최근 이질적인 정보의 폭발적인 증가와 다양한 관리주체별로 생산, 축적되는 공간정보의 특성으로 인하여 공간정보의 재사용과 공유가 어려운 실정이다. 국가공간정보체계의 하나인 지하공간정보도 공간분석을 위해서는 지형도, 지질도, 지하시설물도 등 여타 공간정보와 공유가 필수적이다. 그러나, 기존 표준 혹은 데이터웨어하우스에 의한 공유방법은 시멘틱 이질성을 고려할 수 없다. 본 연구는 지하공간정보의 시멘틱 공유를 위해 일반개념, 측정스케일, 공간모델을 포함한 온톨로지 레이어 모델을 개발하였다. 또한, 기존의 수작업에 의존하는 온톨로지 개발방법론이 아닌 MDA기반 방법론을 적용하여 직관적이며 환경변화에 쉽게 대응할 수 있는 메타모델(UML Profile)을 개발하였다. 개발된 온톨로지 모델의 시멘틱 품질은 Pellet 추론엔진을 통해 검증하였다. 본 연구를 통해 시멘틱 공유를 증진시키고, 온톨로지의 지식표현 능력을 이용하여 GIS 전문가시스템 개발이 가능할 것으로 기대된다.
최근 온톨로지를 이용하여 지능형 에이전트의 지능을 구현하는 연구가 주목을 받고 있다. 그러나 온톨로지로 구현한 지능을 효과적으로 사용하기 위해서는 지능의 활용 목적에 적합한 온톨로지 모델의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 지능형 에이전트가 특정 사건을 인식하고 반응하는 과정을 단계별로 표현한 '지능형 에이전트의 인지 사이클'을 정의한다. 그리고 온톨로지 기반의 지능형 에이전트를 설계하고, 온톨로지 추론을 통한 지능형 에이전트의 상태 변화, 감정 표현, 지능 확장이 가능한 온톨로지 모델을 제안한다. 또한, Helen이라는 지능형 에이전트를 구현하여 주변 환경과 상황에 따른 내부 상태의 변화를 확인하고 지능 확장의 용이성을 보인다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 여러 컴포넌트들이 공유할 수 온톨로지 기반 컨텍스트 모델이 연구되고 있다. 그런데 이러한 컨텍스트 모델들은 한가지 판정을 지원하는 컨텍스트 모델이므로 서로 다른 목적으로 컨텍스트 모델을 창조하는 컴포넌트들의 요구사항을 만족시키기에 불충분하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 관점의 유비쿼터스 컴퓨팅 컴포넌트들의 요구사항을 만족하는 온톨로지를 기반으로한 컨텍스트 모델을 제안한다. 제안하는 컨텍스트 모델은 서로 다른 도메인 관점에서 컨텍스트 모델에 대한 공통적인 개념을 공유할 수 있고, 컨텍스트의 사용 관점, 획득 관점, 처리 관점의 요구사항을 반영한 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델이다.
이 논문에서는 관계형 데이터베이스 모델 기반의 OWL 웹 온톨로지 모델을 보이고 이에 대한 실험 및 비교 평가 결과에 대하여 기술한다. OWL은 W3C에 의해 2004년 12월에 권고안으로 채택된 이후에 많은 연구가 진행되고 있다. 편집 도구 개발, 저장소 개발로 OWL 기반의 추론 엔진까지 이와 관련된 다양한 연구가 진행 중이다. 특히 OWL 온톨로지의 영구적인 저장 및 관리를 위해 관계형 데이터베이스 모델을 이용한 많은 연구 결과들이 발표되고 있다. 이 논문에서는 널리 알려진 관계형 모델 기반의 저장소 보다 나은 성능을 제공하기 위해 제안한 모델에 대한 평가 결과에 대하여 기술한다. 기존 유사 연구의 경우, 비교 평가를 위한 평가 항목으로 온톨로지 로드 시간을 고려하기도 하지만 이 논문에서는 질의응답 시간에만 초점을 둔다. 이는 매우 특수한 상황을 제외한 대부분의 상황에서 질의 처리 시간이 가장 중요한 요소이며 실질적인 활용성 측면에서 핵심적으로 다루어야 하는 평가 항목이기 때문이다. 실험을 위한 데이터로서는 많은 연구에서 활용하고 있는 LUBM 데이터 셋을 이용하며 실험 대상으로는 오픈 소스이며 널리 알려진 시스템인 Jena의 저장소와 Sesame를 이용한다. 실험 및 비교 평가 결과, 제안 시스템이 비교 대상 시스템들에 비해 나은 성능을 보임을 알 수 있다.
