오늘날 디지털 비디오 처리 시스템의 성능 향상 및 분석을 위한 많은 방법론이 연구되어 왔지만, 저차원 레벨의 성분에 기반을 둔 것이 일반적이다. 그러나 사용자의 요구는 단순한 저차원의 인식이 아니라 비디오 데이터 내에 포함된 의미를 이해하는 것으로 고차원 레벨의 의미 분석 방법론이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 객체간 시공간적(Spatio-Temporal) 관계 모델에 기반한 움직임의 메타데이터에 대한 의미적 공간을 생성하기 위해 모션 온톨로지(Motion Ontology)를 제안한다. 이는 의미 기반 비디오 검색을 위한 프레임워크를 제공할 뿐만아니라 자동 나레이션 생성 등에 이용할 수 있을 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구의 일환으로 사용자의 상황이나 의도를 파악하여 최적의 서비스를 제공하는 방법에 대한 연구가 활성화되고 있다. 최근 이러한 연구의 일환으로 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템이 제기되고 있는데, 이는 컨텍스트에 대한 다양한 표현력 및 뛰어난 확장성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 부족했던 컨텍스트의 정형화된 표현 및 다양한 도메인에 대한 확장성을 보완한 온톨로지 기반의 Context-awareness Framework 을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 Framework 은 하위 컨텍스트를 사전처리 및 Fuzzy 를 이용하여 상위 컨텍스트로 변환하며 이를 하나의 통합된 컨텍스트인 상황(Situation)으로 표현함으로써 추론 및 서비스를 유연하게 제공할 수 있다.
e-러닝의 활용도와 역할이 커져 가면서, 온톨로지(Ontology)나 컨셉맵(Concept Map)을 이용하여 e-러닝의 학습효과를 높이는 방안들이 연구되고 있다. 그러나 아직까지 e-러닝에 온톨로지나 컨셉맵 개념을 적용한 연구 사례는 미미한 수준이며, 이들간의 연계에 대한 고려 없이 별개의 대상으로 다루어져 왔다. 본 연구는 온톨로지와 컨셉맵의 상호 연관 관계와 각각의 장점들을 분석하여 학습에 있어서 시너지(Synergy)를 가져올 수 있는 새로운 e-러닝 시스템 구축 방안을 제안한다. 제안 시스템에서 온톨로지와 컨셉맵 간의 연계는 컨셉맵 에이전트에 의해 이루어진다. 컨셉맵 에이전트는 학습자의 수준이나 관심영역(주제와 범위)에 맞게 온톨로지로부터 추출한 학습 콘텐츠를 재구성해 준다. 학습자는 제안 시스템의 사용자 인터페이스를 통해 자신이 이해하고 있는 지식을 컨셉맵 형태로 표현할 수 있고, 컨셉맵 에이전트에게 요청하여 제공 받은 모범답안 컨셉맵과 자신이 표현한 컨셉맵을 비교하여 학습자가 스스로 자기 평가를 할 수 있다. 본 e-러닝 시스템이 제공하는 이러한 새로운 형태의 학습 환경은 학습자가 학습 지식에 대해 보다 체계적으로 접근하여 효과적으로 학습할 수 있게 해준다. 또한, 학습에 있어서 컨셉맵을 이용하므로 학습 형태의 특성상 보다 원천적으로 암기 위주의 학습에서 탈피하여 구성주의적인 학습을 가능하게 한다.
최근 상호운용성과 지능화 및 개인화가 강조되는 IT 기술 추세에 맞추어 Geospatial Web이 Semantic Web과 접목되면서 다양한 지리 공간 정보와 일반 웹상의 방대한 비공간 정보를 효율적으로 연계 및 통합하여 사용자에게 보다 적합한 정보를 제공할 수 있는 지능적인 지리 정보 웹 서비스 기술인 Geo Semantic Web이 제시되었다. 이러한 Geo Semantic Web 서비스를 위해서는 웹 환경에 산재한 지식 및 정보를 컴퓨터가 자동으로 처리할 수 있게 하기 위한 Geo Ontology 처리 기술의 개발이 필요하다. 그러나 아직까지 Geo Ontology 처리 기술에 관한 표준은 제정되어 있지 않고 표준화 기구와 여러 단체 및 기관 등에서 관련 연구를 진행 중이다. 본 논문에서는 그동안 진행되었던 Geo Ontology와 관련된 다양한 기반 이론 및 기술들을 적용하여 Geo Semantic Web 시스템을 설계 및 구현하였다. Geo Semantic Web 시스템은 Geo Semantic 질의를 분석 및 처리하고 세션을 관리하기 위한 질의 처리 관리자, Geo Ontology를 생성 및 질의하고 공간/비공간 데이타를 추출하기 위한 온톨로지 관리자, 그리고 클라이언트로 구성된다. 마지막으로, 본 논문에서는 이러한 Geo Semantic Web 시스템을 Geo Semantic 질의가 필요한 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 검증하였다.
