개인 사용자가 전자문서를 쉽게 사용하려면 전자문서를 효과적으로 분류하고, 정확하게 검색할 수 있는 기능이 필요하다. 그러나 개인 사용자의 컴퓨터에 저장된 문서를 효율적으로 관리하기 위한 방법이나 도구에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 상태이다. 본 연구는 개인 사용자가 전자 문서를 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법을 제안한다. 연구 결과인 ONTALK은 모든 전자문서의 메타데이터를 온톨로지 기반으로 생성하고, 추론엔진(inference engine)을 이용하여 의미적(semantics) 정보 검색을 제공한다.
최근에는 정보와 지식의 교환을 위한 시맨틱 웹 구축의 연구가 활발해 지고 있다. 동영상 콘텐츠를 시맨틱 웹상에서 지식으로 활용하기 위해서는 의미적 검색이 선행 되어야 하는데 현재는 동영상 콘텐츠의 메타데이터와 키워드의 일치성 판단에 의한 검색이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 집단 지성을 사용하여 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 및 활용이 용이하도록 사용자 참여 정보를 확대하고, 의미적 요소인 유용성 수치와 히스토리 데이터를 추가한 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 제안한 온톨로지 스키마를 활용하면, 시맨틱 웹상에서 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 시 기존 검색 방법 보다 재현율이 높으며, 각종 동영상 콘텐츠를 지식으로 활용 가능하게 한다.
These days, companies have to process enormous information and knowledge to satisfy desire of customers. The mere storage of them is no longer a significant problem because of the immense progress information technology has made during the past years and decades. It is important to deliver the right piece of information to the right person at the right time. Consequently, Knowledge management which supports the exchange of relevant information within company organization structure is of special interest for current enterprises. To solve this problem, a concept of the Knowledge management system is introduced in this paper based on the ontology technology. An ontology can describe all relevant information about documents, products, organizational structures or the users, their interests and experiences and be understood by everybody.
최근 도메인에 기반한 개념과 이들 개념간의 관계를 설정할 수 있는 온톨로지 기반 컨텍스트 모델들이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 연구되고 있다. 그러나 새로운 개념의 추가에 따른 온톨로지 재구성은 시간이나 비용적으로 많은 오버헤드를 초래한다. 즉 하위 레벨에 있는 임의의 데이터 구조가 수정될 때마다 계속 적으로 기존 온톨로지를 변경해야만 한다. 따라서 센서 노드의 동적인 컨텍스트 표현보다 미들웨어와 같은 최상위의 추상적이고 정적인 컨텍스트 표현에 적합하다. 한편 센서 네트워크에서의 베이스 스테이션 기반 상황인지 기법은 상황 조건을 만족시키지 못하는 저수준 센싱 정보를 베이스 스테이션으로 전송하는데 많은 에너지를 소모한다. 본 논문에서는 센서 노드에서의 동적인 컨텍스트의 표현과 저수준 센싱 정보의 전송량을 줄이기 위해 메타데이터와 RDF 기반 구조의 변형인 Triple 구조를 결합한 컨텍스트 모델은 제안한다.
오늘날 디지털 비디오 처리 시스템의 성능 향상 및 분석을 위한 많은 방법론이 연구되어 왔지만, 저차원 레벨의 성분에 기반을 둔 것이 일반적이다. 그러나 사용자의 요구는 단순한 저차원의 인식이 아니라 비디오 데이터 내에 포함된 의미를 이해하는 것으로 고차원 레벨의 의미 분석 방법론이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 객체간 시공간적(Spatio-Temporal) 관계 모델에 기반한 움직임의 메타데이터에 대한 의미적 공간을 생성하기 위해 모션 온톨로지(Motion Ontology)를 제안한다. 이는 의미 기반 비디오 검색을 위한 프레임워크를 제공할 뿐만아니라 자동 나레이션 생성 등에 이용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 지능형 여행 정보 제공을 위해 제주여행 온톨로지를 구축하여 사용자별 맞춤형 여행정보 제공 및 검색을 위한 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 일반 검색이 제한된 정보에 대한 키워드 매칭이 라면, 온톨로지 기반 검색은 키워드 검색, 사전에 의한 확장 검색, 지식입력에 의한 검색이 모두 가능하여 좀 더 지능적 검색이라 할 수 있겠다. 이러한 온톨로지 검색의 장정으로는 속성값, 분류, 메타 정보 등 관련된 여행정보를 모두 활용할 수 있다는 것과. 유사어 활용이 가능하다는 것이다. 또한 검색 어휘의 역할에 따른 차등적인 가중치값 등을 적용하여 Many-Answers-Problem 해결할 수 있다. 즉, 가장 관련 있는 정보를 상위에 랭크시켜 사용자의 체감 정확률을 향상시킬 수 있다.
