기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.
온톨로지는 특정 분야의 특정 지식과 관련된 용어 및 용어 사이의 관계를 정의하는 복합 구조 사전이다. 국내외로 다양한 온톨로지 구축의 시도가 있었으나 대규모의 범죄 수사기록을 온톨로지로 구축하고 이를 통한 서비스를 구현한 사례는 존재하지 않았다. 따라서 본 논문은 비정형 데이터인 범죄 수사기록 문서 중 침입 절도 분야로부터 추출한 정보를 통해 온톨로지를 구축하고, 온톨로지 기반의 검색 서비스와 범행 장소 추천 서비스를 구현하는 과정을 설명한다. 검색 서비스의 성능을 파악하기 위하여 사건 검색에 대한 정확도 측정 방법 중 하나인 Top-K 방식의 정확도 측정을 실험하였고, 실험 집합에 대하여 최대 93.52%의 정확도를 얻었다. 또한, 범행 장소 추천 서비스의 성능을 파악하기 위한 실험 결과, 실험 데이터셋의 전체에 대해 적합한 단서 필드 조합을 얻어냈으며, F1-measure 76.19%의 성능으로 데이터베이스 내의 범행 장소 필드 정보를 교정할 수 있음을 확인하였다.
인터넷의 생활화와 컴퓨터의 대중화로 인해 의료 분야에서도 웹 환경에서의 지식기반 시스템의 필요성이 증대되고 있으며, 의료정보 자원과 지식기반의 응용시스템이 점차 늘어나고 있다. 또한, 지식기반 시스템에서 의료정보를 의미적 처리하기 위한 의료분야의 온톨로지 개발도 많이 시도되고 있다. 한방 온톨로지는 질병, 증상 등 정보를 체계적이고 논리적으로 표현함으로써 의료정보의 효과적 제공 및 의료지원이 가능한 지식 자원이다. 한방 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스는 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고, 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공할 수 있다. 또한, 환자의 증상에 따른 연관 증상을 제공하여 지능적인 문진이 이루어질 수 있도록 문진시스템에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 한방 의료 분야의 질 높은 의료지원 서비스 제공을 위한 한방 온톨로지 설계 및 구현 방법을 제시하고, 구축한 한방 온톨로지를 소개한다.
현재 컴퓨팅 기술은 대부분 웹 기반으로 수행된다. 따라서 사용자는 필요한 자원이나 서비스들을 웹에 등록하고, 찾아 사용할 수 있다. 이러한 서비스들은 단독적으로 사용될 수 있고, 복합적으로 사용될 수 있다. 이것의 복합적 사용은 단위 서비스들의 순서와 연관성이 중요하며, 서비스의 관계를 정의한 온톨로지가 필요하다. 본 논문은 온톨로지를 기반으로 서비스의 연관관계를 정의하고, 이를 통해 서비스를 통합하여 사용할 수 있는 방안을 제안한다. 제안된 방안은 서비스 영역과 데이터 연관 영역으로 구성함으로써 효율적인 서비스 검색이 가능하다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다. 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 이 논문에서 제시한 계층적 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.
국가R&D정보는 R&D과제, 참여인력, 성과, 장비정보등으로 구성되며, 특히 R&D과제의 참여인력정보를 기반으로 한 의미기반서비스를 위해서는 인력 온톨로지의 모델링이 중요하다. 온톨로지 모델링을 어떻게 하느냐에 따라서 구현 가능한 의미기반서비스의 범위가 달라지며, 구성하는 데이터에 대한 이해도와 서비스 종류에 따라 모델링을 다르게 할 수 있다. 국가R&D인력정보기반 의미기반서비스는 인력정보의 현황과 특성에 대한 이해를 통해 연구자들이 협력대상 연구자와 평가위원 후보를 쉽고 효율적으로 탐색 활용할 수 있는 정보이용환경을 제공하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 보다 지능화된 의미기반 추론서비스 제공을 위한 국가 R&D 인력정보의 온톨로지 모델링 및 활용 사례를 제시하고자 한다.
스마트폰의 보급이 빠르게 진행되면서 여러 가지 서비스를 제공하고 있다. 그 중 관광정보 제공 서비스가 세계적으로 관심이 높아지고 있다. 하지만 간단한 정보 및 관광 정보 검색 서비스를 제공을 함으로써 많은 문제점들이 발견되고 있다. 따라서 본 논문에서는 많은 최신 IT 기술을 이용한 고부가가치 관광 서비스를 개발하여 지능형 관광문화산업의 기반을 조성하고 보다 나은 서비스를 제공하기 위하여 온톨로지 기반 지능형 관광정보 어플리케이션 구축에 대해 기술한다.
