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지식 베이스 시스템에서의 처리 방법으로서, 복수의 학습 데이터를 기반으로 변환 함수를 학습하여 학습 데이터를 의미 공간의 벡터인 의미 벡터로 변환하는 의미 공간 학습을 수행하는 단계;상기 의미 공간 학습에 따라 획득되는 의미 벡터들을 기반으로 관계 함수를 학습하여 상기 의미 벡터들 간의 관계를 획득하는 관계 지식 학습을 수행하는 단계; 및상기 획득되는 관계를 그래프 지식 - 상기 그래프 지식은 상기 관계를 에지로 하고 상기 관계에 대응하는 의미 벡터를 노드로 함 - 으로 변환하는 단계를 포함하고, 상기 지식 베이스 시스템은 상기 학습 데이터를 저장하고 관리하는 학습 데이터 계층, 상기 의미 공간 학습에 따라 획득된 의미 벡터인 의미 공간 지식을 저장하고 관리하는 의미 공간 계층, 그리고 상기 관계 지식 학습에 따라 획득된 그래프 지식을 저장하고 관리하는 그래프 지식 계층을 포함하는, 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 의미 공간 학습에 사용된 학습 데이터, 변환 함수 그리고 획득된 의미 벡터를 매핑하는 의미 공간 지식 메타데이터를 생성하는 단계; 및상기 관계 지식 학습에 사용된 의미 벡터, 관계 함수 그리고 관련된 그래프 지식을 매핑하는 그래프 지식 메타데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고,상기 학습 데이터에 관련된 메타데이터와 상기 의미 공간 지식 메타데이터 그리고 상기 그래프 지식 메타데이터를 기반으로, 상기 학습 데이터 계층, 상기 의미 공간 계층 그리고 그래프 지식 계층간의 탐색 및 연계가 이루어지는, 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 학습 데이터는 이미지, 음성 중 적어도 하나를 포함하는 멀티모달 데이터인, 처리 방법
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제1항에 있어서,추론 요청에 따라 상기 지식 베이스 시스템의 계층별로 추론을 수행하는 단계를 더 포함하고,상기 추론을 수행하는 단계는, 상기 그래프 지식 계층에 포함되는 그래프 지식을 기반으로 하는 제1 추론을 수행하는 단계;상기 의미 공간 계층에 포함되는 의미 공간 지식을 기반으로 제2 추론을 수행하는 단계; 및상기 학습 데이터 계층에 포함되는 학습 데이터를 기반으로 제3 추론을 수행하는 단계중 적어도 하나를 포함하는, 처리 방법
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제4항에 있어서,상기 제1 추론에 대한 신뢰도, 상기 제2 추론에 대한 신뢰도 그리고 상기 제3 추론에 대한 신뢰도를 각각 상이하게 부여하고, 상이한 신뢰도들을 기반으로 상기 제1 추론의 결과, 상기 제2 추론의 결과 그리고 상기 제3 추론의 결과를 기반으로 최종적인 추론 결과를 획득하는 단계를 더 포함하는, 처리 방법
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제4항에 있어서,상기 추론을 수행하는 단계는 복수의 도메인별로 병렬적으로 추론을 수행하는, 처리 방법
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제4항에 있어서,상기 추론을 수행하는 단계는 설정되는 추론 깊이에 따라 상기 제1 추론을 수행하는 단계, 상기 제2 추론을 수행하는 단계 그리고 상기 제3 추론을 수행하는 단계 중 적어도 하나를 선택적으로 수행하는, 처리 방법
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제4항에 있어서,상기 추론을 수행하는 단계는 설정되는 시간에 따라 상기 제1 추론을 수행하는 단계, 상기 제2 추론을 수행하는 단계 그리고 상기 제3 추론을 수행하는 단계 중 적어도 하나를 선택적으로 수행하는, 처리 방법
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제4항에 있어서,상기 추론을 수행하는 단계는, 입력되는 학습 데이터나 입력되는 사실 정보를 기반으로 다계층 지식 추론을 통해 새로운 지식을 생성하는 단계를 포함하는, 처리 방법
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제9항에 있어서,상기 새로운 지식을 생성하는 단계는, 입력되는 학습 데이터에 대해, 상기 학습 데이터 계층에서 유사한 학습 데이터를 찾고, 상기 의미 공간 계층에서 상기 유사한 학습 데이터에 대응하는 의미 벡터와 이에 대한 변환 함수를 추출하는 단계;상기 추출된 의미 벡터에 대한 관계 함수를 기반으로 예측 추론을 수행하여 새로운 관계를 추론하는 단계; 및상기 추론된 새로운 관계에 대한 그래프 지식을 생성하여 상기 그래프 지식 계층에 저장하는 단계를 포함하는, 처리 방법
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제9항에 있어서,상기 새로운 지식을 생성하는 단계는, 입력되는 사실 정보를 기반으로 이전 예측 추론 결과를 검증하는 단계;상기 검증 결과를 기반으로 상기 추론 결과에 대응하는 관계 함수를 수정하는 단계; 상기 수정된 관계 함수를 기반으로 예측 추론을 수행하여 새로운 관계를 추론하는 단계; 및상기 추론된 새로운 관계에 대한 그래프 지식을 생성하여 상기 그래프 지식 계층에 저장하는 단계를 포함하는, 처리 방법
