수많은 종류의 데이타가 발생하는 현재와 같은 상황에서 데이타의 처리속도가 발전함에 따라 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서는 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있느냐가 중요한 문제이다. 시멘틱웹은 의미적인 정보와 관계를 기술하여 지능적인 정보 처리를 지원하며 이를 통해온톨로지를 구축할 수 있다. 하지만 현재 실질적인 서비스를 고려한 온톨로지 관리 시스템은 부족한 상황이다. 본 논문에서는 온톨로지를 저장, 관리, 검색하는 기본적인 기능은 물론 실질적인 온톨로지 서비스를 수행할 수 있도록 효율적인 데이타 처리에 중점을 두고 온톨로지 관리 시스템을 구현하였다. 먼저 RDF데이타 모델이 저장장치에 독립적인 인터페이스를 가지도록 시스템을 설계하고 RDF데이타를 데이타베이스에 효율적으로 저장, 처리하는 기법을 제안하였다. 연관된 데이타의 빠른 처리를 지원하기 위한 스키마와 시멘틱 정보 기반의 캐쉬기법을 제안하였으며 사용자 중심의 온톨로지 검색 인터페이스를 제안하였다. 그리고 실제 온톨로지데이타를 시스템에 적용해 봄으로써 구축된 시스템이 효율적으로 동작함을 확인하였다.
온톨로지 내의 효율적 정보 탐색을 위한 질의 처리 부분은 온톨로지 응용의 측면에서 반드시 해결되어야 할 부분이다. 기존의 온톨로지에 대한 질의 처리 시스템은 온톨로지에 표현된 사실만을 분석하여, 단순 구조적 사실 정보만을 사용자에게 제공 함으로써 데이터베이스 시스템 및 텍스트 기반 정보처리 시스템과 크게 다른 점이 없었다. 사실상, 기존의 온톨로지 질의 시스템들에서 사용하고 있는 질의 언어의 구조나 형식이 데이터베이스 시스템의 질의 언어(SQL)에 모태를 두고 있으므로, 온톨로지와 데이터베이스의 질의 처리 및 그 결과는 거의 동일하다. 이에 본 연구에서는 온톨로지 사용의 효율성을 극대화하기 위해 온톨로지에 대한 단순 질의 처리가 아닌, 추론 규칙에 기반한 추론된 사실들을 모두 처리할 수 있는 온톨로지 추론 및 질의에 대한 통합 시스템 개발의 필요성을 인식하고, 온톨로지에 대한 효율적 질의 처리 방법을 연구하였다.
시멘틱웹이란 컴퓨터가 정보의 의미를 이해하고 그 의미를 조작 할 수 있는 웹으로서 기존의 웹으로는 불가능했던 데이터의 자동처리를 가능하게 하는 차세대 웹 기술을 말한다. 이러한 웹을 위해서는 표준화된 데이터 표현 방법을 통해 기술된 내용을 기계가 이해할 수 있도록 해주는 온톨로지 시스템이 필요하다. 온톨로지 시스템은 일반적으로 OWL(web ontology language)로 표현된 온톨로지와 지식을 처리하는 추론시스템으로 구성되어 있으며 추론시스템으로는 연구 구현 예가 많은 LP(Logic Programming)방식의 추론시스템이 많이 사용된다. 하지만 LP방식의 추론기법들은 온톨로지를 처리하는데 있어 여러 가지 제약사항을 가지며 이로 인해 온톨로지 정보의 추론에 대한 효용성은 떨어진다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 정보를 추론하기 위해 사용되는 기존 시스템들을 조사해 분류하고 문제점과 장점을 파악한 후 추론엔진의 효용성을 높이는데 필요한 최소한의 기능이 무엇인지 파악하여 기존의 LP엔진을 최대한 활용한 OWL추론엔진을 개발하는데 이용하고자 한다.
본 논문은 웹 온톨로지 데이터를 접근, 표현 및 처리 할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 생성하기 위한 시스템이다. 시멘틱 웹의 대두로 인해 웹 상에 존재하는 데이터의 특성에 따라서 접근 할수 있는 방법도 다양화 되었다. 이에 웹 상에서 산재되어 있는 지식들을 가져와 각 도메인에 맞게 새로운 온톨로지를 생성하고 서로 다른 언어로 표현된 온톨로지를 계층 어휘들을 이용하여 시멘틱웹 환경에서 지식을 처리하기 위해 웹 온톨로지를 구축하고 처리할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 제공하고, 온톨로지 객체 모델 API를 통해 외부 어플리케이션과의 정보를 교환한다. 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 구성하여 표현의 중복을 없애고 재 사용성을 높이기 위한 모델을 제공함으로써, 온톨로지 추론, 병합 및 저작 도구 등의 외부 어플리케이션이 온톨로지 객체 모델에 손쉽게 접근할수 있고, 온톨로지에 대한 쉬운 지식 표현 및 핸들링을 제공할 수 있다.
시맨틱 웹 기술 분야에서는 데이터를 온톨로지 형태로 표현함으로써 데이터의 의미를 인간뿐만 아니라 컴퓨터와 같은 기계도 이해할 수 있도록 한다. 이러한 온톨로지 데이터의 크기가 지속적으로 증가함에 따라 대용량 온톨로지 데이터 처리에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 대용량 온톨로지 데이터를 저장하고 질의를 할 수 있는 Hive 기반의 시스템을 제안한다. 또한 Hive에서 제공하는 파티셔닝을 이용하여 온톨로지 데이터에 대한 쿼리 반응 속도의 성능 향상을 위한 테이블 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능 평가를 위하여 쿼리에 대한 반응 속도 측정을 수행한다.
