현재 온톨로지는 많은 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 온톨로지 구축에 관한 표준 언어가 W3C에 의해 공표되었으며, 온톨로지를 구축하기 위한 많은 도구들이 개발되어져 왔다. 그러한 도구들은 각각 특징이 있고, 온톨로지의 구축물 위해 최적화되어 있지만, 한가지 단정은 도구의 일반성의 결여이다. 기존의 모든 온톨로지 구축 도구들은 온톨로지 전문가를 위한 전문가용 구축 도구라고 해도 과언이 아니다. 그리하여 온톨로지에 관심이 있는 일반 사용자가 그러한 도구들을 사용하기 위해 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이런 단점을 보완하기 위하여 온톨로지 언어에 대한 사용자 지침 표준안을 만들고, 이 표준안을 온톨로지 구축 도구에 적용하여 보다 쉽고 정확한 온톨로지 구축이 가능한 온톨로지 구축 도구를 설계 하였다.
다양한 재난안전 유관기관으로부터 생산 및 관리되는 재난안전정보는 공유를 통해 재난관리업무를 보다 효율적이고 신속하게 수행할 수 있도록 도와준다. 그러나 재난안전정보 공유를 위해서는 우선 재난안전 분야에서 사용되는 용어의 표준화 및 체계화가 선행되어야 한다. 특히 다양한 분야에서 축척된 용어들을 모두 종합 검토하고 형상 관리하기 위해서는 별도의 구축도구가 필요하다. 본 논문에서는 재난안전정보 용어사전 구축도구를 통해 재난안전 분야의 용어를 입력하고 정제 및 검토하는 과정을 통하여 용어 표준화를 수행하고자 한다. 특히 본 논문에서 개발된 구축도구는 웹 기반 다중접속이 가능하도록 구현되었고, 하나의 표제어에 다양한 정의문이 할당되는 일대다 관계로 용어사전을 관리하고 있어 다양한 분야에서 혼재되어 있는 정의문들을 종합적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다. 현재는 개발된 구축도구를 활용하여 재난안전정보 용어사전을 구축 중에 있으며, 차후 구축된 용어사전을 재난안전 분야 실무자 및 일반 이용자에게 제공하기 위한 활용도구 구축 연구가 추가적으로 진행될 계획이다.
분산객체관리 시스템을 구축하기 위해 사용되는 자동화도구 중에서 특별히 JAVA에 관련되고 웹을 구축할 수 있는 프로그램 자동화도구에 대하여 알아보기로 한다. 여기에서는 JBuilder, Netdynamics, Prolifics, Recital Internet Developer, Sappjire/Web, Vibe Enterprise, Visual Cafe Pfo, WebObject, WebSpeed의 9가지 CASE 도구를 선택하여 이 도구들의 평가버전, 제품의 운영환경, 강점, 약점, 제품의 구성, 제품전략, 작업절차의 순서로 설명하기로 하겠다.
효과적인 언어처리 시스템을 개발하기 위해서는 언어정보가 부착된 대량의 말뭉치가 필요하다. 그러나, 대량의 말뭉치를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 이와 같은 시간과 노력을 절약하기 위해서 일반적으로 말뭉치 구축 도구를 사용한다. 본 논문에서는 한국어 의존구조 말뭉치를 구축하기 위한 도구를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 개발된 구축 도구는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 1) 특정 응용분야에 관계없이 두루 사용할 수 있다. 2) 분석 단계와 분석 오류를 연계하여 작업의 집중도를 높였다. 3) 가능한 한 오류는 축적되지 않도록 하여 구축된 말뭉치의 질을 크게 개선할 수 있었다. 4) 구축된 정보는 서로 공유할 수 있도록 하여 작업의 일관성을 극대화하였다. 5) 초보자로 사용자가 쉽게 도구를 사용할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 본 논문에서 개발된 구축 도구를 이용하여 8 명의 연구원이 약 2 개월 (하루에 평균 4 시간)에 걸쳐서 10,000 문장의 의존구조 말뭉치를 구축할 수 있었다. 구축된 말뭉치에는 형태소 정보, 구묶음 정보, 의존구조 정보가 부착되어 있다.
수동 어노테이션을 통한 말뭉치 구축 작업은 많은 시간과 노력이 필요한 작업이지만, 자동화된 정보 추출 도구의 훈련 및 실험, 평가를 위해서는 꼭 필요한 작업이기도 하다. 본 논문에서는, 수동 시맨틱 어노테이션을 통한 말뭉치 구축 작업을 지원하는 수동 시맨틱 어노테이션 지원 도구 COAT를 소개한다. COAT는 각 어노테이터의 작업 효율을 높이기 위하여 GUI 기반 인터페이스를 제공하고, 작업의 대부분을 단축키만 이용하여 수행 가능하도록 설계되었다. 또한 최종 결과로 얻어지는 데이터의 신뢰성을 높이기 위하여, 최소 두 명 이상의 어노테이터가 같은 문서에 대하여 작업하면 고참 어노테이터가 각 결과물들을 통합하는 컨쥬게이션 도구를 구축하였으며, 각 어노테이터들의 작업 및 데이터들을 관리 감독하기 위한 관리자 도구를 개발하였다. 본 도구를 직접 사용하여 어노테이션 작업을 수행한 결과, 본 도구를 사용하지 않고 작업을 수행할 때와 비교하여 약 87%의 비용 절감 효과를 얻을 수 있었다.
