온톨로지를 효율적으로 관리하기 위한 관리도구의 프레임워크로써, 온톨로지 편집과 통합, 추론을 다루고 있다. 온톨로지 편집에 있어 텍스트 기반의 편집과 한국어 사용자를 위한 편집 방식 지원 그리고 semi-Automatic 편집 및 템플릿 생성에 대해 다루고 있으며 온톨로지 통합과 관련된 여러 알고리즘을 구상하고, 온톨로지에 대한 정당성 체크 및 향후 유비추론을 위한 프레임워크 개발에 대한 통합 측면과 추론에 대해 언급한다.
본 연구는 마음의 상처 이용자의 효율적인 이용을 도모하기 위한 마음의 상처 치유를 위한 온톨로지의 설계를 제안하였다. 온톨로지 설계 모형은 E. King과 Reinold이 제시한 9단계의 온톨로지 개발 프레임 워크에 기초하였다. 본 연구에서는 먼저 온톨로지의 이용자 및 목적 정의를 하고, 관련 용어를 수집하여, 분류 체계를 형성하였다. 그리고 용어를 추가하여 용어 정의 및 동의어 추가를 하고, 관계정의 및 용어의 연결로 온톨로지 설계를 완성하였다. 또한 온톨로지의 장점인 개념 확장을 활용하여 마음의 상처의 다양한 특성들을 조합하고 이를 통해 새로운 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하였다.
최근 온톨로지 모듈을 이용하여 효과적으로 온톨로지를 구축하려는 시도들이 증가하고 있으며 이에 따라 다양한 온톨로지 모듈화 기법들이 제안되어왔다. 이들 기법들은 각각의 모듈화 목표와 기준을 바탕으로 개발되어 왔으나 모듈화 기법들을 평가할 수 있는 공통된 기준 및 평가 프레임워크가 정립되지 않아 서로 비교하기 어려운 실정이다. 또한 온톨로지와 관련된 평가에 대한 연구들이 지금까지 활발히 이루어져 왔지만 주로 온톨로지 단위의 평가가 중심이 되어왔으며 온톨로지 모듈화 기법의 평가에 대한 가시적인 연구들이 부족하다. 그러나 획일적이고 대용량인 온톨로지 사용의 문제점과 모듈화 필요성에 대한 인식과 함께 온톨로지를 모듈화하는 작업에 대한 평가 필요성이 제기되고 있다. 그러므로 본 연구에서는 온톨로지 모듈화 작업 과정과 모듈화 결과물인 모듈 그리고 모듈화 도구에 대한 총괄적인 평가를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 또한, 본 연구에서 제시한 평가 프레임워크를 실증적 실험을 통해 SWOOP, PATO, Prompt 등 모듈화 기법에 적용하였다. 본 연구의 결과를 통하여 온톨로지 엔지니어들이 온톨로지 모듈화 작업의 품질을 개선시킬 수 있고 온톨로지 사용자들이 사용 목적에 맞는 온톨로지 모듈화 기법을 선택할 수 있도록 한다.
B2B 전자거래 환경에서는 다양한 공급자들의 부품 라이브러리를 통합하여 단일 인터페이스를 제공하는 중개 시스템이 요구된다. 그런데 각부품 라이브러리들은 서로 이질적이어서 자동 통합하기 어렵다. 기존의 온톨로지 기반 자동 정보 통합 연구에서는 온톨로지들이 서로 다른 방식으로 작성되는 것을 방지하기 어렵기 때문에 이질성 해결을 위한 매핑이 복잡해지고, 따라서 제한적인 수준에서의 자동 정보 통합 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Guarino의 상위 온톨로지 이론을 바탕으로 부품 라이브러리 온톨로지 개발에 이용할 수 있는 지식 모델링 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 존재론적 본성에 기반한 엄밀한 논리적 의미와 적용 원리가 부여된 부품 라이브러리 지식 모델링 프리미티브를 제공함으로써 온톨로지 개발자들이 대상 도메인의 지식을 체계적으로 분류하고 일관되게 구조화할 수 있도록 도와준다. 결과적으로, 작성되는 온톨로지들이 서로 비교 가능하고 균질해져 온톨로지 간 매핑이 단순해지고 정형화된다. 이를 바탕으로 온톨로지 자동 병합 알고리즘을 쉽게 개발할 수 있다.