지능형 웹 서비스는 시맨틱 웹과 에이전트 기술을 통하여 자동적인 서비스의 발견, 호출, 조합 및 상호운영, 실행 감시 및 복구를 수행하기 위한 목적으로 제안되었다. 이러한 지능형 웹 서비스의 목적을 실현하기 위해서는 컴퓨터가 지식을 추론하고 처리할 수 있게 하기 위한 온톨로지가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 지능형 웹 서비스를 위한 서비스 온톨로지의 생성은 서비스 개발자의 휴리스틱에 의존하여 많은 시간과 비용을 소모할 뿐만 아니라 서비스와 서비스 온톨로지간의 완벽한 매핑이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 또한 서비스 온톨로지를 기술하기 위한 마크업 언어를 서비스 개발자가 단기간 내에 학습하기에 많은 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 MDA 방법론을 사용하여 서비스 온톨로지를 효율적으로 설계 및 생성하기 위한 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방안은 MDA를 기반으로 UML을 사용하여 웹 서비스 모델을 설계하고 구축하는 과정에서 생성되는 모델을 재사용 한다. 즉, 플랫폼 독립적인 웹 서비스 모델을 서비스 온톨로지 기술 언어인 OWL-S에 종속적인 모델로 변환한 후 XMI를 통해 OWL-S 서비스 온톨로지로 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방안은 이미 널리 사용되는 UML과 같은 소프트웨어 공학적 방법을 사용하기 때문에 서비스 개발자들이 쉽게 서비스 온톨로지를 구축할 수 있으며 하나의 모델로부터 서비스와 서비스 온톨로지 모델을 동시에 이끌어 낼 수 있는 장점을 가진다. 또한 모델로부터 자동적으로 서비스 온톨로지를 생성함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 그리고 플랫폼 변화와 같은 외부 환경 변화에 유연하게 대처할 수 있다. 끝으로 본 논문에서는 제안된 방안의 타당성을 검증하기 위해 실제로 웹 서비스 모델을 설계하고 서비스 온톨로지를 생성하는 예를 보인다. 또한 생성된 서비스 온톨로지가 올바르게 생성되었는지를 유효성 검사를 통해 검증한다.
현재까지 제안된 웹 서비스나 웹 서비스에 시맨틱 마크업이 추가된 시맨틱 웹 서비스와 달리 시맨틱 서비스 (Semantically-operated Service)는 온톨로지를 이용하여 검색 기능 또는 추론 기능을 제공하는 서비스로 정의할 수 있다. 온톨로지 기반이므로 URI (Uniform Resource Identifier)를 지원하며 온톨로지 스키마에 정의된 클래스와 속성 (Property)을 사용하여 미리 정의된 작업을 수행한다. 시맨틱 서비스는 입력 인자가 온톨로지에 정의된 클래스들을 포함하므로 시맨틱 서비스 조합 (Pipelining) 시에 반드시 온톨로지를 참조할 필요가 있다. 본 연구는 시맨틱 정보 위주의 사용자 제시 조건을 입력받아 시맨틱 브로커를 이용하는 방식으로 시맨틱 서비스 관리 서버에 등록된 시맨틱 서비스들 내의 온톨로지 정보와 관리 정보를 참조하여 조건에 맞는 시맨틱 서비스를 조합하는 방법을 제안한다. 사용자 제시 조건으로는 입력 인스턴스, 출력 클래스, 시각화 유형 (Visualization Type), 시맨틱 서비스명, 속성명이 있다. 시맨틱 서비스 조합은 사용자 제시 조건을 기반으로 모든 과정이 자동적으로 이루어지며, 그 결과는 복합 시맨틱 서비스와 일부 워크플로우를 포함하는 시맨틱 서비스 파이프라인들로서 사용자에게 순위화되어 제시된다. 사용자는 시맨틱 브로커에 의해 제시된 시맨틱 서비스 파이프라인들을 실행해 봄으로써 원하는 시맨틱 서비스 조합을 찾을 수 있다. 결국, 본 연구를 통해 개발된 시맨틱 서비스 조합 시스템은 다양한 곳에서 개발된 시맨틱 서비스들을 자동으로 조합하여 새로운 시맨틱 서비스를 개발하고자 하는 서비스 기획자들을 지원하는데 획기적인 도움을 줄 것으로 기대한다.
품질뿐만 아니라 물질적 풍요가 되어가는 IT융합 환경에서 상황정보를 파악하는 것은 개인화 추천 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반의 상황인식 모델링을 이용한 추천을 제안하였다. 이기종 디바이스 구축을 위해 OSGi 프레임워크 기반의 데이터 획득 모듈을 구축하고 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 개발한다. 상황정보 모델을 위해서 추천 시스템에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 상황정보를 사용하여 온톨로지 기반의 상황인식 모델을 개발하고 협력적 필터링의 추천에 반영한다. 상황인식 모델은 Na$\"{\i}$ve Bayes 분류자를 사용하여 상황에 따라 서비스를 선택한 정보를 반영하고 사용자에게 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 T-검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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