본 논문에서는 온톨로지 기반의 연구자 모델링 기법을 제안하고, 이를 이용하여 연구자간의 다양한 연결 속성을 이용한 연구자 네트워크를 구성한다. 연구자 모델링을 위한 온톨로지 스키마는 HR-XML을 기반으로 연구자 중심의 모델로 확장하여 생성하고 연구자 온톨로지 스키마와 인스턴스는 OWL를 이용하여 생성한다. 연구자 네트워크는 학연과 같은 정적인 연결속성과 공통 논문, 프로젝트와 같은 동적인 연결속성별로 가중치를 부여하여 연구자간 친밀도를 표현한다. 친밀도는 연구자별로 연구자 네트워크가 다르므로 방향성을 가진다. SWRL를 이용하여 연구자간의 직접 관계를 추론하기 위한 규칙을 정의하고, racer 추론기를 이용하여 온톨로지 규칙을 추론한다. 본 연구에서 제안한 모델은 연구자간의 협업 모델이나 공동 프로젝트 수행을 위한 전문가 집단을 동적으로 검색하는데 응용할 수 있다.
시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크는 다양한 분야에서 높은 활용성을 가진다. 본 논문에서는 FOAF 기반 소셜 네트워크에 대하여 다양한 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 네트워크 내의 전문가를 추천하는 시스템을 제안한다. 분석 시스템은 SparQL, RDFS 추론, 그리고 시각화 도구를 이용하여 온톨로지 기반 소셜 네트워크에 대한 효과적인 활용 방안을 제시한다. 그리고 이러한 분석 시스템을 실제 소셜 네트워크에 적용시켜 Centrality, Small world, Scale free 특성 등의 다양한 분석을 수행하고, 특정 분야에 대한 전문가를 분석하는 방법을 제시한다. 이러한 활용방법은 마케팅, 조직 관리, 지식 경영 시스템 등 다양한 분야에서 이용될 것으로 기대한다.
본 연구는 사람, 사물, 그리고 서비스 사이의 통신과 원활한 서비스 운용을 위한 다면적(multi-aspect) Social IoT 플랫폼에 관한 개념을 소개하고, 이러한 다면적 Social IoT 플랫폼상에서 기존 특정 도메인을 위해 구성된 데이터 표현들을 온톨로지 표현으로 재구성할 수 있는 온톨로지 스키마 변환 프로세스들 제안한다. 현재, 많은 연구들이 센서 온톨로지나 디바이스 온톨로지 등과 같이 사물에 기반한 서비스 상호운영성을 위한 인프라 구성에 초점을 둔 표준화된 시맨틱 모델 개발에 집중하고 있으나, 사람과 사물, 그리고 서비스 사이의 최적화된 상호 운용을 위해서는 사람과 사물, 그리고 서비스가 갖는 다양한 특성이 반영된 시맨틱 모델에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 IoT를 구성하는 각 도메인들의 표현 체계를 온톨로지 기반 표현체계로 변환할 수 있도록 기존 소셜 네트워크 구성 요소들을 확장하여 다면적 소셜 네트워크 온톨로지 스키마를 구축하고, 이를 기반으로 IoT내 도메인 지식들을 온톨로지로 자동 변환할 수 있는 프로세스를 개발하였다.
지식지도는 지식 간의 상호 연관성을 기초로 전체적인 지식의 현황을 보여주는 도식으로, 상황에 따라 다양하게 해석 및 적용될 수 있는 지식의 특성을 보다 형식화되고 정형화된 방식으로 표현하기 위해 온톨로지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 지식 네트워크에 나타나는 지식 간 상호참조적 네비게이션이 가능하도록 온톨로지 기술을 기반으로 지식지도를 정의하고 표현하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 타당성을 검증하기 위하여, 온톨로지 모델링 도구인 Protege-OWL을 이용하여 실제 지식지도를 모델링하고, 몇 가지 예제를 통해 구현된 온톨로지 기반 지식지도가 실제로 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 반영하는 지식네트워크를 구성하는지 알아본다.