수출입업무활동에서 업체와 공공기관별로 전달해야 하는 데이터가 날로 증가하고 있지만 전달되는 데이터를 보면 기관별 서식이 조금씩 다를 뿐 반복적인 직업의 연속이다. 그래서 이의 효율적인 처리를 위해 많은 기업은 문서변환 시스템을 개발하거나 도입하여 활용하고 있다. 하지만 기존의 문서변환 시스템은 XML 문서변환을 중심으로 개발되고 있으나, 실제 수출입 업무처리 에서는 XML 뿐만 아니라 EDL 나 자체적인 파일형식으로 문서를 교환해야 하는 경유도 많다. :XML 을 중심으로 한 기존연구에서는 수작업에 의한 XML 스키마 연결의 비효율성을 해결하기 위하여 온톨로지를 이용하고 있다. 하지만 문서변환시스템의 특성상 한번에 완벽하게 온톨로지를 구축할 수가 없다. 그래서 문서변환시스템을 사용하는 사용자에 의해 온톨로지를 추가 수정 및 삭제할 수 있는 기능이 보완되어야 한다. 이에 본 논문은 수출입 문서변환업무에 사용할 수 있도록 XML 형식뿐만 아니라, EDI 형식이나 자체파일형식으로도 변환할 수 있는 범용적인 온톨로지기반 문서변환시스템을 구현하였다. 특히 온톨로지의 효과적인 관리를 위하여 문서변환시스템에 온톨로지 저작도구를 연동하여 시스템을 구성하였다.
본 논문에서 제안하는 초기 에이전트 기반 온톨로지 통합 프레임워크는 온톨로지 기반 응용에서의 온톨로지를 사용하는 에이전트를 위해 제안되었을 뿐만 아니라 온톨로지 통합 태스크와 관련되어 있다. 이 프레임워크에 의해, 에이전트의 행동이 상호작용 다이어그램으로 표현되어 진다. 이 프레임워크의 중요한 속성은 유연성과 확장성인데, 이것은 시스템에서 온톨로지 재사용을 허용함에 의해서 온톨로지 통합을 가능하게 한다.
시맨틱 웹은 웹 상의 정보에 의미를 부여하여 컴퓨터가 문서의 의미를 해석할 수 있도록 하기 위한 목적으로 제안된 것이다. 시맨틱 웹의 잘 정의된 의미를 다루기 위해서 RDF/RDFS, DAML+OIL, OWL 등의 웹 온톨로지 언어가 필요하다. 본 논문에서는 시맨틱 웹에서 사용되는 온톨로지 문서들을 이용하는 온톨로지 기반 지식 엔진 시스템에서 코어 엔진의 Ontology Access Layer에 해당되는 부분으로 웹 온톨로지 문서를 읽어서 Ontology Object Model로 생성해주는 기능을 하는 온톨로지 파서를 설계하였다. 논문에서 설계한 온톨로지 파서는 RDF, DAML+OIL, OWL 웹 온톨로지 문서들을 파싱하여 Ontology Object Model 을 생성한다. 그리고 파싱에 필요한 API를 제공해주며 문서를 읽고 저장해준다. 온톨로지 문서들의 Triple 값을 필요로 하는 시스템을 위해서 문서들의 Triple 형태의 결과 값도 제공해준다.
멀티미디어 분야가 급성장하면서 좀더 효율적으로 멀티미디어 자료의 저장, 처리, 검색을 위한 연구가 진행되고 있다. 특히, 내용기반 시각정보 검색에 있어 지능형 시스템(Intelligent System)을 접목하여 의미적 접근을 시도하는 I-CBIR(Intelligent-Content Based Image Retrieval)에 관한 연구가 진행되고 있다. 또한, 내용기반 이미지검색 시스템에 온톨로지(Ontology)의 이론을 적용하여 이미지에 의미를 부여하여 개념적 검색이 가능하도록 노력하고 있다. 이러한 연구에서 적용된 대형의 온톨로지는 이미지 검색 시스템에 적합하지 않게 너무 방대한 정보를 가지고 있으며, 또한 시대적 변화에 대응하지 못하여 I-CBIR 시스템에서 그 효율성을 제대로 발휘하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 많은 대형 온톨로지 중에서 WordNet을 선택하여, WordNet의 구축 방법에 기반한 자동차(Car)에 대한 도메인 온톨로지(Domain Ontology)를 구축해보고, 구축된 도메인 온톨로지를 적용함으로써 더 향상된 I-CBIR 시스템이 되도록 하였다.
지식표현의 도구초서 온톨로지 사용이 증가함에 따라 온톨로지를 구축하기 위한 온톨로지 구축 도구들도 다양하게 개발되고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 구축 도구들은 개념화(conceptualization)한 지식을 형식화(formalization)하는 목적으로 개발되었다. 그러므로 온톨로지 구축자가 지식을 개념화하는 과정에서, 온톨로지의 특성에 따라 적절한 온톨로지 구축을 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 특정분야의 전문가 또는 비전문가가 언어자원을 기반으로 지식을 개념화하고 형식화하여 온톨로지를 구축하는 온톨로지 구축 시스템(Ontology Construction System)을 제안한다. 제안한 시스템을 구현하고, 구현한 시스템을 활용한 실제 온톨로지 구축 실험을 통해 OntoCS가 온톨로지를 구축함에 있어서 능률을 높임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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