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데이터를 입력받도록 구성된 인터페이스 장치;지식 정보를 저장하도록 구성된 저장 장치; 및상기 데이터를 기반으로 지식 베이스를 형성하도록 구성된 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는 상기 인터페이스 장치를 통해 입력되는 복수의 학습 데이터를 기반으로 변환 함수를 학습하여 학습 데이터를 의미 공간의 벡터인 의미 벡터로 변환하는 의미 공간 학습을 수행하도록 구성된 의미 공간 학습부; 및상기 의미 공간 학습에 따라 획득되는 의미 벡터들을 기반으로 관계 함수를 학습하여 상기 의미 벡터들 간의 관계를 획득하는 관계 지식 학습을 수행하도록 구성된 관계 지식 학습부를 포함하고, 상기 관계 지식 학습부는 추가적으로, 상기 획득되는 관계를 그래프 지식 - 상기 그래프 지식은 상기 관계를 에지로 하고 상기 관계에 대응하는 의미 벡터를 노드로 함 - 으로 변환하도록 구성되는, 다계층 지식베이스 시스템
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제12항에 있어서,상기 저장 장치는 상기 학습 데이터를 저장하고 관리하는 학습 데이터 계층을 저장하도록 구성된 학습 데이터 저장부;상기 의미 공간 학습에 따라 획득된 의미 벡터인 의미 공간 지식을 저장하고 관리하는 의미 공간 계층을 저장하도록 구성된 의미 공간 지식 저장부; 및상기 관계 지식 학습에 따라 획득된 그래프 지식을 저장하고 관리하는 그래프 지식 계층을 저장하도록 구성된 그래프 지식 저장부를 포함하는, 다계층 지식베이스 시스템
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제13항에 있어서,상기 프로세서는, 학습 데이터에 관련된 학습 데이터 메타데이터를 생성하고, 상기 의미 공간 학습에 사용된 학습 데이터, 변환 함수 그리고 획득된 의미 벡터를 매핑하는 의미 공간 지식 메타데이터를 생성하며, 상기 관계 지식 학습에 사용된 의미 벡터, 관계 함수 그리고 관련된 그래프 지식을 매핑하는 그래프 지식 메타데이터를 생성하도록 구성된 지식 요소 관리부를 더 포함하고, 상기 학습 데이터메타데이터, 상기 의미 공간 지식 메타데이터 그리고 상기 그래프 지식 메타데이터를 기반으로, 상기 저장 장치에 저장되는, 학습 데이터 계층, 상기 의미 공간 계층 그리고 그래프 지식 계층간의 탐색 및 연계가 이루어지는, 다계층 지식베이스 시스템
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제13항에 있어서,상기 프로세서는 추론 요청에 따라 상기 지식 베이스 시스템의 계층별로 추론을 수행하도록 구성된 추론 처리부를 더 포함하고,상기 추론 처리부는, 상기 그래프 지식 계층에 포함되는 그래프 지식을 기반으로 하는 제1 추론을 수행하는 동작;상기 의미 공간 계층에 포함되는 의미 공간 지식을 기반으로 제2 추론을 수행하는 동작; 및상기 학습 데이터 계층에 포함되는 학습 데이터를 기반으로 제3 추론을 수행하는 동작중 적어도 하나를 수행하도록 구성되는, 다계층 지식베이스 시스템
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제15항에 있어서,상기 추론 처리부는 추가적으로, 상기 제1 추론에 대한 신뢰도, 상기 제2 추론에 대한 신뢰도 그리고 상기 제3 추론에 대한 신뢰도를 각각 상이하게 부여하고, 상이한 신뢰도들을 기반으로 상기 제1 추론의 결과, 상기 제2 추론의 결과 그리고 상기 제3 추론의 결과를 기반으로 최종적인 추론 결과를 획득하는 동작을 수행하도록 구성되는, 다계층 지식베이스 시스템
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제15항에 있어서,상기 추론 처리부는 도메인별로 추론을 수행하도록 구성되는 복수의 예측 추론기를 포함하고,상기 복수의 예측 추론기는 병렬적으로 추론을 수행하도록 구성되는, 다계층 지식베이스 시스템
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제15항에 있어서,상기 추론 처리부는, 설정되는 추론 깊이과 설정되는 시간 중 적어도 하나에 따라, 상기 제1 추론을 수행하는 동작, 상기 제2 추론을 수행하는 동작 그리고 상기 제3 추론을 수행하는 동작 중 적어도 하나를 선택적으로 수행하도록 구성되는, 다계층 지식베이스 시스템
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제15항에 있어서,상기 추론 처리부는, 입력되는 학습 데이터나 입력되는 사실 정보를 기반으로 다계층 지식 추론을 통해 새로운 지식을 생성하도록 구성되는, 다계층 지식베이스 시스템
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제15항에 있어서,상기 추론 처리부는, 상기 제1 추론을 수행하는 동작 수행시, 상기 제1 추론에 따라 복수의 관계 함수에 대한 추론을 진행하고 이 결과에 가중치를 두어 새로운 지식을 추론하도록 구성되거나, 또는, 상기 제2 추론을 수행하는 동작 수행시, 상기 제2 추론에 따라 의미 공간에서 유효한 지식의 의미 벡터와 유사한 의미 벡터로 추론을 진행하고 이 결과에 가중치를 두어 새로운 지식을 추론하도록 구성되거나, 또는 상기 제3 추론을 수행하는 동작 수행시, 상기 제3 추론에 따라 학습데이터 간의 유사도를 이용하여 유사한 학습데이터와 연결된 관계 함수를 이용한 추론을 진행하고 이 결과에 가중치를 두어 새로운 지식을 추론하도록 구성되는, 다계층 지식베이스 시스템
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