• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.674-685
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• 2014

지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산 테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론) 소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.13-15
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지는 지능형 서비스의 필수 요소로 인식되어 왔다. 현재 상황을 인식함에 있어 위치 인식이 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 연구들이 제안하는 2차원 공간에서의 위치 관계만으로는 지능형 서비스가 필요로 하는 상황 모델 구축에 부족하다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간에서의 위치 관계 인식 및 추론과정을 통한 3차원 상황 모델을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 3차원 공간 상황은 서비스가 제공되는 환경에 대한 입체적 상황을 제공함으로써, 보다 상세한 상황에 대한 정보를 제공하고 이에 준한 상황에 민감한 서비스를 제공할 수 있다. 3차원 상황 모델은 공간을 수평/수직의 격자로 분할하여 연속된 평면의 집합으로 분류하여, 각 평면들 사이의 연계 정보에 근거하여 만들어진다. 각 평면은 방향 정보와 위상 정보의 조합으로 구성되고 이들 정보는 추론 규칙에 의해 서로 변경될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.16-18
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황을 인지해 각 사용자에게 필요한 서비스를 자동으로 제공하거나, 사용자로부터 요청받은 서비스를 주어진 환경에서 성공적으로 수행하기 위해서는 그 서비스를 수행하는 각각의 장치들은 일정 수준 이상의 지능을 갖고 있어야 한다. 본 연구에서는 일차 술어 논리를 사용하는 규칙 기반 추론 엔진으로 JRM-S를 개발하였다. 본 엔진은 위치 기반 상황 모델 구축을 위해 공간지식 처리 기능을 갖고 있으며, 유비쿼터스 환경에 존재하는 서비스 장치들에게 상황을 인식할 수 있는 지능을 부여하기 위한 지식 처리기로 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.284-288
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• 2006

본 논문은 시맨틱 웹 기술이 융합된 지식기반 정보유통 플랫폼(OntoFrame-K$^{(R)}$)의 추론 서비스 시스템 (OntoThink-K$^{(R)}$)에서 이용되는 Persistent Model인 DBMS기반의 온톨로지 확장 모델에 대해 설명하고자 한다. OntoFrame-K$^{(R)}$는 대용량의 지식 데이터를 다루기 때문에 기존에 개발된 온톨로지 추론 엔진을 이용할 경우 많은 한계점을 가지게 된다. 따라서 우리는 대용량의 지식 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며 추론의 신뢰성과 정합성을 가지는 온톨로지 확장 모델을 설계, 구현하였다. 본 모듈은 OWL과 인스턴스 데이터를 트리플 형태로 변환하여 입력 받은 후, 온톨로지 스키마 규칙과 사용자 정의 규칙을 이용한 정방향 추론 방법으로 추론 서비스에서 필요한 지식데이터들을 생성하는 역할을 한다. 본 모델은 DBMS를 이용하여 대용량의 지식 데이터를 저장할 수 있으며, 추론 규칙에 따른 정방향 추론을 통해 지식 모델을 확장하기 때문에 데이터의 정합성이 보장된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.460-469
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• 2006

최근 홈 네트워크의 주요 서비스 중 하나인 멀티미디어 서비스를 위치인지 기술과 연계하여, 사용자의 위치에 따른 멀티미디어 서비스 이동을 지원하고, 사용자 단말의 특성에 따른 적용형 멀티미디어 서비스(Adaptive Multimedia Service)의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 지능형 에이전트를 이용하여, 단말에 적합한 서비스 이동을 제공하는 시스템을 제안하였다. 지능형 에이전트는 환경 내의 상황(Context)를 인지하고 각 상황을 추론하기 위하여 온톨로지(Ontology) 기반으로 설계 및 구현하였으며, 위치 정보를 이용하여 상황을 추론하는 시스템을 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.175-182
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• 2008

