대규모 인지 시스템을 위한 정성적 지식 모델의 개발
A Qualitative Knowledge Model for Large Scale Cognitive System
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초록
유연성과 광범위성을 갖는 대규모 인지 시스템의 구축을 위해서는 전문적인 지식 뿐 아니라 상식 수준의 지식을 포함한 대용량 지식베이스의 구축이 필수 불가결하다. 이를 위해서는 효율적인 지식 표현 및 추론 기법이 핵심적 역할을 하게 될 것이다. 본 논문에서는 정성적 지식 표현 및 추론 기법을 이미 구축된 범용의 대용량 Cyc 지식베이스와 접목하여, 일상의 상식적인 추론을 제공할 수 있는 인지 시스템을 소개한다. 본 시스템은 구현되어 여러 예제에 적용되어 그 실효성을 입증할 수 있었다.
Abstract
To develop a cognitive system with the flexibility and breadth of human, it's very important to construct a large scale knowledge base which include commonsense knowledge as well as expert knowledge. Efficient knowledge representation and reasoning techniques will play a key role for this. This paper introduce a cognitive system which is based on Cyc knowledge base and augmented with our work on qualitative and spatial representation and reasoning. Our system has been implemented and tested on various examples.
참고문헌 (11)
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- "Causal Model Progressions as a Foundation for Intelligent Learning Environments" (1990)
- "Qualitative Reasoning, CRC Hand-book of Computer Science and Engineering" (1996), CRC Press
- "Cyc: A Large-Scale Investment in Knowledge Infrastructure" (1995)
- "WordNet An Electronic Lexical Database (Eds.)" (1998), The MIT Press
- "FrameNet"
- "Companion Cognitive Systems: A step-towards human-level AI" (2004)
- "Sketching for Knowledge Capture: A Progress Report" (2002)
- "Theories of Comparative Analysis The MIT Press" (1990)
- "OpenCyc"
- "A Qualitative Reasoning about Mechanics and Fluids University of Illinois at Urbana-Champaign", illi(is) (1993)