의료 분야의 정보화 움직임으로 인해 단순한 정보저장과 검색시스템에서 벗어나 지능화된 서비스를 제공해주는 시멘틱 웹 기반의 의료 시스템이 요구되고 있다. 이에 한의학 분야도 한의사의 진단을 보조할 수 있는 지식기반시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 온톨로지는 시멘틱 웹의 핵심적인 지식체계로 지식의 처리와 추론이 가능하므로 질의 및 논리 추론을 통하여 진단을 내리는 한의학 지식 데이터베이스 구축에 적합하다. 따라서 본 연구에서는 한의학 진단의 기반이 되는 환자의 질병, 증상, 원인, 처방 등의 관계를 온톨로지로 구축하여 한의학 분야의 지식을 표현하기 위한 기본 지식 체계를 제시하고 구축된 한의학 온톨로지를 기반으로 한의학 진단보조시스템을 개발한다. 구축 된 시스템은 한의사 진단을 보조하여 줄뿐만 아니라 한의학의 진단 결과를 객관적으로 점검할 수 있게 해준다. 또한, 진단보조시스템과 온톨로지 관리시스템을 결합함으로써 컴퓨터 비전문가에 의한 한의학 온톨로지의 확장 및 수정이 가능하도록 한다.
본 연구는 사용자가 특정 전문지식에 대하여 검색하는데 있어 관계형 데이터베이스와 온톨로지를 결합해 보다 적합한 검색 결과를 반환하도록 하는 관계형 데이터베이스와 온톨로지 병행모델에 관한 것이다. 데이터나 정보 양의 급격한 증가는 검색 결과의 사용자 확신을 도리어 떨어트리는 big data 문제에 부딪히게 되었으며 모바일 기기의 사용 증가는 검색과 결과의 판단에 있어 인간의 관여를 줄이는 단순성을 높이는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구는 고수준의 의사결정이 요구되는 분야에 있어서의 검색 성능을 높이기 위해 관계형 데이터베이스로 구성된 데이터에 온톨로지를 결합시켜 사용자에게 적합한 데이터를 반환할 수 있는 모델에 대해 지원해보고자 한다. 본 연구의 검증을 위해 전문 지식이 요구되는 의약품 분야의 데이터베이스를 기준으로 서비스를 제공하는 사이트에서의 검색을 통해 문제점을 제시하고 연구의 필요성을 제시한다.
본 논문에서는 시맨틱웹의 온톨로지 기술과의 융합을 통한 시맨틱 강의계획서 템플릿을 정의하고 있다. 교수학습 설계도로서 강의계획서는 매우 중요한 의미를 가지고 있으나 이질적인 비구조화, 단편적인 내용구조, 타 서비스와의 연계 부족, 재사용성 부족 등으로 인해 실제로는 단순한 조회에 그치고 있다. 본 논문에서는 강의계획서 기반의 교수학습 정보시스템 구축을 위해 보다 구조화된 의미기반의 강의계획서 템플릿을 설계한다. 제안하는 기법은 강의계획서 계층구조 정의, Bloom 인지 분류 모형을 적용한 학습활동, 능력 및 학습성과 모델링, 학습주제 온톨로지 설계 등을 포함함으로써 강의계획서 중심의 학습연계 서비스를 가능하게 한다. 실제 자바 프로그래밍 강의에의 적용 및 실험을 통해 제안한 템플릿의 유용성과 신뢰성을 보인다.
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.
최근 시맨틱 웹에 대한 관심과 필요성이 높아지면서 시맨틱 웹의 핵심기술인 온톨로지 역시 다양한 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 웹 2.0환경에서 널리 인용되는 폭소노미의 문제들을 해결하기 위한 대안이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 2.0 환경의 폭소노미 기술이 가지는 단점을 보완하고자 폭소노미 기반의 데이터를 온톨로지로 변환해주는 위치 정보 온톨로지 자동 구축 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 폭소노미 기반 웹 서비스인 Flickr에 온톨로지 기술을 적용하여 Flickr의 이미지 데이터들과 이들의 메타데이터인 태그들로부터 위치정보 태그와 공간 관계를 추출하고 OWL형태의 온톨로지로 자동 구축한다. 위치정보 태그와 의미적 공간 관계를 분석하고 추출하기 위해 여러 웹 서비스에서 제공하는 공개질의정보 API(이하 openAPI)를 사용하였다. 따라서 본 연구에서 구현한 시스템은 폭소노미 데이터를 온톨로지의 의미적인 정보로 연결해 줌으로써 개념적인 관계를 보완하고 더욱 정확한 검색결과를 제공 할 수 있도록 한다.
시맨틱 기반 IoT 시스템을 통하여 제공되는 시맨틱 정보는 우리가 지금까지 알고 경험해 왔던 것과는 전혀 다른 새로운 고부가가치 결과물을 만들 수 있을 것이다. 이러한 관점에서 현재 IoT 기술 및 응용에 대한 핵심이슈는 지능적 IoT 플랫폼 아키텍쳐의 개발이다. 본 논문에서 제안된 시스템은 클라우드 컴퓨터에서 센서들의 IoT 데이터를 취합하고, 이들을 RDF로 변환한 후 시맨틱 주석 처리한다. 변환된 시맨틱 데이터는 온톨로지 레포지토리를 통해 공유되고 활용된다. 클라우드 컴퓨팅 환경으로써 KT의 IoTMakers를 이용하고, 온톨로지 레포지토리는 Jena의 Fuseki 서버를 사용하여 SPARQL 질의 결과를 Daum Map API와 Highcharts API를 사용하여 웹으로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 시맨틱 IoT 매쉬업 서비스를 쉽게 접근할 기회를 제공하여 다양한 응용 가능성을 가진다.