웹서비스와 상황인식서비스는 사용자의 요구에 따라 많은 종류의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 사용자의 요구는 날로 다양해지고 있고 그에 발맞추어 다양한 종류의 서비스들이 서비스 제공 업체에 의해 새롭게 시장에 등장하고 있다. 하지만 사용자의 새로운 요청에 맞추어 새로운 서비스를 생산하거나 일부 사용자의 요구 때문에 새로운 서비스를 만드는 것은 비효율적이다. 그래서 최근에는 유저의 다양한 요청에 보다 유연하게 대응할 수 있는 기술들에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그 중 단일 서비스의 조합을 통해 복합서비스를 제공할 수 있는 서비스 컴포지션이라는 기술이 주목을 받고 있다. 하지만, 기존 연구들은 다소 늦은 처리속도로 인해 빠른 응답이 필요한 실시간 상황인식서비스에는 부적합하다. 그래서 본 논문은 사례기반추론을 이용하여 기존 방법보다 빠른 서비스 컴포지션을 구현하는 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 알고리즘을 검증하기 위해 사용자에게 이동서비스와 구매정보서비스를 이용하여 사용자의 이동 및 구매 요구를 만족하는 조합을 찾아주는 물건 구매 서비스 서비스를 구현하고 이 구현된 물건 구매 도우미 서비스에 제안하는 알고리즘과 기존 서비스 컴포지션 기법을 적용하여 각 알고리즘의 성능을 비교분석 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제17권4호통권76호
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• pp.75-80
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• 2002

본 고에서 저자는 신규 통신 서비스로서 공중 무선 LAN 서비스의 수요 예측에 대해 다룬다. 신규 사업에 있어서 수요 예측은 사업의 수익성을 평가하는 가장 기본적인 자료이며 효과적인 마케팅 전략 수립을 위한 기초 단계로서 의미가 크다. 그러나 신규 서비스는 특성상 과거의 판매 자료가 존재하지 않기 때문에 시계열 자료를 이용한 수요 예측이 불가능하다. 따라서 본 고에서는 공중 무선 LAN 서비스와 유사한 특성을 지닐 것으로 판명되는 기존 서비스인 ADSL/케이블모뎀 서비스와 이동전화 서비스의 과거의 확산 과정을 분석하여 공중 무선 LAN 서비스의 확산 과정을 살펴본다. 이러한 유사추론과정을 통해 2006년까지 공중 무선 LAN 서비스의 가입자 수를 예측한다. 또한 선택모형(choice model)을 이용한 잠재 시장 규모의 추정법에 대해 언급한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.148-154
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• 2008

미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.

• 지능정보연구
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• 제10권3호
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• pp.59-72
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• 2004

인터넷의 활용범위는 정보의 검색 및 수집을 넘어서 여러 범위로 확대되고 있고 정보의 양 또한 방대해졌다. 그러나 필요한 정보를 찾기는 더욱 어려워지고 있고, 그에 따라 개인에게 맞는 정보를 제공해주는 시스템이 절실해지고 있다. 본 연구에서는 웹 서비스 기반위에 추론엔진을 사용하여 사용자에게 가장 적합한 상품을 검색하여 추천해주는 추천 시스템의 모델을 제시하고 있다. 현재의 웹 애플리케이션이 사용자에게 필요한 서비스를 제공하는데 비하여 애플리케이션마다 상이한 플랫폼의 구조와 분산된 환경에서 객체간의 통신을 쉽게 하고 통일된 개발을 위해 표준이 필요하게 되었다. 웹 서비스는 프로그램 언어에 독립적이고 상호 운용적 환경을 제공하기 위한 것으로 네트워크를 통해 기술하고 배포하여 실행시킬 수 있는 모듈화된 애플리케이션을 의미한다. 본 논문은 웹 서비스 기반위에 시스템을 구축함으로써 표준 웹 서비스의 실현 가능성을 가늠하고, 추론엔진과 결합하여 사용자의 정보와 변화하는 성향을 토대로 필요한 정보를 예측하여 추천하는 추천시스템 개발에 중점을 둔다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.265-273
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• 2012

현재 사용자 추천 서비스를 위해 사용자 상황정보 모델링을 통해 사용자에게 맞는 서비스가 이루어져야 한다. 개인화 추천 서비스를 위해서는 상황인식 기술이 필수적이고, 상황인식을 위해서 상황정보의 적절한 표현 및 정의가 필요하다. 상황정보를 표현하기 위한 방법에는 온톨로지 기반 모델이 표현법이 가장 뛰어나고, 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인화 추천 서비스를 위하여 상황 정보의 OWL 모델링을 통해 상황을 정의하였으며, 상황 추론을 위하여 추론규칙과 추론엔진을 사용한 서비스 기법을 제안하였다.