온톨로지의 재사용을 위해 온톨로지를 통합하는 방법에 대한 연구가 진행되친 있다. 그리고 다양한 온톨로지 통합 도구들이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 기존의 온톨로지 통한 방법 및 도구는 셋 이상의 온톨로지를 한번에 통합할 수 없으며, 파수의 작업자가 동시에 통합 작업을 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 메타온톨로지를 이용한 온톨로지 통합 프로세스(OntoIntegProcess)를 제안하고, 온톨로지 통합 프로세스에 기반하여 온톨로지 통합 시스템(OntoIS)을 개발한다. 온톨로지의 통합 실험을 통해 제안한 프로세스와 시스템의 효용성을 확인한다.
온톨로지는 시멘틱 웹의 상호운용성에 있어서 가장 중요한 역할을 하고 있으며, 다양한 분야에서 지식의 공유 및 재사용을 목적으로 사용되고 있다. 현재 대부분의 온톨로지들은 도메인 전문가나 온톨로지 개발자들이 $Prot\acute{e}g\acute{e}$와 같은 도구를 사용하여 수작업으로 구축되어 지고 있다. 비록 전문가들이 $Prot\acute{e}g\acute{e}$와 같은 도구를 사용할지라도, OWL등과 같은 언어로 구축된 온톨로지가 실용적이고 도메인의 정보를 정확하게 반영하였음을 검증하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 사용하여, OWL로 구축된 온톨로지의 소스로부터 온톨로지의 주요 요소들을 추출, 분석하여 구조적 문제점을 파악 할 수 있는 OWL온톨로지 분석도구(OWL Analyzer)의 개발에 대하여 설명한다. 본 연구에서 개발된 OWL Analyzer를 사용함으로써, 구축된 온톨로지내에 포함된 오류를 수월하게 파악할 수 있고, 온톨로지 개발자에게 보다 좋은 개념계층구조를 갖는 온톨로지를 제안할 수 있다.
온톨로지 기반 분산 정보시스템 환경에서는 시스템들 간의 정보 공유을 위해 전문가에 의한 명시적 온톨로지 매핑(Explicit Mapping)을 통해 의미적 이질성(Semantic Heterogeneity)을 해결하고 있다. 하지만, 온톨로지 매핑의 고비용성 때문에 모든 정보시스템들 간의 매핑이 이루어지기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 이미 존재하는 온톨로지 매핑 정보들의 재사용을 통해 존재하지 않은 온톨로지 매핑 정보를 묵시적으로 예측하고자 한다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 환경에서의 쿼리 전송을 통한 지식 검색에 있어서의 온톨로지 매핑을 기반으로 한 적절한 쿼리 변환 방법론을 소개하고자 한다.
문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.
최근 바이오인포메틱스 분야는 IT의 발전과 더불어 급속한 발전을 이루어 왔다. 또한 기존의 분자생물학분야의 연구들을 컴퓨터의 첨단 기술을 이용하여 자동화, 전산화하는 것으로 생명정보의 데이터베이스 구축을 시작으로 서열정보의 주석처리 둥이 발전되어 왔다. 또한 분자생물학의 오랜 연구결과들 중 수많은 문헌들을 토대로 한 분석인 텍스트마이닝, 정보추출은 전산학의 방법으로 데이터를 추출, 수집하여 분자생물학 데이터의 양적 팽창을 더욱 가속화하고 있다. 본 논문에서는 수집된 biological Pathway 정보의 효율적인 저장, 재사용 그리고 활용을 위해 바이오 온톨로지 기반의 XML DB를 설계하고자 한다. XML 스키마를 이용해 표현한 온톨로지를 기반으로 다양한 포맷의 생물학 데이터를 수집하고 수집된 데이터들로 XML DB를 구축한 후 Biological Pathway 정보 표현과 재사용. 나아가 생명정보학 응용분야에 활용하려 한다.
최근 동적인 환경에서 발생하는 다양한 문제를 스스로 해결할 수 있는 자가 적응 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 자가 적응 시스템에서 시스템이 문제를 스스로 인식하고 자가 적응할 수 있도록 요구사항을 설계하는 과정은 필수적이며, 만약 기존의 적응 전략들을 재사용하여 자가 적응 시스템을 설계한다면 소요되는 시간 및 비용을 절감할 수 있다. 따라서 이 논문은 새로운 자가 적응 시스템 개발 시 기존의 자가 적응 시스템으로부터 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 시스템을 제안한다. 이를 위하여 자가 적응 요소를 지식화하여 적응 전략 온톨로지 및 타깃 시스템 온톨로지를 정의하고, 이러한 온톨로지를 기반으로 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 기법을 기술한다. 또한, 이 논문은 제안 시스템을 구현하고 추출된 적응 전략에 대한 재사용률을 측정함으로써 제안 시스템을 비교 평가한다. 평가 결과, 제안 시스템은 추출된 적응 전략이 정확히 동작함을 보이며 제안 시스템의 추출 기법은 기존의 재사용 기법보다 높은 재사용률을 보인다.