시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 정보의 의미가 정의되고, 이들 간의 의미적 연결을 지원한다는 특징이 있어서, 최근 차세대 웹으로 부각되고 있다. 이러한 의미적 연결을 위해서 시맨틱 웹의 기반인 온톨로지가 필요하다. 온톨로지는 리소스에 대한 메타데이터를 정의하여 의미적 연결이 가능하게 하므로 효율적인 정보 검색이 가능하다. 이 논문에서는 정보 검색의 효율을 증가시키기 위해서 시맨틱 웹의 핵심인 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다. 쇼핑 사이트에서 효율적인 마케팅을 위해 사용자의 구매 패턴을 조사하여 고객에게 알맞은 정보 추천을 하기 위한 것을 목적으로 한다. 온톨로지의 구축은 XTM을 기반으로 토픽맵을 이용하였다. 그리고 온톨로지를 기반으로, 사용자의 구매패턴을 찾아서 정확한 정보 전달을 위해서 데이터 마이닝 기법을 이용하였다. 빈발패턴 트리 기법을 기반으로 하는 멀티 레벨 멀티 디멘션 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 이용하여 사용자 패턴을 분석하여 정보 검색에 효율을 기하였다.
텍스트 중심의 현재의 웹은 주로 시각적 효과만을 고려하여 사용되었으므로, 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 추출하기에는 많은 문제점을 지니고 있다. 그래서 점차 메타데이타의 개념을 통하여 웹 문서에 시맨틱 정보를 덧붙이고 이를 이용하여 컴퓨터와 사람이 의사소통을 할 수 있는 시맨틱 웹이 제안되었다. 앞으로 의미 중심의 시맨틱 웹으로 발전해 나가기 위해서는 온톨로지의 구현이 필수적으로 요구되는데, 본 논문은 현재 웹에서 사용되고 있는 HTML언어를 재입력하지 않고, 온톨로지 언어 중 하나인 OWL로 자동 변환하는 시스템을 구현하고자 한다. 온톨로지를 사용함으로써 현재의 웹과 비교하여 좋은 잇점은 문서에 대한 의미와 구조를 파악하여 기계가 의미에 따라 정보를 자동 추론을 할 수 있고, 이기종간의 상호운용성을 보장한다. 또한 현재의 웹에서는 많은 문서들이 서로 동일한 내용으로 작성되는 경우가 많은데, 작성된 온톨로지를 공유하고 재사용하여 그에 따르는 시간과 비용을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 대표적인 학습 객체 메타데이터 형식들을 통합하여 상호운용성을 제공하면서 대학 강좌를 위한 학습 객체의 메타데이터를 기술할 때 사용되는 개념과 개념들 간의 의미적 관계를 정의하는 온톨로지를 설계한다. 그리고 서로 다른 형식을 이용해 학습 객체의 메타데이터를 기술하는 여러 지역 저장소에 대해 효율적인 학습 객체 검색이 가능하도록 계층적으로 구조화된 이러닝 시스템을 구성하고 추론에 기반한 질의 처리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층적으로 구조화된 이러닝 시스템에서 학습 객체 온톨로지를 이용한 질의 처리 기법을 적용하면 사용자 질의에 직접적으로 관련이 있는 학습 객체와 함께 의미적 연관성이 추론된 학습 객체도 검색되어 보다 정확하고 만족도 높은 검색 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 수 있는 로봇 지식을 구현하고자 한다. 로봇 지식 체계는 4개의 지식 계층과 2종류의 규칙 (rule)과 공리 (Axiom)으로 구성되어 있다. 인지, 모델, 정황, 활동의 4 개의 지식 계층 (KClass)으로 구성된다. 각각의 지식 계층은 3개의 지식 층 (KLevel)과 3개의 온톨로지 층 (OLayer)으로 구성된다. 3개의 지식층은 하위 층, 중간, 상위 지식층이고, 3 개의 온톨로지 층은 메타 온톨로지, 온톨로지 스키마, 온톨로지 인스턴스 층이다. 공리는 각 온톨로지 층 내에서 온톨로지 요소인 개념간의 관계를 표현하고, 2종류의 규칙은 서로 다른 온톨로지 층간, 서로 다른 지식 계층 간의 연관을 각각 표현한다. 따라서 이러한 특징의 로봇의 하위 수준의 센서 정보에서 상위 수준의 의미 정보를 통합 할 수 있도록 하고, 통합된 지식을 가지고 이웃한 층간의 단방향 추론 및 몇 개의 층들 간의 양방향 추론을 통해 불확실하고 부분적인 정보에 대한 질문에 응답할 수 있다. 이러한 우리의 로봇 지식 체계의 유용성이 물체 인식과 주행을 위한 여러 실험을 통하여 검증할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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