본 연구는 시맨틱웹 응용의 중심 기술인 웹 온톨로지의 표현과 추론을 위해 서술 논리와 규칙언어를 기반으로하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 현재 웹 온톨로지 표현 언어인 OWL DL은 서술 논리에 근거하여 표현되는 것이나, 기계나 온톨로지 공학자가 OWL로 기술된 온톨로지를 직관적으로 이해하고 공유할 수 있는 형식적이고 명시적인 온톨로지의 지식 표현은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 시맨틱웹이 목적하는 웹 온톨로지 구축을 위한 웹 온톨로지 모델링 방법으로 웹 온톨로지 모델링 계층을 제안하고, 제안된 각 계층에 따라 서술 논리의 TBox와 ABox의 구조와 SWRL을 기반으로 지식을 표현하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 웹 온톨로지 모델링 방법의 성능 검증을 위해 제안 방법에 따라 웹 온톨로지를 구축하였고, SPARQL과 TopBraid의 DL Inference를 이용하여 구축된 웹 온톨로지의 성능을 검증하였다.
서비스 로봇 분야에서 물체를 인식하고 장면을 이해하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 물체를 인식하였으나 불확실하고 동적인 환경에서 이러한 방법은 한계를 갖는다. 이에 최근 지식 기반의 접근 방법을 통해 이러한 부분을 보완하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 물체 탐색을 위해 베이지안 네트워크를 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하는 방법을 제안한다. 이를 위해 트리구조의 계층적 베이지안 네트워크를 사용하였고 물체들의 관계를 활동을 기준으로 모델링 하였다. 6가지 장소를 기반으로 한 실험 결과, $86.5\%$의 정확도를 보여주었다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 주요 기술인 상황인지는 환경을 구성하는 다양한 종류의 정보 기기로부터 전달되는 상황 정보를 이해하고 처리하며, 다양한 도메인에 유연하게 적용할 수 있는 상황인지 모델을 필요로 한다. 시맨틱 웹 기술 기반의 온톨로지는 구조화된 공통의 포맷을 이용하고 의미적인 정보의 표현이 가능하므로, 시스템이 상황 정보를 공유하고 이해, 추론함으로써 효과적인 상황인지가 가능하다. 따라서 온톨로지를 이용한 상황인지 모델이 여러 연구에서 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 연구들에 대한 분석을 바탕으로 상황인지 모델의 범용성과 확장성을 위해 온톨로지의 구조를 계층화하고 이를 기반으로 상황인지 시스템을 구현하여 실제 u-Convention 도메인에 적용하였다. 또한 OWL-DL의 기술논리와 SWRL 규칙 추론을 결합함으로써 복합적인 상황을 효과적으로 추론하는 방법을 제시하였다.
Ad-hoc망은 기반의 하부 구조 계층의 도움 없이 이동 노드와 클러스터(Cluster)들만으로 구성된 유연한 무선 통신망이다. 위의 연구 기술은 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인해 ad-hoc망에서는 견고하고 간단하면서도 에너지 소비를 최소화해야 한다. 본 논문에서는 이동 노드의 위치 정보를 탐색하여 임의의 클러스터 영역을 지정하여 효율적인 온톨로지(Ontology) 기술의 망을 형성시켜, 네트워크의 변화에 대한 예측을 가능케 하는 추론망을 제안한다. 초기에는 mesh 형태의 망을 구성하고 각 노드간의 거리를 분석하고 노드의 이전 값과 현재의 값을 비교하여 노드의 방향성을 예측한다. 이는 노드의 다양한 상황 정보 수집을 해석하여 추론이 가능한 온톨로지 기반의 상황인식(Context-Awareness)기술을 활용하였다. 제안하고자 하는 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 추론망 구조는 온톨로지 기반에서 하나의 상황인식 형태를 떤 이동 노드에서 복원력이 뛰어난 트리 구조를 제공한다. 제안된 RODMRP는 이동 노드간의 변화된 환경에서의 재연결성 유지 및 과도한 packet의 증가에 따른 traffic 증가와 중복 전송에 따른 패킷내에서의 중복정보의 제거 목적으로 제안되었다.
본 논문에서는 음성과 자연언어의 통합처리를 위한 효과적인 병렬계산모델을 제안한다. 음소모델은 연속 Hidden Markov Model(HMM)에 기반을 둔 문맥종속형 음소를 사용하며, 언어모델은 지식베이스를 기반으로 한다. 또한 지식베이스를 구성하기 위해 계층구조의 semantic network과 병렬 marker-passing을 추론 메카니즘으로 쓰는 memory-based parsing 기술을 사용한다. 본 연구의 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD(Multiple Instruction Multiple Data) 구조의 다중 Transputer 시스템을 이용하여 구현되었다. 실험결과, 본 연구의 지식베이스 기반 음성인식 시스템의 인식률이 word network 기반 음성인식 시스템보다 높게 나타났으며 code-phoneme 통계정보를 활용하여 인식성능의 향상도 얻을 수 있었다. 또한, 성능향상도(speedup) 관련 실험들을 통하여 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.
