컴퓨터 기술이 발달되면서, 3D 가상현실을 구현할 수 있는 여러 가지 도구들이 웹이나 개인용 컴퓨터에서 운용되고 있다. 또한 3D 가상현실 기술은 새로운 컴퓨터 응용분야로 전자상거래, 기업홍보, 교육, 의료, 시뮬레이션, 그리고 컴퓨터 게임까지 널리 활용되고 있다. 하지만 설계자들이 3D 모델링을 하기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 새로운 3D 모델을 개발하는 대신에 기존의 모델을 효과적으로 재사용할 수 있다면 많은 노력과 시간을 절약 할 수 있을 것이다. 하지만 이러한 것이 가능하려면 사용자에 의해 정의된 3D 객체를 데이터베이스로부터 관련성이나 유사성이 높은 객체를 찾을 수 있어야한다. 이 논문에서는 에이전트 기법을 사용하여 메타데이터와 온톨로지 정보를 참고하여 3D 모델을 추천하는 시스템을 설계 및 구현 하였다.
시맨틱 웹은 인간 중심의 데이터 표현을 위한 HTML 기반의 기존 웹과는 달리, 웹에서 데이터의 의미를 표현함으로써 다양한 어플리케이션 간의 데이터 상호 교환을 통한 데이터 통합, 재사용성 증대, 기계에 의한 자동화된 처리를 가능하게 해준다. 온톨로지는 데이터의 의미를 표현하기 위한 방법으로 식별자(URI) 기반의 리소스 명명을 통해 데이터의 의미를 표현하며, Linked Data는 RDF 형식의 데이터 간 링크를 통해 웹 데이터 간의 연계 및 활용할 수 있는 환경을 제공해 준다. 본 연구에서는 용어 정보의 효과적인 공유 및 연계를 위한 방법으로, SKOS 기반 용어 온톨로지 모델링을 통해 용어 정보가 Linked Data에 연계되기 위한 방법을 제시한다.
국내 B2C 서비스 산업의 경쟁력을 높이기 위해서는 고객 중심의 피드백 분석 및 프로세스 개선이 필요하다. 그러나 현재 우리나라는 B2C서비스와 관련하여 고객의견 수집 및 분석기술이 미흡하다. 본 연구에서는 다양한 방법으로 고객 피드백 정보를 수집 및 분석하고, 이를 기반으로 서비스를 재구성할 수 있는 프로세스 추론 방법을 제안한다. 이것을 위해 고객 피드백 정보와 프로세스 분석 정보를 바탕으로 서비스 온톨로지 모델링을 한다. 향후, 그것을 기반으로 한 추론을 통해 서비스 추천, 서비스 재구성, 프로세스 최적화를 위한 정보를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 핵심기술인 온톨로지 기술을 블로그에 접목하기 위한 블로그 모델링 방식을 제안한다. 블로그에 사용되는 개념과 개념 간의 관계를 온톨로지로 표현하여 공유된 지식으로 이용함으로써 블로그 상에서 보다 세부적이고 정확한 검색 및 추론을 가능하게 하였다. 블로그에 시맨틱 웹 기술인 온톨로지를 적응시킴으로써 사용자의 특성에 맞는 개별화된 블로그 서비스를 제공할 수 있으며 사용자에게 관심 블로그 커뮤니티에 대한 링크 추천이나 사용자 관점에 따른 커뮤니티를 동적으로 구성 할 수 있다. 또한 사용자가 중요하게 생각하는 관점에 따라 원하는 블로그 컨텐츠 검색이 가능하다.
온톨로지는 뛰어난 확장성과 다양한 표현력 등 많은 장점을 갖고 있기 때문에 이를 이용한 유비쿼터스 환경 구축이 최근 제기되고 있고 이러한 유비쿼터스 환경에서의 다양한 정보(컨텍스트)들을 수집하고 분석하기 위해서 상황인식 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 이유로 몇몇 프로젝트에서 온톨로지를 이용하여 상황인식 미들웨어를 제작하였지만 이러한 기존 미들웨어의 온톨로지 모델은 추론과 학습 서비스에 대한 고려가 부족하였고 또한 W3C에서 최근 제안한 SWRL(Semantic Web Rule Language)[1]이 고려되지 않았다. 그러므로 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서의 상황인식 프레임워크의 학습 및 추론서비스 향상을 위해 컨텍스트의 타입을 정의하였고 또한 SWRL을 이용하여 규칙을 표현할 수 있도록 온톨로지를 모델링 하였다.