UCC와 SNS 등을 통해 개인 미디어가 다양한 방식으로 생성됨에 따라 미디어를 분석하고 인지하는 기술에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 객체 인지의 수준이 향상되었다. 그 결과 기존의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용한 추론 방식과 달리 미디어에서 인지되는 객체를 활용하는 영상 분류 추론 연구가 수행되고 있다. 하지만 추론을 위한 미디어 온톨로지 모델링을 사람이 직접 수행해야 하기 때문에 많은 시간과 비용이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 미디어 분류를 위한 온톨로지 스키마 모델링의 자동화 방법을 제안한다. 영상에서 인지되는 객체의 빈도에 따른 OWL-DL 공리의 특성을 고려하여 온톨로지 모델 생성의 자동화 방안에 대하여 설명한다. 유튜브에서 수집한 15가지의 카테고리에 대한 영상으로부터 온톨로지 모델을 자동 생성하여 추론을 통해 미디어 분류의 정확도에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과 15가지 영상 이벤트의 행위 약 1500개에 대하여 영상 분류를 수행한 결과, 86%의 정확도를 얻었고, 온톨로지 모델링의 자동화 방법에 대한 타당한 성능을 보였다.
트위터, 블로그, 위키 등과 같은 web 2.0 서비스는 구조화가 덜 되어 있고, 정보량 폭증을 감당하기 어렵다는 한계를 갖고 있는 기존의 정보조직 방법을 향상시킬 것을 요구하고 있다. 이 같은 정보조직 방법을 향상시킬 수 있는 방안의 하나로 지난 10년간 온톨로지가 연구자의 주목을 받았음에도 불구하고 현행 시스템에까지 이것이 적극 활용되고 있지는 않은 것으로 보인다. 이 연구는 온톨로지 구축 및 방법론을 제안함으로써 향후 온톨로지의 방향성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 이 연구는 기존의 정보조직 방법론의 한계점을 살펴보고, 온톨로지 표현을 위한 데이터 모델을 서로 비교하고 분석하였다. 또한 토픽맵 기반 의학 정보시스템을 통해 온톨로지 구축 단계 및 방법론을 기술하였다.
IoT 환경의 서비스는 상황정보를 끊임없이 수집하여, 상황에 적합한 행동을 수행해야 한다. 따라서 수집한 상황정보를 표현할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 환경의 상황정보를 표현할 수 있도록 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 온톨로지 기반이므로 의미적인 상호운용성을 지원한다. 또한 다양한 IoT 도메인의 상황정보를 모델링하기 위하여 상위 온톨로지를 작성한다. IoT 환경을 구성하는 사람, 환경, 사물을 클래스로 표현하고, 그 상황을 나타내는 속성을 정의하여 일관성 있게 상황정보를 기술하므로 이해하고 사용하기 쉽다. 또한 상황정보는 시시각각 변하는 동적인 상황을 반영해야 하므로 상황정보 온톨로지의 유효성을 판단할 수 있도록 상황정보의 생성시간 및 생존시간을 모델링하여 제공하는 특성을 가진다. 제안하는 온톨로지 모델은 OWL을 사용하여 기술하며, 구축한 온톨로지를 기반으로 서비스를 기술할 수 있다.
현재의 웹 환경에서의 정보는 점점 대량화되고 있으며, 정보에 대한 의미처리가 지원되지 않는 까닭에 많은 양의 정보가 무분별하게 검색되고 필요한 정보를 찾는데 많은 노력이 필요하다. 이를 해결하고자 XML의 의미태그를 중심으로 한 메타데이터 정보 모델링 등이 출현하였고, 이를 개념 수준의 의미처리로 추상화한 온톨로지(ontology) 기술이 개발되게 되었다. 온톨로지는 컴퓨터가 처리할 수 있는 명시적인 개념 표현을 상호 공유할 수 있도록 하여 줌으로써, 컴퓨터가 의미를 이해하고 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 최근에는 여러 온톨로지 언어는 기술 논리(Description Logic)의 의미 모델에 기반을 두고 있는 OWL언어로 표준화되고 있다. 그러나, 온톨로지 언어를 사용한 직접적인 온톨로지 구축은 거의 불가능하다. 본 논문에서는 지식 표현의 기초가 되고 OWL의 이론적 기반이 되고 있는 프레임 구조로 개념 모델링 하는 방법을 통해 OWL기반의 온톨로지 구축을 보다 편리하고 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 제공하며, 효율적인 OWL 문서의 생성과 편집 방안을 도출한다.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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