 무인기 상황인지 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.2.141
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.
지식 베이스 임베딩을 활용한 지식 완성 모델링 기법
최현영, 홍지훈, 이완곤, 바트셀렘, 전명중, 박현규, 박영택
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.9.895
최근 웹 데이터를 기반으로 자동적으로 지식베이스를 구축하는 방법들이 연구되고 있지만, 웹데이지터의 불완전성으로 인해 일부 데이터가 누락되거나 다른 데이터와의 연결이 부족한 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 연구들은 자연어 임베딩을 기반으로 인공 신경망을 통해 학습하는 방법들을 제안했다. 하지만 실제로 사용되는 많은 지식베이스의 경우 자연어 말뭉치가 존재하지 않아 엔티티 임베딩에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지식 베이스의 RDF 데이터를 문장 형태의 RDF-Sentence로 변환 후 임베딩에 사용하여 단어 벡터를 생성하고 신경망을 사용하는 지식 완성 기법을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위해 트리플 분류 실험을 진행했다. 기존 NTN 모델과 비교 실험을 수행하였고, 기존 연구보다 평균적으로 15% 높은 정확도를 얻었다. 또한, 한국어 최대 지식 베이스인 WiseKB 지식 베이스에 적용하여 88%의 정확도를 얻었다.
생활 패턴 인지를 위한 이벤트 연산 기반 예측 모델 학습 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.5.466
기계 학습 알고리즘의 발전에 따라 다양한 영역의 데이터에 대한 분석 및 결과를 예측하는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존의 데이터 의존적인 기계 학습 기반의 의도 인지 방법론은 노이즈 처리에 대한 어려움이 존재하고, 복합적으로 발생할 수 있는 행위 의도에 대한 인지에서 한계점을 가진다. 본 한계점을 극복하기 위해 본 논문에서는 이벤트 연산(Event Calculus)을 기반으로 3단계의 행위 의도인지 방법론을 제안한다. 첫 번째 단계는 시퀀스 데이터가 어떤 의도인지를 판별하는 의도 추론 단계이다. 두 번째 단계는 새롭게 추론된 행위 의도를 기반으로 이전부터 유지됐던 행위 의도와의 병행 가능 여부를 판단하는 충돌 해결(Conflict Resolution) 단계이다. 마지막으로 많은 노이즈로 인해 발생되는 오류를 추론된 행위 의도들에 반영하는 노이즈 감소(Noise Reduction) 단계로 진행된다. 이벤트 연산 기법에 대한 성능 평가를 위해 실제 수집한 데이터를 재구축한 혼합 가우시안 모델과 휴리스틱 규칙 기반의 범용 데이터 생성 기법을 제안한다. 5개의 의도로 이루어진 약 13시간의 시퀀스 데이터 300개를 사용하여 이벤트 연산의 성능을 측정하였고, 각 의도에 대해 이벤트 연산의 예측 결과와 실제 확률 모델이 평균 89.3%의 일치
도를 보였다.
순환신경망 기반의 사용자 의도 예측 모델
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.4.360
기계 학습 모델 구축을 통한 인간의 의도 예측은 기존에도 제공되어 왔으나, 특정 행위가 발생하는 시점으로부터 먼 과거의 정보를 반영한 의도 예측이 어렵다는 단점이 존재했다. 이 문제점의 극복을 위해, 본 논문에서는 순환 신경망(RNN – Recurrent Neural Network) 기반의 행위 의도 예측 모델 학습 기법을 제안한다. 순환 신경망 모델은 시계열(Time-Series) 데이터의 패턴을 분석하여 과거의 시점이 반영된 예측 결과를 생성한다. 본 논문이 제안하는 순환 신경망 기반의 의도 예측 모델은 시간, 공간, 행위, 물체, 의도로 구성된 생활 데이터 시퀀스를 바탕으로 사용자의 의도를 예측할 수 있도록 학습된다. 순환 신경망의 각 노드는 의도 예측 모델이 먼 과거의 데이터 시퀀스를 고려하여 의도를 예측 할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) Cell로 구성하였다. 순환 신경망 기반의 의도 예측 모델의 성능 평가를 위해, 본 논문에서는 행위 의도에 대한 가중치 그래프 기반 데이터 생성기를 구축하여 실제 실내에서 발생하는 인간 활동에 가까운 데이터를 자동으로 생성하여 실험에 사용했다. 총 23,000개의 데이터가 의도 모델 학습과 검증에 사용되었으며, 학습된 모델의 의도 예측 정확도 측정 실험을 한 결과로 평균 90.52%의 예측 정확도를 보였다.
SWAT: 분산 인-메모리 시스템 기반 SWRL과 ATMS의 효율적 결합 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.2.113
최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.
Extracting Rules from Neural Networks with Continuous Attributes
Batselem Jagvaral, Wan-Gon Lee, Myung-joong Jeon, Hyun-Kyu Park, Young-Tack Park
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.1.22
지난 수십 년 동안 인공 신경망은 음성 인식에서 이미지 분류에 이르기까지 수많은 분야에서 성공적으로 사용되었다. 그러나 인공 신경망은 특정 결론이 어떻게 도출되었는지 알 필요가 있음에도 불구하고 이러한 결과를 설명할 수 있는 능력이 부족하다. 대부분의 연구는 신경망에서 이진 규칙을 추출하는데 초점을 맞추고 있지만, 기계 학습 응용 프로그램에 사용되는 데이터는 연속된 값이 포함되어 있기 때문에 실용적이지 않은 경우가 있다. 이러한 격차를 줄이기 위해 본 논문에서는 연속된 값이 포함된 데이터로부터 학습된 신경망에서 논리 규칙을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 초평면 기반 선형 분류기를 사용하여 입력 및 은닉 층 사이에서 학습된 가중치로부터 규칙을 추출하고, 비선형 분류 규칙을 생성하기 위해 은닉 층과 출력 층에서 학습된 이진 규칙과 분류기를 결합한다. 비선형 연속값으로 구성된 여러 데이터셋을 대상으로 진행한 실험에서 제안하는 방법이 논리적 규칙을 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.
미디어 분류를 위한 온톨로지 스키마 자동 생성
UCC와 SNS 등을 통해 개인 미디어가 다양한 방식으로 생성됨에 따라 미디어를 분석하고 인지하는 기술에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 객체 인지의 수준이 향상되었다. 그 결과 기존의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용한 추론 방식과 달리 미디어에서 인지되는 객체를 활용하는 영상 분류 추론 연구가 수행되고 있다. 하지만 추론을 위한 미디어 온톨로지 모델링을 사람이 직접 수행해야 하기 때문에 많은 시간과 비용이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 미디어 분류를 위한 온톨로지 스키마 모델링의 자동화 방법을 제안한다. 영상에서 인지되는 객체의 빈도에 따른 OWL-DL 공리의 특성을 고려하여 온톨로지 모델 생성의 자동화 방안에 대하여 설명한다. 유튜브에서 수집한 15가지의 카테고리에 대한 영상으로부터 온톨로지 모델을 자동 생성하여 추론을 통해 미디어 분류의 정확도에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과 15가지 영상 이벤트의 행위 약 1500개에 대하여 영상 분류를 수행한 결과, 86%의 정확도를 얻었고, 온톨로지 모델링의 자동화 방법에 대한 타당한 성능을 보였다.
