인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
피인용 0
초록·키워드
AI 에이전트가 역참조한 값이 허용 범위와 단위, 항목 간 규칙을 지키는지 확정적으로 검증하는 계층은 기존 데이터 명세에 없다. 본 논문은 자연어 컨텍스트, 의미·타입 명세(JSON-LD), 검증 규칙(SHACL·JSON 스키마)의 세 계층으로 구성된 역참조 웹 자원 구조를 제안한다. 대기질 관측 데이터에서 규칙 계층 유무와 표현 방식을 달리한 6가지 조건을 통제 실험으로 비교하였다. JSON 스키마로 규칙을 제공한 조건은 정상 값 오탐률을 0.67에서 0.03으로 낮춰 판정 정확성에서 기준선을 유의하게 앞섰고, 극한값의 경고 구분은 두 방식 모두 기준선을 앞섰다(0.95·0.90 대 0). 반면 SHACL로 제공한 조건은 판정 정확성을 높이지 못하고 사전에 정한 비용 범위를 넘었으며, 관계형 정합과 명세 모순 검출에서는 이점이 없었다. 검증 도구의 자발적 호출은 드물어 이득은 형식으로 제공된 규칙 자체의 효과로 해석되며, 두 방식의 우열은 실험 에이전트의 문법 친숙도에 조건부다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