본 연구는 SBA AF의 효율적인 구축을 지원하기 위해 Architecture framework(AF)는 Enterprise Architecture(EA)를 운영하고 개발하기 위해 필요한 요소들을 정의하고 그 요소들간의 관계를 파악하기 위한 가이드라인이다. 정부 및 여러 분야에서는 자크만 프레임워크, DoDAF, TOGAF, FEAF와 TEAF 등을 비롯한 많 아키텍처 프레임워크를 사용하고 있다. DoDAF는 국방분야에서 EA의 개발을 지원하기 위해 사용되는 가장 대표적은 아키텍처 프레임워크이다. DoDAF는 8개의 viewpoint와 40개의 view로 구성되어 있다. 특정목저에 맞춰 아키텍처프레임워크를 개발하기 위하여서는 시스템 아키텍트는 일련의 view들 및 해당 view들을 모델링하기 위해 필요한 data들을 선택하여야 한다. 그러나 DoDAF에는 다수의 view 및 data들과 이 들 사이에는 복잡한 연관관계들이 존재한다. 따라서 특정목적을 달성하기 위한 아키텍처 프레임워크를 개발하기 위하여선 매우 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 시스템 아키텍트의 노력을 줄이기 위하여 본 연구에서는 뷰들사이에 존재하는 순서나 이행 혹은 상호참조관계등을 고려한 ONT-DAF(DoDAF를 위한 온톨로지)를 개발하였다. 또한 단일 아키텍처 프레임워크 내에 존재하는 view와 data의 재사용성을 위하여 DoDAF 가이드라인에 통합적으로 존재하는 view-data의 정보들을 각각 분리하여 구축하였다. 이러한 ONT-DAF는 'viewpoint', 'data', 'view', 'expression method'와 'reference model'의 5개의 class와 'has data', 'has view', 'has related view' 등 총 16개의 properties로 구성되어 있으며 이를 활용하기 위하여 JESS engine과 SWRL rule을 활용한 총 4가지 유형의 8개의 룰을 사용하였다. 본 연구의 효과성을 입증하기 위하여 MoDAF에 존재하는 AV-1의 사례를 기반으로한 사례연구를 진행하였다. 그 결과 본 ONT-DAF를 활용하였을 경우 시스템 아키텍트가 초기에 얻을 수 있는 정보가 단순 view많이 아닌 해당 view와 연관된 view 및 그 들 사이에 존재하는 연관관계와 view를 모델링하기 위해 필요한 data를 포함한 정보들을 제공함으로써 ONT-DAF의 효과성을 입증하였다.
네트워크 환경과 컴퓨팅 기술이 발전하고 모바일 디바이스의 수가 증가함에 따라 상황 인식 서비스(Context-Aware Service)의 중요성이 부각되고 있다. 최근 몇 년 동안, 상황 인식 서비스(Context-Aware Service)를 실현하기 위한 여러 연구가 진행되었지만, 해결해야 할 문제점들이 남아있다. 기존의 접근 방법들은 상황에 적합한 서비스나 추천 알고리즘을 도입함에 있어서 특정 응용(Application)이나 영역(Domain)에 종속적이고 유연성이 떨어진다는 문제가 있다. 또한 온톨로지 추론 엔진에 서비스 제공을 위한 대부분의 정보 표현과 추론을 전가하기 때문에 실제 서비스에 활용할 수 있는 정도의 성능을 기대하기 어려우며 확장성(Scalability)이 떨어진다. 본 논문에서는 서비스 요청과 서비스 처리 계층으로 계층을 분리하고 두 계층에서의 온톨로지 추론 엔진과 관계형 데이터베이스의 역할을 명확히 정의함으로써 이와 같은 문제점들을 해결하는 실용적(Practical)인 상황 인식 서비스 전달 프레임워크(Context-Aware Service Delivery Framework)를 제시하고. 시나리오를 통해 서비스 프로세스를 설명한다. 제시된 프레임워크는 현재 프로토타입의 개발을 진행 중이다.
시맨틱 웹(semantic web), 지식 경영 요구가 증대되면서 온톨로지 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 온톨로지 역시 대규모 소프트웨어를 개발하는 것과 동일하게 체계적인 개발 표준이 필요한 시점에 있다. 그러나 아직 온톨로지 개발 방법론의 체계화 및 표준화는 이루어지고 있지 않은 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지 개발 방법론의 비교를 위해 외국의 대표적인 온톨로지 개발 방법론(METHONTOLOGY, CommonKADS, OTK)과 국내 온톨로지 개발 방법론(EOE)을 선정했다. 평가 방법은 CMM-I 버전 1.1 프레임워크를 도입하여 CMM-I 성숙 단계 2와 3에 해당하는 프로세스 영역별로 온톨로지 개발 방법론을 평가했다. 본 연구의 목적은 프로세스 성숙도(CMM-I) 관점으로 평가 대상의 온톨로지 개발 방법론에 대해 성숙된 프로세스 영역과 취약한 프로세스 영역을 파악하고 온톨로지 개발 방법론의 개선 영역을 제시하는 것이다. 본 연구의 결과는 온톨로지 개발 방법론의 수립 또는 개선의 기초 자료로 활용할 수 있다.