단백질 상호작용 네트워크는 어떤 단백질들 간에 상호 작용 관계가 있는지를 네트워크 형태로 나타낸 것이며 단백질 상호작용을 발견하거나 분석하는 것은 생명 공학에서 중요한 연구분야이다. 본 논문에서는 방대한 단백질 상호작용 데이터를 유전자 온톨로지와 연계한 시각화를 통하여 효과적으로 직관을 얻을 수 있는 효율적인 단백질 상호작용 네트워크 분석시스템을 다룬다. 단백질 상호작용 네트워크는 데이터 양이 매우 방대하기 때문에 이를 효율적으로 분석하는 방법과 효과적인 시각화 기법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 동적이고 상호작용 가능한 그래프와 관심 노드와 그 주변 노드를 표시하며 점진적으로 탐색할 수 있는 컨텍스트 기반 탐색 기법을 도입하였다. 이 밖에도 특화된 기능으로써 단백질 상호작용과 유전자 온톨로지 간의 빠르고 자유로운 상호참조 기능과 최소 공통 조상을 사용한 유전자 온톨로지 분석 기능 등을 지원한다. 인터페이스 측면에서는 상호참조 기능을 효과적으로 사용하게 하기 위하여 유전자 온톨로지 그래프와 단백질 상호작용의 시각화 결과를 2차원 윈도우로 나란히 보여주는 인터페이스를 디자인 하였다.
본 연구는 차세대 네트워크 환경에서 동적인 상황에 관련된 지식서비스를 제공하기 위해 서술논리와 SWRL 기반의 온톨로지 모델 프레임워크를 제공하여 추론과 상황 결정에 있어 온톨로지 기반의 지식베이스가 유용함을 제시한다. 기존 대부분의 온톨로지 모델은 단일 온톨로지나 정적인 온톨로지를 중심으로 모델링되었으나 본 연구에서 제시하는 온톨로지 모델은 서비스를 중심으로 동적인 상황에 능동적으로 대처할 수 있는 온톨로지 구조와 사용자를 중심으로 다양하게 변화하는 지식을 동적으로 처리할 수 있는 지식표현 패턴을 제안하여 공간과 시간에 따른 동적인 상황서비스가 적합함을 보여주었다.
미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 한의학 연구자들이 연구를 하는데 있어 상호협력이 가능한 연구자들을 검색하고 연구자들이 가지고 있는 연구 정보를 공유하기 위해서 한국한의학연구원 소셜 네트워크 온톨로지를 구축하였다. 이를 위해 우선 모든 연구자들의 개인정보, 학력/경력/자격/학회정보, 연구정보, 인맥정보를 수집하였으며, 수집된 정보를 분석하여 온톨로지 객체의 관계, 계층구조, 속성들을 정의하고 이를 FOAF와 OWL 기반의 온톨로지로 구축하였다. 또한 온톨로지에서 정보들간의 관계성을 분석하여 온톨로지에서 명시되지 않은 새로운 추론 가능한 정보들을 추출하였다. 이렇게 구축된 온톨로지는 FOAF를 통해 다른 소셜 네트워크와 연계가 용이하며 또한 OWL 기반의 온톨로지 추론을 제공할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 국내외 대표적 온톨로지 지식베이스의 연결을 통하여 대규모 온톨로지망을 구축할 수 있는 방법론을 제시한다. 온톨로지는 일반에 공개되어 공유될 때 그 가치가 커지게 되므로, 국내의 대표적인 CoreOnto 온톨로지를 기존 온톨로지망에 연결하여 국내외적으로 공개하고 활용성을 높이고자 한다. YAGO 온톨로지는 Wikipedia의 카테고리 정보와 WordNet의 계층정보를 추출하여 구축되었으며, DBpedia 분류체계의 백본으로 활용되었다. 이에 기반하여 WordNet의 Synset을 매개로 하여 CoreOnto 온톨로지를 YAGO와 DBpedia 온톨로지에 연결할 수 있는 방법론을 제시하였다.
최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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