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자료유형
학술저널
저자정보
안홍섭 (숭실대학교) 노희섭 (숭실대학교) 민창우 (한국 IBM 소프트웨어 연구소) 김명원 (숭실대학교)
저널정보
한국인지과학회 인지과학 인지과학 제9권 제3호
발행연도
1998.9
수록면
7 - 17 (11page)

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기존의 기호주의적 인공지능 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의적 표현 체계가 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못하기 때문이다. 본 연구팀에서는 실어증과 프라이밍 현상에 대한 연구를 통해 인간의 기억 및 회상 메커니즘의 근본적인 특징인 개념 간의 유사성과 연관성을 이용해 경직성 문제를 해결하고 유연한 추론을 수행하는 연결주의적 의미망을 제안하였다.
그러나 연결주의적 의미망은 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하는 데 어려움이 있었다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의적 표현 체 계와 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의적 학습모델인 신경망을 결합 한 하이브리드 지식 표현 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 지식 표현 구조의 타당성을 보인다.

목차

요약
1. 서론
2. CSN
3. 지식 표현 구조 및 추론 과정
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
부록

참고문헌 (0)

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