현재 컨테이너 물동량은 지속적으로 증가하고 있는 추세이며 이에 따라 수송 원가를 절감하기 위해 초대형 컨테이너선들이 늘어나서 컨테이너 운송이 대형화되어지고 있다. 그러나 항만의 자원은 한정되어 있어서 효율적이고 안전하게 운송하기 위해서는 컨테이너에서 수집된 센서 데이터를 기반으로 환경과 상황에 따른 정보들을 활용하여 지능적이고 적응적인 서비스를 제공하는 방법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 상황인식 기법을 적용한 컨테이너 상황인식 미들웨어를 제시하였다. 먼저 사용자, 사물과 동작, 서비스를 포함하는 모든 것을 통칭 적으로 컨텍스트라는 범주로 포함시키고 이 정보를 바탕으로 서비스의 제공이 필요한 상황마다 활용하기 위해서는 컨테이너 도메인의 상황적 요소를 분석해서 컨테이너가 처할 수 있는 특정 상황들이 어떠한 요소들의 조합으로 이루어지는지 정의하고 그 요소들 사이에는 어떤 관계성이 있는지에 대한 컨테이너 상황 온톨로지 모델링을 하였다. 온톨로지 모델을 바탕으로 컨테이너 및 환경에 대한 컨텍스트를 온톨로지로 구축하고 추론을 위한 규칙을 기반으로 상황인식적인 서비스를 추론하는 미들웨어의 개발 및 우선순위 등 정책적인 상황 관리를 가능하게 하는 기능을 구현하였다.
워게임 시뮬레이션은 전장의 상황을 모델링하고 전력 평가나 임무 분석을 위해 사용되고 있다. 그러나 워게임 시뮬레이션에서 실제 전장에서 받을 수 있는 영향을 모두 고려하는 것은 매우 복잡하다. 이를 해결하기 위해 우리는 온톨로지 기반의 경로탐색 모델을 제안한다. 이 모델은 전장 상황 데이터를 개념화하고 그 관계를 표현할 수 있는 온톨로지를 사용한다. 또한, 몇 가지 추론 규칙을 정의하여 온톨로지로 부터 새로운 지식을 만들거나 기존의 규칙을 통해 지식을 공유한다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 우리는 제한된 시뮬레이션 환경을 구성하고 부대 이동 시간, 부대의 전투력, 부대 이동간 소요 비용을 측정한다. 측정된 실험의 결과는 제안하는 모델이 이동 시간과 전투력 손실, 소요 비용 측면에서 이점을 제공한다는 것을 보여준다.
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.
본 논문에서는 외국인이 언어적인 문제점 없이 국내 문화정보 서비스를 이용하기 위한 온톨로지 기반의 번역 매쉬업 시스템을 제안한다. 문화정보 서비스를 위해 서울시 모바일 공공정보 Open API가 제공하는 문화정보를 활용하였으며, 번역을 위해서 구글 AJAX 언어 API를 이용하였다. 또한, 발생하는 번역오류를 최소화하기 위해 번역에 온톨로지를 적용하였다. 온톨로지 모델링을 위해 문화정보 도메인을 분석하고, 문화정보 어휘 온톨로지의 클래스 및 관계, 속성을 정의하였다. 문화정보를 번역하여 활용할 경우 가장 많은 번역 오류가 발생하는 제목, 장소, 주최자 등의 내용을 중심으로 온톨로지 인스턴스를 생성하였다. 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템을 구현하고, 문화정보의 번역의 정확성을 실험을 통해 번역 API와의 정보 제공 정확도를 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템의 유효성을 검증하였다.
u-City(Ubiquitous city)는 유비쿼터스 컴퓨팅과 정보통신 기술을 기반으로 다양한 u-서비스(Ubiquitous service)를 제공하는 도시이다. u-서비스를 제공하기 위해서는 시스템이 주변 상황(Context)을 인지하여 사용자와 상호작용을 지원하는 상황인지 기술이 중요하다. 최근 상황인지(Context-aware) 기술은 지능형 회의실이나 스마트 홈을 개발하기 위하여 활발히 적용되고 있으나, 광범위한 도시공간을 대상으로 하는 u-서비스를 구현하기 위한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 홍수 모니터링 서비스를 대상으로 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 모델을 제안한다. 모델설계를 위해 현재의 홍수 모니터링 시스템을 분석하여 요구사항을 도출하고 홍수 모니터링 시나리오를 작성하였다. 상황 데이터를 분석하고 상황 데이터 수집을 위한 센서(Sensor) 온톨로지(Ontology)를 설계하였다. 다음으로 센서 온톨로지를 통해 수집한 상황 데이터를 추론하여 적절한 서비스를 제공하기 위한 홍수 상황인지 모델을 설계하였다. 제안한 모델은 향후 다양한 u-서비스를 설계하고 구현하는데 응용모델로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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