최근 비즈니스 환경이 빠르게 변화함에 따라 기업의 민첩한 대응이 요구되고 있으며, 서비스지향 아키텍쳐(Service-Oriented Architecture(SOA))가 유력한 대안으로 제시되고 있다. SOA는 서비스를 공유하고 재사용 할 수 있도록 정보시스템을 구축하는 소프트웨어 설계 방법론으로써, 급변하는 비즈니스 환경에 맞도록 민첩한 대응이 가능하도록 한다. 이러한 SOA의 장점으로 인해 현재 많은 기업에서 SOA를 이용한 시스템 개발을 진행하고 있다. 그러나, 이러한 SOA를 적용한 시스템 개발 노력이 계속 시도되고는 있지만 SOA기반의 표준화된 방법론은 아직 정립되지 않은 실정이다. 따라서, SOA를 이용한 시스템 개발은 현재 많은 어려움에 직면하고 있다. 본 논문에서는 표준화된 방법론으로써 온톨로지 기반의 SOA 개발방법론을 제시한다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 서비스를 서비스 프로파일과 서비스 모델로 구분하여 정의하여 서비스 식별을 위한 기본 프레임워크를 제시한다. 또한 식별된 서비스들을 온톨로지 개념을 이용하여 검색, 재사용 할 수 있는 방법론을 제시하여 서비스 재활용도를 높일 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 온톨로지 기반의 SOA 개발 방법론은 현재 사용중인 다른 개발방법론과 비교 분석하였다. 비교 결과 본 논문에서 제안하는 온톨로지 기반 SOA 개발방법론은 현재까지 제안된 다른 방법보다 효율적이고 체계적인 개발 결과를 제공하는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안하는 연구 결과는 SOA에 표준방법론의 개발의 기반을 제공하여, 서비스의 의미론적 접근에 대한 시도 등 향후 연구에 중요한 방향성을 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
근래에 들어 다양한 시멘틱 서비스를 위하여 기존의 지식을 바탕으로 새로운 지식을 고속으로 추론할 수 있는 대용량 온톨로지 추론 기법이 요구되고 있다. 이런 추세에 따라 대규모의 클러스터를 활용하는 하둡 및 Spark 프레임워크 기반의 온톨로지 추론 엔진 개발이 연구되고 있다. 또한, 기존의 CPU에 비해 많은 코어로 구성되어 있는 GPGPU를 활용하는 병렬 프로그래밍 방식도 온톨로지 추론에 활용되고 있다. 앞서 말한 두 가지 방식의 장점을 결합하여, 본 논문에서는 RDFS 대용량 온톨로지 데이터를 인-메모리 기반 프레임워크인 Spark를 통해 분산시키고 GPGPU를 이용하여 분산된 데이터를 고속 추론하는 방법을 제안한다. GPGPU를 통한 온톨로지 추론은 기존의 추론 방식보다 저비용으로 고속 추론을 수행하는 것이 가능하다. 또한 Spark 클러스터의 각 노드를 통하여 대용량 온톨로지 데이터에 대한 부하를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 추론 엔진을 평가하기 위하여 LUBM10, 50, 100, 120에 대해 추론 속도를 실험하였고, 최대 데이터인 LUBM120(약 1백7십만 트리플, 2.1GB)의 실험 결과, 인-메모리(Spark) 추론 엔진 보다 7배 빠른 추론 성능을 보였다.
최근 시맨틱 웹에 대한 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나 시맨틱 웹 기술의 핵심이 되는 온톨로지 개발의 어려움과, 정형화된 개발 방법의 부재로 인해 일반 개발자들이 시맨틱 웹 응용프로그램을 개발하는 데에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 온톨로지와 관련 기능들을 컴포넌트화 하고, 컴포넌트들을 결합하여 응용프로그램을 쉽고 빠르게 구현하기 위한 프레임워크를 제안한다. 이는 복잡한 시맨틱 웹 기술을 숨김으로써, 일반 개발자들이 시맨틱 웹에 대한 깊은 이해 없이도 시맨틱 웹 응용프로그램을 쉽고 빠르게 구현할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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