• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.201-225
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• 2017

본 연구에서는 FRBRoo 분석을 바탕으로 FRBR 시리즈 개념모형을 확장하고 개선하기 위한 방안을 제시하고자 했다. FRBRoo는 CIDOC CRM과 연계된 플러그인 온톨로지다. FRBR 모형을 대체하는 것이 아니라 박물관 분야와의 협력을 위해 개발된 것이다. 연구 과정에서 FRBR 시리즈 모형이 IFLA LRM으로 통합 개정되었다. 이에 LRM에 대한 분석도 추가하였다. 서지 정보가 도서관의 업무와 이용자를 지원해야 한다면, 도서관이 당면한 새로운 과제를 지원하기 위해 서지정보를 분석하는 방식도 개선되어야 할 것이다. 이를 위해서는 시간과 관련된 이벤트 개념이 서지정보의 모델링에 반영되어야 한다. 또한 서지정보의 구축과 교환 단위를 서지레코드보다 더 작은 단위나 더 큰 단위로도 확대해야 하며, FRBRoo를 서지정보의 공유를 위한 외부와의 연계 통로로 활용하는 것이 바람직하다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권4호
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• pp.127-133
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• 2009

최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 특히 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 그리고 비디오 색인 구조는 사용자의 선호도가 반영되어 관심있는 콘텐츠를 효과적으로 검색할 수 있도록 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 선호도를 고려한 의미기반 비디오 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법의 사용자 선호도를 고려하지 않는 단점이 있고, 사용자의 질의에 대하여 단순히 텍스트 매칭한 결과를 보여주기 때문에 의미적 검색을 지원하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 선호도 분석 방법을 개발하고, 의미적 검색을 위한 비디오 온톨로지 구성 방법을 제시한다. 실험 결과 사용자 선호도를 정확히 분석하고, 장면에 포함된 객체와 움직임 단위의 의미적 인덱싱 구조를 구성하므로, 기존의 방법 보다 더 나은 검색 성능을 보인다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.533-553
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• 2016

1998년부터 2010년에 걸쳐 발표되었던 'FRBR family' 모형은 2016년에 'FRBR 도서관 참조모형'(FRBR LRM)이라는 새로운 이름으로 재구조화될 예정이다. FRBR LRM은 기존의 개념 모형인 FRBR, FRAD, FRSAD을 포함하여, 온톨로지 형식의 FRBRCore 및 FaBio, 박물관 분야와의 협력을 위한 FRBRoo와의 연계도 고려한 통합모형이다. 이에 본 연구에서는 FRBR LRM의 개발 배경과 통합모형으로서의 특징을 이용자 과업, 개체, 속성, 관계 측면에서 분석하고, LRM의 개체와 관계를 $prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$에 적용하여 검토하였다. 이를 통해 초기 FRBR 모형과 LRM의 차이점을 살펴보았으며, FRBR 모형이 시맨틱웹과 같은 다양한 분야에 응용될 수 있음을 확인하였다. 앞으로 FRBR 모형을 적용할 때는, 단일한 구현방식만을 규정할 것이 아니라, 다양한 FRBR 응용 모형을 함께 검토하고, 그 중에서 국가별이나 기관별로 가장 적합한 모형을 선정한 뒤, 필요한 경우 기존의 모형을 변형하거나 통합할 수 있어야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.173-181
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• 2009

본 논문은 온톨로지 작성에 사용되는 RDF(Resource Description Framework) 모델을 컬러 페트리 넷 모델로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 RDF 모델의 클래스와 프로퍼티들을 컬러 페트리 넷의 플레이스로 매핑하여 RDF 모델의 의미를 컬러 페트리 넷의 토폴로지로 변환한 다음 클래스와 프로퍼티들 간의 관계를 토큰의 전이로 나타냄으로써 RDF의 문장들을 컬러 페트리 넷에 반영한다. RDF 문장들을 반영하는 기본적인 방법은 주어와 객체를 나타내는 토큰들의 순서쌍으로 구성된 토큰을 생성하여, 술어를 나타내는 자리로 전이하는 방법이다. 주어진 RDF 모델을 제안하는 방법으로 실제 CPNTools를 이용하여 컬러 페트리 넷 모델로 변환하고, RDF 질의에 대한 추론과 답을 CPNTools에서 구하는 사례를 보였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.335-343
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• 2019

건강한 삶은 인간이 추구하는 행복의 필수불가결한 요소이다. 식생활은 그 기반을 제공하는 것이며 가축의 건강은 사람의 건강에 직접적인 영향을 준다. 가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 사람의 경우 만병의 근원이 감기라면, 송아지의 경우 모든 질병의 원인을 제공하는 것은 설사병이다. 따라서 송아지의 설사병을 스마트 센서로 생체 데이터를 추출하고, 수집된 생체 데이터는 전처리 후에 의미 있는 정보로 사용한다. 축사의 환경 정보와 송아지 객체의 생화학·면역·감염원인체의 측정 정보를 온톨로지로 구축한다. 온톨로지는 논리적 추론 절차를 거쳐 송아지의 설사병을 예측할 수 있는 지식 베이스로 구축하였다. 송아지의 질병명, 원인, 발생 시기, 증상에 대해서 지식 기반으로 설사병을 예측한다. 가축의 일부 중에서 송아지를 모델한 지식 기반의 가축 원격 진료 질병 예측은 상위 온톨로지와 예측에 관한 도메인 온톨로지로 표현하여 그 결과로 치료, 예방법을 제시할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1115-1123
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• 2016

가정기반진리관리 시스템(ATMS)은 추론 시스템의 추론 과정을 저장하고 비단조추론을 지원할 수 있는 도구이다. 또한 의존기반 backtracking을 지원하므로 매우 넓은 공간 탐색 문제를 해결 할 수 있는 강력한 도구이다. 모든 추론 과정을 기록하고, 특정한 컨텍스트에서 지능형시스템의 Belief를 매우 빠르게 확인하고 비단조 추론 문제에 대한 해결책을 효율적으로 제공할 수 있게 한다. 그러나 최근 데이터의 양이 방대해지면서 기존의 단일 머신을 사용하는 경우 문제 해결 프로그램의 대용량의 추론과정을 저장하는 것이 불가능하게 되었다. 대용량 데이터에 대한 문제 해결 과정을 기록하는 것은 많은 연산과 메모리 오버헤드를 야기한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 Apache Spark 환경에서 functional 및 객체지향 방식 기반의 점진적 컨텍스트 추론을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 가정(Assumption)과 유도과정을 분산 환경에 저장하며, 실체화된 대용량 데이터셋의 변화를 효율적으로 수정가능하게 한다. 또한 ATMS의 Label, Environment를 분산 처리하여 대규모의 추론 과정을 효과적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하고 있다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 위해 5개의 노드로 구성된 클러스터에서 LUBM 데이터셋에 대한 OWL/RDFS 추론을 수행하고, 데이터의 추가, 설명, 제거에 대한 실험을 수행하였다. LUBM2000에 대하여 추론을 수행한 결과 80GB데이터가 추론되었고, ATMS에 적용하여 추가, 설명, 제거에 대하여 수초 내에 처리하는 성능을 보였다.