인간 게놈프로젝트가 거의 완성되어 감에 따라서 해독된 유전자의 암호를 바탕으로 기능을 밝히는 연구가 많이 진행되고 있다. 그중에서 디스플레이 프로테오믹스에 관한 연구가 주목을 받으면서, 세계적으로 2-DE 데이터베이스가 많이 구축되었다. 이 데이터베이스를 구축하기 위해서는 자동화된 구축도구가 필요한데, 이 도구를 개발하기 위해서는 데이터베이스 통합이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 생물학적 실험을 통하여 얻어진 펩티드 질량으로써, 다수의 펩티드 질량검색기를 통합하여 자동으로 단백질을 인식하고, 인식된 단백질에 대한 정보를 제공하는 다수의 프로테옴 관련 데이터베이스의 통합을 통해서 2-DE 데이터베이스를 자동으로 구축하는 도구와 데이터베이스 구축결과를 제시한다.
오늘날, 웹 데이터의 의미적 처리를 위한 시맨틱 웹에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 시맨틱 웹 환경을 실현하기 위해서 가장 중요한 작업은 객체들의 개념과 개념들 사이의 관계를 정의하는 온톨로지의 구축이다. 온톨로지 구축을 위해 OWL, RDF(S), DAML+OIL 등과 같은 언어들이 개발되었으며, 이 언어들을 기반으로 온톨로지를 구축하기 위한 Protege, KAON, OILEd 등의 온톨로지 저작 도구들이 개발되었다. 이처럼 많은 온톨로지 구축 언어와 도구가 개발되었지만, 온톨로지 이론에 대한 이해부족, 구축 언어 어휘 사용의 어려움 그리고 저작 도구 사용의 어려움 등의 이유로 온톨로지 저작 도구의 활용은 온톨로지 전문가 및 연구자들로 제한되어 있다. 그리고 워드넷과 같은 범용의 대형 온톨로지를 재사용하기 위한 연구 또한 부족한 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 온톨로지 전문가들을 비롯하여 온톨로지 구축을 원하는 일반 사용자들도 쉽게 온톨로지를 구축할 수 있는 OWL 온톨로지 저작 도구를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서는 온톨로지 저작 도구의 개발에 필요한 중요 모듈에 대한 내용들을 소개함으로써 저작 도구 개발에 도움이 되고, 일반인들의 온톨로지에 대한 이해를 도와줌으로써, 본 시스템을 사용하여 쉽게 온톨로지를 구축할 수 있기를 기대한다.
온톨로지는 의미적인 지식을 표현하고, 공유하기 위해서 여러 분야에서 널리 사용되고 있으며, 특히 시멘틱 웹의 상호운용성을 해결할 수 있는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 현재 온톨로지의 구축을 지원하는 다양한 도구들과 방법론들이 제시되고 있지만, 실제 구축되어진 온톨로지가 실용적이고, 도메인의 정보를 정확하게 반영했는지 검증할 수 있는 도구나 방법은 매우 미비하다. 따라서 본 연구에서는 OWL언어로 구축되어진 온톨로지의 소스로부터 온톨로지의 주요 요소들을 추출하여 형식개념분석(Formal Concept Analysis)모델로 변환하고 분석함으로써, 온톨로지에 포함된 구조적인 문제점을 파악할 수 있는 방법과 도구에 대해서 설명한다. 본 연구에서 제시한 온톨로지 분석도구를 사용하면, 구축되어진 온톨로지에 포함된 구조적 오류 및 온톨로지의 구조를 수월하게 파악할 수 있고, 온톨로지 구축작업 및 수정보완에 있어서 더 좋은 개념계층구조를 갖는 온톨로지를 제안할 수 있다.
본 논문의 대화시스템 구축도구는 태스크 기반 대화 시스템을 구축하는데 필요한 대화 시나리오 지식과 이를 처리하는 태스크 그래프, 슬롯 체계, 대화 라이브러리 등을 생성하고 관리할 수 있는 웹기반 대화 시스템 구축 도구이다. 이 도구는 태스크 그래프를 시각적으로 대화 모델 설계자에게 표시하고, 대화 모델 설계자는 시각적으로 표시된 태스크 그래프를 보며 태스크의 흐름을 한눈에 파악하고 대화 시스템의 시나리오 흐름을 생성하고 편집할 수 있도록 한 것이 특징이다. 또한 대화 모델 설계자와 시나리오 태깅 작업자들 모두는 자신이 구축한 지식이나 대화 태스크를 시스템에 직접 반영하고 실시간으로 대화 시스템에 적용해 봄으로써 대화 시스템의 이해를 높이고 고품질의 대화 시스템을 구축할 수 있다.
구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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