화학관련 지식계층구조를 기반으로 기 구축된 인공화학실험실의 시스템 구조를 바탕으로 한, 전기실험 관련 인공과학실험실은 초.중.고 수준의 교과과정에 한정해서 기초 직류(直流)회로실험, 자기력(磁氣力)에 관련한 자기장(磁氣場)의 실험, 화학지식을 이용한 화학전지실험을 모의할 수 있는 시스템으로 개선 발전되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 추론 모델을 개선/변경하여, 회로에 대한 해석 주체를 구성하고 있는 각 소자(素子)들 중심으로 좀 더 현실세계에 부합되는 시스템으로 확장함으로 해서 관련 지식 추가와 함께 직류 실험에 추가적으로 교류(交流)회로실험이 가능하도록 그 실험 범위를 확대한다.
본 논문에서는 구조, 행위, 리소스, 환경의 여러 관점을 적용한 다양한 모델들을 이용하는 적응 프레임워크를 제안한다. 또한, 대상 시스템에 대해 앞에서 언급한 4 가지 모델을 위한 모델링 방법론과 각 모델링 요소들에 대한 효과적인 표기법을 제시하였다. 다양한 모델들을 통해 시스템의 구성 요소들 간의 관계 구조와 시스템의 계층적 상태와 행위 정보, 실행 환경을 구성하는 시스템 의존적인 요소 및 독립적인 요소까지의 정보들이 표현된다. 이들 모델간의 유기적인 상호 운용으로 통합적인 추론과 보다 정확한 평가가 가능하다. 이를 통해 시스템은 예상치 못한 변화에 대해 통합된 관점의 더욱 정확한 진단과 반영할 수 있다. 이를 기반으로 다양한 수준에서 적응 동작의 조절을 수행함으로써 하이브리드하고 보다 확장된 적응이 가능해진다. 논문에서 정의한 모델과 제안 프레임워크는 다른 도메인으로 재사용이 가능하다. 제안 시스템은 평가를 위해 프로토타입을 구현하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였으며, 그 기능과 유효성을 확인하였다.
W3C에서 표준 온톨로지 서술 언어로 OWL을 채택함에 따라 많은 온톨로지들이 OWL로 기술 및 구현되고 있다. 이와 관련된 기술 중 Jena는 HP에서 개발한 API로서 저장소는 물론 추론 엔진을 개발할 수 있는 다양한 API를 제공하고 있으며 현재 많은 시스템 개발에 이용되고 있다. 그러나 Jena2의 저장 모델은 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 대용량의 온톨로지 데이터 처리에 있어 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 무엇보다 클래스와 프로퍼티의 계층적 구조를 고려하지 않기 때문에 계층 구조를 이용한 질의 처리 시 잦은 조인 연산으로 인해 성능이 급격하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 기존의 Jena2 API를 그대로 이용하면서 Plug-in 형식으로 적용할 수 있는 새로운 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 제안한다. 제안 모델은 클래스(Class), 프로퍼티(Property), 인스턴스(Instance)의 정보들을 의미적으로 분류하여 저장하며 계층적 정보들에 대해서도 개별적으로 관리함으로써 질의 처리 성능을 향상시킨다. 또한 기존모델과 이 논문에서 제안하는 모델과의 실험 및 시뮬레이션을 통해 비교 분석 한다. 실험 및 시뮬레이션 결과에서, 제안 시스템이 Jena2보다 나은 성능을 보였다.
최근 네트워크 환경은 고속화, 대용량화 등으로 인터넷 트래픽 발생량이 증가하고 있으며, 모바일 및 IoT 환경, 지속적으로 증가하는 어플리케이션, 악성행위로 인해 비공개 프로토콜 데이터가 늘어나고 있다. 이러한 비공개 프로토콜들의 대다수는 구조가 전혀 알려지지 않고 있다. 효율적인 네트워크 관리 및 보안을 위해 비공개 프로토콜의 구조 분석은 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 많은 프로토콜 리버스 엔지니어링 방법론이 제안되었지만, 적용하기에 각기 다른 단점이 존재한다. 본 논문에서는 CSP(Contiguous Sequential Pattern)와 SP(Sequential Pattern) Algorithm을 계층적으로 결합하여 네트워크 트레이스 분석 기반의 상세한 프로토콜 구조를 추론하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 선행 연구인 A2PRE을 개선하는 방식으로 설계 및 구현을 하였으며 다른 방법론과 성능 비교를 위해 성능지표를 정의하고 HTTP, DNS 프로토콜의 예를 통해 제안하는 방법론의 우수성을 설명한다.
본 연구는 ANP법을 이용하여 수색구조선의 우선 배치순위를 평가하였다. 이러한 평가를 위해서 본 연구에서는 퍼지추론 및 계층분석법을 이용하여 인명피해, 선박피해, 환경오염피해에 대해 위험성을 평가하였다. 또한 DEA 법 및 리커트 척도법을 이용하여 수색구조선의 정량적, 정성적 운영효율성을 평가하였다. 마지막으로는 위험성 평가와 운영효율성 평가를 ANP법을 이용하여 종합 평가치를 산출하였다. 그 결 과 MP, YS RCC/RSC 구역이 수색구조선의 우선 배치순위가 비교적 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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