이 논문에서는 SPARQL로 작성된 OWL-DL 온톨로지 질의에 대한 재작성 알고리즘은 제안한다. 현재 웹 온톨로지 저장소는 주어진 SPARQL 질의의 추론 결과를 얻기 위해 추론 온톨로지 모델을 생성하고 SPARQL 질의와 생성된 추곤 온톨로지 모델과의 일치성을 비교한다. 추론 모델은 베이스 온톨로지 모델에 비해 보다 큰 공간을 필요로 하고 다른 추론 질의론 위해 재사용 될 수 없기 때문에 앞서 언급한 접근 방법은 보다 방대한 크기의 SPARQL 질의 처리에 부적합하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 비SPARQL 질의를 재작성하고 이를 기본 베이스 온톨로지 모델에 대해 질의 연산을 수행하여 결과를 획득할 수 있는 SPARQL 재작성 알고리즘을 제안한다. 이러한 목적을 이루기 위해, 먼저 OWL-DL 추론 규칙을 정의하고 이를 질의 그래프 패턴 재작성에 적용한다. 또한 추론 규칙들을 분류하고 이러한 규칙들이 질의 재작성에 미치는 영향에 대하여 기술한다. 제안 알고리즘의 장점을 보이기 위해, Jena 기반의 프로토타입 시스템을 구현한다. 비교 평가론 위해 테스트 질의를 이용하여 실험을 수행하고 제안 방법과 기존 접근 방법을 비교한다. 실험 결과에서, 제안 알고리즘이 완전성 및 정확성의 손실없이 메모리 공간 및 온톨로지 로딩 측면에서 향상된 성능을 보였다.
지식관리시스템은 기업들의 생산성을 높이기 위해 사내보유 지식을 획득, 관리하여 후속 업무 처리에 적극 활용하도록 지원하는 시스템이다. 현재 지식관리시스템들에서는 정형적 지식에 대한 추출은 잘 이루어지고 있으나, 조직원들의 암묵지에 대해서는 자발적 등록을 유도하는 보상제도 등의 방법에 의존하고 있다. 본 논문은 업무를 진행함과 동시에 조직원으로부터 지식을 의무적으로 획득할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 또한 지식을 온톨로지 기반으로 표현함으로써 지식을 단지 설명하는 차원의 지식베이스를 구축하는 것이 아니라 새로운 지식을 추론할 수 있는 방법을 제안하였다.
온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.
다양한 정보의 교환 및 공유가 이루어지는 물류분야에서는 정보의 통합관리가 필요하다. 본 논문에서는 서로 다른 물류주체 간의 정보 교환 및 공유가 원활히 이루어지는 RFID에 기반을 둔 물류환경에 적합한 물류정보 통합관리 모형을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 물류정보 통합관리 모형은 웹 서비스를 기반으로 물류정보를 저장/관리하는 시스템 모형으로 애플리케이션과의 데이터교환을 위한 인터페이스, 물류데이터 저장, 검색을 위한 모듈, 물류정보의 데이터 무결정과 의미추론을 위한 온톨로지 모듈, XML Repository 및 Respository access 모듈로 구성된다. 데이터 교환을 위한 인터페이스는 SOAP을 이용하며 애플리케이션 및 RFID 미들웨어와 물류정보를 주고 받는다. 데이터 처리모듈은 물류 데이터의 유형에 따라 데이터를 저장/관리하며, 애플리케이션의 정보요청에 대한 결과를 제공한다. 또한 물류정보의 데이터 무결성 검증, 의미추론을 위한 온톨로지 모듈을 포함한다. 본 논문은 XML형식의 물류정보 저장관리 및 시맨틱웹 개념 중심의 모형을 설계한다.
본 연구는 특정 영역 소규모 업무(Small Unit Operation) 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형 개발에 관한 것이다. 기존 정보관리에서 효과적으로 진화된 지식시스템을 구축하기 위해서는 사전 작업인 온톨로지 개발이 필요하다. 대표적 SUO의 하나인 시민단체를 대상으로 선정하여 시민단체의 조직특성, 기대역할과 부진한 기능, 그리고 업무과정에서 발생되는 정보관리나 활용실태 등을 조사하였다. 그러나 온톨로지 구현의 기초 자료로 삼을 수 있는 시민운동이나 단체들에 대한 분류체계나 시소러스 등이 없는 상황에서 단체 특성 및 관련 업무 그리고 출판물 등의 생산정보나 사이트구성, 활동주제 및 내역 등의 기존 데이터만으로는 지식획득은 부족하다. 따라서 본 연구에서 채택된 모형 개발 방법론은 해당 분야 실무자 및 전문가와의 심도 높은 면담과 관찰이며 이를 통해 현장실무의 업무처리 과정에서 발생하는 지식을 추출하고 정보의 흐름 구조를 파악하여 그를 기반으로 시민단체의 역할 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형을 구현하였다.
DAML-S/OWL-S, WSMF 및 BPEL4WS와 같은 웹 서비스 기술방식은 웹 서비스의 기능적(functionality) 측면만을 표현하고 있기 때문에, 웹 서비스(Web Service)의 개념적, 의미적 기능을 표현하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 웹 서비스의 기능적 측면과 의미적 측면을 통합적으로 표현하기 위해서 수행 온톨로지(Competence Ontology)를 구축하여 웹 서비스를 기술하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 또한 시스템 내부적으로는 Data Mediator(D-Mediator)와 Control Mediator(C-Mediator)를 이용하여 서로 이질적인 서비스간의 상호연동 및 합성을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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