시멘틱 웹의 대두로 인해 웹 상에서 데이터를 접근 할 수 있는 방법도 다양화 되었다. 이에 현재 진행되고 있는 웹 온톨로지 뿐만 아니라 기존에 구축된 지식베이스 시스템에 접근하여 데이터를 핸들링 할 수 있는 모델이 필요하다. 웹 온톨로지를 표현하기 위한 언어로 RDF(Resource Description Framework), DAML-OIL, OWL(Web Ontology Language)등이 사용되고 있다. 본 논문은 웹 온톨로지와 기존의 구축된 지식 베이스의 데이터를 접근, 표현 및 처리할 수 있는 온톨로지 객체 모델의 생성과 그 방법에 관한 것이다. 웹 온톨로지에 대한 접근 방법으로 각각의 언어에 맞는 파서(Parser)를 이용하여 메모리 상에 모델을 생성하여 접근하게 되어 있는 기존의 방법과는 다르게 본 논문에서는 웹 온톨로지를 표현하기 위한 모델을 계층별로 구별하여 프레임 기반의 상위 온톨로지(frame-based ontology layer), 다른 도메인에서도 사용이 가능한 공통된 어휘(vocabulary)를 표현한 핵심 온톨로지(generic ontology layer)와 각각의 온톨로지 언어에 의존적인 어휘를 표현한 기능 온톨로지(functional ontology layer)로 구성한다. 이는 표현의 중복을 없애고 재 사용성을 높이기 위한 모델을 제공함으로써, 외부 어플리케이션(온톨로지 추론, 온톨로지 병합, 온톨로지 저작 도구 등)에서의 온톨로지에 대한 쉬운 지식 표현과 접근 및 핸들링을 제공할 수 있다.
텍스트 중심의 현재의 웹은 주로 시각적 효과만을 고려하여 사용되었으므로, 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 추출하기에는 많은 문제점을 지니고 있다. 그래서 점차 메타데이타의 개념을 통하여 웹 문서에 시맨틱 정보를 덧붙이고 이를 이용하여 컴퓨터와 사람이 의사소통을 할 수 있는 시맨틱 웹이 제안되었다. 앞으로 의미 중심의 시맨틱 웹으로 발전해 나가기 위해서는 온톨로지의 구현이 필수적으로 요구되는데, 본 논문은 현재 웹에서 사용되고 있는 HTML언어를 재입력하지 않고, 온톨로지 언어 중 하나인 OWL로 자동 변환하는 시스템을 구현하고자 한다. 온톨로지를 사용함으로써 현재의 웹과 비교하여 좋은 잇점은 문서에 대한 의미와 구조를 파악하여 기계가 의미에 따라 정보를 자동 추론을 할 수 있고, 이기종간의 상호운용성을 보장한다. 또한 현재의 웹에서는 많은 문서들이 서로 동일한 내용으로 작성되는 경우가 많은데, 작성된 온톨로지를 공유하고 재사용하여 그에 따르는 시간과 비용을 줄일 수 있다.
현재 온톨로지는 많은 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 특히 시맨틱 웹에 대한 연구가 활발히 이루어 지면서 온톨로지의 활용 범위가 넓어졌다. 그 결과, 많은 온톨로지가 웹 상에 존재하게 되었으며, 이러한 이론적 배경으로 시맨틱 웹의 관점이 아닌, 온톨로지 연구의 측면에서 여러 가지 문제가 발생하게 되었다. 많은 문제들 중에서 동일한 도메인에 대한 온톨로지들 간의 이질성과 온톨로지의 일관성 문제 해결은 현재 가장 이슈가 되는 내용들이다. 이에 본 연구에서는 이러한 온톨로지 구축에서 발생하는 문제점들 중에서 기존의 지식 정보의 효율적인 재사용과 그에 기반한 온톨로지 구축 자동화의 가능성을 보인다. 또 이러한 기존 지식 체계에 기반함으로써 얻을수 있는 온톨로지에 대한 신뢰성의 문제 또한 해결하고 한다. 그리하여, 우리는 범용의 대형 온톨로지인 워드넷을 기반으로 한 자동 온톨로지 구축을 위한 방법론을 제안하고, 이를 적용한 온톨로지 자동 구축 시스템을 설계하고 구현하였다. 그리하여 사용자가 좀더 쉽게 온톨로지를 구축할 수 있기를 기대할 수 있다.
의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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