최근, '유비쿼터스 컴퓨팅'이라는 지능형 서비스 프레임워크가 제안되면서 적응형 에이전트 시스템의 필요성이 점점 증가되기 시작됐다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템이 사용자에게 적절한 서비스를 제공하도록 도와주는 지능형 서비스 에이전트를 제안한다. 사용자에게 적절한 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해서는, 각각의 유비쿼터스 서비스 시스템 내에서의 상황 정보(Context Information) 차이를 조절하고 사용자의 취향을 서비스에 반영해야 한다. 따라서 다음 3가지 부분에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 첫째, 적절한 다중 에이전트 프레임워크-에이전트간의 커뮤니케이션 이해와 추론엔진의 적용, 둘째, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 내에 존재하는 다양한 상황 정보(Context information)를 효과적으로 표현하는 유비쿼터스 온톨로지-에이전트간의 상황 정보 공유와 이해, 마지막으로 유비쿼터스 시스템에 적용되는 사용자 프로파일 구축 방법에 대해 연구 하였다. 본 논문에서 제안하는 지능형 서비스 에이전트는 사용자 취향에 따라 적절한 서비스를 제공하는 적응형 유비쿼터스 서비스 시스템 구축을 가능하게 한다.
서비스 탐색기법은 퍼베이시브 환경을 지향하는 홈 네트웍 환경에서 중요한 기술 중 하나로 연구되고 있다 그러나 기존의 연구들은 디바이스나 서비스가 갖는 시멘틱을 이해하지 못하고 단순히 구문검색에 의한 매칭기법만 제공하고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 시멘틱 서비스 탐색을 위한 온톨로지를 개발하였다. 개발된 온톨로지는 시멘틱을 포함하여 퍼베이시브 홈 네트워크 환경 내의 디바이스나 서비스를 기술하고, 이들의 관계를 프리미티브 서비스 개념을 통해 효과적으로 기술하였다. 또한, 디바이스에 대한 프로퍼티를 표현하여, 퍼베이시브 환경에서 디바이스가 갖는 여러 가지 위치정보나 디바이스 상태 등의 정보가 기술되도록 하였다. 본 논문에서는 이와 같이 정의된 온톨로지를 사용하여 서비스를 검색하고, 그 유용성을 평가하기 위해 기존의 Jini 룩업서비스를 확장하여 시멘틱 서비스탐색 시스템을 개발하였다. 그리고 개발된 시스템에서 다양한 시나리오상의 서비스 탐색 실험을 통해, 온톨로지에 의한 시멘틱 탐색기법의 유용성을 입증하였다.
본 논문은 시맨틱 웹 기술이 어떻게 국가 표준(KS) 정보 검색 서비스 내 정보들을 연계시키고 사용자 접근성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있는지를 실증적으로 보여준다. 기존 표준 정보 검색 서비스는 용어 검색의 유연성이 부족하여 표준 정보에서 사용된 용어와 사용자 용어 간의 괴리를 해소하지 못했으며 표준, 기관, 인력 등 상호 관련성을 가진 개체 정보들을 개별적으로 서비스하였다. 이러한 상황은 사용자의 표준 정보 검색 서비스 접근성을 떨어뜨리는 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 유의어, 관련어를 중심으로 한 표준 용어 사전 구축을 통해 사용자 용어와 표준 정보 내 용어 간의 원활한 매칭을 지원하며, 표준 관련 개체들을 온톨로지와 추론을 통해 연계시키는 방안을 제시한다. 개선된 표준 정보 검색 서비스는 개선된 표준 정보 검색 서비스는 개체 중심적 통합 검색 결과 제공 방식으로 관련 정보들을 단일 웹 페이지 내에서 확인할 수 있도록 해준다. 예를 들어, 특정 KS 표준 검색 결과 페이지에서는 기존에 DB 접근이나 검색 엔진을 통해 바로 획득할 수 없었던 정부 표준들, 기관들의 해당 KS 표준 인용 현황, 해당 KS 표준 전문가들, 부합화를 위해 참조된 국제 표준들, 해당 KS 표준 전문가들, 부합화를 위해 참조된 국제 표준들, 해당 KS 표준 전문가 네트워크, 해당 KS 표준 내 표준 용어 사전 정보 등 다양한 관련 정보들을 조합하여 서비스한다. 본 연구를 위해 모델링된 온톨로지와 시맨틱 웹기반 서비스 프레임워크인 OntoFrame 상에서 추론 작업이 표준 정보 적재 시에 전방 추론 (Forward-chaining) 방식으로 수행되었으며, 표준 온톨로지 질의 언어인 SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language)을 이용해 일반 검색 서비스 수준의 속도로 서비스될 수 있었다.
최근 컴퓨팅 환경은 클라우드 환경을 기반으로 서비스를 쉽게 이용할 수 있도록 제공되고 있다. 그중에서 SaaS(SoftWare as a Service)는 소프트웨어를 인터넷상의 클라우드 시스템에 올려놓고 클라우드 사용자가 사용할 수 있도록 제공하는 것이다. 그러나 이것의 문제점은 사용자가 클라우드 시스템에 등록된 서비스를 찾지 못해 서비스를 이용하지 못한다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 온톨로지를 이용하여 서비스 간의 관계와 의미를 밝힘으로써 사용자가 원하는 서비스를 정확히 찾아 사용할 수 있도록 지원해야 한다. 서비스 검색을 위한 온톨로지는 사용자가 입력한 서비스 이름이나 기능을 이용하여 연관관계를 추론하여 서비스를 검색하는데 도움을 줄 수 있다. 이를 위한 서비스 온톨로지 구성방법과 온톨로지를 이용한 서비스 검색 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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